隨著科技的進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)上升成為了全產(chǎn)業(yè)鏈的競(jìng)爭(zhēng),想要穩(wěn)定發(fā)展獲得效益,這就要求企業(yè)必須對(duì)全產(chǎn)業(yè)鏈的資源進(jìn)行整合。
而產(chǎn)業(yè)鏈的整合就是對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行調(diào)整和協(xié)同的過程。而且對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈整合的分析可以分別從宏觀、產(chǎn)業(yè)和微觀的視角進(jìn)行。企業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈整合是產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)中的某個(gè)主導(dǎo)企業(yè)通過調(diào)整、優(yōu)化相關(guān)企業(yè)關(guān)系使其協(xié)同行動(dòng),提高整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的運(yùn)作效能,最終提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的過程。
作為亞太本土最大的管理軟件廠商,用友NC6基于對(duì)于企業(yè)管理的深入理解,開發(fā)的大供應(yīng)鏈管理信息化解決方案為企業(yè)打造了一個(gè)獨(dú)立并相互關(guān)聯(lián)的解決方案體系,包含集團(tuán)采購(gòu)及供應(yīng)商協(xié)同管理平臺(tái)、集團(tuán)協(xié)同計(jì)劃與制造、全生命周期的集團(tuán)資產(chǎn)管理、集團(tuán)企業(yè)項(xiàng)目管理等多個(gè)層面。
其中,用友NC6集團(tuán)采購(gòu)及供應(yīng)商協(xié)同管理平臺(tái)可以突破傳統(tǒng)企業(yè)內(nèi)部ERP應(yīng)用,面向集團(tuán)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈級(jí)管控、供應(yīng)鏈上下游協(xié)同應(yīng)用需求;集團(tuán)協(xié)同計(jì)劃與制造可以將企業(yè)內(nèi)各個(gè)組織之間的信息有機(jī)地結(jié)合起來,充分利用企業(yè)的生產(chǎn)及材料資源,增強(qiáng)組織間的協(xié)同,監(jiān)督和控制的制造過程。
而且,以“物”為核心的供應(yīng)鏈與制造管理升級(jí)只是用友NC6的“4+1”管理升級(jí)方案的一部分,除此之外,該方案還能實(shí)現(xiàn)從協(xié)同計(jì)劃到集中采購(gòu),從產(chǎn)供銷協(xié)同到內(nèi)部交易結(jié)算,從精益生產(chǎn)到成本管控,從采購(gòu)供應(yīng)、電子采購(gòu)到供應(yīng)商管理,從系統(tǒng)內(nèi)部業(yè)務(wù)一體化到多系統(tǒng)集成應(yīng)用。
從中我們不難看出,用友NC6的“4+1”管理升級(jí)方案無不體現(xiàn)了當(dāng)前形勢(shì)下集團(tuán)企業(yè)的管理重點(diǎn),它完全可以幫助中國(guó)集團(tuán)企業(yè)構(gòu)建起一體化的信息化管控平臺(tái)。
用實(shí)例證明,某燃?xì)馄髽I(yè)作為內(nèi)地規(guī)模最大的城市燃?xì)夤?yīng)商,,已經(jīng)在南京、武漢、西安、濟(jì)南、成都、吉林及深圳等地發(fā)展逾100個(gè)城市燃?xì)夂腺Y公司,用氣量達(dá)100億立方米之多,客戶數(shù)超過1200萬戶??墒敲鎸?duì)集團(tuán)業(yè)務(wù)規(guī)模的飛速擴(kuò)展,其燃?xì)夤こ添?xiàng)目管控和物資采購(gòu)管理成為了問題。
用友NC6就幫助該燃?xì)馄髽I(yè)實(shí)現(xiàn)了具有該集團(tuán)特色的集團(tuán)聯(lián)合采購(gòu)合同管理,全面規(guī)范了采購(gòu)的方方面面,同時(shí)還實(shí)現(xiàn)了全集團(tuán)范圍的燃?xì)夤こ添?xiàng)目規(guī)范化管理、合資公司的工程項(xiàng)目全生命周期管理,為其業(yè)務(wù)持續(xù)發(fā)展奠定了良好的基礎(chǔ)。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。