關于發布基于人工智能的閉環管理應用服務項目的談判公告
| 公司基于人工智能的閉環管理應用服務項目采用競爭性談判方式進行采購,誠邀符合條件的供應商報名參加。 |
| 一、項目內容: |
| (一)項目名稱:基于人工智能的閉環管理應用服務項目 |
| (二)項目編號:CGXM-OCC-E-202609071 |
| (三)資金來源: |
| (四)項目
2.需執行的標準規范
(1)《民用航空飛行簽派員執照和訓練機構管理規則》(CCAR-65)
(2)《民用航空安全管理規定》(交通運輸部令2025年第6號)
(3)《飛行簽派員執照頒發及管理程序》(AC-65-FS-004,民航規〔2023〕1號)
(4)《智慧民航建設數據管理政策標準體系》(民航發〔2023〕16號)
3.采購產品具體要求
(1)生產質量評價
基于行業標準,結合國航自身航線以及流程特點和要求,建立簽派員生產質量評價指標,如放行效率、差錯率和安全評估等。同時,采集簽派員日常工作中的行動日志與決策日志,形成每位簽派員的指標計算。通過系統記錄的數據與設定的管理標準進行比對,評估是否達到預期的質量和效率要求。生產質量評價的標準和模型需要根據實際生產情況進行持續優化和改進,從而高效的掌握每位簽派員的工作能力情況。
(2)崗位素質模型
從簽派員從事的具體工作入手,結合規章、手冊、程序和制度,進行綜合分析與研究,對不同崗位簽派員崗位素質要求進行梳理。參考咨詢通告,以民航局的咨詢通告為藍本,拆解并整理出適用于簽派員的崗位素質模型,結合專家經驗,根據不同崗位的需求,細化每個崗位需要具備的能力和素質。
利用數據采集與處理,從多個數據源采集數據,并進行清洗、標簽化和標準化處理,形成簽派員的崗位素質指標計算。
(3)能力勝任分析
將生產質量評價數據與崗位素質模型數據進行整合,分析簽派員的實際表現與其崗位要求的匹配程度。利用統計分析和機器學習算法,評估簽派員的能力水平,識別出優勢和不足,形成個性化的能力畫像。
同時,結合專家經驗進行模型訓練,通過對歷史運行數據的深度學習,如執勤時間、工作總量、單位強度、業務復雜度、培訓記錄和專家考核記錄等數據,結合簽派員的崗位素質模型,智能評估簽派員的勝任力情況,識別人員能力短板,定向推送發展建議。
實現大模型在持續學習和優化過程中,不斷提升對簽派員綜合能力的評估準確度,并為簽派員的勝任能力提升提供動態建議。
(4)員工能力畫像
研究通過數據分析建模,抓取關鍵信息,如員工的教育背景、工作經驗、技能水平、性格特質、價值觀和驅動力等多個方面,構建出一個全面、客觀和精準的員工能力畫像。人員能力畫像不僅包含了硬性指標,如教育背景和工作經驗,還涵蓋了軟性要素如性格特質和價值觀。
同時,研究利用大模型總結和評估能力,除了針對以上硬性以及軟性指標以外,還需集合簽派員生產質量、崗位素質以及勝任力模型實現對簽派員畫像動態打標,持續更新和完善員工能力畫像。
通過員工畫像分析員工與崗位的匹配度,助力企業“看準人”、“看透人”,依托診斷分析模型,形成人才成長診斷分析報告,高效識別優秀人才。
(5)人員配置評估
研究利用大模型進行數據分析和模式識別,生成個性化的員工能力畫像。將員工的能力畫像與崗位素質模型進行比對,評估員工與崗位的匹配程度。建立完善的人才評估和發展體系,確保公司人才梯隊能夠滿足未來業務發展的需求。
一方面,提供針對性的培訓和發展建議,幫助員工提升能力,滿足崗位需求;
另一方面,輔助人力資源部門制定人力規劃,通過預期結果與實際反饋的比較、判斷和分析,對人力規劃進行持續優化。同時,在基礎人力規劃基礎上,開展團隊能力結構優化研究,優化團隊成員結構,促進團隊穩定,保障生產需求。
(6)智能精準培訓
研究如何通過人工智能技術的應用,實現基于簽派員工作質量評估和勝任力分析的結果,智能推薦適合的培訓建議。通過持續收集培訓效果反饋和崗位勝任度數據,系統不斷優化其推薦策略,提升建議的實用性和準確性。這種數據驅動的培養模式形成了完整的良性循環,從能力評估到個性化培訓,再到實踐反饋和持續優化,不僅幫助個體持續成長,也推動了整個簽派團隊的專業能力提升。通過將大模型深度融入培訓體系的各個環節,打造一個科學高效、持續進化的培訓體系。
基于勝任力模型,為企業在員工培訓方面提供了明確的方向,確保培訓內容的設計將更為精準。
(7)數字化手冊
通過對中心業務管理手冊在手冊管理層面痛點的識別,研究如何通過數字化手段進行解決,構建一套符合手冊管理規范的應用,涵蓋手冊編寫、檢查、審批和發布的完整過程,并通過流程自動繪制和分析能力,保障手冊的生產流程、接口程序和專業詞匯等層面在顆粒度、準確性和完整性符合預期。
4.技術需求/服務標準
(1)構建閉環管理理論框架
將簽派員的管理引入閉環體系的理論范疇,強調從評估、優化到反饋的全流程覆蓋。通過建立數據驅動的評估模型和動態優化機制,為行業提供了全新的人力資源管理理論框架。
(2)多維度能力評估理論
提出基于大模型和行為數據的多維度能力評估方法,突破傳統評估方式僅依賴主觀判斷或單一指標的局限,綜合技術能力、應變能力和綜合素質,為簽派員能力構建科學畫像。
(3)智能化簽派員支持工具理論
基于大模型的簽派輔助工具理論,結合數字化手冊、行為日志分析等,拓展了人工智能在航空簽派領域的理論應用邊界,為未來智能化運營提供了理論支持。
(4)基于大模型的智能評估與推薦系統
①建立能力評估模型:通過大語言模型的微調和訓練,實現對簽派員行為日志的深度解析與建模,構建精準的工作質量評估體系。
②建立崗位資質能力推薦:通過歷史數據分析與模型優化,個性化推薦簽派員的培訓課程與崗位配置,確保人崗匹配的最優解。
(5)多模態數據處理技術
①文本識別與跨文檔分析:采用光學字符識別(OCR)與表格結構識別技術,實現無結構數據的結構化處理,為決策支持提供高質量數據。
②知識圖譜檢索:利用圖神經網絡(GNN)構建簽派員知識庫檢索框架,提升復雜業務場景下的數據查詢效率。
(6)智能化應用場景落地
動態勝任力測試:通過實時生成基于案例的動態測試場景,實現針對不同級別簽派員的能力測試與培養。
5.驗收標準
實現本項目功能目標和采購產品具體要求。 |
| 二、供應商資格要求: |
| (一)供應商必須具有獨立承擔民事責任的能力,具備合法有效的營業執照,具有涵蓋本項目的經營范圍(能提供最新且有效的營業執照)。 |
| (二)具有依法繳納稅收和社會保障資金的良好記錄。 |
| (三)具有良好的商業信譽和健全的財務會計制度,近3年內在經營活動中無重大違法記錄。 |
| (四)具有履行合同所必需的專業技術能力,具有固定的生產或經營場所和一定數量的專業技術人員。 |
| (五)近三年內,在國家企業信用信息公示系統企業信用信息報告中未被納入嚴重違法失信企業名單(黑名單),中國 http:// /search/cr/中未被納入政府采購嚴重違法失信行為信息記錄。 |
| (六)非中航集團黑名單供應商,非中航集團禁止交易企業名單內的供應商。近3年內參加中航集團采購項目中未出現過不良行為。 |
| (七)未通過準入的供應商不具備參與項目資格。 |
| (八)供應商必須符合采購內容與需求的要求。 |
| (九)本項目不接受聯合體報名。 |
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| 三、報名要求: |
| (一)未在注冊的供應商應先進行注冊并按要求完善注冊材料,并于公告截止時間前完成注冊審核并報名。 |
| (二)采購公告發布時間為2026年03月25日至2026年03月31日23時59分59秒
(北京時間,下同),請有意愿參加本項目競爭性談判且完成平臺注冊的供應商,務必在采購公告截止時間前,登錄進行報名、遞交報名材料,未在公告截止時間前遞交或未按公告要求提供報名材料的供應商無法通過報名資格審查、不具備參與項目資格。
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| (三)報名材料 |
| 1.供應商信息登記表 |
| 2.法人或其他組織的具有統一社會信用代碼的營業執照、事業單位法人證書等證明文件 |
| 3.專業技術及行業資質證明材料,國家法定機構頒發的相關行業從業資格許可證 |
| 4.近三年無重大違法聲明蓋章(格式可自擬) |
| 5.供應商反商業賄賂承諾書 |
| 6.供應商社會準則符合性自審問卷 |
| 7.企業信用信息公示報告(請從國家企業信用信息公示系統下載,并在首頁和騎縫處加蓋公章) |
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| 四、談判文件的獲取 |
| (一)報名合格的供應商在平臺進行供應商準入,按要求提供供應商準入材料,經審批通過后列入供應商庫。已在庫內的供應商不用再提交準入申請。
(二)請報名合格的供應商按后續接到文件發放通知后立即登錄,按規定時間下載談判文件,過時將無法下載。 |
| 五、響應文件編制 |
| 供應商應嚴格按照談判文件要求制作、密封響應文件。 |
| 六、響應文件遞交 |
| 供應商應嚴格按照談判文件規定的時間、地點遞交響應文件。 |
| 七、談判相關事宜 |
| 供應商按照談判文件規定參加本項目的競爭性談判,具體談判流程及要求詳見談判文件。 |
八、
未在中國電力招標采購網(www.dlztb.com)上注冊會員的單位應先點擊注冊。登錄成功后的在 招標會員 區根據招標公告的相應說明獲取招標文件!
咨詢電話:010-51957458
手 機:18811547188
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來源:中國電力招標采購網
備注:欲購買招標文件的潛在投標人,注冊網站并繳納因特網技術及商務信息服務費后,查看項目業主,招標公告并下載資格預審范圍,資質要求, 招標清單,報名申請表等。為保證您能夠順利投標,具體要求及購買標書操作流程按會員區招標信息詳細內容為準。
編輯:airchina
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