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《智慧企業指引(2018)》正式發布|會員入群通知
2018-11-30 15:31:49   發布人:admin   

  為深入貫徹落實習近平新時代中國特色社會主義思想和黨的十九大精神,引導廣大企業積極把握數字化、網絡化、智能化發展機遇,加快推進企業轉型升級,促進企業高質量發展,中國企業聯合會聯合國家能源集團、中航工業、海爾集團、華為等企業,以及清華大學、浙江大學、金蝶軟件等高等院校和服務機構,組織編寫了《智慧企業指引(2018)》。《企業管理》雜志公眾號經授權,予以全文首發。

  智慧企業指引(2018)
中國企業聯合會智慧企業推進委員會

  智慧企業(Intelligent Enterprise),也稱智能企業,是新一代人工智能技術深度融入企業而形成的新型企業范式,是智能社會、智能經濟、智慧城市的重要組成部分和主要推動力量。
  本指引在總結提煉部分領先企業創新實踐的基礎上,研究提出了智慧企業的內涵、特征、框架、運行特點和建設方法,重點突出了新一代人工智能技術應用到企業各環節、各要素實現智能協同的整體性,以引導企業通過系統性變革創新來抓住智能化發展機遇,實現企業轉型升級和高質量發展。
  一、智慧企業建設背景
  (一)新一代人工智能技術實現戰略性突破,為智慧企業建設奠定了技術基礎
  進入新世紀以來,以數字化、網絡化、智能化為特征的新一輪信息化浪潮蓬勃興起,推動兩化深度融合向縱深發展。
  新一代人工智能相關學科發展、理論建模、技術創新、軟硬件升級等整體推進,正在引發鏈式突破,大數據智能、人機混合增強智能、群體智能、跨媒體智能等新一代人工智能技術取得戰略性突破,呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等智能新特征,推動經濟社會各領域加速從數字化、網絡化向智能化躍升,為智慧企業建設提供了技術條件。
  (二)智能經濟形態顯現,為智慧企業建設指明方向
  近年來,新一代人工智能開始在產業升級、產品開發、服務創新等方面發揮技術優勢,加快與一、二、三產業深度融合,推動產業變革,形成數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。
智能經濟將全方位推動時代轉型,深刻改變人們的生產生活方式,帶來生產力質的飛躍,引發生產關系重大變革,重構工業革命以來形成的社會形態、產業結構和經濟發展方式。企業要主動順應發展大勢,改變傳統發展理念,把數據資源作為新生產要素和新生產力,著力推進企業智慧化轉型。
  近年來,能源、軍工、裝備制造、家電、零售、金融等行業加快推進智能化、智慧化轉型,一批企業提出并積極探索智慧企業建設,取得了顯著成效。
  (三)國家加快部署智能化、智慧化轉型,為智慧企業建設提供了有利條件
  黨的十八以來,國家先后出臺中國制造2025、互聯網+、國家信息化發展戰略綱要等重要文件,加快推進制造強國和網絡強國建設。黨的十九大進一步提出建設數字中國和智慧社會,推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合。
  2017年7月,國務院正式印發《新一代人工智能發展規劃》,明確提出“以加快人工智能與經濟、社會、國防深度融合為主線,以提升新一代人工智能科技創新能力為主攻方向,發展智能經濟,建設智能社會”。
  2018年10月31日,中共中央政治局就人工智能發展現狀和趨勢舉行第九次集體學習。習近平總書記強調,要深入把握新一代人工智能發展的特點,加強人工智能和產業發展融合,為高質量發展提供新動能。
 
  國家部署有效推動了經濟社會智慧化轉型。近年來,智慧城市、智慧政務、智慧交通、智慧社區、智慧醫療、智慧消費等蓬勃發展,互聯網+、工業互聯網、智能制造快速推進,為智慧企業建設提供了良好條件。
  二、智慧企業的內涵和基本特征
  (一)內涵
  總體來看,智慧企業是信息化、工業化和管理現代化互動創新形成的新一代企業范式。
  在信息化建設方面,智慧企業強調數字化重塑,通過廣泛應用先進的感知技術、傳輸技術、存貯技術和大數據處理技術,消除信息孤島和數據碎片,實現企業全要素大數據的量化感知、互聯互通和集成應用。
  在工業化應用方面,智慧企業強調新一代信息技術、新一定人工智能技術與工業領域的深度融合,企業總體呈現人工智能形態,在研發、生產、制造、服務等全價值鏈環節廣泛應用先進的計算技術、系統分析技術和人工智能技術,使企業實現系統聯動、機器智能和智慧應用。
  在管理現代化方面,智慧企業將改變人和機器的關系,實現人和機器在企業運行中互為主客體,強調人機交互協同,重塑企業組織結構、業務模式、管理機制和員工隊伍,形成風險識別自動化、決策管理智能化、糾偏升級自主化的智慧運行狀態。
  (二)基本特征
  智慧企業本質上是在數字經濟時代為客戶、員工、合作伙伴創造價值、實現可持續發展的一種全新發展模式,呈現以下基本特征:
  數據賦能。數據賦能是智慧企業的本質特征。智慧企業實現數據在自動化設備、信息化系統與人之間的自由有序流動,并通過數據-知識-智慧的躍遷實現數據資源為企業賦能,為設備運行、經營管理等提供科學決策和精準執行。
  人機協同。人機協同是智慧企業的主要運行特征。智能機器進一步解放人的體力和部分腦力,更加“聰明”的機器能夠自主配合環境變化和人的工作。人將與各類智能機器系統在認知學習、分析決策、知識交流、自主執行等方面實現深度交互迭代,共同提升企業整體智慧能力。
  最優配置。資源最優配置是智慧企業運行的主要目標。通過數字化、智能化技術的廣泛應用,企業將全面、準確掌握內外部的大數據信息,并通過智慧化的分析、決策、執行體系,對企業資源配置進行持續動態調優,從而更高效更精準的滿足客戶需求,構建企業競爭新優勢。
  自主演進。自主演進是智慧企業追求的最高目標。通過大數據驅動的持續學習、糾錯和演進迭代,實現企業智慧能力的持續提升,從而幫助企業能夠隨著內外環境變化和目標調整而自主尋優,動態調整業務、組織和資源配置,實現企業持續成長。
  三、智慧企業的整體框架和運行特點
  (一)整體框架

 

  智慧企業整體框架可以從能力維、業務維和空間維三個維度來闡釋,如圖1所示。


 

   圖1 智慧企業整體框架

  1.能力維
  能力維是衡量企業智慧能力水平的維度,包括全面感知、自動預判、自主決策和自我演進四個漸次遞升的階段。
  全面感知形成智慧企業的大數據基礎。
  自動預判是在全面感知的基礎上,構建企業大數據中心和模型知識庫,通過各類軟件和信息系統實現對企業生產經營管理全過程的實時分析。
  自主決策是通過人機交互的企業智慧腦作出科學決策,并通過自動執行系統完成決策指令的精準執行。
  自我演進是智慧能力的最高等級,也是智慧企業建設的最終目標,標志著企業作為一個復雜組織體能夠根據內外環境變化自調整、自優化、自適應和自成長。
  2.業務維
業務是企業為利益相關方創造價值的活動。企業的業務活動可分為生命周期業務、經營管理活動和價值鏈延伸業務。
  生命周期業務是圍繞產品的設計、生產、物流、銷售、服務等一系列相互關聯的價值創造活動。不同行業的生命周期業務構成不同。
  經營管理是企業面向市場競爭開展的各類經營與管理活動,包括戰略管理、集團管控、資源配置、經營分析、職能管理、風險控制等。
  價值鏈延伸業務是企業向產業鏈上下游延伸過程中開展的各類業務活動。
  3.空間維
  空間維是企業業務活動的載體,是智慧場景應用的空間呈現。空間維可以劃分為單元、車間(工廠)、企業和生態四個逐漸擴展的層級。
  單元是企業從事生產或管理的最小組織,具有不可分割性,是智慧企業的基本構成,包括智慧設備、智慧組件、智慧生產單元、智慧作業單元、智慧管理單元等。
  車間(工廠)是面向某一產品或半成品的完整生產系統,由若干生產單元或作業單元組成,主要面向車間(工廠)級的生產組織、物料配送、設備運行監測、產品質量控制、能源資源調配等生產活動,構建智慧化應用場景,實現不同智慧單元協同高效運轉。
  企業級面向企業整體經營管理活動。通過構建智慧決策中心,實現對經營管理活動的實時監測、科學分析決策和精準執行,驅動各智慧單元與智慧車間(工廠)高效運轉,從而最優化調配企業資源,更快更準更高效的適應市場競爭。
  生態是企業通過上下游和利益相關方構成的共生開放系統。通過產業間的智慧協同服務平臺,構建企業上下游和利益相關者共創共享價值的機制,實現生態系統各方的共生共贏。生態級的智慧化場景應用是智能社會、智慧產業、智慧社區、智慧政務等的有機組成部分。
  (二)運行特點
  智慧企業運行呈現以下特點,如圖2所示。

 

  圖2 智慧企業運行特點

  1.完成“數據-知識-智慧”躍遷,實現數據賦能
  企業通過全面感知和智能互聯不斷獲取內外部異構數據、歷史數據、環境數據等,通過云平臺匯聚到企業大數據中心。物理空間的各類隱性數據第一次躍遷為信息空間的顯性數據。
  通過工業互聯網平臺和各類工業軟件,企業將產品、工藝、設備、生產、管理等要素、過程實現數字化表達,形成數字虛體,企業大數據躍遷為有價值的知識信息。
通過機器學習、算法模型、認知學習等新一代人工智能技術的應用,形成企業智慧腦,實現知識信息向智慧能力的躍遷。
  ▼智慧腦首先采用跨媒體大數據綜合感知技術全面實時監控企業運行狀況及時做好預警,并通過認知學習系統交互式深入分析問題,快速定位問題部位與成因;
  ▼其次,通過內置算法模型庫充分利用企業大知識給出可選解決方案;
  ▼最終,結合仿真推演技術評估預測不同解決方案的影響,支持綜合不同層級的群體智慧融入人的干預,為企業各個層級的業務活動提供決策支持,實現企業全價值鏈核心業務的智慧應用。
  2.形成人機物融合環境下的“感知-分析-決策-執行”循環,實現智慧運行
智慧企業的運行跨越人-信息空間-物理空間,構建起“感知-分析-決策-執行”循環。全面感知主要發生在物理空間;通過信息空間的大數據中心、知識/模型庫等對實時數據進行全面洞察分析,提出對企業有價值的知識信息和決策方案;自主決策主要在企業智慧腦中通過人機交互實現;精準執行指令由企業的各類智能設備或自動控制系統自主完成。
  3.形成人機交互的知識創造與學習體系,實現企業持續創新
智慧腦的形成是智慧企業與傳統企業的本質區別。人與智慧腦交互開展分析決策、認知學習和知識創造,并通過“數據-知識-智慧”的迭代演進和“感知-分析-決策-執行”循環優化,持續進行經驗分享、知識積累和學習優化,構建起人機互動的知識共享和知識創造體系,推動企業持續創新。
  四、智慧企業的建設
  智慧企業建設是新一代人工智能技術驅動的企業系統性變革創新。智慧企業建設的出發點是客戶需求,落腳點是價值創造,核心是圍繞各層級實現智慧場景應用,方法是遵循過程管理理論,構建PDCA循環。
  (一)指導原則
  1.數據驅動原則
  數據是驅動智慧企業運營的關鍵要素。智慧企業必須打破信息孤島,實現內外部大數據的匯聚和洞察分析。一切從數據中來、到數據中去。
  2.價值創造原則
  智慧企業建設的根本目的是創造價值。面對高動態、高復雜、多變化的競爭環境,企業要通過智慧化轉型提升應變能力。
  3.系統推進原則
  智慧企業建設是一項系統工程。不但要通過新一代信息通信技術、人工智能技術等的應用部署,形成先進生產力;而且也要同步實施管理變革和人的賦能,構建先進生產關系,從而確保智慧化轉型的整體效能。
  4.以人為本原則
  智慧企業建設要遵循為了人、依靠人的原則。“為了人”就是要以滿足人們美好生活需求作為根本遵循,從中發現智慧化發展的新機會、新市場。“依靠人”就是要在智慧企業建設中更加重視人的因素,正確處理人與機器的關系,讓員工在企業智慧化轉型中更有獲得感。
  5.風險防控原則
  智慧企業建設的過程就是變革創新的過程,存在各種潛在風險。企業要在建設過程中有效識別和防范包括信息安全風險、網絡風險、工控安全風險、新技術應用風險、變革風險等在內的各類潛在風險。
  (二)建設方法
  智慧企業建設應遵循過程管理方法。以客戶需求為輸入,以企業戰略為指導,通過確定目標、規劃設計、系統實施、評估評價、持續改進五個階段構建螺旋上升的循環,如圖3所示。

 

  圖3 智慧企業建設方法

  1.確定目標
基于客戶需求和發展戰略,企業結合行業對標分析,設定智慧企業建設目標。目標可包含遠期目標、中期目標和近期目標。
  2.規劃設計
  通過各類定量分析和定性分析手段,對企業現狀進行深入調研和分析,客觀評價企業智慧能力現狀,從而明確現狀與目標之間的差距。在此基礎上開展智慧企業建設的整體規劃,從企業全局角度對智慧企業的體系架構和建設內容進行全面規劃。
規劃應涵蓋技術實現架構、業務藍圖、管理變革和人員變革等方面內容,并以此制定可實施的建設方案和實施計劃。
  3.系統實施
  遵循系統變革思想,圍繞業務場景應用,協同推進技術部署、管理變革和人的賦能,完成智慧應用場景建設,實現價值創造,從而有效支撐企業戰略。建設過程中要注重各類風險防控。
  4.評估評價
  企業完成一個周期的智慧化建設后,要開展定性與定量相結合的智慧能力評估和價值創造成效評價,為下一階段智慧企業建設提供有效輸入。
  5.持續改進
  智慧企業建設是一個持續推進的長期過程。上一階段的智慧企業建設目標達成之后,其評估評價結果應作為下一階段建設的輸入,并根據內外部環境變化確立新的目標,進入新的建設循環。如此反復迭代、螺旋上升,不斷提升企業智慧能力,推動企業持續成長。
  (三)關鍵建設要素
  智慧企業建設是一項系統工程,要同步開展技術部署、管理變革和人的賦能,如圖4所示。

 

  圖4 智慧企業建設關鍵要素

  1.技術部署
  智慧企業技術架構可由感知層、數據與知識層、智慧應用層和智慧決策層組成,共同構成企業智慧中樞,如圖5所示。

 

  圖5 智慧企業技術架構

  (1)感知與網絡層
  感知層面通過攝像頭、射頻識別(RFID)、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等信息采集與傳感設備以及工業互聯網平臺,按約定的協議實現物、網連接,向企業物理實體進行信息交換和通訊,以完成智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理,實現對信息、數據的感知與獲取。
網絡層在云計算技術的支持下,借助企業網、物聯網和互聯網,將從企業內外感知的信息傳輸到企業的云端,實現云管理。
  感知與網絡層涉及的關鍵技術包括智能傳感器、智能儀表、智能終端、智能機器人、智能控制器及控制系統設備等硬件技術和安全可靠的物聯網、工業網、智能裝備接入和云平臺建設等軟件技術。
  (2)數據與知識層
  數據與知識是智慧企業在信息空間進行數字表達、虛擬建模,為智慧應用和決策奠定基礎。企業不斷匯聚內外多源異構時變數據,通過結構化數據與非結構化數據的統一存儲管理構建企業大數據,并通過持續數據治理面向智慧化的場景應用提供邏輯統一的數據視圖。
  基于企業大數據進行知識抽取與發現,通過沉淀專家智慧與群體智慧構建企業知識系統,并通過知識服務技術進行知識傳播、共享與創新,實現知識資源的傳承和復用,為智慧化應用提供知識支撐。數據與知識層涉及的關鍵技術包括大數據匯聚與管理、大知識加工與服務等。
  (3)智慧應用層
  智慧應用是構建各類業務活動智慧化場景的過程,可以實現在企業不同層級,包括智慧組件、智慧單元、智慧平臺等。智慧組件是智慧應用平臺的基礎構成,其基于企業業務流程,融入過程知識和基礎資源庫,實現結構化流程、工具、模型的統一以及知識復用。基于核心價值鏈的應用,多個智慧組件可進一步封裝為智慧單元和智慧平臺應用,最大化提升企業的運行效率。
智慧應用層涉及到的關鍵技術包括:企業全價值鏈(產品全壽命周期)的過程建模技術和虛擬仿真技術、工業智能控制軟件、資源管理軟件、業務智能軟件等。
  (4)智慧決策層
  智慧決策層的關鍵技術實現是構建智慧腦。智慧腦可作用于單元級、車間(工廠)級、企業級和生態級等不同層級對象,形成各類專業腦、業務腦,從而形成不同智慧體。組織體層級的大小不影響智慧腦功能的完整性,但組織層級越大,智慧腦會涵蓋更廣泛的技術。智慧決策層涉及到的關鍵技術包括:大數據智能、跨媒體智能、群體智能、人機混合增強智能等。
  此外,由于智慧企業實現了全要素全環節的互聯互通和高度集成,企業生產經營管理過程高度依賴網絡和信息系統,由此對企業網絡和信息安全帶來了新挑戰。在智慧企業建設中必須高度重視網絡和信息安全防控,包括工控安全、信息安全、網絡安全、商業秘密安全等。
  應從策略、機制、技術、預案等方面入手構建全面的安全防范體系,部署高可靠性的安全防范和預警技術,完善相關制度、流程和預案,提升全員安全意識和防范能力。
  2.管理變革
  與傳統企業相比,智慧企業將形成新一代信息網絡基礎設施和大數據、云計算、人工智能等新技術條件。與此相適應,企業治理、商業模式、組織結構、管理機制等管理要素都要進行調整。
  一是構建共創共享共治的新型治理體系。隨著知識員工的崛起,數據、信息成為企業新生產要素,知識資本的重要性顯著提升,企業不僅要讓知識員工參與公司治理和管理,還要參與剩余價值分享,探索構建共創共享共治的新型企業治理體系。
  二是構建用戶中心型商業模式。新一代信息技術正在改變企業的價值創造方式,商業模式正在由傳統的生產商驅動轉向用戶需求驅動,生產個性化定制化、產品數據化服務化、用戶互動化社群化、渠道線上線下深度融合、資源共享化生態化等特征日益明顯,企業要以數據為基礎、以用戶為中心構建全新的業務和商業模式。 
  三是構建平臺型、網絡型組織。開放、無邊界、生態化是企業組織形態發展的趨勢。在數字化、網絡化、智能化技術驅動下,企業傳統的金字塔型組織開始轉向流程型、平臺型和網絡型組織,探索基于企業智慧中樞的小團隊+大平臺柔性組織。
  四是構建自主管理機制。智慧企業將改變傳統的集中決策方式,形成人機協同的分散化決策執行機制。資源配置、決策執行、過程管理、激勵約束等權利進一步下放,基層單元、一線組織將轉型為自主經營、自我激勵、自我管理的智慧運作單元,從而最大限度的提升企業響應速度和活力。
  3.人的賦能
  人在智慧企業中的角色發生重要改變。智慧企業將進一步解放人的體力和部分腦力,操作、執行等重復性工作將轉移到智能機器和信息系統,呈現出數據驅動、人機協同的運行特征。
  一是努力實現群體智能。企業要依靠人工智能系統,構建專家庫、知識庫,將有經驗的老員工的最佳實踐經驗經由行為分析形成群體經驗賦能給所有員工,構建起群體知識積累、共享、交流和學習的平臺,增強員工參與感和自驅動意識,營造鼓勵全員創新的氛圍和機制,從而大幅提高企業的組織學習能力和知識化水平。
  二是構建賦能型領導方式。智慧企業情境下員工的管理方式將發生重要變化,領導和員工的關系將由領導與被領導轉變為平等合作的伙伴關系。領導者要從指揮、控制轉變為服務和支持,構建賦能型領導方式,為員工創新創造提供條件和氛圍。
  三是構建具有新技能的員工隊伍。智能機器、智能系統成為智慧企業“新員工”,將占據越來越多的重復類工作崗位。企業要調整崗位類別和員工隊伍結構,重塑員工技能,培養具有“數字”意識和“數字”技能的復合技能員工,以適應人機協作的新工作模式。

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