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《智慧企业指引(2018)》正式发布|会员入群通知
2018-11-30 15:31:49   发布人:   

  为深入贯彻落实习近平新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神,引导广大企业积极把握数字化、网络化、智能化发展机遇,加快推进企业转型升级,促进企业高质量发展,中国企业联合会联合国家能源集团、中航工业、海尔集团、华为等企业,以及清华大学、浙江大学、金蝶软件等高等院校和服务机构,组织编写了《智慧企业指引(2018)》!镀笠倒芾怼吩又竟诤啪谌,予以全文首发。

  智慧企业指引(2018)
中国企业联合会智慧企业推进委员会

  智慧企业(Intelligent Enterprise),也称智能企业,是新一代人工智能技术深度融入企业而形成的新型企业范式,是智能社会、智能经济、智慧城市的重要组成部分和主要推动力量。
  本指引在总结提炼部分领先企业创新实践的基础上,研究提出了智慧企业的内涵、特征、框架、运行特点和建设方法,重点突出了新一代人工智能技术应用到企业各环节、各要素实现智能协同的整体性,以引导企业通过系统性变革创新来抓住智能化发展机遇,实现企业转型升级和高质量发展。
  一、智慧企业建设背景
 。ㄒ唬┬乱淮斯ぶ悄芗际跏迪终铰孕酝黄,为智慧企业建设奠定了技术基础
  进入新世纪以来,以数字化、网络化、智能化为特征的新一轮信息化浪潮蓬勃兴起,推动两化深度融合向纵深发展。
  新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进,正在引发链式突破,大数据智能、人机混合增强智能、群体智能、跨媒体智能等新一代人工智能技术取得战略性突破,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等智能新特征,推动经济社会各领域加速从数字化、网络化向智能化跃升,为智慧企业建设提供了技术条件。
 。ǘ┲悄芫眯翁韵,为智慧企业建设指明方向
  近年来,新一代人工智能开始在产业升级、产品开发、服务创新等方面发挥技术优势,加快与一、二、三产业深度融合,推动产业变革,形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。
智能经济将全方位推动时代转型,深刻改变人们的生产生活方式,带来生产力质的飞跃,引发生产关系重大变革,重构工业革命以来形成的社会形态、产业结构和经济发展方式。企业要主动顺应发展大势,改变传统发展理念,把数据资源作为新生产要素和新生产力,着力推进企业智慧化转型。
  近年来,能源、军工、装备制造、家电、零售、金融等行业加快推进智能化、智慧化转型,一批企业提出并积极探索智慧企业建设,取得了显著成效。
 。ㄈ┕壹涌觳渴鹬悄芑、智慧化转型,为智慧企业建设提供了有利条件
  党的十八以来,国家先后出台中国制造2025、互联网+、国家信息化发展战略纲要等重要文件,加快推进制造强国和网络强国建设。党的十九大进一步提出建设数字中国和智慧社会,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。
  2017年7月,国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》,明确提出“以加快人工智能与经济、社会、国防深度融合为主线,以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向,发展智能经济,建设智能社会”。
  2018年10月31日,中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。习近平总书记强调,要深入把握新一代人工智能发展的特点,加强人工智能和产业发展融合,为高质量发展提供新动能。
 
  国家部署有效推动了经济社会智慧化转型。近年来,智慧城市、智慧政务、智慧交通、智慧社区、智慧医疗、智慧消费等蓬勃发展,互联网+、工业互联网、智能制造快速推进,为智慧企业建设提供了良好条件。
  二、智慧企业的内涵和基本特征
 。ㄒ唬┠诤
  总体来看,智慧企业是信息化、工业化和管理现代化互动创新形成的新一代企业范式。
  在信息化建设方面,智慧企业强调数字化重塑,通过广泛应用先进的感知技术、传输技术、存贮技术和大数据处理技术,消除信息孤岛和数据碎片,实现企业全要素大数据的量化感知、互联互通和集成应用。
  在工业化应用方面,智慧企业强调新一代信息技术、新一定人工智能技术与工业领域的深度融合,企业总体呈现人工智能形态,在研发、生产、制造、服务等全价值链环节广泛应用先进的计算技术、系统分析技术和人工智能技术,使企业实现系统联动、机器智能和智慧应用。
  在管理现代化方面,智慧企业将改变人和机器的关系,实现人和机器在企业运行中互为主客体,强调人机交互协同,重塑企业组织结构、业务模式、管理机制和员工队伍,形成风险识别自动化、决策管理智能化、纠偏升级自主化的智慧运行状态。
 。ǘ┗咎卣
  智慧企业本质上是在数字经济时代为客户、员工、合作伙伴创造价值、实现可持续发展的一种全新发展模式,呈现以下基本特征:
  数据赋能。数据赋能是智慧企业的本质特征。智慧企业实现数据在自动化设备、信息化系统与人之间的自由有序流动,并通过数据-知识-智慧的跃迁实现数据资源为企业赋能,为设备运行、经营管理等提供科学决策和精准执行。
  人机协同。人机协同是智慧企业的主要运行特征。智能机器进一步解放人的体力和部分脑力,更加“聪明”的机器能够自主配合环境变化和人的工作。人将与各类智能机器系统在认知学习、分析决策、知识交流、自主执行等方面实现深度交互迭代,共同提升企业整体智慧能力。
  最优配置。资源最优配置是智慧企业运行的主要目标。通过数字化、智能化技术的广泛应用,企业将全面、准确掌握内外部的大数据信息,并通过智慧化的分析、决策、执行体系,对企业资源配置进行持续动态调优,从而更高效更精准的满足客户需求,构建企业竞争新优势。
  自主演进。自主演进是智慧企业追求的最高目标。通过大数据驱动的持续学习、纠错和演进迭代,实现企业智慧能力的持续提升,从而帮助企业能够随着内外环境变化和目标调整而自主寻优,动态调整业务、组织和资源配置,实现企业持续成长。
  三、智慧企业的整体框架和运行特点
 。ㄒ唬┱蹇蚣

 

  智慧企业整体框架可以从能力维、业务维和空间维三个维度来阐释,如图1所示。


 

   图1 智慧企业整体框架

  1.能力维
  能力维是衡量企业智慧能力水平的维度,包括全面感知、自动预判、自主决策和自我演进四个渐次递升的阶段。
  全面感知形成智慧企业的大数据基础。
  自动预判是在全面感知的基础上,构建企业大数据中心和模型知识库,通过各类软件和信息系统实现对企业生产经营管理全过程的实时分析。
  自主决策是通过人机交互的企业智慧脑作出科学决策,并通过自动执行系统完成决策指令的精准执行。
  自我演进是智慧能力的最高等级,也是智慧企业建设的最终目标,标志着企业作为一个复杂组织体能够根据内外环境变化自调整、自优化、自适应和自成长。
  2.业务维
业务是企业为利益相关方创造价值的活动。企业的业务活动可分为生命周期业务、经营管理活动和价值链延伸业务。
  生命周期业务是围绕产品的设计、生产、物流、销售、服务等一系列相互关联的价值创造活动。不同行业的生命周期业务构成不同。
  经营管理是企业面向市场竞争开展的各类经营与管理活动,包括战略管理、集团管控、资源配置、经营分析、职能管理、风险控制等。
  价值链延伸业务是企业向产业链上下游延伸过程中开展的各类业务活动。
  3.空间维
  空间维是企业业务活动的载体,是智慧场景应用的空间呈现?占湮梢曰治ピ、车间(工厂)、企业和生态四个逐渐扩展的层级。
  单元是企业从事生产或管理的最小组织,具有不可分割性,是智慧企业的基本构成,包括智慧设备、智慧组件、智慧生产单元、智慧作业单元、智慧管理单元等。
  车间(工厂)是面向某一产品或半成品的完整生产系统,由若干生产单元或作业单元组成,主要面向车间(工厂)级的生产组织、物料配送、设备运行监测、产品质量控制、能源资源调配等生产活动,构建智慧化应用场景,实现不同智慧单元协同高效运转。
  企业级面向企业整体经营管理活动。通过构建智慧决策中心,实现对经营管理活动的实时监测、科学分析决策和精准执行,驱动各智慧单元与智慧车间(工厂)高效运转,从而最优化调配企业资源,更快更准更高效的适应市场竞争。
  生态是企业通过上下游和利益相关方构成的共生开放系统。通过产业间的智慧协同服务平台,构建企业上下游和利益相关者共创共享价值的机制,实现生态系统各方的共生共赢。生态级的智慧化场景应用是智能社会、智慧产业、智慧社区、智慧政务等的有机组成部分。
 。ǘ┰诵刑氐
  智慧企业运行呈现以下特点,如图2所示。

 

  图2 智慧企业运行特点

  1.完成“数据-知识-智慧”跃迁,实现数据赋能
  企业通过全面感知和智能互联不断获取内外部异构数据、历史数据、环境数据等,通过云平台汇聚到企业大数据中心。物理空间的各类隐性数据第一次跃迁为信息空间的显性数据。
  通过工业互联网平台和各类工业软件,企业将产品、工艺、设备、生产、管理等要素、过程实现数字化表达,形成数字虚体,企业大数据跃迁为有价值的知识信息。
通过机器学习、算法模型、认知学习等新一代人工智能技术的应用,形成企业智慧脑,实现知识信息向智慧能力的跃迁。
  ▼智慧脑首先采用跨媒体大数据综合感知技术全面实时监控企业运行状况及时做好预警,并通过认知学习系统交互式深入分析问题,快速定位问题部位与成因;
  ▼其次,通过内置算法模型库充分利用企业大知识给出可选解决方案;
  ▼最终,结合仿真推演技术评估预测不同解决方案的影响,支持综合不同层级的群体智慧融入人的干预,为企业各个层级的业务活动提供决策支持,实现企业全价值链核心业务的智慧应用。
  2.形成人机物融合环境下的“感知-分析-决策-执行”循环,实现智慧运行
智慧企业的运行跨越人-信息空间-物理空间,构建起“感知-分析-决策-执行”循环。全面感知主要发生在物理空间;通过信息空间的大数据中心、知识/模型库等对实时数据进行全面洞察分析,提出对企业有价值的知识信息和决策方案;自主决策主要在企业智慧脑中通过人机交互实现;精准执行指令由企业的各类智能设备或自动控制系统自主完成。
  3.形成人机交互的知识创造与学习体系,实现企业持续创新
智慧脑的形成是智慧企业与传统企业的本质区别。人与智慧脑交互开展分析决策、认知学习和知识创造,并通过“数据-知识-智慧”的迭代演进和“感知-分析-决策-执行”循环优化,持续进行经验分享、知识积累和学习优化,构建起人机互动的知识共享和知识创造体系,推动企业持续创新。
  四、智慧企业的建设
  智慧企业建设是新一代人工智能技术驱动的企业系统性变革创新。智慧企业建设的出发点是客户需求,落脚点是价值创造,核心是围绕各层级实现智慧场景应用,方法是遵循过程管理理论,构建PDCA循环。
 。ㄒ唬┲傅荚
  1.数据驱动原则
  数据是驱动智慧企业运营的关键要素。智慧企业必须打破信息孤岛,实现内外部大数据的汇聚和洞察分析。一切从数据中来、到数据中去。
  2.价值创造原则
  智慧企业建设的根本目的是创造价值。面对高动态、高复杂、多变化的竞争环境,企业要通过智慧化转型提升应变能力。
  3.系统推进原则
  智慧企业建设是一项系统工程。不但要通过新一代信息通信技术、人工智能技术等的应用部署,形成先进生产力;而且也要同步实施管理变革和人的赋能,构建先进生产关系,从而确保智慧化转型的整体效能。
  4.以人为本原则
  智慧企业建设要遵循为了人、依靠人的原则!拔巳恕本褪且月闳嗣敲篮蒙钚枨笞魑咀裱,从中发现智慧化发展的新机会、新市场!耙揽咳恕本褪且谥腔燮笠到ㄉ柚懈又厥尤说囊蛩,正确处理人与机器的关系,让员工在企业智慧化转型中更有获得感。
  5.风险防控原则
  智慧企业建设的过程就是变革创新的过程,存在各种潜在风险。企业要在建设过程中有效识别和防范包括信息安全风险、网络风险、工控安全风险、新技术应用风险、变革风险等在内的各类潜在风险。
 。ǘ┙ㄉ璺椒
  智慧企业建设应遵循过程管理方法。以客户需求为输入,以企业战略为指导,通过确定目标、规划设计、系统实施、评估评价、持续改进五个阶段构建螺旋上升的循环,如图3所示。

 

  图3 智慧企业建设方法

  1.确定目标
基于客户需求和发展战略,企业结合行业对标分析,设定智慧企业建设目标。目标可包含远期目标、中期目标和近期目标。
  2.规划设计
  通过各类定量分析和定性分析手段,对企业现状进行深入调研和分析,客观评价企业智慧能力现状,从而明确现状与目标之间的差距。在此基础上开展智慧企业建设的整体规划,从企业全局角度对智慧企业的体系架构和建设内容进行全面规划。
规划应涵盖技术实现架构、业务蓝图、管理变革和人员变革等方面内容,并以此制定可实施的建设方案和实施计划。
  3.系统实施
  遵循系统变革思想,围绕业务场景应用,协同推进技术部署、管理变革和人的赋能,完成智慧应用场景建设,实现价值创造,从而有效支撑企业战略。建设过程中要注重各类风险防控。
  4.评估评价
  企业完成一个周期的智慧化建设后,要开展定性与定量相结合的智慧能力评估和价值创造成效评价,为下一阶段智慧企业建设提供有效输入。
  5.持续改进
  智慧企业建设是一个持续推进的长期过程。上一阶段的智慧企业建设目标达成之后,其评估评价结果应作为下一阶段建设的输入,并根据内外部环境变化确立新的目标,进入新的建设循环。如此反复迭代、螺旋上升,不断提升企业智慧能力,推动企业持续成长。
 。ㄈ┕丶ㄉ枰
  智慧企业建设是一项系统工程,要同步开展技术部署、管理变革和人的赋能,如图4所示。

 

  图4 智慧企业建设关键要素

  1.技术部署
  智慧企业技术架构可由感知层、数据与知识层、智慧应用层和智慧决策层组成,共同构成企业智慧中枢,如图5所示。

 

  图5 智慧企业技术架构

 。1)感知与网络层
  感知层面通过摄像头、射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息采集与传感设备以及工业互联网平台,按约定的协议实现物、网连接,向企业物理实体进行信息交换和通讯,以完成智能化识别、定位、跟踪、监控和管理,实现对信息、数据的感知与获取。
网络层在云计算技术的支持下,借助企业网、物联网和互联网,将从企业内外感知的信息传输到企业的云端,实现云管理。
  感知与网络层涉及的关键技术包括智能传感器、智能仪表、智能终端、智能机器人、智能控制器及控制系统设备等硬件技术和安全可靠的物联网、工业网、智能装备接入和云平台建设等软件技术。
 。2)数据与知识层
  数据与知识是智慧企业在信息空间进行数字表达、虚拟建模,为智慧应用和决策奠定基础。企业不断汇聚内外多源异构时变数据,通过结构化数据与非结构化数据的统一存储管理构建企业大数据,并通过持续数据治理面向智慧化的场景应用提供逻辑统一的数据视图。
  基于企业大数据进行知识抽取与发现,通过沉淀专家智慧与群体智慧构建企业知识系统,并通过知识服务技术进行知识传播、共享与创新,实现知识资源的传承和复用,为智慧化应用提供知识支撑。数据与知识层涉及的关键技术包括大数据汇聚与管理、大知识加工与服务等。
 。3)智慧应用层
  智慧应用是构建各类业务活动智慧化场景的过程,可以实现在企业不同层级,包括智慧组件、智慧单元、智慧平台等。智慧组件是智慧应用平台的基础构成,其基于企业业务流程,融入过程知识和基础资源库,实现结构化流程、工具、模型的统一以及知识复用;诤诵募壑盗吹挠τ,多个智慧组件可进一步封装为智慧单元和智慧平台应用,最大化提升企业的运行效率。
智慧应用层涉及到的关键技术包括:企业全价值链(产品全寿命周期)的过程建模技术和虚拟仿真技术、工业智能控制软件、资源管理软件、业务智能软件等。
 。4)智慧决策层
  智慧决策层的关键技术实现是构建智慧脑。智慧脑可作用于单元级、车间(工厂)级、企业级和生态级等不同层级对象,形成各类专业脑、业务脑,从而形成不同智慧体。组织体层级的大小不影响智慧脑功能的完整性,但组织层级越大,智慧脑会涵盖更广泛的技术。智慧决策层涉及到的关键技术包括:大数据智能、跨媒体智能、群体智能、人机混合增强智能等。
  此外,由于智慧企业实现了全要素全环节的互联互通和高度集成,企业生产经营管理过程高度依赖网络和信息系统,由此对企业网络和信息安全带来了新挑战。在智慧企业建设中必须高度重视网络和信息安全防控,包括工控安全、信息安全、网络安全、商业秘密安全等。
  应从策略、机制、技术、预案等方面入手构建全面的安全防范体系,部署高可靠性的安全防范和预警技术,完善相关制度、流程和预案,提升全员安全意识和防范能力。
  2.管理变革
  与传统企业相比,智慧企业将形成新一代信息网络基础设施和大数据、云计算、人工智能等新技术条件。与此相适应,企业治理、商业模式、组织结构、管理机制等管理要素都要进行调整。
  一是构建共创共享共治的新型治理体系。随着知识员工的崛起,数据、信息成为企业新生产要素,知识资本的重要性显著提升,企业不仅要让知识员工参与公司治理和管理,还要参与剩余价值分享,探索构建共创共享共治的新型企业治理体系。
  二是构建用户中心型商业模式。新一代信息技术正在改变企业的价值创造方式,商业模式正在由传统的生产商驱动转向用户需求驱动,生产个性化定制化、产品数据化服务化、用户互动化社群化、渠道线上线下深度融合、资源共享化生态化等特征日益明显,企业要以数据为基础、以用户为中心构建全新的业务和商业模式。 
  三是构建平台型、网络型组织。开放、无边界、生态化是企业组织形态发展的趋势。在数字化、网络化、智能化技术驱动下,企业传统的金字塔型组织开始转向流程型、平台型和网络型组织,探索基于企业智慧中枢的小团队+大平台柔性组织。
  四是构建自主管理机制。智慧企业将改变传统的集中决策方式,形成人机协同的分散化决策执行机制。资源配置、决策执行、过程管理、激励约束等权利进一步下放,基层单元、一线组织将转型为自主经营、自我激励、自我管理的智慧运作单元,从而最大限度的提升企业响应速度和活力。
  3.人的赋能
  人在智慧企业中的角色发生重要改变。智慧企业将进一步解放人的体力和部分脑力,操作、执行等重复性工作将转移到智能机器和信息系统,呈现出数据驱动、人机协同的运行特征。
  一是努力实现群体智能。企业要依靠人工智能系统,构建专家库、知识库,将有经验的老员工的最佳实践经验经由行为分析形成群体经验赋能给所有员工,构建起群体知识积累、共享、交流和学习的平台,增强员工参与感和自驱动意识,营造鼓励全员创新的氛围和机制,从而大幅提高企业的组织学习能力和知识化水平。
  二是构建赋能型领导方式。智慧企业情境下员工的管理方式将发生重要变化,领导和员工的关系将由领导与被领导转变为平等合作的伙伴关系。领导者要从指挥、控制转变为服务和支持,构建赋能型领导方式,为员工创新创造提供条件和氛围。
  三是构建具有新技能的员工队伍。智能机器、智能系统成为智慧企业“新员工”,将占据越来越多的重复类工作岗位。企业要调整岗位类别和员工队伍结构,重塑员工技能,培养具有“数字”意识和“数字”技能的复合技能员工,以适应人机协作的新工作模式。

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