智慧企業

《智慧企業概論》等著作(3張)

智慧企業是建立在數據驅動基礎上整體呈現人工智能特點的人機協同企業。智慧企業要求站在企業整體的角度，強化物聯網建設、深化大數據挖掘、推進管理變革創新，將先進的信息技術、工業技術和管理技術深度融合，實現企業全要素的數字化感知、網絡化傳輸、大數據處理和智能化應用，從而使企業呈現出風險識別自動化、決策管理智能化、糾偏升級自主化的柔性組織形態和新型管理模式。 ^{[1]  [2]  [3]} 

智慧企業理論體系由塗揚舉先生首次在其著作《智慧企業——框架與實踐》中進行了全面詮釋 ^[4]  ，填補了國內外關於智慧企業理論空白。

經營發展特徵：更加註重經營發展。智慧企業通過數據驅動、多腦協同、智能決策，在履行社會責任的同時，更加註重企業管理與效益、生存與發展等企業根本性問題。

風險防控特徵：更加註重風險防控。智慧企業始終圍繞風險管控，通過建設自動識別、智能管控體系，實現風險識別自動化、風險管控智能化。

人的因素特徵：更加註重人的因素。智慧企業除了應實現物物相聯外，還應充分考慮人的因素，做到人人互通、人機交互、知識共享、價值創造。

管理變革特徵：更加註重管理變革。智慧企業通過信息技術、工業技術和管理技術“三元”融合，實現企業管理層級更加扁平，機構設置更加精簡，機制流程更加優化，專業分工更加科學。

全面推進特徵：更加註重全面推進。智慧企業是全面的、系統的網絡化、數字化和智能化，要求按照全面創新進行規劃和建設，做到全面感知、全面數字、全面互聯、全面智能。 ^[2] 

智慧企業建設目標是企業實現自動管理，即自動預判、自主決策、自我演進。 ^{[1]  [2]  [5]  [6]} 

自動預判，即風險識別自動化。通過建設完整的網絡體系，做到大感知、大傳輸、大存儲、大計算、大分析，從而實現對各類風險全過程的自動識別、判定及預警。

自主決策，即決策管理智能化。通過在企業建立數據驅動的“單元腦”“專業腦”和“決策腦”等，形成多腦協同和系統聯動，使企業整體具有人工智能特點，實現企業決策管理全面智能。

自我演進，即糾偏升級自主化。通過各類歷史數據和決策模型的不斷累積，使企業具備自主學習功能，實現自我評估、自我糾偏、自我提升、自我引領。 ^{[1]  [2]  [5]  [6]} 

以數據驅動為導向，智慧企業管理模型可分為兩階段模型，採用“物聯網+大數據+人工智能”的傳接紐帶，將先進信息技術、工業技術和管理技術深度融合，穩步構建新型智慧企業管理體系。 ^{[1]  [2]} 

智慧企業管理模型一（過渡模型） ^{[1]  [2]  [5]} 

特點：層級管控與數據驅動管理相結合。

適應對象：短期內無法消除層級管控的企業。

以上智慧企業管理模型是以核心業務的數字改造和職能部門的專業整合為主，在保留原有泰勒管理組織架構的基礎上，逐步添加和變革智慧企業管理體系要素，構建“雙軌制”的運行機制，逐步增加原有管理體系對數據驅動企業管理模式的依賴程度，渡過智慧企業初級階段。以上管理模型僅僅是過渡模型，鑑於各行業、各企業的“環境”因素不同，需要構建符合企業實情的智慧企業初級管理模型體系。

智慧企業管理模型二（理想模型） ^{[1]  [2]  [5]} 

特點：數據驅動管理，業務部門圍繞各種人工智能腦發揮規劃、研發和服務保障等作用。

適應對象：單一職能型企業、大型或集團管控型企業的高級階段。

以上智慧企業管理模型實現了智慧企業管理體系的變革，決策指揮中心為核心，往下依託各專業數據中心的數據決策，往上為企業決策管理層提供綜合決策預案，同時以規劃、研發、服務等部門來保障整個智慧企業管理、技術的先進性變革，採用巡檢、專業值班等分部實現公司一線員工的專業集成和“智慧”轉型。

智慧化運行與管理模型 ^[13] 

理論創新：大渡河公司首次提出並實踐了物理企業與數字企業融合的智慧化運行與管理的模型。不同於德國工業 4.0 面向生產線及設備的數宇孿生，大渡河提出的是對整個企業管理形態的數字孿生，即在保留物理層級組織架構基礎上，以核心業務的數宇化改造和職能部門的專業整合為主，逐步變革管理體系要素，構建層級管理+數據驅動 “雙軌制”的運行機制，逐步提升數據驅動管理模式對原有管理體系的支撐。

特徵：“人”在企業智慧化運行與管理中始終處於核心位置，在物理企業與數字企業之間構建了一種以人機協同為顯著特徵的三階循環系統，讓企業整體呈現層級管理與數據驅動管理相結合的狀態，從而實現以自動預判、自主決策、自我演進為目標形態的流域智慧化運行與管理。

關鍵路徑：業務量化、集成集中、統一平台、智能協同。 ^{[1]  [2]  [5]  [6]} 

業務量化是通過各種最新技術的應用，將企業的各項業務全面數字化，使企業從過去定性描述、經驗管理，逐步轉變為數據説話、數據管理。

集成集中是全面整合以往分散的系統平台，消除業務系統間分類建設、條塊分割、數據孤島的現象，從而形成集中、集約的管理系統。

統一平台是實現各類專業口徑的數據標準化，並在統一運用平台上相互交換、實時共享，為大數據價值的持續開發利用提供支撐。

智能協同是通過對大數據的專業挖掘和軟件開發，形成自動識別風險、智能決策管理以及多腦協調聯動的“雲腦”，對企業進行管理。 ^{[1]  [2]  [5]  [6]} 

智慧企業是一種戰略思考，是企業身處巨大變革時代的轉型思考，是全局性和系統性的，它不是具體、單一項目計劃。

智慧企業是一種發展方向，方向代表着引領，指明方向往往比解決問題本身更為重要。

智慧企業是一種體系創新，綜合了管理創新、技術創新以及管理和技術融合而帶來的模式創新。

智慧企業是一種機制變革，改變過去信息化、數字化、智能化建設去適應機制、適應流程、適應機構、適應崗位的模式，而是機制、流程、機構、崗位要隨着信息化、數字化、智能化的推進而變革。

智慧企業是一種最佳實踐，是“傳統”企業擁抱互聯網，融入國家“互聯網+”戰略、落實創新發展理念和雙創要求的最佳實踐。 ^{[1]  [2]  [7-12]} 

智慧工程 ^{[4]  [1]  [7-8]}  是以全生命週期管理、全方位風險預判、全要素智能調控為目標，將信息技術與工程管理深度融合，通過打造工程數據中心、工程管控平台和決策指揮平台，實現以數據驅動的自動感知、自動預判、自主決策的柔性組織形態和新型工程管理模式。

（2）智慧工程主要特徵 ^{[4]  [1]} 

更加註重風險防控。智慧工程始終圍繞風險管控，通過建設風險自動識別、智能管控體系，實現風險識別自動化、風險管控智能化。

更加註重人的因素。智慧工程除了應實現物物相聯外，還應充分考慮人的因素，做到人人互通、人機交互、知識共享、價值創造。

更加註重管理變革。智慧工程通過信息技術、工業技術和管理技術“三元”融合，實現管理層級更加扁平，機構設置更加精簡，機制流程更加優化，專業分工更加科學。

更加註重全面推進。智慧工程是全面系統的網絡化、數字化和智能化，應按照全面創新進行規劃和建設，做到全面感知、全面數字、全面互聯、全面智能。

（3）智慧工程建設目標 ^{[1]  [4]} 

全生命週期管理。通過實施信息化基礎建設和打造標準統一、流程規範、業務量化的工程管控體系，形成全面感知、全面數字、全面互聯、全面存儲的管理形態，實現從發展規劃、項目立項、前期設計、建設實施、竣工驗收、移交運營到工程壽命終止的全階段、全週期管理。

全方位風險預判。通過對工程建設過程中各種風險數據管理和管控模型分析，形成大感知、大傳輸、大儲存、大數據、大計算、大分析的管控體系，實現全方位、全過程風險識別和預控。

全要素智能調控。通過打造工程建設中業主、設計、監理、施工、政府等相關方互聯互通，彼此協調，形成工程安全、質量、進度、投資、環保與物資設備、移民搬遷等專業專項智能協同的管控體系，實現全專業、全要素智能調控。

（4）智慧工程管理模型 ^{[4]  [1]} 

智慧工程不僅是新技術的應用，更是管理體系的創新。由於網絡化、數字化、智能化技術的充分應用，使智慧工程管控呈現數據驅動管理的特點。傳統的層級管理特點逐漸消失，業務部門不再承擔直接的管理職能，而是圍繞數據的採集、挖掘，制訂規則和開發應用，並做好“決策腦”“專業腦”“單元腦”等各種人工智能腦的業務保障和人資、黨羣、後勤服務等綜合保障。智慧工程管理模型如下：

（5）智慧工程關鍵路徑 ^{[1]  [4]} 

智慧工程建設按照業務量化、集成集中、統一平台、智能協同的關鍵路徑實施。

以清潔能源和智能電網為特徵的新一輪能源變革正在全球範圍快速推進。隨着信息技術、工業技術和管理技術的深度融合，智慧電廠必將成為未來能源管理新趨勢，它以自動控制為基礎，以數據管理為核心，將生產數據和管理數據深度融合，實現設備智能、感知智能、協同智能的全新電力生產組織形態與管理模式。

（1）智慧電廠基本概念 ^{[1]  [4]  [7-8]} 

智慧電廠是以“設備智能巡檢、故障精準排查、系統協同聯動”為目標，以自動控制為基礎，以數據管理為核心，整合運行管理歷史和人工經驗，引導管理系統自主管理、自我演進，實現設備控制更加自主、生產管理更加智能、風險決策更加科學的全新電力生產組織形態與管理模式。

（2）智慧電廠主要特徵 ^{[1]  [4]} 

更加註重經營管理。智慧電廠通過數據驅動、智能協同、智能決策，更加註重運營管理與效益、生存與發展等根本性問題。

更加註重風險管控。智慧電廠始終圍繞風險管控，通過建設自動識別、智能管控體系，實現風險識別自動化、風險管控智能化。

更加註重管理變革。智慧電廠要求信息技術、工業技術和管理技術“三元”融合，實現管理層級更加扁平，機構設置更加精簡，機制流程更加優化，專業分工更加科學

更加註重全面推進。智慧電廠是全面的、系統的網絡化、數字化和智能化，按照全面創新進行規劃和建設，做到全面感知、全面數字、全面互聯、全面智能。

（3）智慧電廠建設目標 ^{[1]  [4]} 

設備智能巡檢。運用智能巡檢系統，以狀態傳感、圖像處理、缺陷搜索與定位等智能分析技術，實現設備巡檢智能化。

故障精準排查。構建智能管控體系，做到大感知、大傳輸、大存儲、大計算、大分析，實現對各類故障、隱患和風險自動預警預判、分級管控和智能識別。

系統協同聯動。打破傳統管理中各系統相對獨立的技術壁壘，整合全廠所有系統資源，驅動核心管理系統智能聯動，實現設備智能協同控制。

（4）智慧電廠關鍵路徑 ^{[1]  [4]} 

智慧電廠建設按照業務量化、集成集中、統一平台、智能協同的關鍵路徑實施。

智慧調度 ^{[4]  [1]  [7-8]}  是在梯級水電站集中控制調度基礎上，隨着大數據、物聯網、人工智能等新技術的推動，逐步發展起來的一種更高級的流域調控模式。

（1）智慧調度基本概念 ^{[1]  [4]} 

智慧調度是在梯級水電站集中控制調度基礎上，以“實時感知、精準預測、智能調控”為目標，全面蒐集、深度挖掘流域氣象、水情、防洪、發電、設備、市場等海量數據，打造數據驅動，人機協同，知識共享，集預測、管控、決策、評價於一體的流域調控新模式。

（2）智慧調度主要特徵 ^{[1]  [4]} 

更加註重數據驅動。智慧調度通過對調度過程全要素及各種邊界條件的自動感知、蒐集分析和深度挖掘，實現調度的自動預判、自主決策。

更加註重人機協同。智慧調度通過靈活、專業、協同的調度平台，自動迭代優化決策模型，實現調度的人機交互、自主操控。

更加註重知識共享。智慧調度通過建立可表達、可計算的算法和模型，形成人人互學、羣體智能的共享平台，實現調度的羣智開放、知識共享。

（3）智慧調度建設目標 ^{[1]  [4]} 

實時感知。是指利用完善的基礎物聯網和現代化信息通信技術，以智慧企業各大業務單元專業數據中心為基石，對水電站生產調度過程相關基礎信息進行自動採集、傳輸、彙總、存儲，從而實現對設備、水情、氣象、市場、防洪等生產狀態的實時同步感知。

精準預測。是指在數據充分採集、系統互聯互通、人人知識共享的基礎上，運用大數據分析技術，實現氣象、水情、市場等關鍵生產要素的精細準確預測。

智能調控。是指在傳統遠方集中控制“遙控”、“遙調”的基礎上，依託實時感知、精準預測、智慧電廠、智慧檢修成果，運用人工智能技術和多維目標的優化調度模型，優化調控流程、重塑調控模式，實現梯級電站設備健康狀態自動診斷、故障自動判斷、調度自動控制，實現客觀、科學地調度和滾動優化。

（4）智慧調度功能架構 ^{[4]  [1]} 

基於大渡河流域的首創應用，智慧調度建設採用“一模型三中心”的總體架構，即經濟運行多維決策核心模型，數據感知預測中心、調度決策指揮中心和智能調控應用中心。

數據感知預測中心，包含水情氣象預報、設備狀態感知、電力市場分析三個單元，實時感知、收集、挖掘和預測水情、氣象、設備、市場等海量數據，是智慧調度的“數據倉庫”。

調度決策指揮中心，利用精準預測的各生產要素數據，通過經濟運行多維決策模型自動計算、自動匹配，快速生成最優調度決策方案，自動滾動識別調度過程中的偏差和風險，實現決策方案的迭代優化，是智慧調度的“中樞大腦”。經濟運行多維決策模型還具有自動學習和演進的特點，在不斷積累的數據支持下，通過經濟運行後評價單元，實現經濟運行多維決策核心模型參數的滾動優化。

智能調控應用中心，是數據驅動的智能協同中心，包含調度方案自動生成、負荷自動分配和閘門自動調度三個單元，是智慧調度人機交互的“智能管家”。

智慧檢修 ^{[1]  [4]  [7-8]}  是依託雲計算、大數據、物聯網、移動互聯網等先進技術，通過在線監測分析、歷史數據挖掘和試驗診斷等提供的設備狀態信息，評價運行設備的整體健康程度，預判或確定設備可能發生的故障，並指導設備檢修工作的檢修管理模式。

在新一輪科技革命和產業變革的大背景下，一場以雲計算、大數據、物聯網、智能控制為核心的“新IT”技術日新月異，以網絡化、數字化、智能化為特徵的智能製造已成為未來發展趨勢。尤其在工業領域的發展應用更加迅猛，正催生新業態和新模式不斷湧現，基於雲端的供應鏈精細化管理、連續的設備在線監測、生產運行的優化、能源數據管理、工業安全生產等都將大大提高企業的發展潛力。

（1）智慧檢修基本概念 ^{[1]  [4]} 

智慧檢修是以“同步監控、動態分析、智能診斷、自主決策”為目標，聚焦設備狀態參數大數據挖掘，實時評價設備健康狀態、預警預判設備運行風險，智能決策設備檢修方案，自我配置“人、機、料、法、環”等生產要素，實現檢修管理手段由計劃性檢修、事後檢修向精準檢修、預測檢修演進。

（2）智慧檢修主要特徵 ^{[1]  [4]} 

更加註重數據驅動。智慧檢修充分利用大數據挖掘技術，用設備健康指標量來分析診斷設備潛在的故障，打破傳統靠經驗計劃檢修模式，實現精準檢修和預測檢修。

更加註重人機互動。智慧檢修將網絡化、數字化、智能化深度融合，強調人機互動，在新常態下打造高度人機協同的自動管理新模式。

更加註重集中管控。智慧檢修全面整合以往分散的檢修業務，消除業務間信息不通、數據孤島的壁壘，從而形成具有柔性管理特點的集中管控模式。

（3）智慧檢修建設目標 ^{[1]  [4]} 

智慧檢修以實現設備的“同步監控、動態分析、智能診斷、自主決策”為目標。

同步監控，即統籌考慮數據採集內容和傳輸通道，建成檢修中心統一的數據存儲和共享平台。根據日常業務需求，採集各類運行數據，建成檢修中心全景監視中心。

動態分析，即開發基於數據倉庫模式的智能應用工具，對數據之間的關聯和隱含信息進行深度挖掘。

智能診斷，即通過對設備運行大數據深度挖掘和動態分析後，自動給診斷結果，自動給出檢修策略。

自主決策，即自動生成檢修方案，進行檢修決策、方案審定、調配物資工器具及備品備件，集控檢修管理工作，實現人與機、人與人互聯。

（4）智慧檢修關鍵路徑 ^{[1]  [4]} 

智慧檢修建設的關鍵路徑是“業務量化、集成集中、統一平台、智能協同”，通過大數據的挖掘，實現“自動感知、自動預判、自主決策”，逐步實現檢修工作的自動管理。為了實現上述總體目標，智慧檢修建設應在純數據驅動、全方位監控、多系統聯動方面遵守以下路徑進行建設：

規約標準化。為了避免因規約不統一、不標準而造成不同廠家傳感器數據的功能模塊無法互聯、數據格式有所不同，要求當前各種系統的通信規約、數據格式、模型架構和接口規範，並在未制訂統一標準而廠家技術壁壘問題嚴重的領域，主動制訂一批成熟、兼容、通用的規約和標準，用以對通信規約、數據格式、模型架構和接口規範等項進行限制，確保不同廠家提供的同類系統以及各系統之間能夠有效互聯，確保未來新建功能模塊能有效接入系統中。

平台統一化。根據各級運行管理人員對於設備信息和管理信息查閲的需求，統一安排數據採集內容和設備，安排數據經由網絡傳輸至主站，消除數據採集重複、通道繁雜、維護困難等問題。同時，在新系統中建設檢修中心統一的數據存儲模塊，在匯聚全部運行、設備信息的基礎上，按照部門需求實現可定義的數據編組、訂閲、分發服務，使得各部門只需與統一的數據平台接口即可獲得所需形式和內容數據，實現統一數據中心職能，為設備狀態實時監控，智能分析等應用的開展奠定基礎。

預警智能化。根據各級運行管理人員對於日常業務開展的需求，在統一顯示界面，統一數據源的基礎上，將數據服務、網絡服務、告警服務、界面服務等通用服務項目歸併智慧檢修中心平台之上，而各功能模塊僅專注於設備監視和設備狀態分析功能，從而降低軟硬件維護開銷，提高運行人員工作效率。利用各專業、各系統數據集中存儲的便利條件，以數據中心的方式對同構或異構的數據庫進行統一管理，按照自定義的主題抽取多個庫中的數據，開發諸如設備狀態多維度分析和評價功能，專家診斷系統等，全面提升檢修中心的運維管理能力。

管理高效化。檢修管理系統按照“互聯網+智慧檢修”的建設思路，構建縱向貫通、橫向集成的流域級檢修管理平台，重點開發並建成設備檢修工作通知、實施、流程審批、作業審批匯報、電子簽章的全程電子化操作，實現檢修報告電子化生成、檢修工作竣工報告電子化生成，以及建立完善的檢修設備庫、檢修知識庫、標準作業庫和標準業務流程工序卡。建設Android、蘋果IOS智能手機的信息管理系統APP，最終建成一套真正的“電子化、智慧化、可追溯化”的信息管理系統，全面實現上下信息渠道暢通和數據共享與應用。