2024企業(yè)數(shù)智驅動白皮書

企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書推動企業(yè)和社會進步的關鍵，不僅是企業(yè)的新生產要素，更是社會創(chuàng)新的重要動力。伴驅動”概念逐漸興起并受到廣泛討論。面對多樣化的解讀和實踐需求，本白皮書提出了以據(jù)自主推動企業(yè)執(zhí)行運營管理任務；而“智能生成”在更復雜場景下，借助生成式AI和未來的通用人工智能，幫助企業(yè)自主生成解決方案，并協(xié)助快速制定關鍵戰(zhàn)略。理解-Understanding、規(guī)劃-Pla慧進行數(shù)據(jù)的收集、理解、決策與執(zhí)行；在Level1“流程驅動”階段，通過管理信息系統(tǒng)實現(xiàn)更自動的數(shù)字化流程驅動企業(yè)運營；面升級SUPA循環(huán)，實現(xiàn)數(shù)智技術主導的企業(yè)運營管理。本白皮書將數(shù)智驅動型企業(yè)稱為DART（飛鏢）企業(yè)，具備四大核心適應能力：動態(tài)和轉型（Transformed）。在數(shù)智驅動的加持下，DART企業(yè)能夠更高效地捕捉市場機遇，增強自適應性，并在數(shù)智化浪潮中持續(xù)創(chuàng)新、高效增長。本白皮書進一步提出數(shù)智驅動具預先響應、高速迭代、自我進化和自決自動，這些特質幫助DART企業(yè)在瞬息萬變的市場環(huán)境中始終占據(jù)競爭優(yōu)勢。在企業(yè)發(fā)展的關鍵時刻，企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)往往超出技術“升級”的范疇，而是需要從SUPA視角實現(xiàn)跨越階段的“換代”?以企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書 企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書戰(zhàn)略需求，對數(shù)智驅動賦予不同的內涵。用友提出“企業(yè)數(shù)智化1-2-3”模型，強調數(shù)字與智能的協(xié)戰(zhàn)略，通過數(shù)據(jù)整合與生態(tài)共建來推動行業(yè)智能化應用，重視行業(yè)間的數(shù)據(jù)共享和技術協(xié)同；微軟與SAP等公司則更加注重數(shù)智驅動在智能管理平臺的建設，通過大數(shù)據(jù)分析與AI技術實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到智能學界對數(shù)智驅動的理解偏向于技術與管理的深度融合，關注其如何通過數(shù)據(jù)和智能技術增強企業(yè)的決策與適應能力。一些研究強調數(shù)據(jù)收集、存儲和分析在數(shù)智驅動中的重要性，認為數(shù)據(jù)的深度挖掘與知識圖譜等技術的發(fā)展帶來重要變革；另一些則著眼于業(yè)務流程管理的創(chuàng)新，如實時數(shù)據(jù)監(jiān)控和智能流程自動化在企業(yè)決策中的優(yōu)化作用。陳國青等人提出了大數(shù)據(jù)驅動決策范式，他們認為企業(yè)的決策過程在信息情境、決策主體、理念假設、方法傳統(tǒng)管理決策范式提出問題制定方案評估方案選擇方案大數(shù)據(jù)管理決策范式提出問題制定方案大數(shù)據(jù)評估方案選擇方案企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書觀點來源觀點概要①數(shù)字化與智能化協(xié)同②數(shù)據(jù)融合與智能化騰訊③數(shù)字生態(tài)建設與行業(yè)智能化到智能的升級數(shù)據(jù)管理與智能化應用⑤“智慧企業(yè)”理念，通過數(shù)據(jù)和智能集成業(yè)務流程與智能化谷歌⑥⑦數(shù)智驅動通過智能系統(tǒng)輔助企業(yè)優(yōu)化運作效率⑧人工智能技術對數(shù)據(jù)進行深度挖掘，提升決策能力數(shù)字技術的應用⑨數(shù)據(jù)分析驅動的實時決策信息數(shù)據(jù)驅動⑩數(shù)字智能在推動數(shù)字創(chuàng)意和數(shù)字化轉型中的作用數(shù)字智能與創(chuàng)新???）方法流程的變革模型驅動與數(shù)據(jù)驅動的融合企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書智驅動，大多數(shù)觀點主要集中在“數(shù)字化+智大多停留在技術和理論層面，缺乏對“數(shù)智驅動”型中更迫切需要明確“數(shù)智”如何驅動業(yè)務生效，的企業(yè)運營模式。數(shù)智驅動不僅體現(xiàn)在基礎設施與技術應用上，更對企業(yè)管理、流程和資源配置提出智驅動在企業(yè)中的實際應用，系統(tǒng)性地定義數(shù)在復雜環(huán)境中實現(xiàn)企業(yè)高效運營與創(chuàng)新的動態(tài)驅這些特質構成了企業(yè)適應市場變化、提升競爭力的核心能力。Real-timeReal-time快速響應預先響應ProactiveResponseSelf-DeterminedAutomationSelf-Evolution高速迭代存不足或過剩。此系統(tǒng)優(yōu)化了庫存結構和運營效企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書通過多渠道收集用戶反饋，來快速優(yōu)化產品線和調整市場策略，在快速變化的市場環(huán)境中保持競爭測市場變化，自動調整決策和運營策略，使響應更加精準。這一自動化特性提升了企業(yè)競爭力，確保企業(yè)在動態(tài)環(huán)境中保持領先地位。例如，阿里巴巴依托其電商平臺和支付系統(tǒng)匯聚海量數(shù)據(jù)，借助AI自我學習技術優(yōu)化推薦算法和供應鏈管理，更加精企業(yè)的AI系統(tǒng)在極少人力干預下自主完成學習、推規(guī)則和AI技術等，適應復雜環(huán)境并自我優(yōu)化，滿足新的需求與挑戰(zhàn)。自決自動支持自動生成業(yè)務流程、個性化推薦和客戶溝通內容，減少人工干預的同時提升客戶體驗。例如，馭勢科技在香港國際機場的無人駕駛項目中實現(xiàn)了高度自主的運營決策，無需人類干預，車輛自主感知、判斷行駛路徑，持續(xù)提升運營效果。數(shù)智驅動的六大特質體現(xiàn)了實時性、靈活性和自動化的優(yōu)勢，幫助企業(yè)及時響應市場變化并優(yōu)化運營效率。這些特質不僅構成了數(shù)智驅動的核心能企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書歷根本性變革。數(shù)智技術不再僅是企業(yè)的輔助工為智能和敏捷的業(yè)務運作。這種循環(huán)思維模式不僅在企業(yè)運營中具有重要意解據(jù)此決定帶上雨傘（決策并最終在出門時體系統(tǒng)（CPS）在智能制造中幫助實現(xiàn)柔性和高效高效管理，數(shù)智驅動的本質均在于建立這樣一套循智能配置與執(zhí)行層智能配置與執(zhí)行層用性，正是SUPA模型的核心所在。SUPA通過感企業(yè)在復雜的環(huán)境中靈活應對，并持續(xù)優(yōu)化運營策企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書解（Understanding）、規(guī)劃（Planning）和執(zhí)行（Action）?為企業(yè)在復雜動態(tài)環(huán)境UA不同，SUPA的感知環(huán)節(jié)幫助企業(yè)在多個層面上獲豐富的數(shù)據(jù)基礎。理解環(huán)節(jié)是SUPA模型的核心，旨在對數(shù)據(jù)進行深入分析和解讀。通過數(shù)據(jù)清洗、整合和轉換，略提供了科學依據(jù)。和戰(zhàn)略性，確保企業(yè)決策既具操作性又具有長期的蓋短期的決策執(zhí)行方案和長期的資源優(yōu)化策略，幫執(zhí)行是SUPA模型的最終環(huán)節(jié)，通過將規(guī)劃付僅注重具體方案的落實，還確保執(zhí)行過程中的資源優(yōu)化和靈活調整。SUPA模型的執(zhí)行環(huán)節(jié)包括組織變革、戰(zhàn)略優(yōu)化和持續(xù)反饋機制，使企業(yè)在執(zhí)行過程中能夠動態(tài)調整，以確保整體運營的有效性和連續(xù)性。通過反饋機制，企業(yè)能夠不斷評估行動效果SUPA模型的四個環(huán)節(jié)構成了數(shù)智化企業(yè)運營的核心體系，幫助企業(yè)在動態(tài)環(huán)境中靈活應對市場企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書是多種技術的集成應用，更是企業(yè)在數(shù)智化環(huán)境業(yè)的高效運作與智能決策，這兩個特征分別代表數(shù)據(jù)自決指企業(yè)能夠自動收集和解讀實時數(shù)據(jù)，快速做出響應，而無需人為干預。這使得企業(yè)在業(yè)務運行中可實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的自主處理與決策，智能生成是在更復雜的業(yè)務場景中，企業(yè)利用生成式人工智能甚至通用人工智能，實現(xiàn)決策能夠在未知情境下提出解決方案或創(chuàng)造內容，從一階段的SUPA環(huán)節(jié)在數(shù)智支持下逐步強化，推人的驅動流程驅動模型驅動數(shù)據(jù)驅動數(shù)智驅動依賴于人的智慧和經驗進行數(shù)據(jù)收集、處理分析與決策執(zhí)行引入管理信息系統(tǒng)實現(xiàn)流程標準化和使用數(shù)學模型和運籌方法優(yōu)化決策整合大數(shù)據(jù)和弱人工智能以知識圖譜和生成式AI為代表的全面的AI集成和自動化企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書Level0是企業(yè)數(shù)智化運營的初始階段，企業(yè)主要依賴人的智慧和經驗完成數(shù)據(jù)的收集、分析規(guī)劃和執(zhí)行依賴于人的判斷和經驗，缺乏系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)支持。此階段企業(yè)的數(shù)智化水平較低，運營效率和決策速度完全依賴于人員能力，難以應對復Level1流程驅動階段，企業(yè)通過管理信息系統(tǒng)（MIS）實現(xiàn)了流程的標準化、系統(tǒng)化和部分自動化。感知環(huán)節(jié)通過系統(tǒng)流程進行數(shù)據(jù)收集，理解環(huán)節(jié)依賴規(guī)則化的數(shù)據(jù)處理，行動環(huán)節(jié)變得更加規(guī)范。盡管智能化程度有限，但系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)管型和運籌優(yōu)化算法，提升了規(guī)劃環(huán)節(jié)的決策質量。此階段的核心是通過模型驅動的方式為業(yè)務場景提企業(yè)借助模型驅動實現(xiàn)資源優(yōu)化與業(yè)務提升，為復環(huán)節(jié)向智能化邁進。感知環(huán)節(jié)可以實時處理海量數(shù)據(jù)，理解環(huán)節(jié)通過AI挖掘業(yè)務邏輯和模式，規(guī)劃環(huán)節(jié)基于數(shù)據(jù)預測未來趨勢并調整策略，行動環(huán)節(jié)更加靈活和高效。數(shù)據(jù)驅動極大地增強了企業(yè)的Level4代表企業(yè)數(shù)智化運營的最高形態(tài)。AI解環(huán)節(jié)依托深度學習從數(shù)據(jù)中洞察模式，規(guī)劃環(huán)節(jié)自動生成并動態(tài)調整策略，行動環(huán)節(jié)實現(xiàn)完全自動企業(yè)在這一階段實現(xiàn)了組織管理的全面數(shù)智化轉企業(yè)數(shù)智化運營的五個階段展示了企業(yè)如何通過SUPA各環(huán)節(jié)的數(shù)智水平提升，逐步構建起應對復雜環(huán)境的自我優(yōu)化和智能決策能力，最終實現(xiàn)以“強數(shù)據(jù)、強智能”為特點的智能化管理運營，幫助企業(yè)在競爭中實現(xiàn)從“人工主導”到“智能協(xié)同”的根本性變革。在接下來的內容中，本白皮書將探討企業(yè)數(shù)智化運營的五個階段，即從“人的驅動”到“數(shù)智驅動”的演變歷程，并通過簡要分析每個階段的特征、應用場景及典型案例，展示企業(yè)數(shù)智化運營在不同發(fā)展階段中SUPA模型的應用及其核心特征。企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書O企業(yè)運營高度依賴于個人的智慧和經驗。SUPA循力的決策能力上，強調個體智慧在適應市場變化、感知(Sensing)信息的獲取主要依賴于人的觀察和市場判斷。員工通過經驗與直覺感知市場需求、供應鏈動態(tài)等因素，這種非系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)收集方式雖然靈活，但感知(Sensing)信息的獲取主要依賴于人的觀察和市場判斷。員工通過經驗與直覺感知市場需求、供應鏈動態(tài)等因素，這種非系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)收集方式雖然靈活，但存在主觀性和不確定性。任務的執(zhí)行依靠員工的溝通與協(xié)調。缺少系統(tǒng)性工具支持,信息的傳遞與行動調整主要依靠人際互動,影響效率和理解(Understanding理解(Understanding)員工對數(shù)據(jù)進行初步分析,結合經驗做出判斷。由于缺乏系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)工具,分析多基于主觀理解,信息的準確性較決策計劃(Planning)員的直覺和經驗。管理層根據(jù)市場需求和資源狀況制定業(yè)務計劃,但計劃的?“人的驅動”階段具備較強的靈活性和應對能力。個體的智慧和直覺可以快速適應雜和信息不完備的環(huán)境中，個人的應變能力尤為重要。然而，個人能力的見、工作負荷及有限的經驗均可能對決策質量產生負面影響。此外，對關鍵企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書A企業(yè)是一家專注大型電力設備生產的離散型制造企業(yè)，面臨著復雜的精細化生產挑戰(zhàn)：企業(yè)產場需求和內部生產能力，A企業(yè)建立了一套生產計劃體系，依賴經驗豐富的管理者分析訂單需求、庫存狀況、設備產能等數(shù)據(jù)，制定出總生產計劃及詳務分配的合理性。在實際操作中，A企業(yè)的計劃體系常常遇到原材料延遲、設備故障、生產任務延誤等意外狀況，加之客戶可能提出的臨時變更或緊急訂單，進一步增加了生產過程的不確定性。這些意外因素導劃推進受阻，甚至引發(fā)訂單延期交貨，影響企業(yè)的產調度會”為核心的應急決策機制，通過各部門的協(xié)調和人力決策來維持生產流程。以下是A企業(yè)的中遇到的問題，以獲取全面的生產信息。問題分析與討論(Understanding)安排裝配車間加班并推遲其他非關鍵任務。指令下達與執(zhí)行(Action)各部門匯報生產情況入分析，找出問題根源，討論解決方案，并協(xié)調資生產調度安排各部門根據(jù)調整后的計劃重新安排工作，管理層通過反饋機制監(jiān)控執(zhí)行進度，確保問題得到這種管理方式在應對突發(fā)問題時有一定效果，但由于信息傳遞的不一致、各部門立場不同，會議主持人信息不充分以及個人能力差異，可能導致資模式在面對現(xiàn)代企業(yè)日益復雜的運營需求時的局限性，顯示出企業(yè)向流程化、數(shù)據(jù)化和智能化轉型的企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書響。BPR強調徹底重構業(yè)務流程以提高效率，但因高成本和易脫離實際，許多企業(yè)更傾向于BPI的持本階段的數(shù)智提升主要集中在Understanding各環(huán)節(jié)的任務執(zhí)行通過MIS系統(tǒng)進行規(guī)范化，使得任務流轉更加高效,避免了各環(huán)節(jié)的任務執(zhí)行通過MIS系統(tǒng)進行規(guī)范化，使得任務流轉更加高效,避免了管理信息系統(tǒng)幫助企業(yè)從生產、庫存等內部流程中獲取數(shù)據(jù)，增強了對運營狀決策計劃(Planning)決策計劃(Planning)提供了業(yè)務流程的統(tǒng)一視圖，使得企業(yè)可以在較少依賴個體經驗的情況下高效?運營經驗的標準化是本階段的關鍵。管理信息系統(tǒng)將企業(yè)在生產、銷售、客戶服務等環(huán)節(jié)的經驗轉化為可復用的流程和算法，以一致方式執(zhí)行操作，減少人為誤差，提升流程穩(wěn)定性和跨部門協(xié)作效率?；谝?guī)則的流程自動化則進一步優(yōu)化了任務調度和推進，避免人工協(xié)調的耗時問題，提高整體效率。?流程驅動使企業(yè)在提升效率、質量控制和跨部門協(xié)同方面獲得顯著成效。然而，這一階段的固化流程可能在面對突發(fā)事件和快速變化的市場環(huán)境時顯得靈活性不足。此外，系統(tǒng)實施和維護成本較高，需要平衡標準化和應變能力。企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書在A公司引入ERP系統(tǒng)之前，業(yè)務員接到客戶訂客戶客戶①訂單③報價單①訂單③報價單④訂單信息⑤生產信息業(yè)務部門④訂單信息⑤生產信息業(yè)務部門②交期確認②交期確認信息系統(tǒng)生產部門生產部門時間）輸入ERP系統(tǒng)生成報價單，經客戶確認后轉化為訂單?？蛻籼岢隹s短交期后，業(yè)務員與生產計ERP系統(tǒng)流程化操作提升了溝通效率，避免遺漏關鍵步驟。排資源和調配物料。系統(tǒng)內置規(guī)則確保各部門有序定性，使流程標準化，跨部門協(xié)作更加順暢，提高且系統(tǒng)實施和維護成本較高。企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書配、生產排程、庫存管理等業(yè)務場景中尋找最優(yōu)程決策等領域，逐步成為企業(yè)提高效率和競重要工具。模型的建立是模型驅動階段的重點，常法等。模型建立后，還需要借助求解器進行求解，本階段企業(yè)的數(shù)智提升集中于SUPA循環(huán)的感知(Sensing)通過數(shù)據(jù)采集和整理，使企業(yè)在進行規(guī)理解(感知(Sensing)通過數(shù)據(jù)采集和整理，使企業(yè)在進行規(guī)理解(Understanding)利用數(shù)據(jù)清洗和轉換，將原始數(shù)據(jù)轉化為可用于分析的標準化數(shù)據(jù)，以確保后模型輸出的優(yōu)化方案為行動環(huán)節(jié)提供了清晰指導。企業(yè)可以基于模型結果直接執(zhí)行優(yōu)化后的任務方案，確保資源配置決策計劃(Planning)?模型驅動通過數(shù)學模型和優(yōu)化算法提升了資源分配、生產調度和供應鏈管理的效率，確保決策的準確性。例如在生產企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書繁的環(huán)境下，某高端半導體制造商面臨著多重挑戰(zhàn)。尤其在中美貿易摩擦和區(qū)域局勢變化的背景需求波動直接影響訂單評估與生產計劃的制定，不確定性加劇了企業(yè)的運營難度。企業(yè)從接到需求訂單到生產計劃的制定需經歷需求匯整、產能負荷評估、交期評估等多步流程，以確保生產過程的有序匯整主需求MPS匯整主需求MPS-·(訂單/預測)產能負荷評估訂單交期評估產能負荷評估訂單交期評估產能平準規(guī)劃訂單交期評估產能平準規(guī)劃(月/周計劃)(月/周計劃)展開日計劃展開日計劃(每日生產量)傳統(tǒng)的生產排程流程難以滿足這種多變環(huán)境調整產能以降低運營成本。為應對這些問題，企企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書在產能約束下選出利潤最高盤點關鍵資源提供基礎在產能約束下選出利潤最高盤點關鍵資源提供基礎計算并標準化瓶頸資源的利潤貢獻，統(tǒng)一數(shù)據(jù)基準模擬檢核組合性，不符合則重新篩選篩選外部需求，計算利潤并排除不可按時計算并標準化瓶頸資源的利潤貢獻，統(tǒng)一數(shù)據(jù)基準模擬檢核組合性，不符合則重新篩選應用APS后，企業(yè)的訂單評核效率顯著提高，投產組合的利潤績效提升31%，設備稼動率增加場波動，系統(tǒng)在靈活性和實時響應方面仍有提升空知識與經驗轉化為適用的數(shù)學模型具有較高難度，企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書業(yè)將數(shù)據(jù)的收集、分析與利用融入到決策過程中，的提升。企業(yè)通過多渠道（如社交媒體、傳感器、ERP等）獲取的海量多樣化數(shù)據(jù)，不再是單純的運等模型，實現(xiàn)精準預測和資源優(yōu)化，從而增強企業(yè)感知(Sensing)企業(yè)通過大數(shù)據(jù)整合市場、客戶和運營數(shù)據(jù)，形成對市場和內部運作的全感知(Sensing)企業(yè)通過大數(shù)據(jù)整合市場、客戶和運營數(shù)據(jù)，形成對市場和內部運作的全面視圖。計算機視覺與語音識別等感知智能技術進一步提升了數(shù)據(jù)收集的效率與準確性。RPA和智能合約實現(xiàn)了任務的自動化與高效執(zhí)行。RPA自動化完成數(shù)據(jù)錄入和驗證，智能合約則在條件滿足時自動觸發(fā)交易與操作。決策計劃(Planning)結合歷史數(shù)據(jù)和機器學習算法，企業(yè)制定更精準的決策與資源分配策略，如通過時間序列分析預測市場趨勢、優(yōu)化庫存管理，實現(xiàn)靈活規(guī)劃。理解(Understanding)認知智能使企業(yè)能夠對收集的數(shù)據(jù)進認知智能使企業(yè)能夠對收集的數(shù)據(jù)進行深入分析與推理，應用推薦算法、自然語言處理等技術識別用戶需求與市場模式，為規(guī)劃提供支持。?數(shù)據(jù)驅動通過高效的數(shù)據(jù)分析提升了決策準確性，增強企業(yè)對市場變化的快速響應能力。依托大數(shù)在金融分析、行為預測等領域獲得了深刻洞察，并通過個性化服務提升客戶忠誠度。盡管數(shù)據(jù)驅動能為高風險決策提供支持，但其依賴數(shù)據(jù)質量，且需投入大量資源，尤其對中小企業(yè)來說存在成本負擔。技術的快速更新還要求企業(yè)不企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書型后由機器人放入箱體，再由人工檢驗后集中分的瑕疵，且因依賴個人經驗導致檢測結果不一致。引入了AOI視覺檢測系統(tǒng)、機械手臂和工業(yè)智能軟件，將質檢和自動化生產流程進行整合優(yōu)化。新的流程包括射出成型后由滑軌機器人放入AOI檢測治則識別瑕疵，將結果傳遞給六軸機械手臂以自動分裝至良品箱或不良品箱。此外，系統(tǒng)通過收集大量檢測樣本，利用深度學習不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)模型，從而提升檢測精度和速度。這樣的流程改造顯著提升了檢測效率、產品良率并支持不良品溯源，實現(xiàn)了生模型/演算獲取圖像K模型/演算獲取圖像K受測物結果判定受測物結果判定軟件/服務器這一改造帶來了顯著效益：檢測耗時降至1-4秒，整體生產周期縮短1-2天；檢驗準確率提升至不良品來源，幫助快速消除潛在問題，避免損失。此創(chuàng)新為羽毛球制造行業(yè)樹立了數(shù)據(jù)驅動的智能據(jù)優(yōu)化模型，在一定程度上彌補了模型驅動的局業(yè)管理一切任務的自主執(zhí)行?這正是企業(yè)數(shù)智企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書在企業(yè)數(shù)智化運營的最高層級（Level4）階段，企業(yè)的運營和決策模式實現(xiàn)了高度智能化，進入以數(shù)據(jù)與智能技術為核心的創(chuàng)新驅動模式。數(shù)智關鍵特征，使企業(yè)具備了從數(shù)據(jù)采集到自動決策的本階段的核心思想?yún)⒖剂酥Z貝爾獎得主丹尼爾卡尼曼在《思考，快與慢》中將系統(tǒng)1定義為快系復雜推理和深度分析的過程?；谶@種雙系統(tǒng)模以日常運營管理任務為主，后者則主要包括突發(fā)事件處理任務以及戰(zhàn)略性決策任務。人類認知的“雙系統(tǒng)思維”企業(yè)運營管理中的人類認知的“雙系統(tǒng)思維”“快任務”和“慢任務”快速、直覺性反應復雜推理、深度分析突發(fā)事件處理任務突發(fā)事件處理任務?高難度、動態(tài)變化的“慢任務”突發(fā)事件處理任務、戰(zhàn)略性決策任務日常運營管理任務在數(shù)智驅動階段，企業(yè)的“快系統(tǒng)”任務通過通過生成式AI等技術自動提供優(yōu)化方案和創(chuàng)新決策建議，以應對市場變化和復雜問題。數(shù)智驅動依托數(shù)據(jù)自決與智能生成的雙重賦能，幫助企業(yè)在數(shù)據(jù)的實時支撐下平衡自動化和創(chuàng)新性，顯著提高了對數(shù)據(jù)自決通過自主的數(shù)據(jù)調控和自動化執(zhí)行，業(yè)在日常運營中實現(xiàn)高效管理。數(shù)據(jù)自決尤其適合“快任務”，例如庫存管理、報表生成等標準化流企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書通過知識圖譜技術，企業(yè)能夠將來自不同渠道的數(shù)據(jù)整合為語義關聯(lián)的知識網絡，從而實現(xiàn)全流程自動化管理。在零售領域，知識圖譜可以分析顧客的購買行為與偏好，為個性化推薦提供支持。例如，亞馬遜的COSMO系統(tǒng)通過構建大規(guī)模電商知識圖譜，提升了推薦系統(tǒng)的精準度與用戶體驗。同圖譜分析用戶觀看歷史，為用戶推薦更符合興趣的營銷和反欺詐中實現(xiàn)高效管理。以中國工商銀行為例，通過知識圖譜技術構建的客戶關系圖譜和風險評估模型，不僅提高了信貸審批的準確性，還有效識別潛在的欺詐行為。在醫(yī)療領域，知識圖譜可以助決策方面展示了知識圖譜技術的強大潛力。此外，西門子在智能制造中應用知識圖譜構建設備管理和故障診斷系統(tǒng)，通過自動化分析和預測維護，智能生成則以融合企業(yè)知識的生成式AI技術為核心，專注于處理復雜且不確定性高的任務，通過生成多樣化方案支持企業(yè)在動態(tài)環(huán)境下的靈活決術快速生成產品原型和設計稿，并根據(jù)用戶反饋實時調整優(yōu)化流程；在醫(yī)療領域，AI則幫助制藥公司更高效地發(fā)現(xiàn)新藥分子，加速藥物研發(fā)；而在創(chuàng)意內容生成方面，AI的技術正在為廣告、媒體和影視行業(yè)帶來自動化變革?；谌诤掀髽I(yè)知識的生成式增強在高難度決策中的敏捷性。例如，當制造企業(yè)在應對供應鏈中斷或突發(fā)市場需求時，智能生成技術可以通過歷史數(shù)據(jù)分析生成多個備選方案，模擬不同的執(zhí)行路徑，幫助企業(yè)選擇最優(yōu)應對方案。在新市場進入、資源配置等戰(zhàn)略性任務中，智能生成不僅優(yōu)化決策路徑，還通過實時數(shù)據(jù)反饋，持續(xù)迭代改進方案，為企業(yè)在不確定市場中提供高度靈活數(shù)智驅動階段的SUPA特征主要體現(xiàn)為以下兩在數(shù)智驅動階段，數(shù)據(jù)自決和智能生成推動了環(huán)節(jié)，知識圖譜支持對多源數(shù)據(jù)的實時整合與語義生成式AI則進一步增強了理解（Understanding）環(huán)節(jié)的分析深度，利用其推理和模式識別能力幫助生成式AI實現(xiàn)復雜的策略建議和情景模擬，支持企業(yè)進行動態(tài)決策優(yōu)化。行動（Action自動化執(zhí)行，完成從數(shù)據(jù)采集到決策執(zhí)行的閉環(huán)，數(shù)智驅動在SUPA四個環(huán)節(jié)之間構建了高效的協(xié)同反饋機制，通過數(shù)據(jù)流動與實時反饋實現(xiàn)系統(tǒng)術不僅實時感知庫存變化，還通過生成式AI預測需求并自動化調整補貨計劃，實現(xiàn)從感知到行動的無縫連接。此類系統(tǒng)協(xié)同在制造、物流、倉儲等領域也得到了廣泛應用，確保企業(yè)在動態(tài)環(huán)境中保持高企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書?數(shù)據(jù)自決驅動任務自動化執(zhí)行，實現(xiàn)?自主觸發(fā)“事找人”分配機制，確保?利用實時反饋和數(shù)據(jù)監(jiān)控，確保行動?生成式AI提供復雜情景模擬和多方?支持智能化的資源優(yōu)化配置，制定?基于歷史數(shù)據(jù)和市場預測，為決策 ?利用知識圖譜對數(shù)據(jù)進行深層次語?生成式AI通過推理能力，提供多角?支持對復雜數(shù)據(jù)關系的認知，構建系統(tǒng)級協(xié)同在數(shù)智驅動階段，企業(yè)的運營邏輯發(fā)生了根本性轉變?驅動企業(yè)運作的機制不再是依賴預設的業(yè)務流程和人工執(zhí)行的靜態(tài)模式，而是基于實時數(shù)固化的流程與功能模塊推動任務的完成。即便在模型驅動階段優(yōu)化了決策，或在數(shù)據(jù)驅動階段通過大數(shù)據(jù)分析和弱人工智能提升了智能化水平，企業(yè)的運作依然由固定的流程體系所主導，靈活性受限。務的生成與動態(tài)派發(fā)。通過知識圖譜對數(shù)據(jù)的智能分析，任務能夠自動生成并分發(fā)至相關系統(tǒng)或人觸發(fā)生產、采購、物流等任務的創(chuàng)建與派發(fā)，并完成資源調度及閉環(huán)執(zhí)行。這種機制從根本上擺脫了流程固化的限制，將傳統(tǒng)的“預設流程推動靜態(tài)任賦予企業(yè)更強的適應能力與響應速度。Level0LevelLevel0Level1Level2Level3預設流程推動靜態(tài)任務執(zhí)行預設流程推動靜態(tài)任務執(zhí)行LevelLevel4數(shù)據(jù)自決生成并實時派發(fā)任務企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書的銷售預測和庫存管理系統(tǒng)，在日常運營中高效完成數(shù)據(jù)隨著疫情期間消費者健康意識的增強，智新科技的健康運營中，傳統(tǒng)的庫存管理系統(tǒng)以往常采用年度銷售數(shù)據(jù)預技部署的銷售預測和庫存管理系統(tǒng)，通過知識圖譜技術來面臨短缺風險。知識圖譜進一步結合了物流和供應鏈數(shù)銷售機會的損失。3.供應鏈補貨方案生成（Planning4.快速執(zhí)行與反饋（Action系統(tǒng)將庫存調整方案自動推通過數(shù)據(jù)自決，智新科技在日常運營中實現(xiàn)了供應鏈管理的動態(tài)優(yōu)化，以更低成本和更高效率滿足市場需求，建立了敏捷的日常運營管理能力。在即將進入季節(jié)性高峰時，智新科技突遇供應鏈危機：東南亞的某重要芯片供應商因地緣政治事件導致停產，而該芯片是智新科技的健康監(jiān)測設備中至關重要的組件。若不能快速應對，生產和交付將受到嚴重影響。智新科技AI系統(tǒng)通過SUPA模型中的四個環(huán)節(jié)，高效地應對了突發(fā)的芯片供應中2.理解（UnderstandingAI結合知識圖譜技術分析供應鏈斷裂原因，并評估了供應中斷對生產的潛在影響。系統(tǒng)進一步關聯(lián)了供應商歷史數(shù)據(jù)、全球市場行情和未來訂單需求，識別到芯片斷供可能影響后續(xù)幾個月的訂單交付，因此需要快速采取應對措施。?替代供應商方案：通過全球掃描找到一家符合技術標準的歐洲供?產品設計調整方案：臨時使用另一款相似芯片替代，通過軟件調整使其兼容，以便利用庫存中的現(xiàn)有芯片緩解供應先保障最緊急的訂單交付。AI系統(tǒng)自動分析每個方案的風險、成本和時間，生成了詳細的可行性報告供管理層決策。歐洲替代供應商簽署了臨時采購協(xié)議，同時調整生產排程智新科技的供應鏈管理系統(tǒng)通過日常的數(shù)據(jù)自決實現(xiàn)了自案應急策略，展示了數(shù)智驅動的雙系統(tǒng)運營能力。數(shù)據(jù)自決和智能生成的聯(lián)動，為企業(yè)提供了靈活、智能的供應鏈應對企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書數(shù)智驅動社會生活變革數(shù)智驅動經濟發(fā)展數(shù)智驅動產業(yè)轉型升級數(shù)智驅動企業(yè)運營管理數(shù)智驅動產品和服務創(chuàng)新力，并提升社會的數(shù)字素養(yǎng)，為經濟和社會生態(tài)的協(xié)同升級奠定基礎。本白皮書將聚焦于數(shù)智驅動如何引領企業(yè)變革，并為企業(yè)在數(shù)智化轉型中的潛在路徑提供策略建議。在數(shù)智驅動下，企業(yè)將成為具有動態(tài)適應能力企業(yè)數(shù)智驅動白皮書企業(yè)數(shù)智驅動白皮書數(shù)智驅動提供實時數(shù)據(jù)分析和決策支持，使企業(yè)能在突發(fā)事件和市場變化中迅速調整策略。例如，亞馬遜的全球供應鏈管理系統(tǒng)通過智能化手段動態(tài)優(yōu)化庫存和物流應對需求變化，幫助企業(yè)始終面對客戶需求的變化，數(shù)智驅動賦予企業(yè)快速響應和調整生產、服務、資源配置的能力。如海爾集團通過智能工廠系統(tǒng)實現(xiàn)了個性化生產調整，有效提升組織靈活性和市場適應力。通過智能預警和大數(shù)據(jù)監(jiān)控提升企業(yè)抗風險能力。如特斯拉在全球芯片短缺中通過智能供應鏈管理及時調整生產，確保供應鏈穩(wěn)定