“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”作為從信息化發(fā)展到智能化的核心階段，也是人與機(jī)器決策/執(zhí)行關(guān)系轉(zhuǎn)換的過程。預(yù)計“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”會持續(xù)較長的一段時間，整個過程大體分為三個階段：
01 全面數(shù)字化接入，搭建智能決策能力
這一階段也稱為“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的基礎(chǔ)建設(shè)階段。一方面，企業(yè)需要基于自己業(yè)務(wù)的特性，從上游到下游，從內(nèi)部到外部，全面實現(xiàn)數(shù)字化接入。這里提到的數(shù)字化接入是指對企業(yè)生產(chǎn)運營的各個重要節(jié)點以量化指標(biāo)形式進(jìn)行梳理，制定并規(guī)范具體指標(biāo)的數(shù)字模型；同時，通過技術(shù)研發(fā)，實現(xiàn)指標(biāo)數(shù)字的自動采集、匯總和加工。 對于一些受限于技術(shù)能力暫時無法實現(xiàn)自動化采集的數(shù)據(jù)，需要企業(yè)制定嚴(yán)格的管理規(guī)范并培訓(xùn)員工進(jìn)行采集，務(wù)必保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時性；另一方面，基于采集的數(shù)據(jù)，搭建具有業(yè)務(wù)特征的算法模型，并持續(xù)輸入企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)實現(xiàn)模型的迭代演進(jìn)。這里要特別注意，前期搭建的業(yè)務(wù)模型更多出自企業(yè)核心人員的認(rèn)知，帶有很大的主觀性。通過數(shù)據(jù)的持續(xù)訓(xùn)練，需要對模型不斷進(jìn)行修正，模型的準(zhǔn)確性直接決定了后續(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)的時間和成本，是搭建智能決策能力的關(guān)鍵。02 數(shù)字化助力決策，智能決策影響管理
在這一階段，模型的訓(xùn)練逐漸成熟，基于企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)可以開始產(chǎn)出“決策”。由于這時模型的正確性還無法完全驗證，因此這些“決策”更多以“建議”形式提供給企業(yè)的各個管理層級作為參考。這個階段的難點是如何要求各個層級的管理者參與到這些“建議”的使用和迭代中來。一方面，制定決策原本就是企業(yè)各個管理者的重要工作，某種程度來說智能決策是在削弱其價值；另一方面，管理者的很多決策是基于經(jīng)驗和主觀判斷，而智能決策更多是基于數(shù)據(jù)，兩者之間有天然的鴻溝。這就需要高層的管理者從組織文化、管理制度以及考核方法等多個層面進(jìn)行體系化的建設(shè)，才能保證這一階段的順利進(jìn)行。通過管理者對智能決策的使用和迭代，模型的成熟度進(jìn)一步提升。在這個階段后期，模型已經(jīng)可以針對部分一線工作給出正確的決策。這時就需要通過技術(shù)研發(fā)，提升一線職能工作的自動化程度。比如通過無人配送落地配送策略；通過工業(yè)機(jī)器人落地加工策略等。03 智能化能力初現(xiàn)，智能決策主導(dǎo)管理
在這個階段企業(yè)重要的決策來源主要依賴于智能決策，人只是從幾個決策中進(jìn)行選擇；企業(yè)的生產(chǎn)和經(jīng)營基本實現(xiàn)自動化，智能決策可以順暢的指揮智能機(jī)器人完成大部分生產(chǎn)經(jīng)營活動，人扮演的角色越來越少。受限于目前技術(shù)手段，只有少數(shù)場景封閉、職能單一的專業(yè)化企業(yè)進(jìn)入到這個階段，比如洋山港四期工程以及一些高新技術(shù)制造企業(yè)等。--注：本文來源于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)行為，請聯(lián)系我們，平臺會及時刪除。
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