2024企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書

企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書推動(dòng)企業(yè)和社會(huì)進(jìn)步的關(guān)鍵，不僅是企業(yè)的新生產(chǎn)要素，更是社會(huì)創(chuàng)新的重要?jiǎng)恿?。伴?qū)動(dòng)”概念逐漸興起并受到廣泛討論。面對(duì)多樣化的解讀和實(shí)踐需求，本白皮書提出了以據(jù)自主推動(dòng)企業(yè)執(zhí)行運(yùn)營(yíng)管理任務(wù)；而“智能生成”在更復(fù)雜場(chǎng)景下，借助生成式AI和未來(lái)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(guān)鍵戰(zhàn)略。理解-Understanding、規(guī)劃-Pla慧進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集、理解、決策與執(zhí)行；在Level1“流程驅(qū)動(dòng)”階段，通過(guò)管理信息系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)更自動(dòng)的數(shù)字化流程驅(qū)動(dòng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)；面升級(jí)SUPA循環(huán)，實(shí)現(xiàn)數(shù)智技術(shù)主導(dǎo)的企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理。本白皮書將數(shù)智驅(qū)動(dòng)型企業(yè)稱為DART（飛鏢）企業(yè)，具備四大核心適應(yīng)能力：動(dòng)態(tài)和轉(zhuǎn)型（Transformed）。在數(shù)智驅(qū)動(dòng)的加持下，DART企業(yè)能夠更高效地捕捉市場(chǎng)機(jī)遇，增強(qiáng)自適應(yīng)性，并在數(shù)智化浪潮中持續(xù)創(chuàng)新、高效增長(zhǎng)。本白皮書進(jìn)一步提出數(shù)智驅(qū)動(dòng)具預(yù)先響應(yīng)、高速迭代、自我進(jìn)化和自決自動(dòng)，這些特質(zhì)幫助DART企業(yè)在瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)環(huán)境中始終占據(jù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。在企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)刻，企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)往往超出技術(shù)“升級(jí)”的范疇，而是需要從SUPA視角實(shí)現(xiàn)跨越階段的“換代”?以企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書 企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書戰(zhàn)略需求，對(duì)數(shù)智驅(qū)動(dòng)賦予不同的內(nèi)涵。用友提出“企業(yè)數(shù)智化1-2-3”模型，強(qiáng)調(diào)數(shù)字與智能的協(xié)戰(zhàn)略，通過(guò)數(shù)據(jù)整合與生態(tài)共建來(lái)推動(dòng)行業(yè)智能化應(yīng)用，重視行業(yè)間的數(shù)據(jù)共享和技術(shù)協(xié)同；微軟與SAP等公司則更加注重?cái)?shù)智驅(qū)動(dòng)在智能管理平臺(tái)的建設(shè)，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析與AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到智能學(xué)界對(duì)數(shù)智驅(qū)動(dòng)的理解偏向于技術(shù)與管理的深度融合，關(guān)注其如何通過(guò)數(shù)據(jù)和智能技術(shù)增強(qiáng)企業(yè)的決策與適應(yīng)能力。一些研究強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)和分析在數(shù)智驅(qū)動(dòng)中的重要性，認(rèn)為數(shù)據(jù)的深度挖掘與知識(shí)圖譜等技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)重要變革；另一些則著眼于業(yè)務(wù)流程管理的創(chuàng)新，如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控和智能流程自動(dòng)化在企業(yè)決策中的優(yōu)化作用。陳國(guó)青等人提出了大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策范式，他們認(rèn)為企業(yè)的決策過(guò)程在信息情境、決策主體、理念假設(shè)、方法傳統(tǒng)管理決策范式提出問(wèn)題制定方案評(píng)估方案選擇方案大數(shù)據(jù)管理決策范式提出問(wèn)題制定方案大數(shù)據(jù)評(píng)估方案選擇方案企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書觀點(diǎn)來(lái)源觀點(diǎn)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(shè)與行業(yè)智能化到智能的升級(jí)數(shù)據(jù)管理與智能化應(yīng)用⑤“智慧企業(yè)”理念，通過(guò)數(shù)據(jù)和智能集成業(yè)務(wù)流程與智能化谷歌⑥⑦數(shù)智驅(qū)動(dòng)通過(guò)智能系統(tǒng)輔助企業(yè)優(yōu)化運(yùn)作效率⑧人工智能技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，提升決策能力數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用⑨數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)決策信息數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)⑩數(shù)字智能在推動(dòng)數(shù)字創(chuàng)意和數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的作用數(shù)字智能與創(chuàng)新???）方法流程的變革模型驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的融合企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書智驅(qū)動(dòng)，大多數(shù)觀點(diǎn)主要集中在“數(shù)字化+智大多停留在技術(shù)和理論層面，缺乏對(duì)“數(shù)智驅(qū)動(dòng)”型中更迫切需要明確“數(shù)智”如何驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)生效，的企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式。數(shù)智驅(qū)動(dòng)不僅體現(xiàn)在基礎(chǔ)設(shè)施與技術(shù)應(yīng)用上，更對(duì)企業(yè)管理、流程和資源配置提出智驅(qū)動(dòng)在企業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用，系統(tǒng)性地定義數(shù)在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)企業(yè)高效運(yùn)營(yíng)與創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)驅(qū)這些特質(zhì)構(gòu)成了企業(yè)適應(yīng)市場(chǎng)變化、提升競(jìng)爭(zhēng)力的核心能力。Real-timeReal-time快速響應(yīng)預(yù)先響應(yīng)ProactiveResponseSelf-DeterminedAutomationSelf-Evolution高速迭代存不足或過(guò)剩。此系統(tǒng)優(yōu)化了庫(kù)存結(jié)構(gòu)和運(yùn)營(yíng)效企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書通過(guò)多渠道收集用戶反饋，來(lái)快速優(yōu)化產(chǎn)品線和調(diào)整市場(chǎng)策略，在快速變化的市場(chǎng)環(huán)境中保持競(jìng)爭(zhēng)測(cè)市場(chǎng)變化，自動(dòng)調(diào)整決策和運(yùn)營(yíng)策略，使響應(yīng)更加精準(zhǔn)。這一自動(dòng)化特性提升了企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，確保企業(yè)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中保持領(lǐng)先地位。例如，阿里巴巴依托其電商平臺(tái)和支付系統(tǒng)匯聚海量數(shù)據(jù)，借助AI自我學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化推薦算法和供應(yīng)鏈管理，更加精企業(yè)的AI系統(tǒng)在極少人力干預(yù)下自主完成學(xué)習(xí)、推規(guī)則和AI技術(shù)等，適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境并自我優(yōu)化，滿足新的需求與挑戰(zhàn)。自決自動(dòng)支持自動(dòng)生成業(yè)務(wù)流程、個(gè)性化推薦和客戶溝通內(nèi)容，減少人工干預(yù)的同時(shí)提升客戶體驗(yàn)。例如，馭勢(shì)科技在香港國(guó)際機(jī)場(chǎng)的無(wú)人駕駛項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)了高度自主的運(yùn)營(yíng)決策，無(wú)需人類干預(yù)，車輛自主感知、判斷行駛路徑，持續(xù)提升運(yùn)營(yíng)效果。數(shù)智驅(qū)動(dòng)的六大特質(zhì)體現(xiàn)了實(shí)時(shí)性、靈活性和自動(dòng)化的優(yōu)勢(shì)，幫助企業(yè)及時(shí)響應(yīng)市場(chǎng)變化并優(yōu)化運(yùn)營(yíng)效率。這些特質(zhì)不僅構(gòu)成了數(shù)智驅(qū)動(dòng)的核心能企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書歷根本性變革。數(shù)智技術(shù)不再僅是企業(yè)的輔助工為智能和敏捷的業(yè)務(wù)運(yùn)作。這種循環(huán)思維模式不僅在企業(yè)運(yùn)營(yíng)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(shí)體系統(tǒng)（CPS）在智能制造中幫助實(shí)現(xiàn)柔性和高效高效管理，數(shù)智驅(qū)動(dòng)的本質(zhì)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(guò)感企業(yè)在復(fù)雜的環(huán)境中靈活應(yīng)對(duì)，并持續(xù)優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書解（Understanding）、規(guī)劃（Planning）和執(zhí)行（Action）?為企業(yè)在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境UA不同，SUPA的感知環(huán)節(jié)幫助企業(yè)在多個(gè)層面上獲豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。理解環(huán)節(jié)是SUPA模型的核心，旨在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和解讀。通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、整合和轉(zhuǎn)換，略提供了科學(xué)依據(jù)。和戰(zhàn)略性，確保企業(yè)決策既具操作性又具有長(zhǎng)期的蓋短期的決策執(zhí)行方案和長(zhǎng)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(guò)將規(guī)劃付僅注重具體方案的落實(shí)，還確保執(zhí)行過(guò)程中的資源優(yōu)化和靈活調(diào)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(jī)制，使企業(yè)在執(zhí)行過(guò)程中能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整，以確保整體運(yùn)營(yíng)的有效性和連續(xù)性。通過(guò)反饋機(jī)制，企業(yè)能夠不斷評(píng)估行動(dòng)效果SUPA模型的四個(gè)環(huán)節(jié)構(gòu)成了數(shù)智化企業(yè)運(yùn)營(yíng)的核心體系，幫助企業(yè)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中靈活應(yīng)對(duì)市場(chǎng)企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書是多種技術(shù)的集成應(yīng)用，更是企業(yè)在數(shù)智化環(huán)境業(yè)的高效運(yùn)作與智能決策，這兩個(gè)特征分別代表數(shù)據(jù)自決指企業(yè)能夠自動(dòng)收集和解讀實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，快速做出響應(yīng)，而無(wú)需人為干預(yù)。這使得企業(yè)在業(yè)務(wù)運(yùn)行中可實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的自主處理與決策，智能生成是在更復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，企業(yè)利用生成式人工智能甚至通用人工智能，實(shí)現(xiàn)決策能夠在未知情境下提出解決方案或創(chuàng)造內(nèi)容，從一階段的SUPA環(huán)節(jié)在數(shù)智支持下逐步強(qiáng)化，推人的驅(qū)動(dòng)流程驅(qū)動(dòng)模型驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)數(shù)智驅(qū)動(dòng)依賴于人的智慧和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)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(shí)現(xiàn)流程標(biāo)準(zhǔn)化和使用數(shù)學(xué)模型和運(yùn)籌方法優(yōu)化決策整合大數(shù)據(jù)和弱人工智能以知識(shí)圖譜和生成式AI為代表的全面的AI集成和自動(dòng)化企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書Level0是企業(yè)數(shù)智化運(yùn)營(yíng)的初始階段，企業(yè)主要依賴人的智慧和經(jīng)驗(yàn)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(jīng)驗(yàn)，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(yùn)營(yíng)效率和決策速度完全依賴于人員能力，難以應(yīng)對(duì)復(fù)Level1流程驅(qū)動(dòng)階段，企業(yè)通過(guò)管理信息系統(tǒng)（MIS）實(shí)現(xiàn)了流程的標(biāo)準(zhǔn)化、系統(tǒng)化和部分自動(dòng)化。感知環(huán)節(jié)通過(guò)系統(tǒng)流程進(jìn)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(dòng)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(yùn)籌優(yōu)化算法，提升了規(guī)劃環(huán)節(jié)的決策質(zhì)量。此階段的核心是通過(guò)模型驅(qū)動(dòng)的方式為業(yè)務(wù)場(chǎng)景提企業(yè)借助模型驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化與業(yè)務(wù)提升，為復(fù)環(huán)節(jié)向智能化邁進(jìn)。感知環(huán)節(jié)可以實(shí)時(shí)處理海量數(shù)據(jù)，理解環(huán)節(jié)通過(guò)AI挖掘業(yè)務(wù)邏輯和模式，規(guī)劃環(huán)節(jié)基于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)并調(diào)整策略，行動(dòng)環(huán)節(jié)更加靈活和高效。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)極大地增強(qiáng)了企業(yè)的Level4代表企業(yè)數(shù)智化運(yùn)營(yíng)的最高形態(tài)。AI解環(huán)節(jié)依托深度學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)中洞察模式，規(guī)劃環(huán)節(jié)自動(dòng)生成并動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，行動(dòng)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)企業(yè)在這一階段實(shí)現(xiàn)了組織管理的全面數(shù)智化轉(zhuǎn)企業(yè)數(shù)智化運(yùn)營(yíng)的五個(gè)階段展示了企業(yè)如何通過(guò)SUPA各環(huán)節(jié)的數(shù)智水平提升，逐步構(gòu)建起應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的自我優(yōu)化和智能決策能力，最終實(shí)現(xiàn)以“強(qiáng)數(shù)據(jù)、強(qiáng)智能”為特點(diǎn)的智能化管理運(yùn)營(yíng)，幫助企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中實(shí)現(xiàn)從“人工主導(dǎo)”到“智能協(xié)同”的根本性變革。在接下來(lái)的內(nèi)容中，本白皮書將探討企業(yè)數(shù)智化運(yùn)營(yíng)的五個(gè)階段，即從“人的驅(qū)動(dòng)”到“數(shù)智驅(qū)動(dòng)”的演變歷程，并通過(guò)簡(jiǎn)要分析每個(gè)階段的特征、應(yīng)用場(chǎng)景及典型案例，展示企業(yè)數(shù)智化運(yùn)營(yíng)在不同發(fā)展階段中SUPA模型的應(yīng)用及其核心特征。企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書O企業(yè)運(yùn)營(yíng)高度依賴于個(gè)人的智慧和經(jīng)驗(yàn)。SUPA循力的決策能力上，強(qiáng)調(diào)個(gè)體智慧在適應(yīng)市場(chǎng)變化、感知(Sensing)信息的獲取主要依賴于人的觀察和市場(chǎng)判斷。員工通過(guò)經(jīng)驗(yàn)與直覺感知市場(chǎng)需求、供應(yīng)鏈動(dòng)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(chǎng)判斷。員工通過(guò)經(jīng)驗(yàn)與直覺感知市場(chǎng)需求、供應(yīng)鏈動(dòng)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(wù)的執(zhí)行依靠員工的溝通與協(xié)調(diào)。缺少系統(tǒng)性工具支持,信息的傳遞與行動(dòng)調(diào)整主要依靠人際互動(dòng),影響效率和理解(Understanding理解(Understanding)員工對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析,結(jié)合經(jīng)驗(yàn)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(zhǔn)確性較決策計(jì)劃(Planning)員的直覺和經(jīng)驗(yàn)。管理層根據(jù)市場(chǎng)需求和資源狀況制定業(yè)務(wù)計(jì)劃,但計(jì)劃的?“人的驅(qū)動(dòng)”階段具備較強(qiáng)的靈活性和應(yīng)對(duì)能力。個(gè)體的智慧和直覺可以快速適應(yīng)雜和信息不完備的環(huán)境中，個(gè)人的應(yīng)變能力尤為重要。然而，個(gè)人能力的見、工作負(fù)荷及有限的經(jīng)驗(yàn)均可能對(duì)決策質(zhì)量產(chǎn)生負(fù)面影響。此外，對(duì)關(guān)鍵企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書A企業(yè)是一家專注大型電力設(shè)備生產(chǎn)的離散型制造企業(yè)，面臨著復(fù)雜的精細(xì)化生產(chǎn)挑戰(zhàn)：企業(yè)產(chǎn)場(chǎng)需求和內(nèi)部生產(chǎn)能力，A企業(yè)建立了一套生產(chǎn)計(jì)劃體系，依賴經(jīng)驗(yàn)豐富的管理者分析訂單需求、庫(kù)存狀況、設(shè)備產(chǎn)能等數(shù)據(jù)，制定出總生產(chǎn)計(jì)劃及詳務(wù)分配的合理性。在實(shí)際操作中，A企業(yè)的計(jì)劃體系常常遇到原材料延遲、設(shè)備故障、生產(chǎn)任務(wù)延誤等意外狀況，加之客戶可能提出的臨時(shí)變更或緊急訂單，進(jìn)一步增加了生產(chǎn)過(guò)程的不確定性。這些意外因素導(dǎo)劃推進(jìn)受阻，甚至引發(fā)訂單延期交貨，影響企業(yè)的產(chǎn)調(diào)度會(huì)”為核心的應(yīng)急決策機(jī)制，通過(guò)各部門的協(xié)調(diào)和人力決策來(lái)維持生產(chǎn)流程。以下是A企業(yè)的中遇到的問(wèn)題，以獲取全面的生產(chǎn)信息。問(wèn)題分析與討論(Understanding)安排裝配車間加班并推遲其他非關(guān)鍵任務(wù)。指令下達(dá)與執(zhí)行(Action)各部門匯報(bào)生產(chǎn)情況入分析，找出問(wèn)題根源，討論解決方案，并協(xié)調(diào)資生產(chǎn)調(diào)度安排各部門根據(jù)調(diào)整后的計(jì)劃重新安排工作，管理層通過(guò)反饋機(jī)制監(jiān)控執(zhí)行進(jìn)度，確保問(wèn)題得到這種管理方式在應(yīng)對(duì)突發(fā)問(wèn)題時(shí)有一定效果，但由于信息傳遞的不一致、各部門立場(chǎng)不同，會(huì)議主持人信息不充分以及個(gè)人能力差異，可能導(dǎo)致資模式在面對(duì)現(xiàn)代企業(yè)日益復(fù)雜的運(yùn)營(yíng)需求時(shí)的局限性，顯示出企業(yè)向流程化、數(shù)據(jù)化和智能化轉(zhuǎn)型的企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書響。BPR強(qiáng)調(diào)徹底重構(gòu)業(yè)務(wù)流程以提高效率，但因高成本和易脫離實(shí)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(wù)執(zhí)行通過(guò)MIS系統(tǒng)進(jìn)行規(guī)范化，使得任務(wù)流轉(zhuǎn)更加高效,避免了各環(huán)節(jié)的任務(wù)執(zhí)行通過(guò)MIS系統(tǒng)進(jìn)行規(guī)范化，使得任務(wù)流轉(zhuǎn)更加高效,避免了管理信息系統(tǒng)幫助企業(yè)從生產(chǎn)、庫(kù)存等內(nèi)部流程中獲取數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了對(duì)運(yùn)營(yíng)狀決策計(jì)劃(Planning)決策計(jì)劃(Planning)提供了業(yè)務(wù)流程的統(tǒng)一視圖，使得企業(yè)可以在較少依賴個(gè)體經(jīng)驗(yàn)的情況下高效?運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)化是本階段的關(guān)鍵。管理信息系統(tǒng)將企業(yè)在生產(chǎn)、銷售、客戶服務(wù)等環(huán)節(jié)的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可復(fù)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(dòng)化則進(jìn)一步優(yōu)化了任務(wù)調(diào)度和推進(jìn)，避免人工協(xié)調(diào)的耗時(shí)問(wèn)題，提高整體效率。?流程驅(qū)動(dòng)使企業(yè)在提升效率、質(zhì)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(duì)突發(fā)事件和快速變化的市場(chǎng)環(huán)境時(shí)顯得靈活性不足。此外，系統(tǒng)實(shí)施和維護(hù)成本較高，需要平衡標(biāo)準(zhǔn)化和應(yīng)變能力。企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書在A公司引入ERP系統(tǒng)之前，業(yè)務(wù)員接到客戶訂客戶客戶①訂單③報(bào)價(jià)單①訂單③報(bào)價(jià)單④訂單信息⑤生產(chǎn)信息業(yè)務(wù)部門④訂單信息⑤生產(chǎn)信息業(yè)務(wù)部門②交期確認(rèn)②交期確認(rèn)信息系統(tǒng)生產(chǎn)部門生產(chǎn)部門時(shí)間）輸入ERP系統(tǒng)生成報(bào)價(jià)單，經(jīng)客戶確認(rèn)后轉(zhuǎn)化為訂單?？蛻籼岢隹s短交期后，業(yè)務(wù)員與生產(chǎn)計(jì)ERP系統(tǒng)流程化操作提升了溝通效率，避免遺漏關(guān)鍵步驟。排資源和調(diào)配物料。系統(tǒng)內(nèi)置規(guī)則確保各部門有序定性，使流程標(biāo)準(zhǔn)化，跨部門協(xié)作更加順暢，提高且系統(tǒng)實(shí)施和維護(hù)成本較高。企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書配、生產(chǎn)排程、庫(kù)存管理等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中尋找最優(yōu)程決策等領(lǐng)域，逐步成為企業(yè)提高效率和競(jìng)重要工具。模型的建立是模型驅(qū)動(dòng)階段的重點(diǎn)，常法等。模型建立后，還需要借助求解器進(jìn)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(guò)數(shù)據(jù)采集和整理，使企業(yè)在進(jìn)行規(guī)理解(感知(Sensing)通過(guò)數(shù)據(jù)采集和整理，使企業(yè)在進(jìn)行規(guī)理解(Understanding)利用數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用于分析的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，以確保后模型輸出的優(yōu)化方案為行動(dòng)環(huán)節(jié)提供了清晰指導(dǎo)。企業(yè)可以基于模型結(jié)果直接執(zhí)行優(yōu)化后的任務(wù)方案，確保資源配置決策計(jì)劃(Planning)?模型驅(qū)動(dòng)通過(guò)數(shù)學(xué)模型和優(yōu)化算法提升了資源分配、生產(chǎn)調(diào)度和供應(yīng)鏈管理的效率，確保決策的準(zhǔn)確性。例如在生產(chǎn)企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書繁的環(huán)境下，某高端半導(dǎo)體制造商面臨著多重挑戰(zhàn)。尤其在中美貿(mào)易摩擦和區(qū)域局勢(shì)變化的背景需求波動(dòng)直接影響訂單評(píng)估與生產(chǎn)計(jì)劃的制定，不確定性加劇了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)難度。企業(yè)從接到需求訂單到生產(chǎn)計(jì)劃的制定需經(jīng)歷需求匯整、產(chǎn)能負(fù)荷評(píng)估、交期評(píng)估等多步流程，以確保生產(chǎn)過(guò)程的有序匯整主需求MPS匯整主需求MPS-·(訂單/預(yù)測(cè))產(chǎn)能負(fù)荷評(píng)估訂單交期評(píng)估產(chǎn)能負(fù)荷評(píng)估訂單交期評(píng)估產(chǎn)能平準(zhǔn)規(guī)劃訂單交期評(píng)估產(chǎn)能平準(zhǔn)規(guī)劃(月/周計(jì)劃)(月/周計(jì)劃)展開日計(jì)劃展開日計(jì)劃(每日生產(chǎn)量)傳統(tǒng)的生產(chǎn)排程流程難以滿足這種多變環(huán)境調(diào)整產(chǎn)能以降低運(yùn)營(yíng)成本。為應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題，企企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書在產(chǎn)能約束下選出利潤(rùn)最高盤點(diǎn)關(guān)鍵資源提供基礎(chǔ)在產(chǎn)能約束下選出利潤(rùn)最高盤點(diǎn)關(guān)鍵資源提供基礎(chǔ)計(jì)算并標(biāo)準(zhǔn)化瓶頸資源的利潤(rùn)貢獻(xiàn)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)基準(zhǔn)模擬檢核組合性，不符合則重新篩選篩選外部需求，計(jì)算利潤(rùn)并排除不可按時(shí)計(jì)算并標(biāo)準(zhǔn)化瓶頸資源的利潤(rùn)貢獻(xiàn)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)基準(zhǔn)模擬檢核組合性，不符合則重新篩選應(yīng)用APS后，企業(yè)的訂單評(píng)核效率顯著提高，投產(chǎn)組合的利潤(rùn)績(jī)效提升31%，設(shè)備稼動(dòng)率增加場(chǎng)波動(dòng)，系統(tǒng)在靈活性和實(shí)時(shí)響應(yīng)方面仍有提升空知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為適用的數(shù)學(xué)模型具有較高難度，企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書業(yè)將數(shù)據(jù)的收集、分析與利用融入到?jīng)Q策過(guò)程中，的提升。企業(yè)通過(guò)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(yùn)等模型，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和資源優(yōu)化，從而增強(qiáng)企業(yè)感知(Sensing)企業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)整合市場(chǎng)、客戶和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，形成對(duì)市場(chǎng)和內(nèi)部運(yùn)作的全感知(Sensing)企業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)整合市場(chǎng)、客戶和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，形成對(duì)市場(chǎng)和內(nèi)部運(yùn)作的全面視圖。計(jì)算機(jī)視覺與語(yǔ)音識(shí)別等感知智能技術(shù)進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)收集的效率與準(zhǔn)確性。RPA和智能合約實(shí)現(xiàn)了任務(wù)的自動(dòng)化與高效執(zhí)行。RPA自動(dòng)化完成數(shù)據(jù)錄入和驗(yàn)證，智能合約則在條件滿足時(shí)自動(dòng)觸發(fā)交易與操作。決策計(jì)劃(Planning)結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，企業(yè)制定更精準(zhǔn)的決策與資源分配策略，如通過(guò)時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)、優(yōu)化庫(kù)存管理，實(shí)現(xiàn)靈活規(guī)劃。理解(Understanding)認(rèn)知智能使企業(yè)能夠?qū)κ占臄?shù)據(jù)進(jìn)認(rèn)知智能使企業(yè)能夠?qū)κ占臄?shù)據(jù)進(jìn)行深入分析與推理，應(yīng)用推薦算法、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)識(shí)別用戶需求與市場(chǎng)模式，為規(guī)劃提供支持。?數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)通過(guò)高效的數(shù)據(jù)分析提升了決策準(zhǔn)確性，增強(qiáng)企業(yè)對(duì)市場(chǎng)變化的快速響應(yīng)能力。依托大數(shù)在金融分析、行為預(yù)測(cè)等領(lǐng)域獲得了深刻洞察，并通過(guò)個(gè)性化服務(wù)提升客戶忠誠(chéng)度。盡管數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能為高風(fēng)險(xiǎn)決策提供支持，但其依賴數(shù)據(jù)質(zhì)量，且需投入大量資源，尤其對(duì)中小企業(yè)來(lái)說(shuō)存在成本負(fù)擔(dān)。技術(shù)的快速更新還要求企業(yè)不企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書型后由機(jī)器人放入箱體，再由人工檢驗(yàn)后集中分的瑕疵，且因依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果不一致。引入了AOI視覺檢測(cè)系統(tǒng)、機(jī)械手臂和工業(yè)智能軟件，將質(zhì)檢和自動(dòng)化生產(chǎn)流程進(jìn)行整合優(yōu)化。新的流程包括射出成型后由滑軌機(jī)器人放入AOI檢測(cè)治則識(shí)別瑕疵，將結(jié)果傳遞給六軸機(jī)械手臂以自動(dòng)分裝至良品箱或不良品箱。此外，系統(tǒng)通過(guò)收集大量檢測(cè)樣本，利用深度學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)模型，從而提升檢測(cè)精度和速度。這樣的流程改造顯著提升了檢測(cè)效率、產(chǎn)品良率并支持不良品溯源，實(shí)現(xiàn)了生模型/演算獲取圖像K模型/演算獲取圖像K受測(cè)物結(jié)果判定受測(cè)物結(jié)果判定軟件/服務(wù)器這一改造帶來(lái)了顯著效益：檢測(cè)耗時(shí)降至1-4秒，整體生產(chǎn)周期縮短1-2天；檢驗(yàn)準(zhǔn)確率提升至不良品來(lái)源，幫助快速消除潛在問(wèn)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(qū)動(dòng)的智能據(jù)優(yōu)化模型，在一定程度上彌補(bǔ)了模型驅(qū)動(dòng)的局業(yè)管理一切任務(wù)的自主執(zhí)行?這正是企業(yè)數(shù)智企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書在企業(yè)數(shù)智化運(yùn)營(yíng)的最高層級(jí)（Level4）階段，企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和決策模式實(shí)現(xiàn)了高度智能化，進(jìn)入以數(shù)據(jù)與智能技術(shù)為核心的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)模式。數(shù)智關(guān)鍵特征，使企業(yè)具備了從數(shù)據(jù)采集到自動(dòng)決策的本階段的核心思想?yún)⒖剂酥Z貝爾獎(jiǎng)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(fù)雜推理和深度分析的過(guò)程?；谶@種雙系統(tǒng)模以日常運(yùn)營(yíng)管理任務(wù)為主，后者則主要包括突發(fā)事件處理任務(wù)以及戰(zhàn)略性決策任務(wù)。人類認(rèn)知的“雙系統(tǒng)思維”企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理中的人類認(rèn)知的“雙系統(tǒng)思維”“快任務(wù)”和“慢任務(wù)”快速、直覺性反應(yīng)復(fù)雜推理、深度分析突發(fā)事件處理任務(wù)突發(fā)事件處理任務(wù)?高難度、動(dòng)態(tài)變化的“慢任務(wù)”突發(fā)事件處理任務(wù)、戰(zhàn)略性決策任務(wù)日常運(yùn)營(yíng)管理任務(wù)在數(shù)智驅(qū)動(dòng)階段，企業(yè)的“快系統(tǒng)”任務(wù)通過(guò)通過(guò)生成式AI等技術(shù)自動(dòng)提供優(yōu)化方案和創(chuàng)新決策建議，以應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化和復(fù)雜問(wèn)題。數(shù)智驅(qū)動(dòng)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(shí)時(shí)支撐下平衡自動(dòng)化和創(chuàng)新性，顯著提高了對(duì)數(shù)據(jù)自決通過(guò)自主的數(shù)據(jù)調(diào)控和自動(dòng)化執(zhí)行，業(yè)在日常運(yùn)營(yíng)中實(shí)現(xiàn)高效管理。數(shù)據(jù)自決尤其適合“快任務(wù)”，例如庫(kù)存管理、報(bào)表生成等標(biāo)準(zhǔn)化流企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書通過(guò)知識(shí)圖譜技術(shù)，企業(yè)能夠?qū)?lái)自不同渠道的數(shù)據(jù)整合為語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，從而實(shí)現(xiàn)全流程自動(dòng)化管理。在零售領(lǐng)域，知識(shí)圖譜可以分析顧客的購(gòu)買行為與偏好，為個(gè)性化推薦提供支持。例如，亞馬遜的COSMO系統(tǒng)通過(guò)構(gòu)建大規(guī)模電商知識(shí)圖譜，提升了推薦系統(tǒng)的精準(zhǔn)度與用戶體驗(yàn)。同圖譜分析用戶觀看歷史，為用戶推薦更符合興趣的營(yíng)銷和反欺詐中實(shí)現(xiàn)高效管理。以中國(guó)工商銀行為例，通過(guò)知識(shí)圖譜技術(shù)構(gòu)建的客戶關(guān)系圖譜和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，不僅提高了信貸審批的準(zhǔn)確性，還有效識(shí)別潛在的欺詐行為。在醫(yī)療領(lǐng)域，知識(shí)圖譜可以助決策方面展示了知識(shí)圖譜技術(shù)的強(qiáng)大潛力。此外，西門子在智能制造中應(yīng)用知識(shí)圖譜構(gòu)建設(shè)備管理和故障診斷系統(tǒng)，通過(guò)自動(dòng)化分析和預(yù)測(cè)維護(hù)，智能生成則以融合企業(yè)知識(shí)的生成式AI技術(shù)為核心，專注于處理復(fù)雜且不確定性高的任務(wù)，通過(guò)生成多樣化方案支持企業(yè)在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的靈活決術(shù)快速生成產(chǎn)品原型和設(shè)計(jì)稿，并根據(jù)用戶反饋實(shí)時(shí)調(diào)整優(yōu)化流程；在醫(yī)療領(lǐng)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(nèi)容生成方面，AI的技術(shù)正在為廣告、媒體和影視行業(yè)帶來(lái)自動(dòng)化變革?；谌诤掀髽I(yè)知識(shí)的生成式增強(qiáng)在高難度決策中的敏捷性。例如，當(dāng)制造企業(yè)在應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈中斷或突發(fā)市場(chǎng)需求時(shí)，智能生成技術(shù)可以通過(guò)歷史數(shù)據(jù)分析生成多個(gè)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(yīng)對(duì)方案。在新市場(chǎng)進(jìn)入、資源配置等戰(zhàn)略性任務(wù)中，智能生成不僅優(yōu)化決策路徑，還通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反饋，持續(xù)迭代改進(jìn)方案，為企業(yè)在不確定市場(chǎng)中提供高度靈活數(shù)智驅(qū)動(dòng)階段的SUPA特征主要體現(xiàn)為以下兩在數(shù)智驅(qū)動(dòng)階段，數(shù)據(jù)自決和智能生成推動(dòng)了環(huán)節(jié)，知識(shí)圖譜支持對(duì)多源數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)整合與語(yǔ)義生成式AI則進(jìn)一步增強(qiáng)了理解（Understanding）環(huán)節(jié)的分析深度，利用其推理和模式識(shí)別能力幫助生成式AI實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的策略建議和情景模擬，支持企業(yè)進(jìn)行動(dòng)態(tài)決策優(yōu)化。行動(dòng)（Action自動(dòng)化執(zhí)行，完成從數(shù)據(jù)采集到?jīng)Q策執(zhí)行的閉環(huán)，數(shù)智驅(qū)動(dòng)在SUPA四個(gè)環(huán)節(jié)之間構(gòu)建了高效的協(xié)同反饋機(jī)制，通過(guò)數(shù)據(jù)流動(dòng)與實(shí)時(shí)反饋實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)術(shù)不僅實(shí)時(shí)感知庫(kù)存變化，還通過(guò)生成式AI預(yù)測(cè)需求并自動(dòng)化調(diào)整補(bǔ)貨計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)從感知到行動(dòng)的無(wú)縫連接。此類系統(tǒng)協(xié)同在制造、物流、倉(cāng)儲(chǔ)等領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用，確保企業(yè)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中保持高企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書?數(shù)據(jù)自決驅(qū)動(dòng)任務(wù)自動(dòng)化執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)?自主觸發(fā)“事找人”分配機(jī)制，確保?利用實(shí)時(shí)反饋和數(shù)據(jù)監(jiān)控，確保行動(dòng)?生成式AI提供復(fù)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(chǎng)預(yù)測(cè)，為決策 ?利用知識(shí)圖譜對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次語(yǔ)?生成式AI通過(guò)推理能力，提供多角?支持對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)系的認(rèn)知，構(gòu)建系統(tǒng)級(jí)協(xié)同在數(shù)智驅(qū)動(dòng)階段，企業(yè)的運(yùn)營(yíng)邏輯發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)變?驅(qū)動(dòng)企業(yè)運(yùn)作的機(jī)制不再是依賴預(yù)設(shè)的業(yè)務(wù)流程和人工執(zhí)行的靜態(tài)模式，而是基于實(shí)時(shí)數(shù)固化的流程與功能模塊推動(dòng)任務(wù)的完成。即便在模型驅(qū)動(dòng)階段優(yōu)化了決策，或在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)階段通過(guò)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(yùn)作依然由固定的流程體系所主導(dǎo)，靈活性受限。務(wù)的生成與動(dòng)態(tài)派發(fā)。通過(guò)知識(shí)圖譜對(duì)數(shù)據(jù)的智能分析，任務(wù)能夠自動(dòng)生成并分發(fā)至相關(guān)系統(tǒng)或人觸發(fā)生產(chǎn)、采購(gòu)、物流等任務(wù)的創(chuàng)建與派發(fā)，并完成資源調(diào)度及閉環(huán)執(zhí)行。這種機(jī)制從根本上擺脫了流程固化的限制，將傳統(tǒng)的“預(yù)設(shè)流程推動(dòng)靜態(tài)任賦予企業(yè)更強(qiáng)的適應(yīng)能力與響應(yīng)速度。Level0LevelLevel0Level1Level2Level3預(yù)設(shè)流程推動(dòng)靜態(tài)任務(wù)執(zhí)行預(yù)設(shè)流程推動(dòng)靜態(tài)任務(wù)執(zhí)行LevelLevel4數(shù)據(jù)自決生成并實(shí)時(shí)派發(fā)任務(wù)企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書的銷售預(yù)測(cè)和庫(kù)存管理系統(tǒng)，在日常運(yùn)營(yíng)中高效完成數(shù)據(jù)隨著疫情期間消費(fèi)者健康意識(shí)的增強(qiáng)，智新科技的健康運(yùn)營(yíng)中，傳統(tǒng)的庫(kù)存管理系統(tǒng)以往常采用年度銷售數(shù)據(jù)預(yù)技部署的銷售預(yù)測(cè)和庫(kù)存管理系統(tǒng)，通過(guò)知識(shí)圖譜技術(shù)來(lái)面臨短缺風(fēng)險(xiǎn)。知識(shí)圖譜進(jìn)一步結(jié)合了物流和供應(yīng)鏈數(shù)銷售機(jī)會(huì)的損失。3.供應(yīng)鏈補(bǔ)貨方案生成（Planning4.快速執(zhí)行與反饋（Action系統(tǒng)將庫(kù)存調(diào)整方案自動(dòng)推通過(guò)數(shù)據(jù)自決，智新科技在日常運(yùn)營(yíng)中實(shí)現(xiàn)了供應(yīng)鏈管理的動(dòng)態(tài)優(yōu)化，以更低成本和更高效率滿足市場(chǎng)需求，建立了敏捷的日常運(yùn)營(yíng)管理能力。在即將進(jìn)入季節(jié)性高峰時(shí)，智新科技突遇供應(yīng)鏈危機(jī)：東南亞的某重要芯片供應(yīng)商因地緣政治事件導(dǎo)致停產(chǎn)，而該芯片是智新科技的健康監(jiān)測(cè)設(shè)備中至關(guān)重要的組件。若不能快速應(yīng)對(duì)，生產(chǎn)和交付將受到嚴(yán)重影響。智新科技AI系統(tǒng)通過(guò)SUPA模型中的四個(gè)環(huán)節(jié)，高效地應(yīng)對(duì)了突發(fā)的芯片供應(yīng)中2.理解（UnderstandingAI結(jié)合知識(shí)圖譜技術(shù)分析供應(yīng)鏈斷裂原因，并評(píng)估了供應(yīng)中斷對(duì)生產(chǎn)的潛在影響。系統(tǒng)進(jìn)一步關(guān)聯(lián)了供應(yīng)商歷史數(shù)據(jù)、全球市場(chǎng)行情和未來(lái)訂單需求，識(shí)別到芯片斷供可能影響后續(xù)幾個(gè)月的訂單交付，因此需要快速采取應(yīng)對(duì)措施。?替代供應(yīng)商方案：通過(guò)全球掃描找到一家符合技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的歐洲供?產(chǎn)品設(shè)計(jì)調(diào)整方案：臨時(shí)使用另一款相似芯片替代，通過(guò)軟件調(diào)整使其兼容，以便利用庫(kù)存中的現(xiàn)有芯片緩解供應(yīng)先保障最緊急的訂單交付。AI系統(tǒng)自動(dòng)分析每個(gè)方案的風(fēng)險(xiǎn)、成本和時(shí)間，生成了詳細(xì)的可行性報(bào)告供管理層決策。歐洲替代供應(yīng)商簽署了臨時(shí)采購(gòu)協(xié)議，同時(shí)調(diào)整生產(chǎn)排程智新科技的供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)通過(guò)日常的數(shù)據(jù)自決實(shí)現(xiàn)了自案應(yīng)急策略，展示了數(shù)智驅(qū)動(dòng)的雙系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)能力。數(shù)據(jù)自決和智能生成的聯(lián)動(dòng)，為企業(yè)提供了靈活、智能的供應(yīng)鏈應(yīng)對(duì)企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書數(shù)智驅(qū)動(dòng)社會(huì)生活變革數(shù)智驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)智驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)數(shù)智驅(qū)動(dòng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理數(shù)智驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新力，并提升社會(huì)的數(shù)字素養(yǎng)，為經(jīng)濟(jì)和社會(huì)生態(tài)的協(xié)同升級(jí)奠定基礎(chǔ)。本白皮書將聚焦于數(shù)智驅(qū)動(dòng)如何引領(lǐng)企業(yè)變革，并為企業(yè)在數(shù)智化轉(zhuǎn)型中的潛在路徑提供策略建議。在數(shù)智驅(qū)動(dòng)下，企業(yè)將成為具有動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書企業(yè)數(shù)智驅(qū)動(dòng)白皮書數(shù)智驅(qū)動(dòng)提供實(shí)時(shí)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(chǎng)變化中迅速調(diào)整策略。例如，亞馬遜的全球供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)通過(guò)智能化手段動(dòng)態(tài)優(yōu)化庫(kù)存和物流應(yīng)對(duì)需求變化，幫助企業(yè)始終面對(duì)客戶需求的變化，數(shù)智驅(qū)動(dòng)賦予企業(yè)快速響應(yīng)和調(diào)整生產(chǎn)、服務(wù)、資源配置的能力。如海爾集團(tuán)通過(guò)智能工廠系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化生產(chǎn)調(diào)整，有效提升組織靈活性和市場(chǎng)適應(yīng)力。通過(guò)智能預(yù)警和大數(shù)據(jù)監(jiān)控提升企業(yè)抗風(fēng)險(xiǎn)能力。如特斯拉在全球芯片短缺中通過(guò)智能供應(yīng)鏈管理及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)，確保供應(yīng)鏈穩(wěn)定