徐智勇,皮新湖,胡 鵬,袁凌云2,葉建紅
(1.湖北省十堰市煙草公司,湖北 十堰 442000; 2.云南師范大學 信息學院,昆明 650031)
隨著云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、移動互聯(lián)為代表的新一輪信息技術(shù)革命的到來,新業(yè)態(tài)、新模式不斷涌現(xiàn)?!盎ヂ?lián)網(wǎng)“+催生的新型商業(yè)文化正深刻改變著各行業(yè)業(yè)態(tài)。例如智慧酒店、智慧水廠、智慧電力、智慧園區(qū)、智慧制造企業(yè)、智慧城市、智慧國家等。
歐美發(fā)達國家提出“工業(yè)4.0“、”再工業(yè)化“戰(zhàn)略,以及中國大力推進”中國制造2025“?!笔濉捌陂g,中國企業(yè)面臨著適應經(jīng)濟新常態(tài)的重大挑戰(zhàn)。為應對日益復雜和不確定的外界環(huán)境,企業(yè)需要的不再是簡單的頭疼治頭腳痛醫(yī)腳的單一信息管理工具,而是需要進行智慧升級,構(gòu)建一個真正智慧的企業(yè)大腦,重塑企業(yè)競爭優(yōu)勢。智慧企業(yè)(Intelligent Enterprise)作為創(chuàng)新型組織形態(tài),以新一輪信息技術(shù)及管理方式跨界柔性整合,順應了IT(internet Technology)時代向DT[1](Data Technology)時代過渡的經(jīng)濟發(fā)展規(guī)律。
但目前,我國企業(yè)智慧化建設面臨諸多問題和困惑,本文從數(shù)據(jù)、信息、知識、智慧四個維度,在整理、分析以往智慧企業(yè)相關(guān)理論基礎(chǔ)之上,依據(jù)智慧企業(yè)最終實現(xiàn)的目標,以系統(tǒng)理論和信息技術(shù)反向推理并闡述了智慧企業(yè)管理模型和智慧企業(yè)各關(guān)鍵環(huán)節(jié)構(gòu)件,這將對智慧企業(yè)建設提供一定的啟發(fā)和借鑒作用。
文獻[2-6]提出“數(shù)據(jù)-信息-知識-智慧”四層結(jié)構(gòu)概念如圖1和圖2所示。
圖1 數(shù)據(jù)-信息-知識-智慧四層結(jié)構(gòu)
圖2 數(shù)據(jù)-信息-知識-智慧邏輯關(guān)系
數(shù)據(jù)本身是客觀存在的,是原始的、未解釋的符號,是對客觀世界的記錄,它可通過原始觀察及度量獲取。
信息是關(guān)于世界、人和事物的描述,是經(jīng)過加工處理、具有某種意義或相互聯(lián)系的數(shù)據(jù),它是數(shù)據(jù)的抽象反映,主要是回答“who(誰)”、“what(什么)”、“where(哪里)”、和/或“when(何時)”等問題。
知識是將數(shù)據(jù)與信息、信息與信息的應用歸納演繹和集成提煉,也可從現(xiàn)有知識中進行邏輯推理而得,它體現(xiàn)了信息本質(zhì)類型和信息之間的內(nèi)在聯(lián)系。主要是回答”how(怎樣)”、”why(為什么)”。
智慧是在理解知識是什么的基礎(chǔ)上,對包含在知識中的基本原理進行深入理解,進行創(chuàng)新的知識,是個體獨創(chuàng)的謀略或行動。它是超越知識的創(chuàng)新性思維,是一種推測的、非隨機的和非確定性的過程,主要是回答人難以得到或是暫時無法回答的問題,但隨著知識層面的提升,更高層面的智慧就會產(chǎn)生。
上述主要是從知識管理實踐的視角[7]的進行論述。數(shù)據(jù)、
信息、知識和智慧它們是各自處于不同的認知層面,它們之間的聯(lián)系在于前者是后者的基礎(chǔ)與前提,而后者是前者的發(fā)展并對前者的獲取具有一定影響[7]。
數(shù)據(jù)是原始的,彼此是獨立、分散的,是信息的載體。信息是加載數(shù)據(jù)之上,對數(shù)據(jù)作具有含義的解釋,而如何甄別信息需要知識,如何運用知識則是需要智慧。
根據(jù)第10版《新華字典》的解釋,智慧是“對事物能迅速、靈活、正確地理解和解決的能力”。
從企業(yè)信息技術(shù)應用角度來講,基于數(shù)據(jù)-信息-知識-智慧四層邏輯關(guān)系,智慧企業(yè)所指的智慧是一個相對概念,是在企業(yè)信息化發(fā)展到了一個較高階段背景下提出來的。其含義是在“云大物移智”(云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)、人工智能)等信息技術(shù)廣泛深度的應用前提下,收集企業(yè)內(nèi)、外部數(shù)據(jù),基于數(shù)字化能力的信息平臺形成業(yè)務系統(tǒng)信息,將信息經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘、
數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)推理等加工累積成知識,結(jié)合全體員工創(chuàng)新、創(chuàng)效大腦智慧應用機器翻譯、機器學習、深度學習、專家系統(tǒng)等技術(shù)將企業(yè)已積累的“知識資本”提煉出智慧,并全面賦予企業(yè)管理“智慧”屬性,使得企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營各方面更敏捷、更高效、更精準、更安全的持續(xù)良性自動運轉(zhuǎn)。
筆者把以往學者對智慧企業(yè)的認知[8]及2013-2017對智慧企業(yè)的學術(shù)研究制成表1。
表1 智慧企業(yè)的內(nèi)涵比較
盡管國內(nèi)外學者在具體術(shù)語及用語上有所不同,但從紛繁復雜的學術(shù)觀點來看,對于智慧企業(yè)的目標或作用仍有所共性。筆者歸納為智慧企業(yè)的“三自訣”
1)自動預判:應用大數(shù)據(jù)分析技術(shù),對企業(yè)內(nèi)、外部業(yè)務數(shù)字化及量化結(jié)果所采集到的大數(shù)據(jù)進行加工、處理及分析,實現(xiàn)企業(yè)各類風險的全過程識別和判定,并自動預警。
2)自動決策:運用人工智能、認知計算[21]、智慧搜索[13,22-23]等前沿決策技術(shù),對企業(yè)自動預判不同層面的風險和問題進行自動決策,實現(xiàn)企業(yè)決策管理的智慧化。這個過程邏輯的演進是由企業(yè)的各類“專業(yè)腦”(專業(yè)數(shù)據(jù)中心)自動生成應對風險和問題的方案,并提交給企業(yè)的“決策腦”進行決策和精準預測。
3)自動演進:通過對企業(yè)內(nèi)、外部大數(shù)據(jù)提煉的知識倉庫基礎(chǔ)上,應用人工智能、大數(shù)據(jù)分析、認知計算等對積累下來有價值的歷史數(shù)據(jù)、信息、知識及決策案例、決策模型,實現(xiàn)企業(yè)決策腦的自我糾偏和改進。
智慧企業(yè)建設要在當前企業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)框架下、在繼承和不斷完善原有體系、流程、技術(shù)、規(guī)范和管理制度上,通過云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的應用構(gòu)建企業(yè)智慧中心(決策腦)、專業(yè)腦(專業(yè)數(shù)據(jù)中心),為企業(yè)持續(xù)、高效、安全的運轉(zhuǎn)實現(xiàn)“3個自動”目標提供科學的體系支撐。企業(yè)智慧化建設不是一蹴而就,是一個持續(xù)、長時期不斷向更高層面迭代優(yōu)化的過程。故在參考涂楊舉智慧企業(yè)管理模型基礎(chǔ)上[16],給出智慧企業(yè)建設過渡階段和最高階段的智慧企業(yè)管理模型。智慧企業(yè)過渡階段的管理模型如圖3。
圖3 過渡階段的管理模型
此階段的智慧企業(yè)特點是人工層級管控和數(shù)據(jù)驅(qū)動管理并存。
適用范圍:企業(yè)管控停留在人工層級管控方式為主或信息化建設無法滿足企業(yè)各項業(yè)務進行自動決策。
這類企業(yè)根據(jù)單位運轉(zhuǎn)和業(yè)務實際開展的需求,在單位機關(guān)層面的職能部門構(gòu)建職能專業(yè)腦,使之為對應的職能部門服務。在基層單位層面構(gòu)建業(yè)務專業(yè)腦,使之為具體業(yè)務開展服務。各專業(yè)腦是對應業(yè)務開展所需的知識資源和業(yè)務數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集合,依據(jù)此數(shù)據(jù)集合和企業(yè)內(nèi)、外部實時數(shù)據(jù)收集、分析、學習,以相應的知識規(guī)則提供風險預警和預判。同時,專業(yè)腦向決策腦提供相應知識供決策 腦學習、推理和自動決策和演進。這階段整個企業(yè)的管理是處于決策管理層的監(jiān)管和半監(jiān)管狀態(tài)。
智慧企業(yè)最高階段的管理模型如圖4所示。
圖4 最高階段的管理模型
此階段智慧企業(yè)特點是:數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)管理。
適用范圍:智慧企業(yè)整體建設終極管理階段或企業(yè)某一業(yè)務已實現(xiàn)智慧業(yè)務。
隨著企業(yè)智慧化建設的推進,企業(yè)組織管理結(jié)構(gòu)趨于扁平化,基層不在獨立管理單位存在,機關(guān)部門極大壓縮,并不再行使管理職能,主要集中提供各類與工作相關(guān)的基礎(chǔ)保障工作(綜合服務保障部門)和各專業(yè)腦及決策腦業(yè)務研發(fā)和運維工作(技術(shù)及業(yè)務保障部門)。決策管理層主要是規(guī)劃目標、制定標準和規(guī)則、完善工作部署,讓整個企業(yè)在制定的規(guī)則、規(guī)范中自動進行管理和工作決策。這階段整個企業(yè)的決策執(zhí)行是無需決策管理層監(jiān)管。
智慧企業(yè)的“智慧”管理和應用,是在企業(yè)自身知識倉庫之上開展的?,F(xiàn)有知識倉庫相關(guān)研究成果和文獻資料顯示,知識倉庫的體系結(jié)構(gòu)不存在統(tǒng)一的模式,本文引用中知識倉庫(Knowledge Warehouse,KW)體系結(jié)構(gòu)[24]作為智慧企業(yè)的知識倉庫的體系結(jié)構(gòu),如圖5。
圖5 智慧企業(yè)的知識倉庫的體系結(jié)構(gòu)
知識倉庫是存放某領(lǐng)域知識的集合,它是面向主題的、是由多種類型知識庫進行集成,用于滿足某智慧業(yè)務的決策腦數(shù)據(jù)挖掘、分析及策略生成。
在該體系結(jié)構(gòu)中,描述知識及其關(guān)聯(lián)信息的元數(shù)據(jù)作為共享資源貫穿著整個過程,它記錄了知識庫中裝入數(shù)據(jù)的來源、描述相關(guān)知識單元之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)、信息經(jīng)過知識庫、知識引擎、激活工具這三層的加工、處理,以活化的知識形式呈現(xiàn)給上層,以便上層的學習和決策。
1)知識庫。它可以分為方法庫、模型庫、數(shù)據(jù)庫、文檔庫等。(可以根據(jù)企業(yè)自身實際需要知識的構(gòu)成情況增加或減少)其中,知識裝入代理是由具體業(yè)務知識專家和智能代理程序組成,它是主動掃描、分析企業(yè)自身的知識資源,發(fā)現(xiàn)知識單元和知識單元之間的聯(lián)系,并對知識單元進行歸納、分類后裝入相應知識庫,同時將知識單元之間聯(lián)系裝入元數(shù)據(jù)。
2)知識引擎。它基于利用人工智能技術(shù),接受激活工具的訪問請求,然后分析元數(shù)據(jù)中對應相關(guān)知識單元之間聯(lián)系描述,將知識庫中的相應知識單元動態(tài)地連接起來,提交給激活工具。
3)激活工具。它一般包括分析平臺、重組平臺、推送平臺、檢索平臺等(可以根據(jù)企業(yè)自身實際需要情況增加或減少),是作為上層的程序接口層,負責知識的表現(xiàn)。
智慧企業(yè)實踐要求企業(yè)具備智慧的使用和管理能力。這首先是在數(shù)字化技術(shù)支撐下,實現(xiàn)企業(yè)管理信息化、自動化。其次,在數(shù)據(jù)大集中,統(tǒng)一平臺的技術(shù)框架設計,企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)趨于扁平化條件下,如何解決企業(yè)在規(guī)劃、預測、決策等環(huán)節(jié)的問題,即將企業(yè)知識提升為智慧的問題成為企業(yè)智慧化的研究和工作重點。這是需要決策管理層、職能部門、基層單位以及軟件研發(fā)單位長時期共同協(xié)作共同完成。這個過程將日常企業(yè)業(yè)務開展和管理過程中所用的人的認知和人腦智慧數(shù)字化、程序化,通過人工智能等技術(shù)手段模擬、延伸和擴展出來人的智能的理論、方法。這是數(shù)據(jù)服務的迭代優(yōu)化進程[25],如圖6所示。
圖6 “智慧”的迭代過程
“智慧”的迭代優(yōu)化的過程是基于數(shù)據(jù)中心,通過決策腦、選定應用方向、數(shù)據(jù)分析、正確地解讀、知識倉庫、完善與再循環(huán)閉環(huán)流程,不斷提升決策腦的決策方案和決策模型。其中關(guān)鍵環(huán)節(jié)包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、構(gòu)建知識和決策模型、算法參數(shù)優(yōu)化等。
基于知識倉庫應用認知計算的DSS(Decision Support System)[26],它將事務處理環(huán)境與決策分析處理環(huán)境分離,其體系結(jié)構(gòu)[27]如圖7。
圖7 智慧業(yè)務的體系結(jié)構(gòu)圖
認知計算是對新一代智能系統(tǒng)特點的概括. 從功能層面上講, 它能夠出色完成對數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)、 理解、 推理、 決策等特定認知任務[28]。
事務處理環(huán)境:是產(chǎn)生知識倉庫(過程可參見4.1)和與決策分析環(huán)境進行知識交互。
決策分析處理環(huán)境:將用戶知識資料推送給知識倉庫,并在知識倉庫中相應問題的解決方案進行匹配,自動完成業(yè)務決策管理流程。
借助互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)和人工智能等先進技術(shù)與企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理等各環(huán)節(jié)的深度融合,以數(shù)據(jù)在智慧企業(yè)的演進流程,在企業(yè)標準化和信息網(wǎng)絡安全防護體系下,按照業(yè)務量化、集成集中,統(tǒng)一平臺、智慧協(xié)同要求,構(gòu)建智慧企業(yè)的整體技術(shù)邏輯框架結(jié)構(gòu)。如圖8所示。
圖8 智慧企業(yè)的整體技術(shù)邏輯框架結(jié)構(gòu)
4.4.1 數(shù)據(jù)源頭-信息獲取-知識存儲-“智慧”應用
1)數(shù)據(jù)源頭。它是由企業(yè)內(nèi)、外部數(shù)據(jù)組成,通過互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)等方式向上層提供數(shù)據(jù)。
2)信息獲取。借助企業(yè)的各業(yè)務流程的信息系統(tǒng)、WWW數(shù)據(jù)獲取信息,通過云計算、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)向上層專業(yè)數(shù)據(jù)中心提供信息。
3)知識存儲。將收集到的信息數(shù)據(jù)生產(chǎn)企業(yè)知識倉庫。
4)“智慧”應用。應用人工智能、認知計算、決策支持技術(shù)構(gòu)建企業(yè)統(tǒng)一智慧大腦平臺即企業(yè)認知云平臺。(由各個智慧業(yè)務模塊(決策腦)組成)。用戶通過用戶接口借助企業(yè)認知云平臺將用戶知識資料推送給專業(yè)數(shù)據(jù)中心,并在知識倉庫中相應問題的解決方案進行匹配,在認知平臺中自動完成業(yè)務決策管理流程,并將用戶感興趣的知識自動、及時反饋給用戶。
4.4.2 企業(yè)標準化體系
依據(jù)企業(yè)應落實和要遵守上級單位或行業(yè)基礎(chǔ)標準,制定本企業(yè)的標準化體系。并依據(jù)信息技術(shù)手段將企業(yè)標準化體系數(shù)字化映射到企業(yè)內(nèi)部各種類的數(shù)據(jù)、信息和業(yè)務流程中。
4.4.3 信息網(wǎng)絡安全防護體系
主要是從硬件和軟件兩個角度分析。一方面是配置信息網(wǎng)絡安全設備,使用相關(guān)信息安全防范技術(shù)確保數(shù)據(jù)流、信息流傳輸?shù)陌踩ι婷苊舾行畔⑿枰撁艏用?,同時也要加強數(shù)據(jù)輸出服務的安全防護。
另一方面對信息安全的合規(guī)和審計要求,依法落實《中華人民共和國網(wǎng)絡安全法》第8條、第11條、第12條、第21條、第34條、第49條和《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》等其他相關(guān)信息安全法律法規(guī)要求,并根據(jù)企業(yè)自身實際依法制定相關(guān)信息安全規(guī)定或管理制度確保企業(yè)整個業(yè)務生命周期上數(shù)據(jù)源和過程中數(shù)據(jù)、信息、知識和“智慧”的應用安全。
4.4.4 四個方面要求
1)業(yè)務量化。按照既定企業(yè)標準化的管理、業(yè)務工作、操作流程及規(guī)程要求,將企業(yè)內(nèi)部、外部(上下游產(chǎn)業(yè)鏈)的工作任務量化和數(shù)據(jù)化。在業(yè)務量化的基礎(chǔ)之上形成大數(shù)據(jù),有了這些大數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、歸納、整合,智慧企業(yè)建設才能有了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)作為支撐。這主要是通過“云大物移智”等技術(shù),實時獲取、傳輸、處理各類數(shù)據(jù)、信息、知識以及“智慧”,實現(xiàn)企業(yè)對所有業(yè)務的所有環(huán)節(jié)的所有要素動態(tài)感知。
2)集成集中。按照企業(yè)內(nèi)部、外部(上下游產(chǎn)業(yè)鏈及WWW數(shù)據(jù))數(shù)據(jù)要互聯(lián)、互通的要求,以統(tǒng)一的信息編碼規(guī)則設計數(shù)據(jù)(公用域和私用域)的字段和分析維度,實現(xiàn)在企業(yè)內(nèi)部信息的唯一性、同一性,并確保重要信息在跨業(yè)務、跨平臺、跨單位業(yè)務系統(tǒng)中一致性。對企業(yè)各業(yè)務流程雜亂無章的運營數(shù)據(jù)進行整體規(guī)劃、治理、集中,實現(xiàn)企業(yè)全方位數(shù)據(jù)的大集成大集中,形成業(yè)務數(shù)據(jù)庫和知識倉庫,便于知識的檢索、挖掘、共享以及知識轉(zhuǎn)化。
3)統(tǒng)一平臺
在數(shù)據(jù)集成集中后,通過整體規(guī)劃、系統(tǒng)整合、消除業(yè)務系統(tǒng)分類建設、條塊分割布局,應用人工智能、認知計算、決策支持技術(shù)等構(gòu)建企業(yè)統(tǒng)一智慧大腦平臺即企業(yè)認知云平臺由各個智慧業(yè)務模塊(決策腦)組成。
4)智慧協(xié)同
在相關(guān)數(shù)據(jù)、平臺及應用的支撐下,實現(xiàn)了人與人、人與物、物與物之間數(shù)據(jù)交流,借助企業(yè)統(tǒng)一智慧大腦平臺,實現(xiàn)各智慧業(yè)務模塊(決策腦)之間的互通和協(xié)同。
本文在分析以往智慧企業(yè)相關(guān)理論研究基礎(chǔ)之上,依據(jù)智慧企業(yè)的實現(xiàn)目標,以數(shù)據(jù)、信息、知識、智慧的4個維度,從系統(tǒng)理論和信息技術(shù)角度反向推理并闡述了智慧企業(yè)管理模型并給出智慧企業(yè)的知識倉庫的體系結(jié)構(gòu)、智慧企業(yè)“智慧”的迭代優(yōu)化進程、智慧業(yè)務的體系結(jié)構(gòu)、智慧企業(yè)整體技術(shù)邏輯框架結(jié)構(gòu),這對智慧企業(yè)關(guān)鍵理論的研究與智慧企業(yè)建設起到一定啟發(fā)和借鑒作用,但智慧企業(yè)建設的評價以及成熟度度量缺乏一個完整的標準這一問題值得關(guān)注和深入研究。