所以我们聊完了数据驱动和决策导向 , 我们再来看一看另外两个维度 , 那就是寻找最优和快速前瞻 , 我们会经常看到这样四个维度的问题 , 第一个问题叫看不清 , 市场需求是在波动 , 我们永远没有办法去管理或者说控制这样一个不确定性 , 到底应该怎么样发生?我们甚至也没有很好的方法 , 去精准的预测这件事情会在什么时间、以什么样的事情发生?第二个难点是什么 , 叫做靠人工 , 我们去服务了非常多的企业 , 你会发现他去做很多这些决策问题 , 日常运营决策问题 , 就是我怎么样用最少的车去按时完成所有的配送?怎么样在每条产线 , 每个时间、每个东西应该生产多少?去安排这样子的计划使得我的产能利用率最高、使得库存成本最低等等这些问题的时候 , 我们靠的是老师傅的经验 。 我们不是说这样子的方式方法它是错误的 , 或者它是完全不好的 , 并不是这样 , 它已经能够支撑这个企业成为龙头企业 , 它一定是有它的核心的价值和道理 。 但是这样子的靠人工 , 距离那个所谓的最优决策是不是还有差距?这个事情是值得我们关注的 , 我们的目的不是为了替代老师傅 , 我们的目的是为了让老师傅的经验变得向那个最优决策无限的靠近 。 那第三件事情就是效果差 , 当你能够像那个最优决策靠近的时候 , 你的效果就会越来越好 , 这些效果一定是反映在企业日常运营过程当中的核心KPI当中 。 我们这几年服务下来 , 最早的时候 , 还会有客户去问我们说 , 你们和一个咨询公司有什么区别?但是做了一两年之后 , 他会发现我们和战略咨询公司完全不同 , 因为这个你在运营层面上去支撑企业的调度决策问题的时候 , 他一定是能够通过量化分析的指标来告诉你 , 我在库存成本上节约了多少钱 , 我在订单满足率上提高了多少个百分点 , 我的产能利用率提升了多少 , 我的产能浪费降低了多少 , 甚至我的碳排放指标能够合理利用了多少 , 节省了多少 。 这些是我们需要通过更好的效果、更优的决策来做判断 。 最后就是难应变 , 简单说我们的企业主 , 我们设想每一个人 , 都是企业的核心决策者的时候 , 你看不清、靠人工、效果差、难应变 , 是你想要去实现 , 从数据驱动到决策导向链条打通当中的拦路虎 。 所以我们说工业互联网 , 其实需要一个大脑 , 我们讲工业互联网概念不是一个新概念 , 工业互联网也在国家的倡导下 , 已经做了很多的基础设施建设 。 我在这里列了四个要素 , 国家给我们提出的要求 , 对于工业企业、制造业企业能够在未来十年 , 甚至更长的时间 , 能够引领一个新的潮流和时代 , 你必须要有能力去做这四件事 , 智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸 。 这四个事情仔细解读 , 你会发现它能够完美的映射到 , 我们刚才去聊的靠人工、效果差、看不清、难应变这些核心的问题上去 。 就是我们需要通过一种在工业互联网 , 这样一个基础设施架构下 , 我们能够解决这些问题的核心机制 , 所以基于我们之前的服务经验 , 我们去做了整个工业互联网里面的、平台应用层里面的决策大脑这件事情 。 工业互联网是一个庞大的概念 , 这里面有硬件层面的基础设施 , 这里面有网络层面的互联互通 , 这里面有安全层面的大量建设 , 同时还有平台应用层面的核心能力 。 那我们是在这个平台应用层 , 去帮助企业做资源调度 , 这个资源调度其实是可以从多个维度来展现的 。 它从面向设备层面的监控维修管理 , 到面向生产层面的协同计划 , 物料分配、生产计划等等这些看上去细枝末节 , 但实际上能够创造真金白银效益的决策问题;再到面向运营端的协同 , 产销协同、多工厂协同、交付协同、物流协同等等;最后再到面向产业链 , 当你真的变成一个工业级的互联网的时候 , 你的信息互通所带来的不仅仅是信息互通 , 它是基于信息互通层面上的资源调度的智能化和优化 , 而这些优化对应到你的企业内部和企业引领的产业链里面 , 一定是真金白银的 , 而且是巨额的真金白银的效益提升和成本节约的 。 这是我们这几年在做企业服务 , 慢慢成为中国领先的智能决策公司过程当中 , 我们迈过的槛、趟过的路、沉淀出的一些经验 。 通过一系列的服务方式和能力 , 能够帮助企业或者产业链 , 能够建立起刚才的这样一个工业互联网决策大脑的能力 。
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