AI:小朋友才做选择题,我们全都要

2020-09-15 11:03:21 admin 12

无论身处哪个岗位,每次面临选择时总令人头秃。

为什么要这样做?为什么不这样做?…… 

面对决策,我们之所以这么头痛,是因为每次选择,都会决定后续事情发展的不同走向。


01 决策的五要素

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现代管理学之父,彼得·德鲁克在《卓有成效的管理者》中指出,决策有五个要素:

要素一:了解问题的性质

决策前需要分清楚问题的性质:这是一个经常发生的问题,还是偶然发生的特殊事件。

要素二:考虑边界条件

换言之,决策最低限度应达成什么目的?应该满足什么条件?这些边界条件需要明确。

要素三:研究正确的方案是什么

先考虑正确方案和满足条件,再考虑妥协、适应及让步事项。

要素四:化决策为行动

决策方案要同时兼顾执行措施,让决策变成可以被贯彻的行动。

要素五:重视反馈

建立一项信息反馈制度,以便对决策所预期的成果做印证。


02 人工智能

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管理者每天需要处理很多事情,这个问题是经常发生还是偶然发生,以往都是凭印象来判断的。现在有了人工智能的加入,事情就变得不一样了。

情况一:

通过物联网,系统更可以感知设备,可以统计问题发生的次数,根据不同的起因反向分析不同成因出现的概率。决策变得有数可依,有据可循。 

比如,采购人员需要为设备备件进货,以往采购人员一般是按往年订购的数量采购。现在,输入历年设备故障的数据,AI系统便可以自动调整这些零件的采购数量。值得一提的是,如果该设备被淘汰不用,系统也会自动减少相关的备件数量,有效减轻了备件的采购和库存压力。

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△寰球设备健康管理系统

情况二:

人工智能和大数据是数据感知和数据分析的好帮手,它们之所以深受各界喜爱,还因为它们能够进行机器学习和深度学习。

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举个例子,苹果手机的Siri还有Google搜索等就是AI通过对日常使用数据进行机器学习而更“懂你”。而自动驾驶技术则是AI通过对视频、图像进行深度学习而实现判断加速、转向还是停车。

同样地,将它们应用到决策系统当中,通过数据的积累更新(结果反馈),系统能够持续地进行优化迭代,从而给出更优的解决方案。简单的说,你提供的数据越多(用得越久),它学到越多就越聪明。


03 寰球专家智库

寰球专家智库智能决策系统的核心是将人的知识(经验、技术等)转化为数字化的知识(数据),把以人为核心转变为以数据为核心。

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以制造业运维应用为例,运维的很多知识都是专业技术人员经过发现并积累在他们的头脑中的。寰球专家智库系统将技术人员和专家的技术知识和经验都转化为数据存储。当发生类似情况,系统通过智能感知手段,自主识别故障部位和故障类型,并迅速为运维人员搜索到最优解决方案。

由此,运维人员和检修人员可以实现全面融合,实现运检一体化和检修专业化,运维流程更加高效。

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寰球专家智库模块

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