（1）智慧檢修基本概念 [1] [4]智慧檢修是以“同步監控、動態分析、智能診斷、自主決策”為目標，聚焦設備狀態參數大數據挖掘，實時評價設備健康狀態、預警預判設備運行風險，智能決策設備檢修方案，自我配置“人、機、料、法、環”等生產要素，實現檢修管理手段由計劃性檢修、事后檢修向精細檢修、預測檢修演進。（2）智慧檢修主要特征 [1] [4]更加注重數據驅動。智慧檢修充分利用大數據挖掘技術，用設備健康指標量來分析診斷設備潛在的故障，打破傳統靠經驗計劃檢修模式，實現精細檢修和預測檢修。在形神兼備原則下，企業以智慧管理為總綱、以職能管理為手段來開展管理活動。硚口區耐用企業智慧管理平臺開發質量

規約標準化。為了避免因規約不統一、不標準而造成不同廠家傳感器數據的功能模塊無法互聯、數據格式有所不同，要求當前各種系統的通信規約、數據格式、模型架構和接口規范，并在未制訂統一標準而廠家技術壁壘問題嚴重的領域，主動制訂一批成熟、兼容、通用的規約和標準，用以對通信規約、數據格式、模型架構和接口規范等項進行限制，確保不同廠家提供的同類系統以及各系統之間能夠有效互聯，確保未來新建功能模塊能有效接入系統中。漢南區本地企業智慧管理平臺開發質量智慧電廠通過數據驅動、智能協同、智能決策，更加注重運營管理與效益、生存與發展等根本性問題。

自主決策，即決策管理智能化。通過在企業建立數據驅動的“單元腦”“專業腦”和“決策腦”等，形成多腦協同和系統聯動，使企業整體具有人工智能特點，實現企業決策管理***智能。自我演進，即糾偏升級自主化。通過各類歷史數據和決策模型的不斷累積，使企業具備自主學習功能，實現自我評估、自我糾偏、自我提升、自我**。 [1-2] [5-6]以數據驅動為導向，智慧企業管理模型可分為兩階段模型，采用“物聯網+大數據+人工智能”的傳接紐帶，將先進信息技術、工業技術和管理技術深度融合，穩步構建新型智慧企業管理體系。 [1-2]

哪種決策方案能實現更高價值，哪種方案能更快地實現企業組織的**終目標等問題都需要企業進行系統思考與權衡，在思考與評價的過程中會形成新的智慧，然后反饋并指導企業決策，這就是運用智慧資源實施科學決策的過程。價值判斷力是智慧管理與知識管理的區別之一。知識管理*告訴決策者應該如何做，而智慧管理告訴決策者為何要這么做，即決策能產生的價值。(4)要素配置力。在知識管理中，要求有效管理和利用知識資源，但忽視發揮知識資源的能動性。動態分析，即開發基于數據倉庫模式的智能應用工具，對數據之間的關聯和隱含信息進行深度挖掘。

智慧化運行與管理模型 [13]理論創新：大渡河公司***提出并實踐了物理企業與數字企業融合的智慧化運行與管理的模型。不同于德國工業 4.0 面向生產線及設備的數宇孿生，大渡河提出的是對整個企業管理形態的數字孿生，即在保留物理層級組織架構基礎上，以**業務的數宇化改造和職能部門的專業整合為主，逐步變革管理體系要素，構建層級管理+數據驅動 “雙軌制”的運行機制，逐步提升數據驅動管理模式對原有管理體系的支撐。特征：“人”在企業智慧化運行與管理中始終處于**位置，在物理企業與數字企業之間構建了一種以人機協同為***特征的三階循環系統，讓企業整體呈現層級管理與數據驅動管理相結合的狀態，從而實現以自動預判、自主決策、自我演進為目標形態的流域智慧化運行與管理。自我演進，即糾偏升級自主化。硚口區多媒體企業智慧管理平臺開發設計

智慧工程建設按照業務量化、集成集中、統一平臺、智能協同的關鍵路徑實施。硚口區耐用企業智慧管理平臺開發質量

。相對于企業家特殊才能和高級技能人員經驗而言，組織慣例與本能是一種低端智慧，但也是一種基礎智慧，能從根本上影響決策的方向和執行力。遵循企業組織的慣例和本能決策，往往能得到*****的支持和實現**保險的目標，而違背組織慣例與本能的決策即便科學也會岡執行阻力而達不到預期效果。組織慣例與本能決定『企業發展路徑的連續性，讓企業總是在一個相對平穩的通道中有序發展。(4)產業鏈適應性資源。企業組織除了慣例與本能以外，還有一種類生命體的更高級的智慧，即產業鏈適應性資源。就像生命體存在一個群居與社會網絡一樣，企業要生存與發展，必須適應產業鏈模式，并在產業鏈中定位，接受產業運行規則和市場運行規律。硚口區耐用企業智慧管理平臺開發質量

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