突發(fā)危機來臨,企業(yè)如何安然度過?

突發(fā)危機來臨,企業(yè)如何安然度過?

2020年的春節(jié),新冠肺炎疫情的發(fā)生,給中國經(jīng)濟帶來很大沖擊。需求和生產(chǎn)驟降,投資、消費、出口均受明顯沖擊。2020年的此時此刻,中國企業(yè)面臨著多重危機的疊加,經(jīng)濟下行壓力、產(chǎn)能過剩、需求短缺、出口不足、疫情引起停產(chǎn)停工。

但是,疫情給予中國企業(yè)的不只是應對和挑戰(zhàn),還帶來了發(fā)展機遇和方向。隨著數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在病毒檢測和藥物研發(fā)提速、智能導醫(yī)和接診、網(wǎng)格化疫情排查、智能測溫、在線辦公等場景下的應用,越來越多的人看到了數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的價值。

應對危機,從企業(yè)的角度來看,企業(yè)家往往希望能夠解決如下問題:在危機到來前,提前預知;危機出現(xiàn)后,快速評估疫情對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)境、政策環(huán)境、交通環(huán)境等方面造成的影響;快速制定完備的應急生產(chǎn)預案,及時評價應急預案是否有效。這些,借助數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù),都可以有效實現(xiàn)。

本文從企業(yè)的視角,系統(tǒng)性探討數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在企業(yè)防疫應急管理中的應用。也希望這些理念和技術(shù)可以提升企業(yè)未來在面對危機時的應對能力,未雨綢繆。

建立基于數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的企業(yè)防疫應急管理系統(tǒng)

在企業(yè)基本業(yè)務流程的基礎(chǔ)上,應用數(shù)據(jù)分析和人工智能等先進技術(shù),幫助企業(yè)及時感知疫情發(fā)展狀況、研判發(fā)展趨勢、快速制定應急管理方案、儲備應急管理經(jīng)驗以輔助后續(xù)可能發(fā)生的應急管理需求。

企業(yè)防疫應急管理系統(tǒng)主要由四個子系統(tǒng)組成:實現(xiàn)預警的疫情監(jiān)控、預警與趨勢研判子系統(tǒng),增強應對的疫情對企業(yè)影響研判子系統(tǒng)、企業(yè)應急預案制定與決策支持子系統(tǒng)、疫后損失評估與預案調(diào)整分析子系統(tǒng)。后三個系統(tǒng)可以在企業(yè)進行數(shù)字孿生、數(shù)字化建設(shè)時提前考慮進去,也就是企業(yè)運營操作的仿真和數(shù)字化建模。有了這個數(shù)字模型之后,通過企業(yè)的運營效益、成本、感染風險等指標在外部環(huán)境變化下的靈敏度分析,模擬得到不同外部環(huán)境下(疫情、戰(zhàn)爭、自然災害等)企業(yè)的生產(chǎn)運營狀況、最優(yōu)應對策略和災害預期影響等,可以有效增強企業(yè)的抗風險能力。大企業(yè)可以定制化開發(fā),中小企業(yè)可以通過改造流程、購買標準化的服務獲得。

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圖1 基于數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的企業(yè)防疫應急管理系統(tǒng)

1、疫情監(jiān)控、預警與趨勢研判子系統(tǒng)

它最大的作用就是對企業(yè)進行預警提示,提醒企業(yè)及早發(fā)現(xiàn)危機、提早準備。比如這次疫情發(fā)生時,武漢有一些車企提前聯(lián)系供應商送達了一批零部件,做了事前儲備。

通過每天分析大量的報紙、廣播、電視新聞和門戶網(wǎng)站新聞的關(guān)鍵詞與流行疾病、動物疾病、公共衛(wèi)生等語義的關(guān)聯(lián)度,挖掘流行病起源信息;通過分析鐵路、公路、航空動態(tài)和人口遷徙數(shù)據(jù),跟蹤受感染人口的流向,預測流行病的空間流動趨勢;通過天氣、環(huán)境和流行病特征分析,挖掘流行病爆發(fā)因素,從而得到實時流行病預警與流行病風險評估。

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圖2. 疫情監(jiān)控、預警與趨勢研判子系統(tǒng)

2. 疫情對企業(yè)影響研判子系統(tǒng)

疫情對企業(yè)影響研判子系統(tǒng)主要分為兩部分:對企業(yè)供應鏈外部環(huán)境的影響和對企業(yè)供應鏈內(nèi)部成員的影響。

對企業(yè)供應鏈外部環(huán)境的影響主要是對市場環(huán)境的影響,包括原材料市場、產(chǎn)品市場和能源市場的價格和供需數(shù)量;對交通環(huán)境的影響;對政策環(huán)境的影響。

對企業(yè)供應鏈內(nèi)部成員的影響主要是對供應商供應能力的影響(例如原材料短缺、備品備件短缺等);對物流服務的影響(例如交通管制引起的物流不暢、延遲復工引起的物流資源不足等);對人員到崗的影響(例如延遲復工、強制隔離引起的用工人員短缺等)。

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圖3. 疫情對企業(yè)影響研判子系統(tǒng)

3. 企業(yè)應急預案制定與決策支持子系統(tǒng)

這個系統(tǒng)的主要功能是應用智能博弈與決策仿真技術(shù),仿真模擬企業(yè)在預估的疫情環(huán)境下的生產(chǎn)過程,并評估這一過程中的企業(yè)流行病感染風險、企業(yè)運營效益和風險等。通過迭代優(yōu)化、調(diào)整以獲得風險最小、效益損失最低的應急生產(chǎn)方案。

其中企業(yè)生產(chǎn)過程模擬主要有智能供應商選擇與供料計劃、智能供料物流計劃、智能排產(chǎn)計劃、智能分銷物流計劃、智能銷售合同履約安排五部分組成。

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圖4. 企業(yè)應急預案制定與決策支持子系統(tǒng)

4. 疫后損失評估與預案調(diào)整分析子系統(tǒng)

在流行病疫情結(jié)束之后,企業(yè)需要對前述執(zhí)行的應急方案進行系統(tǒng)的評估,基于疫情全周期的交通、市場、政策環(huán)境數(shù)據(jù)和供應、物流、人員數(shù)據(jù),從企業(yè)流行病感染風險、企業(yè)運營效益和風險三個維度,對企業(yè)應急生產(chǎn)方案進行評估。此外,通過系統(tǒng)模擬和迭代優(yōu)化,將應急生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)存入企業(yè)應急方案數(shù)據(jù)庫,作為再發(fā)生疫情時企業(yè)應急響應的參考依據(jù)。

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圖5. 疫后損失評估與預案調(diào)整分析子系統(tǒng)

上述提出的基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的企業(yè)防疫應急管理系統(tǒng)應是企業(yè)工業(yè)大腦系統(tǒng)的一部分,可根據(jù)各企業(yè)運營實際,逐步部署落實。想要實現(xiàn)這些系統(tǒng)落地,需要一些關(guān)鍵的支撐技術(shù)與管理理念:

統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中臺:數(shù)據(jù)的自動化,全要素、全鏈路的數(shù)據(jù)協(xié)同是上述子系統(tǒng)發(fā)揮作用的前提條件。需要一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)中臺,對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的“打通、匯聚、共享”,以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量與一致性。同時,通過數(shù)據(jù)中臺建立包括訂單、原料、設(shè)備、生產(chǎn)、產(chǎn)品、客戶在內(nèi)的全域數(shù)據(jù)模型,并根據(jù)不同業(yè)務邏輯對數(shù)據(jù)模型進行關(guān)聯(lián)與分析,最終轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務,快速支撐前段業(yè)務的可視化決策與智能應用的開發(fā)。低代碼開發(fā)平臺:傳統(tǒng)工業(yè)智能應用的開發(fā)門檻很高,因為整個開發(fā)過程會涉及到多個算法模型、行業(yè)機理模型、知識圖譜。因此,企業(yè)要學會用好已有的第三方低代碼工業(yè)智能平臺/工具,借助已搭建好的智能引擎,快速生成面向不同業(yè)務場景的智能應用。例如阿里的工業(yè)大腦平臺開放的算法工廠,可提供多個智能排班/排產(chǎn)算法引擎(業(yè)務預測、最優(yōu)分配、精細化排班……), 即便是不懂代碼的工程師,通過托拉拽的方式,也能快速組合成滿足自身業(yè)務需求的工業(yè)APP應用。復雜系統(tǒng)(System of System): 所有子系統(tǒng)都可以獨立運營、獨立管理、分布在各個地方、且可以獨立“進化”。但系統(tǒng)間需要通過一個統(tǒng)一的云平臺相連接,協(xié)調(diào)合作,形成一個復雜系統(tǒng),幫助企業(yè)站在全局視角進行決策優(yōu)化,降低供應鏈端到端的整體風險??梢暬瘺Q策:利用以釘釘為代表的移動協(xié)同平臺,能夠在不改造現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)的情況下,低成本快速查詢業(yè)務的關(guān)鍵數(shù)據(jù),支撐包括生產(chǎn)、運維、倉儲、物流在內(nèi)的企業(yè)一線業(yè)務的在線、實時決策,提升現(xiàn)場工作的效率。數(shù)據(jù)運營組織:搭建一個獨立的、具有跨學科、跨業(yè)務能力的數(shù)據(jù)運營組織,具備數(shù)據(jù)持續(xù)運營、數(shù)據(jù)價值挖掘與創(chuàng)造的能力。運營組織需負責制定數(shù)據(jù)策略、流程、標準、規(guī)范以及績效考核體系,來保障數(shù)據(jù)的一致性、可信性、準確性、安全性以及業(yè)務響應的敏捷性,包括全域數(shù)據(jù)模型的標準和質(zhì)量管理、控制與調(diào)度數(shù)據(jù)的制造過程。

新冠肺炎疫情的發(fā)生加速了新經(jīng)濟模式發(fā)展,企業(yè)、機構(gòu)接納大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)將不再是選擇題,而是必答題。未來,將數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)不斷應用到企業(yè)的日常生產(chǎn)實踐之中,利用新技術(shù)不斷推動商業(yè)創(chuàng)新、驅(qū)動業(yè)務能力持續(xù)優(yōu)化,實現(xiàn)企業(yè)的全面數(shù)智化和新一輪可持續(xù)增長。

作者:

趙 磊 上海交通大學船舶海洋與建筑工程學院博士后

朱道立 上海交通大學安泰經(jīng)濟管理學院教授, 中美物流研究院原院長,阿里研究院學術(shù)委員會委員

王岳 阿里云研究中心高級戰(zhàn)略專家

李雙宏 阿里云研究中心高級運營專家

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2020-03-08
突發(fā)危機來臨,企業(yè)如何安然度過?
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