【数字化】智慧企业架构框架：为企业数字化转型“奠基”
核心观点
本文构建智慧情景模型，它是构建智慧企业架构框架的思想和灵魂，回答Why的问题；其次讨论了智慧企业架构框架，即SEAF v1.0的主要组件，回答What的问题；最后是智慧企业架构规划指导，即如何基于SEAF v1.0规划智慧企业架构，回答How的问题。文章提出，企业要完成数字化转型，首先是管理层的观念、理念转变，并要具备数字化领导力，积极主动推动数字化转型，做数字化转型的领导者和先锋。其次，是借鉴最佳实践进行数字化转型的三个层面的顶层规划和设计，制定好实施蓝图。其三，做好向数字化转型的各方面准备，包括组织、能力、资金等，做好变革前夕的研究和验证，高度统一和认识到数字化转型的挑战，准备长期投入和坚定信念。
Zachman 于1984年提出企业架构框架（Enterprise Architecture Framework，EAF）至今已经33年，现已升级到EA框架v3.0，一直没有改变5W1H的框架。
作为原子级框架，EAF聚焦组织的功能、流程、管理和规则等的信息化，满足了业务流程和管理信息化的要求，诞生了支撑主干业务流程的ERP、PLM、CRM、EAM、MES、BI、PM、办公平台和架构工具ARIS等软件包，以及企业架构规划的方法论。
数字化企业的演进经历三个主要阶段：上世纪七八十年代是复杂计算时代，以主机为主解决的是复杂计算问题；九十年代是信息化时代，解决业务管理的信息处理和决策问题；本世纪初是互联网时代，解决了人与人的交流、沟通和电子商务等跨地域的问题。
在进入21世纪的10年代，德国、美国、中国等国家相继提出工业4.0，工业互联网和制造2025等国家战略，宣告即将进入智慧时代，其初级阶段是最近几年的数字化时代和共享时代，将解决行为数字化问题，智能决策等问题，未来将进入高阶阶段，即智慧时代。
这种演进需要我们重构企业架构，为此，我们提出智慧企业架构框架SEAF v1.0，本文将阐述三个方面的内容：
首先是构建智慧情景模型，它是构建智慧企业架构框架的思想和灵魂，回答Why的问题；
其次是智慧企业架构框架，即SEAF v1.0的主要组件，回答What的问题；
最后是智慧企业架构规划指导，即如何基于SEAF v1.0规划智慧企业架构，回答How的问题。
构建智慧情景模型
在数字化和共享经济时代，政府和企业基于战略诉求聚焦云计算、物联网和大数据，全面向数字化转型，要从关注功能向聚焦人、事、物等行为转变，就必须对人、事、物等行为数字化进行重新建模和架构。我们需要回答3个问题？
1) 企业数字化如何向人的行为转变？
2) 企业数字化如何向物的行为转变？
3) 企业数字化如何向事的行为转变？
为了回答这三个转变，构建了智慧情景模型(Smart Contextual Model 简称SCM)，又称上下文关联模型，如图1所示。
该模型的核心是通过数字底盘和全连接等两大关键技术支撑人、事、物的三个数字化，其内涵如下：
1. 三个数字化
（1）人的数字化
a、 在信息化时代，主要关注人对事务（业务流）和物（使用）的操作结果。
b、 在数字化时代，人有多面性，其行为也有多空间性：包括企业空间行为，虚拟空间行为，公共空间行为，私密空间行为。因此，需要聚焦个体在不同空间的体验和行为，人的数字化就是向人的行为数字化转变。
c、 人作为企业/组织的成员，其行为与企业/组织的治理、使命、文化和能力相一致。尤其是管理者要具备数字化领导力，即领导要数字化，从思想、观念、行为、技能等要做好准备，完成数字化领导力转型。IDC研究提出33%领导层要有技术领导经验。数字化聚焦人在不同空间的行为和结果，建立时间、空间、事务、实物等关系，进而对行为进行分析，来改进业务流、产品和业务/应用系统，为企业/组织提高效率和创造价值。
（2）物的数字化
a、 在信息化时代，我们主要关注对物的管理能力，关注物的外在特征，几乎不关注物的内在运行行为和对外界的感知。
b、 在数字化/智慧时代，工业4.0提出了CPS，要求物（包括动物、植物、设备、工具、生产装备、物流装备）对外界全面感知，对内运行行为全面数字化，对物的知化和智慧化要求对物的内在行为和外界感知进行重新全面建模。
c、 同时建立物与人、业务等行为的关联关系，以及与时间和空间的关联关系，实现万物互联和集成，实现协同，进而进行大数据分析，发现万物的行为关联关系，改进政治、经济、社会、教育和医疗卫生。
（3）事的数字化
a、 信息化时代，主要实现了业务功能的数据化和信息化，关注业务过程创造价值的业务结果。
b、 践行以客户为中心，需要对业务流程进行重构，将流程与组织结构解耦，从以部门为核心的流程要向基于角色的流程转变，既要关注端到端创造的价值，也要关注创造价值的端到端过程，即发生的时间、地点、物、人等的关系。
2. 两大关键技术
基于服务化对业务流程进行重新编排，从功能化、标准化、服务化、向自动化和智能化迈进，进而对业务流的结果和行为进行分析，实现端到端数据共享和打破数据壁垒，改进业务创造价值的过程，提升端到端的效率和客户满意度，推动商业模式和业务创新，实现运营模式转型。
（1）关键技术1——数据底盘
企业/组织必须做好数据底盘，包括数据治理、大数据治理、数据架构（包括数据资产、数据模型、数据标准、数据分布）、数据质量、数据获取/采集和数据价值分析和应用等，只有这样，数字化才能驱动商业模式创新、管理创新、业务创新、产品创新和技术创新，进而推动企业转型。
数据作为人、事、物等产生的结果，其升华过程是数字、数据、信息、知识、智慧。这些企业数据又分成两类，即结构化数据和非结构数据，而非结构化数据又分为重复型和非重复型。移动互联和物联网环境将产生海量的数据，在事务和决策中如何应用数据，就需要对其进行数据建模、行为建模，通过构建架构和关系，构建以数据为中心的平台，进行智能分析，挖掘价值。
在数字化不同阶段，模型分三类：
其一，以实体和关系为中心构建实体关系模型，满足OLTP实现业务逻辑要求。当然数字化时代，在关注实体的同时，也必要将行为纳入。
其二，以事实为中心构建维度模型，满足业务智能分析要求，但要能深度钻取到发生的行为。
其三，基于大数据的4V特征，以行为为中心构建行为关联模型，满足大数据产生和价值挖掘需求，将数据、事实、维度、行为进行统一建模。
（2）关键技术2——全连接技术
实现数字化的技术分三大类，包括智能装备、ICT硬件和软件。
智能装备包括传感、CPS、IoT等，要求对装备智能化，实现互联；
ICT硬件包括三大类，即智能终端、连接和传输技术、云计算和存储技术。
软件分6层，包括嵌入层、边缘计算层、业务服务层、分析服务层、平台服务层、资源层等。
ICT硬件白盒化和硬软件化是趋势，软件将定义一切SDX，软件是数字化时代的核心，包括采集、获取、传输、处理、分发、计算、存储、分析、学习等算法软件，必须解决基于数据的快速、及时、准确、自动、智能、海量等核心问题。
连接技术将人、事、物等互联，催生的互联网，移动互联，物联网，人联网等最终实现智能互联网。
二、智慧企业架构框架
SCM模型勾勒出了全面数字化的情景模型。显然，信息化阶段的企业架构框架分5W1H等6个域（包括应用、数据、技术、时间、人、组织动机）不能完整表达SCM所覆盖的情景，因此需要基于SCM重构EA框架。
在企业全面数字化情景下，需要聚焦新的业务模式、人的行为、物的行为、时间、空间和互联互通。因此，在原EA框架下，增加业务流程、物、集成等三个域，并丰富数据、应用、时间、人、动机等领域，并提出由9个域组成的满足全连接和数字化的扩展型EA(7W2H)框架，命名为智慧企业架构框架（简称SEAF，Smart EA Framework），如图2所示。
架构层上分4层，上下文关联模型、概念模型、逻辑模型、物理模型，每个域的架构层次组件在不能层次用不同模型来表示，对9个域的架构分别概括性阐述如下：
1. 业务流程域
业务流程是业务战略的承载体，是业务能力的端到端呈现，是业务模式的业务设计，是业务管控的运作机制，是创造价值的过程，当然，也是信息化/数字化的核心对象。因此，流程必须以客户为中心、基于角色、聚焦业务价值、架构化，聚焦流程的组织和业务行为。
以客户为中心为核心理念：就是要树立以服务为核心的服务型流程文化，需要改变以部门或职能为中心的落后的业务流程设计思想。建立去职能化，以服务和角色为中心的流程设计理念，聚焦有效性和效率，即聚焦创造价值，而不是聚焦职能划分和权利。
分层分级的结构化思路：建立企业完整的业务流程架构和端到端集成的主干流程，基于流程架构建立流程责任机制。坚持主干简洁和稳定，末端灵活和标准兼顾的业务流程架构思路，按照价值创造过程拉通主干流程，实现端到端或客户到客户的集成，并基于业务场景重构业务流程视图，实现业务流程的灵活编排，满足业务变化和灵活性要求，提升端到端流程的效率。
业务行为融于业务流程：业务发生的质量、内控、授权、行权、监控、时间、地点、服务等行为要融于流程，基于业务管控要求，承载授权体系，业务流程要支撑组织/人的行为的可追溯性和可视性。
2. 业务应用域
业务应用首先来自与业务流程架构，是业务流程/业务能力的功能化，是业务的IT实现。将业务流程的能力/活动抽象成最小应用功能，再基于端到端业务、业务边界、数据关联性、安全性等要素，将应用功能抽象成应用功能组，再规划成业务应用平台，并建立应用集成关系，以及基于应用的数据流视图。
3. 数据域
在信息化阶段，基于业务流程输入输出的业务项（BusinessItem）构建数据模型，聚焦主数据、业务交易数据、业务规则、参考数据等结构化数据和之间的关系，以及基于经营指标、管理指标、业务流程绩效指标等管理决策数据构建的维度模型。
在数字化或智能化阶段，以对象及其行为为中心，需要基于业务行为、人的行为、物的行为构建行为模型，聚焦非结构数据（重复型和非重复型）和结构化数据建立人、事和物之间的关联关系，建立基于场景和行为的趋势分析、相关分析、关联分析、故障、质量、客户流失、用户忠诚度、用户习惯、病情监控、情绪分析、索赔、欺诈、违规、位置服务、生物识别等大数据分析模型。
4. 集成域
除了流程、应用、数据和服务等相互集成外，数字化转型还需基于业务链、产业链、智能制造等垂直集成、水平集成和端到端集成，实现数据共享。以及以人、事和物为中心的数据聚集的业务模型和数据模型集成。
5. 技术域
通信和信息技术的共享性、通用性、连接性、体验性、平台性以及规模性等特征，要求规划和制定企业级的技术框架ETF，包括策略、技术架构、技术标准、技术规范、API、参考模型等，并基于技术框架构建企业级的网络平台、云计算/存储平台、IoT平台、数据平台、异构集成平台、统一接入平台、应用平台、门户平台等共享技术平台，同时要基于云管端和数据构建安全平台，通过平台化技术战略支撑业务一体化战略和快速响应全球化的灵活性策略。
6. 时间域
时间是信息化和数字化的特殊数据，随着业务管理的精细度不同，IT应用在不同阶段关注和管理的时间也不同，对后续的分析和应用方式影响很大。
在信息化阶段，业务流程设计只重视关键业务事件发生的时间点，管理应用系统也只管理了业务流上一些关键时间，比如创建、修改、签单、交付、下单、可获得、发货、退货、开票、审批、产品发布、产品退市等，一般应用于监控和经营、效率指标的统计和分析。
在数字化阶段，需要进行大数据分析，挖掘数据的时间和趋势价值，以前管理的时间点远远不能满足精细化管理和分析要求。需要关注人在不同空间（企业、虚拟、公共）的行为和关联行为，比如企业空间的体验、停留、兴趣、位置；虚拟空间的体验、停留、兴趣、位置、言行等；社会空间的位置、活动、位移轨迹等行为。对物体（生物、设备、装备、终端）的内部运行状态，需要基于时间抽样，比如发动机各部件的状态、温度等，比如人的心率、血压等，以及物体对外界的感知，包括温度、空气、位置、环境等需要基于时间抽样。
基于人、事和物体发生的行为和时间建模，对行为数据进行采集，而基于时间系列的分析建模，对行为趋势进行分析，对行为发生的后果进行预防和预警，从而实现人的先见之明，创新商业模式，提供更加精细化的服务。
7. 物（物体）域
在数字化时代，对物体提出了更高的要求，在研发阶段就要对其进行内外行为建模，即对物体的智化设计包括内部感知、外部感知、连接性、自调节、自学习、自愈性、类人性等，只有智化设计的产品和植入了各种传感器的生物，才能实现物物互联，人物互联，和与管理应用系统实现集成，在使用和运行时才能产生和采集我们需要的行为数据，实现精细化的管理和控制。
8. 人（角色）域
在现代社会，人在不同空间呈现为不同角色，不同的组织构建不同空间行为的模型。在企业空间，需要基于业务价值创造过程和管控要求来精细化角色定义，并在效率和管控上取得平衡，因此，需要基于角色来设计流程，以角色为中心进行行为建模，要把人的行为纳入IT应用系统设计和开发，组织才能掌握在企业空间的行为，并构建行为分析模型，基于行为、规则、知识、经验来改进业务流程、内控模式、遵从模式和IT应用系统，让企业管理层聚焦异常行为的处理和规则的建立，从而改变工作方式和不断提升人的效率。
企业或一个组织，基于角色来进行资源配置、能力建设、岗位匹配、授权体系设计、IT应用功能和服务设计，以及组织结构优化。
9. 组织动机域
信息化和数字化是管理变革、流程变革、企业转型的使能器，历史经验证明了它一定是一把手工程，因此企业/组织的愿景、战略、目标和能力等决定了信息化和数字化的进程和水平。
信息化和数字化的技术已经成为企业或组织的生产要素，必须走与业务紧密结合的道路，才能为业务和经营带来最大价值，才能推动业务变革和转型，并为业务赋能。因此，IT部门必须与业务战略制定紧密结合，推动和影响业务战略制定，构建信息化/数字化的战略规划能力、变革能力、数字化领导力、架构能力、连接能力、转型能力、智慧能力，并清晰准确解码业务和经营战略，构建企业级的数字化转型战略和企业架构。
三、 智慧企业架构规划指导
智慧企业架构框架只是一个原子级的框架，对各域的分级组件和要素进行定义，但如何规划满足数字化转型要求的智慧企业架构，指导数字化转型的战略举措和方案落地，需要借助一套方法论，比如TOGAF企业架构规划方法论。我们需要进行下列三层面的顶层设计，并长期投入实现转型方案的落地和运营，以及持续改进和优化。
1.数字化转型战略规划，包括业务创新战略、经营战略、组织能力、数字化领导力、数字化战略、云战略、连接战略、大数据战略等
2. 数字化治理的顶层设计，企业级的总体策略、总体原则、愿景、使命、定位、数字化组织和管控流程、岗位和资源配置、长期投资、绩效与激励措施等。
3. 数字化的智慧企业架构规划，包括业务架构、数字架构、应用架构、技术架构、集成架构、基于时间的架构、基于物和角色的行为架构等架构顶层规划和设计。
总之，企业要完成数字化转型，首先是管理层的观念、理念转变，并要具备数字化领导力，积极主动推动数字化转型，做数字化转型的领导者和先锋。其次，是借鉴最佳实践进行数字化转型的三个层面的顶层规划和设计，制定好实施蓝图。其三，做好向数字化转型的各方面准备，包括组织、能力、资金等，做好变革前夕的研究和验证，高度统一和认识到数字化转型的挑战，准备长期投入和坚定信念。（本文作者：王涛，华为EBG ICT规划咨询部；文章原标题《数字化企业的智慧企业架构框架——使企业全面向数字化转型》）
来源：CIO进化论
吉利数字化工厂的实践干货
浙江吉利控股集团有限公司制造工程(ME)中心数字化工厂部部长张喆日前在2017中国汽车智能制造论坛上就"数字化转型、精益运营、数字化管理和智能物流的发展"发表演讲，介绍了吉利汽车通过产品创新和管理变革，有效利用信息技术、自动化技术、智能化技术建立差异化竞争优势，从而缩短产品上市周期、降低成本、提升产品质量，满足日益增长的个性化需求，敏捷应对市场变化，在激烈的竞争中实现可持续发展。以下为发言内容：
今天我要分享的是吉利汽车的数字化转型、精益运营、数字化管理和智能物流的发展。
了解我的人都知道，我在一个月前发生了一些职位的变化，除了在管理整个数字化工厂之外，现在工厂、焊装、自动化等等也都在管。吉利建立数字化工厂的时间并不长，只有短短的两年半，这两年半里我们一直在想如何把数字化工厂给做好。这个过程当中碰到了很多阻碍，有很多风险。
到今天我们回顾这两年半的工作发现，其实数字化工厂不光是某个部门来做的，所以在我们未来的规划当中，明年我们就会真正在焊装、总装、涂装、冲压以及物流，还包括IT一些相关部门，来真正打造吉利3.0工厂，甚至是未来4.0工厂的迈进。
目前吉利控股集团中，包括高端的沃尔沃、领客以及最近收购的马来西亚的品牌等，无论是老基地的改造还是新基地的投产，我们数字化工厂都会进行部署。
我们为什么要做数字化工厂？目的是两个：第一是降低成本，第二是提高产品质量。
我记得在一个多月前我们有一家合作伙伴也组织了一场论坛，有人在台下问我，数字化工厂是花钱的那怎么能够降低成本？的确是这样，从表面上看我们每年对数字化工厂投入的金额是很巨大的，包括领导的支持也是很巨大的。而一旦实施数字化工厂，我们相关的成本都可以大幅度降低，另外运营成本也是降低的。
今天主要是从四个方面来讲：生产物流数字化、生产技术数字化、数据平台数字化以及数字化智能制造。我会拿一些我们数字化工厂已经在做的案例来进行分享。
我相信在座的所有人，一旦谈到中国制造2025、工业4.0，每个人脑海里都有不一样的概念，希望我们接下来我们的案例或者是剖析能够引起大家的共鸣，大家一起为了中国制造2025、工业4.0这样个愿景一起来迈进。
我们从去年开始做工厂物流，我们会对3D物流模型进行搭建，这在很多车厂里是很常用的，包括我们会对交通路口通过等进行计算。同时我们对能耗进行监控及仿真，然后跟实际数据进行对比。今后我们都会使用这样的系统对所有新工厂进行规划。
数字化工厂有一块仿真业务，包括对冲压车间验证，焊装车间是全线体验证，涂装会对喷涂进行模拟，总装更多的是偏向于装配以及人机工程验证。
我在规划领域做了十几年，在加入吉利之前也有在很多单位工作过，大家都有一个认识和共鸣是什么呢？仿真跟现场其实是有脱节的。仿真是仿真、实际是实际，如果有做生产制造的人应该知道，所有的仿真数据仅供参考。如果在座的有机器人工程师、机械工程师的话，想必大家更清楚，仿真做的是不能直接上线上自动运行的。
吉利数字化工厂经过两年的探索，目前我们把整个现场跟仿真的差距已经缩短到了3毫米。所以说，我们所见即是所得。我们在仿真里面所做的所有的工作、看到的所有的情景跟现场最大的误差就是3毫米。
从去年开始，我们的数字化双胞胎已经在两到三个工厂里面成功实施了。从明年开始吉利所有的项目都会在技术协议里面写入我们会有虚拟技术调试技术，来要求供应商进行部署实施。
在那么多仿真工作基础上，吉利目前有两个平台来进行CRM的部署，一个就是Telematics，另外一个会在后年逐步进行切换的TCenvironment。我们会优先于其他几个专业，会在明年年底率先切换，进行部署应用。
图上可以看到通过整个这些环节，所见即所得，虚拟和实物可以做到完全一样。
吉利数字化工厂部部长：吉利数字化工厂的实践干货
截至目前为止，数字化工厂已经对点云平台，对标准体系、工作流程都进行开发。目前我们还有另外一个小团体，他们更多的是基于二次开发。
明年我们会把整个数字化工厂经验系统进行部署，它会通过经验库系统，把吉利总结的经验教训全部统计到经验库系统里面，把我们的ERP、AI系统等等，共同打造成经验库系统。
基于整个平台，我们有分成一个平台四个系统来进行大数据、SAP等等系统，把它全部串联到数字化的平台当中。想必大家以前是通过电脑来连接整个系统的，我们在调研过程当中发现现在年轻人为多，所以除了在IE平台开发之外，我们所有数字化系统都可以通过Android和苹果系统来进行开发，在我的手机里已经可以实时对吉利数字化系统进行访问。
很多人说，两年多来吉利数字化工厂除了在做那些具体工作之外，还做了哪些东西？其实两年多来我们更多的时间是花在数字化标准体系建立、平台搭建及规范、资源数据库搭建以及业务数据库规范管理。
为什么会这样说呢？截止到目前，整个吉利包括领客工厂目前在国内有十几个基地在同时生产我们的汽车，每一家工厂的工艺、设备各有千秋，那如何把这些工艺、设备做成标准化、统一化？可口可乐无论是在德国、美国、中国，你品尝到的可口可乐都是同一个味道的。那么汽车能不能也这样发展？我们吉利汽车能不能也往这方面发展？
这张图里所看到的就是截取的某一个工厂的图，我们十几个基地都实现了这样的技术，在控制端在电脑端就可以对十几个工厂进行静态的可视化的操作，包括里面的设备位置以及它们之间的距离等等。在完成整个工厂3D可视化之后，就开始来对工厂进行网格化的监控管理。这里面就是截取于我们某一个工厂某一条线体来进行的实施。
看到这里可能很多人会讲，这不就是工厂漫游嘛，类似于Google街景这样的东西，其实我们进行网格化管理之后，随后在进行工厂漫游的情境之下，我们又添加了一些新功能，比如说我们漫游到某一处的时候可以点击某一个设备看到它的运行状态、生产图纸，也可以走到某一个工序边上进行双击可以看到它的工序步骤。换句话说，我们也希望通过这样一个工厂漫游实现的不仅仅是一个展示，更多的是对于整个规划人员、操作人员、维修人员，真正可以用的全方位的设备的监控。
在监控完成之后我们又涉及到了另外一个事情，就是很多在座的生产的人都知道，我们现在生产的数据99%都是无用的数据。所以我们吉利数字化工厂在今年4月份的时候，在诺挪威那边跟一家友商达成了一系列框架协议，我们使用了工业大数据这样一个平台。当然整个吉利的工业大数据不仅仅体现在某一个合作伙伴上，截至目前为止我们已经包括跟西门子、阿里、百度、英特尔都建立了联系，在整个工业大数据上进行探索。
当然谈到工业大数据，我们想把它展开。工业大数据对于整个汽车甚至于整个吉利的生产制造它的作用在哪里？我们之前有过调研，我在两个半月以前，我们跟亚马逊（美国）通了电话，随后亚马逊的一个产品经理用了将近一个小时试图说服我他们的数据是如何庞大、如何好，如何使用他们的大数据。
结果我们在做内部评审时，我问了团队里这样一句话？我们为什么要大数据？大数据能为我们带来什么样的好处？当很多的人都在关注数据如何安全、数据传递如何实时化的时候，作为生产制造，我们是不是更应该关注到那些数据能给我们带来什么价值？我们能获取哪些数据？
所以整个团队换了一种思路，我们从整个生产实时数据来进行获取，我们自己来定义哪些数据是需要获取的、哪些数据是可以抛弃的。我们跟一家合作伙伴经过了两个多月的部署实施，我们发现数据里面99.9%的数据都是无用数据、都是可以被丢弃的数据。
那么剩下的0.1%的数据可以说真正的会给我们吉利汽车生产制造、提升、预防维护是至关重要的。那么最后我们需要对数据进行挖掘得到最佳的参数。最终我们的生产与能源耦合系统也会介入其中。
这个图是我在某个基地里面实施了两个月的数据监控。其实在这张表中大家可以看到整个数据前面相对来说是比较平稳的，到后面发生了一些裂变。我为什么拿这张图说明？吉利当初在做大数据的时候，其实也不是抱有太大的信心。我觉得可能需要一年两年三年才能有成果。但是当我拿到这份报告时的确震惊到我，因为就通过两个月的监控，随后那家供应商就花了16个小时整个数据的挖掘进行改善，最终改造前跟改造后，我们的节拍可以提升4秒钟。所以基于这样的值，我们在明年整个数字化工厂会把大数据作为一个重点目标来进行推进。
我们再回顾一下数字化工厂。其实前面讲了那么多，整个数字化工厂所做的就是对于仿真进行验证、对于数字化双胞胎进行部署实施，当然我们已经有两个基地采取到了数字双胞胎技术。明年我们会对所有新生产线全部使用数字化双胞胎理念。
最终我们在明年会启动智慧工厂项目，除了之前谈到的ERP等系统之外，我们会把整个包括AI、AR/VR技术以及类似于工厂漫游的技术，都融入到智慧工厂里面，最终在这样的基础上来实现整个数字化工厂。
数字化双胞胎场景的应用，会有几个关键点。首先就是仿真数据跟现场数据它们的误差只有13毫米。第二个值就是所有的CT节拍所有的误差控制在了0.5秒。第三个是所有机器人在仿真里面的数据跟现场是完全一样的。
我们可以在这样一个控制室，我们在控制室里面可以控制现场任何一台机器人的启动、停止，可以调动现场任意一个程序。当然现场所有的信号、程序都可以实时反馈到监控室里面，让监控室实时同步的对生产现场环境进行模拟监控。
我们的第二个实验室就是人机工程实验室。在左下角可以看到通过整个人机工程实验室可以把很多人机工程上的问题，通过可穿戴设备进行模拟验证。这有点像拍电影，其实灵感来源于哪里呢？三年前在我离开前一家公司的时候，我带着全家去了美国，当时在拍电影。拍电影，尤其是拍科幻电影很简单，就在单色的背景前面一些人穿着可穿戴设备、传感器做所有动作，那些动作被输到电脑里进行合成。
所以吉利数字化工厂，我们就在想能不能进行跨行业结合。所以我们借鉴了电影技术，也购买了拍电影的穿戴设备。原来我们进行的都是静态的验证，但是到现场我们突然发现，现场操作工因为地域差别、启停差异等，仿真还是有很大差别的。
但是我们应用一套可穿戴设备，把真实功能所有动作通过仿真可以100%的做出来，用红色、黄色、绿色来识别某一个关节某一个动作的差异。当然通过这样一套传感器技术，我们除了对于人体大的74个环节进行模拟之外，甚至可以拆分到具体动作，比如手指关节动作、头部运动动作，都可以进行自定义。
第三个实验室也是很引以为豪的，就是VR实验室。我们会利用K5系统来对整个吉利的CAD、CAE、评审进行实时的验证。明年我们这个实验室就会建立完毕，如果大家有兴趣的话也可以届时来我们实验室进行交流参观。谢谢大家！
文章来源于中国汽车智能制造论坛、爱波瑞精益与智造、制造业生态圈。
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：
创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议：
超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。
产业智能官 AI-CPS
用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
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新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、“智能城市”；新模式：“财富空间”、“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”。
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