2023年基于人工智能的企业标准数字化思路研究.docx

基于人工智能的企业标准数字化思路研究 李军 ：企业标准数字化对于企业标准化落地而言具有重要意义，其首先能提高标准化的实际可操作性，其次可以提高标准化的绩效，再次有利于检测标准数字化的效果，最后能提高企业员工标准的认同感。但标准数字化在实施过程中，需要大量人力、物力和时间，因此本文提出基于人工智能方法的企业标准化数字开展思路和保障措施，提高企业标准数字化的实施效率。 关键词：标准化;数字化;人工智能 Abstract： The digitalization of enterprise standards is of great significance for the implementation of enterprise standardization. It can improve the practical operability of standardization， then improve the performance of standardization， and then help to test the effect of digitalization of standards. Finally， it can improve the recognition of enterprise staff standards. However， in the implementation process of standard digitalization， a lot of manpower， material resources and time are needed. Therefore， this paper puts forward the idea and guarantee measures of enterprise standardization digital development based on artificial intelligence method to improve the implementation efficiency of enterprise standard digitalization. Key words： standardization;digitization;artificial intelligence 0  引言 企业标准化是组织在其开展的特定时期，构建的完成产品和效劳的标准过程及资产。这说明标准化工作既有过程的标准化也有基于过程的产出物的标准化。而标准数字化是从研究、挖掘管理标准的潜在价值出发，采用计算机技术，将常见的管理标准语言文字〔或图形符号〕转化为能被计算机识别的数字符号，从而制成标准数字化数据，符合现在互联网时代大数据、人工智能趋势，有利于标准化的贯彻实施。尽管标准数字化技术是一个艰难苦难的过程，但是就长远来看，标准数字化非常的重要，企业希望通过标准自动化、智能化、数字化来解决生产效率低、效劳质量差和运营效率低的结构性问题。我们如今在探讨智能化，但是如果没有标准数字化这个根底，智能化的根底也许也没有那么牢靠。伴随着人工智能技术所带来的新的创新，企业标准数字化可以给企业的操作运营和组织带来更多的战略价值。机器学习技术采用的一大关键驱动因素便是当前企业的标准数字化转型。 数据是创新驱动开展的重要引擎，无论是对于经济增长还是对于企业开展都具有重要创新引领作用。运用大数据技术能够揭示企业内部标准和外部标准之间的关联性、逻辑性和复杂性，合理的进行数据化标准治理，能够不断推动企业运营走向数据化、标准化和精细化。 1  缺乏数字化的企业标准管理中存在的问题 1.1 管理标准貌似有，但操作时无处可寻 内部流程如果没有通过标准数字化的管理改造，其大局部是依靠经验操作的，管理没有遵循标准化数字化，而且很难定量描述岗位职责与工作标准。很多的企业在号召标准化时，本质还是经验操作，它操作指南以及工作描述绝大局部还都是口传身授的，其相关的标准文件也不能够真是地反映生产管理的现实状况，标准与现实的管理往往不能统一，所以还需要标准数字化具有道理可依照。 1.2 缺少标准数字化，绩效评价难以实施 企业实行标准化的管理和推行标准化的体系，主要的目的是改良产品生产流程和提高效劳质量，很大程度提高绩效。企业战略的实施还是要依靠目标数字化的分解、绩效数字化的管理来实现。但是，许多的企业绩效管理的方案是设计用来外部使用的目的，而不是效劳企业内部管理的，因此缺乏具体标准量化。恐怕不知道如果企业内部管理缺乏标准的数字化，相关的考核指标就无法进行量化，有关绩效评价的效果也就会大大降低。 1.3 标准化过程执行有难度，标准数字定量指标匱乏 企业需要一定条件推行标准化管理。在实际操作中，字面的程序文件、操作说明书和死死的规章制度等等，它只能机械告诉员工何时做、怎么做，在员工在执行过程中，它们不能保证职工不出现过失。因此在执行过程中的及时地纠错和习惯的养成是标准化后仍然需要解决的问题，只有通过标准数字化才能以定量指标方式方便检查执行标准情况。 1.4 未进行数字化的企业树立共同标准目标很难 企业实行标准化管理是是为了实现企业的战略，每一个环节都是围绕实现战略开展的。员工需要理解每项工作的意义，只有标准数字化才能让员工明白自己的本职工作是把企业和自身的实现转化成最准确的工作成果，工作态度才会变得更加主动积极，数字化同时也能进一步加强标准的协作，逐渐消除障碍，因为大家开始齐心协力为一个目标努力。 在当今数据为王的时代，许多企业都知道标准数据化的重要性，可是大局部公司的标准数据化都做的很差，因为企业信息化过程中，大多企业考虑的是短期效益跟快速见效，系统上多了，才恍然间懂得标准数据化的重要性、数据标准化的重要性，可是推翻进行，工作量又十分巨大，最后都不了了之。所以企业标准化的实质就是科学化、标准化和经济化。企业管理应该以数字为核心，标准数字化是一个制定执行和不断完善标准的过程，不断提高质量、提高管理水平、增加经济效益，不断优化和完善的一种数字化过程。这需要大量的人力、物力，仅仅依靠资金投入难以解决，应依靠互联网时代的人工智能将管理标准数字化，提高标准数字化效率。 2  基于人工智能的标准数字化解决思路 如果从标准数字化的应用规律来看，在推行标准化管理时，可以把它分成三个方面：第一个是感知、计算机视觉和音频处理。第二个是自然的语音处理和知识的表达。第三是行动和机器学习。这些方面对应着很多的应用，例如包括标准数字化分析，认知机器人、可视化标准数据等。最终企业数字化转型发挥的作用是：第一，提升标准数字化的生产效率;第二，降低标准的数字化运营本钱;第三，提升标准数字化客户体验;第四，促进有关标准数字化技术的创新。 2.1 人工智能解决操作标准数字化 人工智能可以将实际的标准处理转向云端数字化处理，随着更多的实时决策需要减少決策时间，以通过连接的机器、物联网等实现更智能的标准化操作，这将导致标准数据处理和计算能力转向边缘，以实现更加动态的标准化实际操作应用。 2.2 人工智能解决绩效评估数字化 人工智能可以在需要时帮助消除某些标准数字化中考核指标的偏差。在人工智能时代，为了到达组织的标准化目标，企业管理者和职工共同参与绩效标准的制定、进行绩效辅导的沟通、进行绩效考核的评价、应用绩效结果、提升绩效目标;人工智能是绝对中立的，能够持续提升个人、部门和组织的标准数字化绩效。人工智能非常擅长快速分析大量的标准化数字信息，并在大量的数据集中发现趋势。 2.3 人工智能提高标准化数字化执行效率 人工智能会研究标准化过程，其输入和输出，然后编写可以数字标准化的自动化过程代码。标准的数字形式属于知识产权的一种形式，直到现在它一直是一种主要由人类驱动的认知任务。如今人工智能正在编写自己的标准数字化软件，从标准文字中提取数字化标准语言，自己搞清楚很多规那么;它正在承当标准数字化编码的认知任务。人工智能正在彻底改变可标准数字化的内容以及可以部署的规模。随着新的领域出现，也带来了新的责任那就是确保人工智能正在为正确的标准数字化目标效劳。 2.4 人工智能提高标准数字化目标的认同感 人工智能在标准数字化中是由人类设计的，旨在为标准数字化效劳，以计算为本，标准数据为根底。从根本上说，在标准数字化系统中人工智能必须以人为本，这些系统因企业标准数字化需求设计出的机器，按照设定的程序逻辑或软件算法通过人类创造的芯片等硬件载体来运行或工作，其本质表达为计算，通过对标准数字化的数据采集、加工、挖掘、处理、分析，从而形成具有价值的标准数字化信息和知识模型，为标准数字化提供超越人类能力的效劳，实现模拟标准数字化期望的一些“智能行为〞，在理想情况下必须效劳人类，其能理解标准数字化理念，同时与员工共同协作、优劣结合。这样以来，人工智能系统可以帮助员工做一些标准数字化中员工不擅长、不乐意做，但机器能够完成的工作，而员工适合去做更具有创造性、洞察观察力、想象力、灵活多变性甚至用心领悟或是需要感情的工作，最终解放员工生产力，实现标准数字化的目标认同感。 3  人工智能在标准数字化开展思路和实施保障 3.1 标准数字化领域的人工智能开展思路 3.1.1 支持人工智能在标准数字化的前沿根底研究 推动人工智能与标准数字化前沿融合，瞄准标准数字化应用目标明确、引领人工智能在标准数字化开展方向的前沿核心技术，加强大数据智能、深度学习算法、芯片计算能力、人机混合智能、群体智能、自主协同与决策等根底理论研究。 3.1.2 设立基于人工智能的标准数字化研发机构 依托高校、科研院所高水平的学术平台，建设一批科研团队、企业、社会、地方政府共同参与，股份制、公司化的标准数字化领域的新型人工智能研发机构。建设面向深度学习、人工智能公共计算的标准数字化人工智能研发机构，搭建满足标准数字化应用需求的计算机构，促进人工智能软件与标准数字化之间相互协同的生态链。 3.1.3 建设标准数字化领域的新型人工智能公共效劳和支撑平台 加快推动企业标准化的数据开放，支持内外部组织建立标准数据资源平台和数据共享、标准化知识图谱开放和智慧标准化的大数据等数据资源共享平台。完善产学研用紧密结合的人工智能技术，建立在标准数字化领域的开发、应用、推广体系，建立标准数字化交流对接平台。 3.2 标准数字化领域的人工智能实施保障 3.2.1 组织保障 企业的标准数字化负责单位率先制订企业人工智能产业开展行动方案，负责日常的工作调度和进行督查考核，统一筹划推进人工智能在标准数字化下的各项工作。确保与标准数字化相关内外部组织及单位能共同参与、协同进步的工作机制，并结合自身的标准数据库特色和资源的特点，加强与产学研联动，做好推广和实施人工智能在标准数字化领域的应用。 3.2.2 政策保障 对各项标准数字化的专项资金进行统筹使用，从平台搭建、技术攻关、应用推广、创立示范应用等方面重点倾向，并保证和支持人工智能在企业标准数字化的开展。精准效劳企业标准数字化开展需求，培育相关人工智能科研工程。 3.2.3 统计与推广 建立并完善在标准数字化中应用的人工智能的统计监测目录，不断加强人工智能的标准数字化应用过程的监测和分析。汇总在标准数字化领域的人工智能的典型案例，加强对典型标准数字化成功应用人工智能的宣传力度，营造人工智能在标准数字化中的创新开展气氛。 参考文献： [1]田日辉.数据治理——企业数字化转型必经之路[J].互联网经济，2023〔Z1〕：44-47. [2]胡欣.浙江成立数字经济标准创新联盟 以标准化支撑数字化转型[J].信息技术与标准化，2023〔10〕：5. [3]曹永生.标准数字化系统的构建与实现[J].中国标准化，2023〔08〕：62-66. [4]胡瓯静.标准数字化的初探[C].中国标准化协会.标准化助力供应侧结构性改革与创新——第十三届中国标准化论坛论文集.中国标准化协会：中国标准化协会，20