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（4）智慧调度功能架构 [1] [4]经济运行多维决策**模型基于大渡河流域的**应用，智慧调度建设采用“一模型三中心”的总体架构，即经济运行多维决策**模型，数据感知预测中心、调度决策指挥中心和智能调控应用中心。数据感知预测中心，包含水情气象预报、设备状态感知、电力市场分析三个单元，实时感知、收集、挖掘和预测水情、气象、设备、市场等海量数据，是智慧调度的“数据仓库”。调度决策指挥中心，利用精细预测的各生产要素数据，通过经济运行多维决策模型自动计算、自动匹配，快速生成比较好调度决策方案，自动滚动识别调度过程中的偏差和风险，实现决策方案的迭代优化，是智慧调度的“中枢大脑”。经济运行多维决策模型还具有自动学习和演进的特点，在不断积累的数据支持下，通过经济运行后评价单元，实现经济运行多维决策**模型参数的滚动优化。即通过对设备运行大数据深度挖掘和动态分析后，自动给诊断结果，自动给出检修策略。硚口区本地企业智慧管理平台开发性价比

(2)经营组织。智慧资源与能力具有虚拟、隐性、高级、宏观等特征。因此，智慧管理是一种宏观、**、精英式的经营管理。宏观体现在应该从企业层面对智慧管理进行总体规划与决策，智慧管理只能从企业组织层面加以把握，而没法分解或下放到部门、团队、个人层次；**体现在智慧管理是一种由上而下的经营理念，只有利用智慧资源与能力对企业经营活动加以计划、领导和控制，才能做到高屋建瓴和运筹帷幄；精英体现在智慧管理强调企业高层管理者应该是精英中的精英、企业组织应该具备精英文化与精英式的执行力，对智慧资源与能力予以强化，对其它辅助资源则可以弱化，以实现抓大放小，提高能力与效率。武昌区多媒体企业智慧管理平台开发优势我们在此将实践中的操作方法解释为管理职能，而将从实践中剥离与抽象出来的方法组合解释为方法论。

智慧企业 [1]是在企业数字化改造和智能化应用之后的新型管理模式和组织形态，是先进信息技术、工业技术和管理技术的深度融合。通过智慧企业建设不仅可以促进企业内部生产关系的转型升级，完成与“互联网+”社会生产力的和谐对接，还能进一步释放企业员工的创新创效活力，为企业提供可持续发展的源动力。从信息化发展角度看，以物联网、大数据和人工智能为**的信息技术发展，已使智慧企业建设具备信息基础和产业基础；同时，不断提升的工业设备智能化水平，也为智慧企业建设创造了良好的技术支撑，但纵观诸多企业的信息化或智能化建设，均存在不系统、不***、不统一，没有从根本上解决信息孤岛、数据碎片等问题。因此，深入推进智慧企业实践必须正确处理好信息技术、工业技术和管理技术的三者理论关系，采用技术创新和管理创新的两轮驱动模式，实现三者的完美融合，保障各业务数据量化和集成集***享，统一决策平台和管理智能协同。

动态分析，即开发基于数据仓库模式的智能应用工具，对数据之间的关联和隐含信息进行深度挖掘。智能诊断，即通过对设备运行大数据深度挖掘和动态分析后，自动给诊断结果，自动给出检修策略。自主决策，即自动生成检修方案，进行检修决策、方案审定、调配物资工器具及备品备件，集控检修管理工作，实现人与机、人与人互联。（4）智慧检修关键路径 [1] [4]智慧检修建设的关键路径是“业务量化、集成集中、统一平台、智能协同”，通过大数据的挖掘，实现“自动感知、自动预判、自主决策”，逐步实现检修工作的自动管理。为了实现上述总体目标，智慧检修建设应在纯数据驱动、***监控、多系统联动方面遵守以下路径进行建设：要有长期、逐步开发的准备，方法论的开发是一个长期努力的过程，绝不可一蹴而就；

智慧化运行与管理模型 [13]理论创新：大渡河公司***提出并实践了物理企业与数字企业融合的智慧化运行与管理的模型。不同于德国工业 4.0 面向生产线及设备的数宇孪生，大渡河提出的是对整个企业管理形态的数字孪生，即在保留物理层级组织架构基础上，以**业务的数宇化改造和职能部门的专业整合为主，逐步变革管理体系要素，构建层级管理+数据驱动 “双轨制”的运行机制，逐步提升数据驱动管理模式对原有管理体系的支撑。特征：“人”在企业智慧化运行与管理中始终处于**位置，在物理企业与数字企业之间构建了一种以人机协同为***特征的三阶循环系统，让企业整体呈现层级管理与数据驱动管理相结合的状态，从而实现以自动预判、自主决策、自我演进为目标形态的流域智慧化运行与管理。智慧调度通过灵活、专业、协同的调度平台，自动迭代优化决策模型，实现调度的人机交互、自主操控。江汉区质量企业智慧管理平台开发质量

前提是这20%的资源与能力能为企业带来80%的价值增值。硚口区本地企业智慧管理平台开发性价比

（1）智慧检修基本概念 [1] [4]智慧检修是以“同步监控、动态分析、智能诊断、自主决策”为目标，聚焦设备状态参数大数据挖掘，实时评价设备健康状态、预警预判设备运行风险，智能决策设备检修方案，自我配置“人、机、料、法、环”等生产要素，实现检修管理手段由计划性检修、事后检修向精细检修、预测检修演进。（2）智慧检修主要特征 [1] [4]更加注重数据驱动。智慧检修充分利用大数据挖掘技术，用设备健康指标量来分析诊断设备潜在的故障，打破传统靠经验计划检修模式，实现精细检修和预测检修。硚口区本地企业智慧管理平台开发性价比

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