推进数字化管理能力建设实施方法参考

企业开展数字化转型，推进数字化管理能力的建设、运行和优化，从技术实现角度看，主要通过涵盖数据、技术、流程、组织等四个要素的系统性解决方案来加以实现。以数字孪生、知识图谱、人工智能等为代表的关键共性技术，为工业企业数字化管理提供了具体实施方法，为越来越多工业企业所重视。

数字孪生

数字孪生是以特定目的为导向对物理世界现实对象的数字化表达。这一对象不仅包括产品、设备、建筑物等“实物”对象，也包括企业组织、城市等“实体”对象。通过对物理对象构建数字孪生模型，实现物理对象和数字孪生模型的双向映射。

对于不同现实对象，其数字孪生模型构建的侧重点和用途不尽相同，要实现企业的数字化管理，需要构建以整个企业组织体为对象的数字孪生，更强调对广域数据的聚合融通，着力于通过模拟仿真来优化全局决策和加强协同。可以说，企业级数字孪生是数字化管理应用推广的基础，是其智能化过程的载体。

知识图谱

知识图谱是由节点和关系构成的结构化网络。工业知识图谱是知识图谱重点发展方向，为基于工业产品研发、生产、运行、保障、营销和企业管理等运行规律建立的关系网络，将多种工业知识整理为图谱，明确各影响因素相互关系，定位、理解、分析工业各环节出现的问题，本质是通过对工业知识和工业知识关系的管理来实现更全面可靠的企业管理与决策。

工业知识图谱不仅具有一般知识图谱的通用价值，包括知识融合、语义搜索、知识推荐、知识问答、大数据分析与决策等，还可以协助企业管理者更好认识、管理、优化、控制和改进企业内庞大资源和流程，为企业带来跨边界、闭环的运营绩效的提升和改善。

人工智能

精准获取用户需求，为用户提供个性化的产品和服务，既需要通过数字化管理建立有利于数据在企业内部全局流动的机制，也离不开通过人工智能技术实现企业决策的智能化和企业业务的自动化。

人工智能技术可以助力实现数字化管理，从整体上统筹人、机、料、法、环、财等各个环节数据，帮助企业把生产、技术、人力等资源，乃至市场、销售、前端设计等都连通起来，站在全局视角制定科学决策。同时，人工智能技术也是企业实现智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等产业模式的使能技术，智能调度企业资源自动化满足各个产业模式不同的场景需求。