當(dāng)前，人工智能（AI）的競(jìng)爭(zhēng)已白熱化。谷歌、亞馬遜、百度、阿里、騰訊等巨頭持續(xù)投入，國(guó)內(nèi)商湯、科大訊飛等商業(yè)上初步成功，AI 顯示出巨大的商業(yè)應(yīng)用潛力。在這股大潮中，全球領(lǐng)先的企業(yè)應(yīng)用軟件解決方案提供商 SAP 將機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、商務(wù)分析等領(lǐng)域的技術(shù)整合在一起，融入 SAP 幾十年的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)、流程和行業(yè)知識(shí)，以及先進(jìn)的設(shè)計(jì)思維方法，推出 SAP Leonardo 這款數(shù)字化智慧企業(yè)平臺(tái)，在企業(yè) AI 應(yīng)用中獨(dú)辟一片天地。

那么到底 AI 是什么？

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AI 概況及其應(yīng)用

一提到 AI，很多人立即就想到了科幻電影和文學(xué)作品中的虛幻場(chǎng)景，或者電影「機(jī)器姬」里那種能超越人類的機(jī)器人。實(shí)際上當(dāng)前 AI 的程度離這個(gè)很遠(yuǎn)。人類開(kāi)發(fā)和利用 AI，是為了提升社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率，有效降低勞動(dòng)成本、優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)、創(chuàng)造新市場(chǎng)和就業(yè)等，為人類生產(chǎn)和生活帶來(lái)更多價(jià)值和服務(wù)體驗(yàn)。簡(jiǎn)單講，AI 是對(duì)人的意識(shí)和思維過(guò)程的模擬，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析方法賦予機(jī)器類人的能力。AI 可分為三個(gè)層次：

◆弱 AI：擅長(zhǎng)單個(gè)方面的 AI 系統(tǒng)，如下棋、圖像識(shí)別等。

◆強(qiáng) AI：人類級(jí)別的 AI，在各方面都能和人類比肩，腦力活它都能干。

◆超 AI：各方面都比人類強(qiáng)一點(diǎn)，也可能各方面都比人類強(qiáng)很多很多倍。

目前弱 AI已成熟且無(wú)處不在，本文主要講弱 AI。參考各方面的研究概括如下：現(xiàn)階段 AI 是指 AI 大概念下機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)，底層原理是基于大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)有很大依賴性。在某些特定場(chǎng)景中能超越人類，最擅長(zhǎng)的是對(duì)海量、高維度的信息的分類，結(jié)合深度學(xué)習(xí)可做到信息越多、維度越多，分類結(jié)果越準(zhǔn)確。

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制造業(yè)是當(dāng)前 AI 應(yīng)用的藍(lán)海

制造企業(yè)里又有大量的有效數(shù)據(jù)，正契合 AI 的數(shù)據(jù)依賴性。AI 與制造業(yè)的管理、技術(shù)結(jié)合，結(jié)合企業(yè)的各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)，可優(yōu)化制造業(yè)各流程的效率，為各級(jí)管理者提供決策建議，甚至自主優(yōu)化，讓制造業(yè)插上智慧的翅膀。事實(shí)上，研究發(fā)現(xiàn) AI 可降低制造商最高20%的加工成本，而這種減少最高有70%源自于更高的勞動(dòng)生產(chǎn)率。

SAP 的調(diào)研分析發(fā)現(xiàn)，中國(guó)過(guò)去三年300項(xiàng) AI 投資項(xiàng)目中，制造業(yè)相關(guān)的投入不到1%。據(jù)研究，全球 AI 及相關(guān)場(chǎng)景在制造業(yè)的市場(chǎng)在2016年約為1200億美元， 2025年有望超過(guò)7200億美元，復(fù)合年均增長(zhǎng)率超過(guò)25%。制造業(yè)成為 AI 應(yīng)用的藍(lán)海。

AI在企業(yè)管理中的應(yīng)用需求分析

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AI 在企業(yè)管理中的需求分析

對(duì) C 端用戶的 AI 應(yīng)用主要是帶來(lái)便捷、舒適性和智能化的新體驗(yàn)，應(yīng)用已極為普遍，不再贅述。本文重點(diǎn)講 AI 在 B 端——制造類企業(yè)管理中的應(yīng)用。

企業(yè)對(duì)于產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率提升的需求是永無(wú)止境的，產(chǎn)品設(shè)計(jì)需求來(lái)自對(duì)客戶需求的把我和創(chuàng)新，同時(shí)通過(guò)供應(yīng)鏈滿足生產(chǎn)需求。AI 的應(yīng)用場(chǎng)景和需求痛點(diǎn)范圍在這里，主要應(yīng)用場(chǎng)景可分為三類：

◆產(chǎn)品智能化研發(fā)及為產(chǎn)品注智；

◆供應(yīng)鏈的智能化；

◆在制造和管理流程中運(yùn)用人工智能提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。

目前市場(chǎng)已有一些新興公司在深耕這方面市場(chǎng)。

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AI 在企業(yè)管理應(yīng)用的點(diǎn)、線、面模型

當(dāng)前 AI 服務(wù)商為客戶提供服務(wù)時(shí)主要是應(yīng)用場(chǎng)景描述，好處是容易讓客戶理解其應(yīng)用價(jià)值，壞處是客戶分不清 AI 的簡(jiǎn)單場(chǎng)景和復(fù)雜場(chǎng)景的區(qū)別。有位客戶 CIO 問(wèn)：SAP 的 AI 平臺(tái)與其他 IT 公司的 AI 系統(tǒng)比有何特別優(yōu)勢(shì)？當(dāng)我嘗試從企業(yè)管理的角度來(lái)說(shuō)明 SAP 的 AI 的優(yōu)勢(shì)時(shí)，對(duì)方立即認(rèn)可：場(chǎng)景的描述模糊了流程和組織角色，企業(yè)管理層更多的是從企業(yè)組織化優(yōu)勢(shì)看待 AI 的應(yīng)用。受此啟發(fā)，本文思考了基于組織管理的點(diǎn)、線、面三層分析方式，來(lái)理解和說(shuō)明 AI 在企業(yè)管理中的應(yīng)用：

◆點(diǎn)場(chǎng)景：就是企業(yè)內(nèi)的組織結(jié)點(diǎn)或崗位，針對(duì)具體人員和作業(yè)；

◆線場(chǎng)景：就是流程或完整的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，主要是針對(duì)組織內(nèi)外部的協(xié)同；

◆面場(chǎng)景：就是企業(yè)運(yùn)營(yíng)的整體，包括組織優(yōu)化和管理創(chuàng)新。

鑒于組織管理的特點(diǎn)，企業(yè)里沒(méi)有獨(dú)立存在的點(diǎn)，三個(gè)層面之間是逐步演化、互相影響的。最簡(jiǎn)單的場(chǎng)景就是每個(gè)崗位的操作或決策，AI 的分析和學(xué)習(xí)功能可提供強(qiáng)有力的支持。線場(chǎng)景就涉及到多點(diǎn)（崗位）協(xié)同，這是企業(yè)管理層看重的。當(dāng) AI 從點(diǎn)到線逐步成熟應(yīng)用起來(lái)，最終呈現(xiàn)面場(chǎng)景的 AI 化，企業(yè)走向智能化組織。

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AI 與企業(yè)管理融合推動(dòng)組織管理智能化

德勤的一份調(diào)研報(bào)告顯示了管理職能不同角色被 AI 替代的程度：

這反映了企業(yè)內(nèi)部不同業(yè)務(wù)部門對(duì) AI 的需求的差異：

1) 點(diǎn)場(chǎng)景的需求

業(yè)務(wù)操作類場(chǎng)景：

◆財(cái)務(wù)管理：包括自動(dòng)付款清賬、收款信息自動(dòng)處理、財(cái)稅票據(jù)自動(dòng)處理等。這些工作極其消耗精力且易出錯(cuò)。

◆產(chǎn)品質(zhì)檢：質(zhì)量大數(shù)據(jù)和機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可快速掃描產(chǎn)品質(zhì)量，提高效率。汽車及零部件成功案例很多。

◆智能自動(dòng)化分揀：將物料在無(wú)序或半無(wú)序狀態(tài)下完成分揀，通常很令人頭痛。無(wú)序分揀機(jī)器人可應(yīng)解決混雜分揀、上下料及拆垛等。

◆智能客服：人工客服成本高、服務(wù)效果，難以標(biāo)準(zhǔn)化且流動(dòng)性大，AI 在客服領(lǐng)域中已經(jīng)在發(fā)揮作用。預(yù)計(jì)到2020年，85%的客服工作將依靠 AI 完成。

決策活動(dòng)場(chǎng)景：

◆管理決策&模擬：包括生產(chǎn)資源分配、生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化，以及供應(yīng)鏈需求/銷量的智能化預(yù)測(cè)、大宗物品的采購(gòu)決策、供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管控等。AI 主要是解決管理層信息不完備，無(wú)法綜合考量決策風(fēng)險(xiǎn)的問(wèn)題。

◆產(chǎn)品設(shè)計(jì)：市場(chǎng)和客戶反饋的數(shù)據(jù)、信息往往不完備、不連續(xù)，AI 可根據(jù)既定目標(biāo)和約束探索多種設(shè)計(jì)方案，協(xié)助開(kāi)發(fā)人員進(jìn)行測(cè)試和學(xué)習(xí)，快速迭代、尋優(yōu)。

總結(jié)：這個(gè)層面的應(yīng)用實(shí)質(zhì)是 AI 賦能個(gè)體，是單人與邏輯機(jī)器的協(xié)作，較成熟。

2) 線場(chǎng)景的需求

上面的點(diǎn)場(chǎng)景中企業(yè)管理層容易把 AI 技術(shù)化理解，而企業(yè)真正關(guān)注的是如何讓 AI 融入組織形成組織化的加速器，促進(jìn)企業(yè)內(nèi)外的協(xié)同效率和準(zhǔn)確度，讓企業(yè)管理智能化。

線場(chǎng)景實(shí)際上就是多點(diǎn)協(xié)作的工作場(chǎng)景，表面看跟傳統(tǒng)流程管理很像，但背后是 AI 與數(shù)字化管理平臺(tái)的強(qiáng)化與互動(dòng)：后者是企業(yè)管理的技術(shù)平臺(tái)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)主要來(lái)源，前者一方面解讀內(nèi)、外部的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，同時(shí)協(xié)同企業(yè)各部門高效、準(zhǔn)確地響應(yīng)其他部門和外部的反饋信息，并在不斷深化學(xué)習(xí)中做到更好。這意味著企業(yè)管理的 AI 應(yīng)用，不是簡(jiǎn)單的AI+流程，而是互相影響，AI要持續(xù)性地優(yōu)化工作流程，并通過(guò)不斷深化學(xué)習(xí)來(lái)推進(jìn)企業(yè)管理的優(yōu)化，甚至進(jìn)化。

客觀講，這種情況已經(jīng)超出傳統(tǒng)的企業(yè)管理理念和操作方法，還需要配套的方法論支持這個(gè)場(chǎng)景的模型化和數(shù)據(jù)的收集。后面的案例會(huì)詳細(xì)解釋。

3) 面場(chǎng)景的需求

理論上講，面場(chǎng)景是企業(yè)運(yùn)營(yíng)的整體智能化，是 AI 與企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理的深度融合，不僅僅是組織優(yōu)化、管理創(chuàng)新。隨著智能制造的飛速發(fā)展，未來(lái)很多硬件都會(huì)應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)芯片和人工智能技術(shù)，制造業(yè)的管理模式也會(huì)發(fā)生重大調(diào)整。

但人工智能仍處于發(fā)展早期，當(dāng)企業(yè)內(nèi)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、供應(yīng)鏈、制造過(guò)程、財(cái)務(wù)管理、客戶服務(wù)等主要業(yè)務(wù)場(chǎng)景逐步智能化后，多條線就自然具備面的效應(yīng)，企業(yè)客觀上就走上了智能化管理。但由于組織管理的內(nèi)在震蕩性，這不會(huì)是個(gè)線性過(guò)程，還需要 AI 技術(shù)的進(jìn)步和組織管理的創(chuàng)新。

SAP的AI+數(shù)字化平臺(tái)助力企業(yè)走向智慧化管理

針對(duì)企業(yè)智能化管理的發(fā)展趨勢(shì)，SAP 推出了智慧企業(yè)模型和解決方案，核心就是將 AI 與企業(yè)成熟應(yīng)用的數(shù)字化系統(tǒng)相結(jié)合，強(qiáng)化組織內(nèi)每個(gè)環(huán)節(jié)、流程，推動(dòng)組織整體的作業(yè)效率和協(xié)同度，最終提高組織的整體有效性。在這個(gè)架構(gòu)中，從點(diǎn)場(chǎng)景到線場(chǎng)景，AI 平臺(tái)賦能企業(yè)的整體管理，為企業(yè)構(gòu)建可持續(xù)學(xué)習(xí)、進(jìn)化的智能化管理平臺(tái)。

目前這個(gè)平臺(tái)已在很多行業(yè)的點(diǎn)場(chǎng)景中成功應(yīng)用。下圖是 SAP 的汽車零部件客戶利用 AI 輔助沖壓零件的質(zhì)量預(yù)測(cè)分析，比傳統(tǒng)的方法達(dá)成更好的質(zhì)量預(yù)測(cè)結(jié)果。這是成熟的應(yīng)用，有很多成功案例。其它如財(cái)務(wù)、質(zhì)檢、供應(yīng)鏈及設(shè)計(jì)、決策等方面的應(yīng)用也都很成熟。

AI輔助沖壓零件質(zhì)量預(yù)測(cè)分析

同時(shí)，線場(chǎng)景方面的應(yīng)用也逐步成熟起來(lái)。下面案例是空調(diào)行業(yè)的安裝服務(wù)場(chǎng)景，除了內(nèi)部參與者，還有外部的設(shè)計(jì)師、經(jīng)銷商、施工隊(duì)和用戶等。這個(gè)場(chǎng)景已經(jīng)導(dǎo)致顧客內(nèi)卷化，成為企業(yè)服務(wù)活動(dòng)的參與者。

大金空調(diào)安裝服務(wù)旅程圖

整體看，這個(gè)場(chǎng)景有以下特點(diǎn)：

◆場(chǎng)景所涉及到內(nèi)外相關(guān)者已超出了傳統(tǒng)的 IT 系統(tǒng)和流程所涵蓋的范圍。

◆服務(wù)過(guò)程很多信息是非結(jié)構(gòu)化的，智能產(chǎn)品傳回的是有時(shí)間連續(xù)性的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

◆此場(chǎng)景需要大量彈性的線下溝通和處理，以協(xié)同所有的數(shù)據(jù)和作業(yè)活動(dòng)。

基于圖像識(shí)別的在線安裝質(zhì)量檢查方案，通過(guò)設(shè)計(jì)思維研討會(huì)與AI平臺(tái)結(jié)合，可給客戶帶來(lái)如下價(jià)值：

◆清楚了解技術(shù)、投資成本、擴(kuò)展性和投資回報(bào)率；

◆準(zhǔn)確預(yù)測(cè)第三方安裝的空調(diào)（AC）系統(tǒng)的潛在安裝質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)；

◆能夠根據(jù)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)對(duì)安裝進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，讓工程師能以最少的努力盡可能地提高質(zhì)量保證效率，并提高客戶滿意度。

◆能夠使用統(tǒng)一的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并在復(fù)雜的大數(shù)據(jù)環(huán)境中確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

總結(jié)：從上述分析和案例看，AI 增強(qiáng)并擴(kuò)展了企業(yè)管理的效能和范圍。鑒于制造業(yè)信息化程度相對(duì)很高，積累了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這些優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源如被AI充分利用，可以進(jìn)一步解決制造類企業(yè)中的實(shí)際問(wèn)題。

SAP的AI平臺(tái)助力企業(yè)管理走向智能化

隨著 AI 再點(diǎn)場(chǎng)景的普及，并在線性場(chǎng)景的從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的逐步深入應(yīng)用，AI 會(huì)深刻地影響企業(yè)的整體管理方式。用埃森哲一句話作為結(jié)束語(yǔ)：AI 系統(tǒng)不僅能夠推動(dòng)流程自動(dòng)化，提高工作效率；更重要的是實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作，從根本上改變工作性質(zhì)，從而徹底顛覆企業(yè)運(yùn)營(yíng)和員工管理方式。