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（2）智慧调度主要特征 [1] [4]更加注重数据驱动。智慧调度通过对调度过程全要素及各种边界条件的自动感知、搜集分析和深度挖掘，实现调度的自动预判、自主决策。更加注重人机协同。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。更加注重知识共享。智慧调度通过建立可表达、可计算的算法和模型，形成人人互学、群体智能的共享平台，实现调度的群智开放、知识共享。（3）智慧调度建设目标 [1] [4]实时感知。是指利用完善的基础物联网和现代化信息通信技术，以智慧企业各大业务单元专业数据中心为基石，对水电站生产调度过程相关基础信息进行自动采集、传输、汇总、存储，从而实现对设备、水情、气象、市场、防洪等生产状态的实时同步感知。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。黄陂区时代企业智慧管理平台开发性价比

***风险预判。通过对工程建设过程中各种风险数据管理和管控模型分析，形成大感知、大传输、大储存、大数据、大计算、大分析的管控体系，实现***、全过程风险识别和预控。全要素智能调控。通过打造工程建设中业主、设计、监理、施工、**等相关方互联互通，彼此协调，形成工程安全、质量、进度、投资、环保与物资设备、移民搬迁等专业专项智能协同的管控体系，实现全专业、全要素智能调控。（4）智慧工程管理模型 [1] [4]智慧工程不仅是新技术的应用，更是管理体系的创新。由于网络化、数字化、智能化技术的充分应用，使智慧工程管控呈现数据驱动管理的特点。传统的层级管理特点逐渐消失，业务部门不再承担直接的管理职能，而是围绕数据的采集、挖掘，制订规则和开发应用，并做好“决策脑”“专业脑”“单元脑”等各种人工智能脑的业务保障和人资、党群、后勤服务等综合保障。智慧工程管理模型如下：蔡甸区质量企业智慧管理平台开发性价比特点：层级管控与数据驱动管理相结合。

精细预测。是指在数据充分采集、系统互联互通、人人知识共享的基础上，运用大数据分析技术，实现气象、水情、市场等关键生产要素的精细准确预测。智能调控。是指在传统远方集中控制“遥控”、“遥调”的基础上，依托实时感知、精细预测、智慧电厂、智慧检修成果，运用人工智能技术和多维目标的优化调度模型，优化调控流程、重塑调控模式，实现梯级电站设备健康状态自动诊断、故障自动判断、调度自动控制，实现客观、科学地调度和滚动优化。

智慧企业管理模型一（过渡模型） [1-2] [5]特点：层级管控与数据驱动管理相结合。适应对象：短期内无法消除层级管控的企业。以上智慧企业管理模型是以**业务的数字改造和职能部门的专业整合为主，在保留原有泰勒管理组织架构的基础上，逐步添加和变革智慧企业管理体系要素，构建“双轨制”的运行机制，逐步增加原有管理体系对数据驱动企业管理模式的依赖程度，渡过智慧企业初级阶段。以上管理模型**是过渡模型，鉴于各行业、各企业的“环境”因素不同，需要构建符合企业实情的智慧企业初级管理模型体系。自主决策，即决策管理智能化。

具体而言，产业链适应性资源包括顾客端适应性资源和供应端适应性资源。顾客端适应性资源是指企业在长期的顾客接触与服务过程中了解、发现顾客的需求，并具备满足这种需求的资源与能力，它是一种抽象和综合的集成资源，需要顾客知识反馈与获取能力和顾客服务能力。供应端适应性资源是指企业在供应商网络建构与优化过程中，形成的与供应商之间的战略合作关系，体现的是和谐管理的本质，是在企业利益和供应商利益之间保持稳定均衡的一种商业智慧。产业链适应性资源也不是依靠知识就能处理好的，很多关乎价值分配和利益协调的问题，需要企业用动态的管理模式来寻求产业链上下游的均衡与协同发展智慧电厂始终围绕风险管控，通过建设自动识别、智能管控体系，实现风险识别自动化、风险管控智能化。武汉本地企业智慧管理平台开发质量

自动预判，即风险识别自动化。黄陂区时代企业智慧管理平台开发性价比

自主决策，即决策管理智能化。通过在企业建立数据驱动的“单元脑”“专业脑”和“决策脑”等，形成多脑协同和系统联动，使企业整体具有人工智能特点，实现企业决策管理***智能。自我演进，即纠偏升级自主化。通过各类历史数据和决策模型的不断累积，使企业具备自主学习功能，实现自我评估、自我纠偏、自我提升、自我**。 [1-2] [5-6]以数据驱动为导向，智慧企业管理模型可分为两阶段模型，采用“物联网+大数据+人工智能”的传接纽带，将先进信息技术、工业技术和管理技术深度融合，稳步构建新型智慧企业管理体系。 [1-2]黄陂区时代企业智慧管理平台开发性价比

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