企业数字化驾舱

背景

很多企业虽然实施和应用了ERP、CRM、PLM等IT系统，但系统的应用效果并不理想，也没有给企业的业绩带来明显的改善。其中的原因是多方面的，原因之一是这些系统的运行是“黑箱子”，企业需要有相应的“温度计”、“速度表”、“诊断器”、“雷达图”和“导航仪”来帮助他们发现问题、分析问题和解决问题。

在可预见的未来，如果说“自动驾驶”是汽车的数字化发展方向，而“自动决策和运营平台”就是企业数字化的发展方向。企业实现“自动决策和运营”的数字化路线是：网络化  可视化  透明化  可预测  可配置  自适应，具体的承载或表现形式就是“数字化驾舱（Digital Cockpit）”。

“数字化驾舱”是“管理驾驶舱（Management Cockpit）”或“业务驾驶舱（Business Cockpit）”的数字化表现形式。结合物联网、大数据、高级分析和人工智能等数字化技术的应用，“数字化驾舱”可以逐渐逼近企业决策和运营的高度自动化和智能化。

场景和用途


统计分析：针对特定KPI或业务对象进行统计分析。比如，平均值、总计、中位数，等等，也可通过回归模型做简单的业务推测。

专题研究：针对特定的问题进行分析，识别其中的因果逻辑。比如，产品质量成本分析，以优化产品的质量成本结构。

业务预测：针对某些业务对象及其未来的表现进行预测。比如，设备失效预测以支持预测性设备维护，质量缺陷预测以支持预测性质量检验，等等。

决策支持：针对给定的业务目标和边界条件，通过业务模型对目标的可行性进行仿真和模拟，识别可能的短板或风险。

业务可视化：帮助企业和用户了解业务当前的现状，对异常情况进行报警，支持对业务异常的原因分析和解决措施的制定。

知识发现：从业务数据中寻找规律，把数据转化为知识，把知识转化为洞察和业务Know-How。