全球工业物联网将达到370亿

不同制造企业的发展速度不同，信息化基础也不一样，其所处的数字化转型阶段也不尽相同，企业推动数字化转型工作的前提条件就是明确自身所处的阶段，根据中国信通院2020年9月发布的IOMM标准来评估制造企业当前数字化转型的成熟度，让企业清晰的认识到自身能力的不足，然后以此作为切入点开始推动数字化转型工作，并制定相应的战略方向。

数字化转型涉及到的工作内容非常繁杂，且其成果一般很难衡量，如何让管理者看到引入高精尖的制造设备或搭建数据中心带来的实际效益?这一点至关重要，制造企业可以引入价值闭环评估模式，围绕企业经营管理过程，设计合理的PI指标来衡量数字化转型的成果。

通过调研发现，数字化转型表现优异的制造企业，高层管理者在转型意识和战略上尤为重视。通过自上而下的企业文化变革和内外部意识宣导与培养，让不同层级管理者对数字化转型工作达成统一的认知，避免转型道路上不必要的内耗。

数字化转型中的基础设施建设与经营管理变革工作都离不开数字化人才，企业内部缺乏相应的培养方式和方法，需要适当引入外部资源来帮助新技术、新产品、新管理模式的落地与推广。

很多企业误认为数字化转型都是管理层的工作，与基层员工无关，其实大多数转型战略的具体执行还是要依赖于基层员工的配合，否则转型工作只能浮于表面最终沦为面子工程。做好战略拆解并用更易理解的方式传达给基层，是制造业数字化转型全员参与的核心所在。

六大模块指导制造业数字化转型

帆软数据应用研究院制造行业资深专家任敏结合多年的制造行业经验总结出数字化转型必不可少的六大模块，包括企业战略转型、组织能力提升、管理模式变革、业务运营改善、产品技术创新、基础设施建设等，覆盖了IOMM模型中的I(Infrastructure数字基础设施服务运营能力)和O(Operation企业整体数字化经营能力)两大能力项。

数字基础设施服务运营能力中最核心的就是数据资产管理，制造业业务环节繁多、流程复杂，往往某一环节的数据出现问题会导致牵一发而动全身，例如供应链订单管理中线索获取、销售计划、采购过程、生产执行、入库出库、物流交付、票据回款等环节都产生了大量的数据，利用物联网IOT平台技术打通订单全生命周期的数据链，确保数据采集的实时性、真实性，再通过数据治理完成对数据质量的清洗、主数据管理等，然后利用大数据技术搭建数据中心，打通数据壁垒、实现高性能实时分析计算，最后利用BI工具以及微服务技术搭建企业的数字化经营管理平台和面向供应商与客户的三位一体式监造平台，实现了供应链订单数据从采集、处理、分析到应用的全过程数字化管理。

企业整体数字化经营能力是制造企业组织能力和管理能力的重要体现，从全业务条线和职能条线去看，包含了数字化财务、智慧供应链、智能制造、数字化营销、数字化服务、数字化人力等，每个条线都要经历经验式管理、流程化管理、可视化管理、处方式管理四个阶段。数字化生产线利用安灯系统实现对设备和质量问题的及时报警，辅以MES和QMS系统进行设备和质量的流程管理，再利用BI工具分析生产过程数据指导管理人员进行数字化决策，实现生产管理从计划制定、作业执行、过程监控、到绩效评估、反馈改善的数字化闭环能力提升。
 

为了确保一定程度的透明度，用于训练AI的数据和用于评估AI的数据应公开。在政府事务上，做到这一点应该更容易。但是，企业界会拒绝这种想法。

数据多元化

根据纽约大学研究中心发表的一篇论文，人工智能缺乏多样性已经到了“思考的时刻”。研究表明，由于这个原因，AI领域绝大多数是白人和男性，因此有重新确立权力失衡和历史偏见的风险。

该报告的作者凯特·克劳福德解释说：“AI行业必须承认局势的严重性，并承认其现有方法未能解决这些问题。”

由于Facebook和Microsoft都拥有4%的黑人劳动力-很明显，在AI领域中少数民族没有得到公平的代表。研究人员和程序员是一群具有一定特权的同质人群。

如果资源池多样化，那么数据将更能代表我们所居住的世界。算法将获得当前被忽略的观点，并且AI程序的偏见将大大减少。

总结

是否有可能创建一种完全没有偏见的算法?可能不会。

人工智能是由人类设计的，人们永远不会真正偏见。但是，由优势群体的个人创建的程序只会帮助使针对少数群体的不公正现象长期存在。

为确保算法不会成为针对黑人和西班牙裔社区的压迫工具，应推动公共和私人机构保持一定的透明度。

大型技术必须具有多样性，并能提升属于少数族裔的程序员，这也是当务之急。这样的举动可以拯救我们的社会，使其免于成为AI反乌托邦。

（编辑：淮安站长网）

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