智慧企业是在企业数字化改造和智能化应用之后的新型管理模式和组织形态，是先进信息技术、工业技术和管理技术的深度融合。通过智慧企业建设不仅可以促进企业内部生产关系的转型升级，完成与“互联网+”社会生产力的和谐对接，还能进一步释放企业员工的创新创效活力，为企业提供可持续发展的源动力。

智慧企业是建立在数据驱动基础上整体呈现人工智能特点的人机协同企业。智慧企业要求站在企业整体的角度，强化物联网建设、深化大数据挖掘、推进管理变革创新，将先进的信息技术、工业技术和管理技术深度融合，实现企业全要素的数字化感知、网络化传输、大数据处理和智能化应用，从而使企业呈现出风险识别自动化、决策管理智能化、纠偏升级自主化的柔性组织形态和新型管理模式。

智慧企业理论体系由涂扬举先生首次在其著作《智慧企业——框架与实践》中进行了全面诠释，填补了国内外关于智慧企业理论空白。

经营发展特征：更加注重经营发展。智慧企业通过数据驱动、多脑协同、智能决策，在履行社会责任的同时，更加注重企业管理与效益、生存与发展等企业根本性问题。

风险防控特征：更加注重风险防控。智慧企业始终围绕风险管控，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。

人的因素特征：更加注重人的因素。智慧企业除了应实现物物相联外，还应充分考虑人的因素，做到人人互通、人机交互、知识共享、价值创造。

管理变革特征：更加注重管理变革。智慧企业通过信息技术、工业技术和管理技术“三元”融合，实现企业管理层级更加扁平，机构设置更加精简，机制流程更加优化，专业分工更加科学。

全面推进特征：更加注重全面推进。智慧企业是全面的、系统的网络化、数字化和智能化，要求按照全面创新进行规划和建设，做到全面感知、全面数字、全面互联、全面智能。

智慧企业建设目标是企业实现自动管理，即自动预判、自主决策、自我演进。

自动预判，即风险识别自动化。通过建设完整的网络体系，做到大感知、大传输、大存储、大计算、大分析，从而实现对各类风险全过程的自动识别、判定及预警。

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，实现企业决策管理全面智能。

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、自我引领。

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。

智慧企业管理模型一（过渡模型）

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核心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。以上管理模型仅仅是过渡模型，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。

智慧企业管理模型二（理想模型）

特点：数据驱动管理，业务部门围绕各种人工智能脑发挥规划、研发和服务保障等作用。

适应对象：单一职能型企业、大型或集团管控型企业的高级阶段。

以上智慧企业管理模型实现了智慧企业管理体系的变革，决策指挥中心为核心，往下依托各专业数据中心的数据决策，往上为企业决策管理层提供综合决策预案，同时以规划、研发、服务等部门来保障整个智慧企业管理、技术的先进性变革，采用巡检、专业值班等分部实现公司一线员工的专业集成和“智慧”转型。

智慧化运行与管理模型

理论创新：大渡河公司首次提出并实践了物理企业与数字企业融合的智慧化运行与管理的模型。不同于德国工业 4.0 面向生产线及设备的数宇孪生，大渡河提出的是对整个企业管理形态的数字孪生，即在保留物理层级组织架构基础上，以核心业务的数宇化改造和职能部门的专业整合为主，逐步变革管理体系要素，构建层级管理+数据驱动 “双轨制”的运行机制，逐步提升数据驱动管理模式对原有管理体系的支撑。

特征：“人”在企业智慧化运行与管理中始终处于核心位置，在物理企业与数字企业之间构建了一种以人机协同为显著特征的三阶循环系统，让企业整体呈现层级管理与数据驱动管理相结合的状态，从而实现以自动预判、自主决策、自我演进为目标形态的流域智慧化运行与管理。

关键路径：业务量化、集成集中、统一平台、智能协同。

业务量化是通过各种最新技术的应用，将企业的各项业务全面数字化，使企业从过去定性描述、经验管理，逐步转变为数据说话、数据管理。

集成集中是全面整合以往分散的系统平台，消除业务系统间分类建设、条块分割、数据孤岛的现象，从而形成集中、集约的管理系统。

统一平台是实现各类专业口径的数据标准化，并在统一运用平台上相互交换、实时共享，为大数据价值的持续开发利用提供支撑。

智能协同是通过对大数据的专业挖掘和软件开发，形成自动识别风险、智能决策管理以及多脑协调联动的“云脑”，对企业进行管理。

智慧企业是一种战略思考，是企业身处巨大变革时代的转型思考，是全局性和系统性的，它不是具体、单一项目计划。

智慧企业是一种发展方向，方向代表着引领，指明方向往往比解决问题本身更为重要。

智慧企业是一种体系创新，综合了管理创新、技术创新以及管理和技术融合而带来的模式创新。

智慧企业是一种机制变革，改变过去信息化、数字化、智能化建设去适应机制、适应流程、适应机构、适应岗位的模式，而是机制、流程、机构、岗位要随着信息化、数字化、智能化的推进而变革。

智慧企业是一种最佳实践，是“传统”企业拥抱互联网，融入国家“互联网+”战略、落实创新发展理念和双创要求的最佳实践。

（1）智慧工程基本概念

智慧工程是以全生命周期管理、全方位风险预判、全要素智能调控为目标，将信息技术与工程管理深度融合，通过打造工程数据中心、工程管控平台和决策指挥平台，实现以数据驱动的自动感知、自动预判、自主决策的柔性组织形态和新型工程管理模式。

（2）智慧工程主要特征

更加注重风险防控。智慧工程始终围绕风险管控，通过建设风险自动识别、智能管控体系，实现风险识别自动化、风险管控智能化。

更加注重人的因素。智慧工程除了应实现物物相联外，还应充分考虑人的因素，做到人人互通、人机交互、知识共享、价值创造。

更加注重管理变革。智慧工程通过信息技术、工业技术和管理技术“三元”融合，实现管理层级更加扁平，机构设置更加精简，机制流程更加优化，专业分工更加科学。

更加注重全面推进。智慧工程是全面系统的网络化、数字化和智能化，应按照全面创新进行规划和建设，做到全面感知、全面数字、全面互联、全面智能。

（3）智慧工程建设目标

全生命周期管理。通过实施信息化基础建设和打造标准统一、流程规范、业务量化的工程管控体系，形成全面感知、全面数字、全面互联、全面存储的管理形态，实现从发展规划、项目立项、前期设计、建设实施、竣工验收、移交运营到工程寿命终止的全阶段、全周期管理。

全方位风险预判。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，实现全方位、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、政府等相关方互联互通，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

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：

（5）智慧工程关键路径

智慧工程建设按照业务量化、集成集中、统一平台、智能协同的关键路径实施。

以清洁能源和智能电网为特征的新一轮能源变革正在全球范围快速推进。随着信息技术、工业技术和管理技术的深度融合，智慧电厂必将成为未来能源管理新趋势，它以自动控制为基础，以数据管理为核心，将生产数据和管理数据深度融合，实现设备智能、感知智能、协同智能的全新电力生产组织形态与管理模式。

（1）智慧电厂基本概念

智慧电厂是以“设备智能巡检、故障精准排查、系统协同联动”为目标，以自动控制为基础，以数据管理为核心，整合运行管理历史和人工经验，引导管理系统自主管理、自我演进，实现设备控制更加自主、生产管理更加智能、风险决策更加科学的全新电力生产组织形态与管理模式。

（2）智慧电厂主要特征

更加注重经营管理。智慧电厂通过数据驱动、智能协同、智能决策，更加注重运营管理与效益、生存与发展等根本性问题。

更加注重风险管控。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。

更加注重管理变革。智慧电厂要求信息技术、工业技术和管理技术“三元”融合，实现管理层级更加扁平，机构设置更加精简，机制流程更加优化，专业分工更加科学

更加注重全面推进。智慧电厂是全面的、系统的网络化、数字化和智能化，按照全面创新进行规划和建设，做到全面感知、全面数字、全面互联、全面智能。

（3）智慧电厂建设目标

设备智能巡检。运用智能巡检系统，以状态传感、图像处理、缺陷搜索与定位等智能分析技术，实现设备巡检智能化。

故障精准排查。构建智能管控体系，做到大感知、大传输、大存储、大计算、大分析，实现对各类故障、隐患和风险自动预警预判、分级管控和智能识别。

系统协同联动。打破传统管理中各系统相对独立的技术壁垒，整合全厂所有系统资源，驱动核心管理系统智能联动，实现设备智能协同控制。

（4）智慧电厂关键路径

智慧电厂建设按照业务量化、集成集中、统一平台、智能协同的关键路径实施。

智慧调度是在梯级水电站集中控制调度基础上，随着大数据、物联网、人工智能等新技术的推动，逐步发展起来的一种更高级的流域调控模式。

（1）智慧调度基本概念

智慧调度是在梯级水电站集中控制调度基础上，以“实时感知、精准预测、智能调控”为目标，全面搜集、深度挖掘流域气象、水情、防洪、发电、设备、市场等海量数据，打造数据驱动，人机协同，知识共享，集预测、管控、决策、评价于一体的流域调控新模式。

（2）智慧调度主要特征

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

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。

精准预测。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、精准预测、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。

（4）智慧调度功能架构

基于大渡河流域的首创应用，智慧调度建设采用“一模型三中心”的总体架构，即经济运行多维决策核心模型，数据感知预测中心、调度决策指挥中心和智能调控应用中心。

数据感知预测中心，包含水情气象预报、设备状态感知、电力市场分析三个单元，实时感知、收集、挖掘和预测水情、气象、设备、市场等海量数据，是智慧调度的“数据仓库”。

调度决策指挥中心，利用精准预测的各生产要素数据，通过经济运行多维决策模型自动计算、自动匹配，快速生成最优调度决策方案，自动滚动识别调度过程中的偏差和风险，实现决策方案的迭代优化，是智慧调度的“中枢大脑”。经济运行多维决策模型还具有自动学习和演进的特点，在不断积累的数据支持下，通过经济运行后评价单元，实现经济运行多维决策核心模型参数的滚动优化。

智能调控应用中心，是数据驱动的智能协同中心，包含调度方案自动生成、负荷自动分配和闸门自动调度三个单元，是智慧调度人机交互的“智能管家”。

智慧检修是依托云计算、大数据、物联网、移动互联网等先进技术，通过在线监测分析、历史数据挖掘和试验诊断等提供的设备状态信息，评价运行设备的整体健康程度，预判或确定设备可能发生的故障，并指导设备检修工作的检修管理模式。

在新一轮科技革命和产业变革的大背景下，一场以云计算、大数据、物联网、智能控制为核心的“新IT”技术日新月异，以网络化、数字化、智能化为特征的智能制造已成为未来发展趋势。尤其在工业领域的发展应用更加迅猛，正催生新业态和新模式不断涌现，基于云端的供应链精细化管理、连续的设备在线监测、生产运行的优化、能源数据管理、工业安全生产等都将大大提高企业的发展潜力。

（1）智慧检修基本概念

智慧检修是以“同步监控、动态分析、智能诊断、自主决策”为目标，聚焦设备状态参数大数据挖掘，实时评价设备健康状态、预警预判设备运行风险，智能决策设备检修方案，自我配置“人、机、料、法、环”等生产要素，实现检修管理手段由计划性检修、事后检修向精准检修、预测检修演进。

（2）智慧检修主要特征

更加注重数据驱动。智慧检修充分利用大数据挖掘技术，用设备健康指标量来分析诊断设备潜在的故障，打破传统靠经验计划检修模式，实现精准检修和预测检修。

更加注重人机互动。智慧检修将网络化、数字化、智能化深度融合，强调人机互动，在新常态下打造高度人机协同的自动管理新模式。

更加注重集中管控。智慧检修全面整合以往分散的检修业务，消除业务间信息不通、数据孤岛的壁垒，从而形成具有柔性管理特点的集中管控模式。

（3）智慧检修建设目标

智慧检修以实现设备的“同步监控、动态分析、智能诊断、自主决策”为目标。

同步监控，即统筹考虑数据采集内容和传输通道，建成检修中心统一的数据存储和共享平台。根据日常业务需求，采集各类运行数据，建成检修中心全景监视中心。

动态分析，即开发基于数据仓库模式的智能应用工具，对数据之间的关联和隐含信息进行深度挖掘。

智能诊断，即通过对设备运行大数据深度挖掘和动态分析后，自动给诊断结果，自动给出检修策略。

自主决策，即自动生成检修方案，进行检修决策、方案审定、调配物资工器具及备品备件，集控检修管理工作，实现人与机、人与人互联。

（4）智慧检修关键路径

智慧检修建设的关键路径是“业务量化、集成集中、统一平台、智能协同”，通过大数据的挖掘，实现“自动感知、自动预判、自主决策”，逐步实现检修工作的自动管理。为了实现上述总体目标，智慧检修建设应在纯数据驱动、全方位监控、多系统联动方面遵守以下路径进行建设：

规约标准化。为了避免因规约不统一、不标准而造成不同厂家传感器数据的功能模块无法互联、数据格式有所不同，要求当前各种系统的通信规约、数据格式、模型架构和接口规范，并在未制订统一标准而厂家技术壁垒问题严重的领域，主动制订一批成熟、兼容、通用的规约和标准，用以对通信规约、数据格式、模型架构和接口规范等项进行限制，确保不同厂家提供的同类系统以及各系统之间能够有效互联，确保未来新建功能模块能有效接入系统中。

平台统一化。根据各级运行管理人员对于设备信息和管理信息查阅的需求，统一安排数据采集内容和设备，安排数据经由网络传输至主站，消除数据采集重复、通道繁杂、维护困难等问题。同时，在新系统中建设检修中心统一的数据存储模块，在汇聚全部运行、设备信息的基础上，按照部门需求实现可定义的数据编组、订阅、分发服务，使得各部门只需与统一的数据平台接口即可获得所需形式和内容数据，实现统一数据中心职能，为设备状态实时监控，智能分析等应用的开展奠定基础。

预警智能化。根据各级运行管理人员对于日常业务开展的需求，在统一显示界面，统一数据源的基础上，将数据服务、网络服务、告警服务、界面服务等通用服务项目归并智慧检修中心平台之上，而各功能模块仅专注于设备监视和设备状态分析功能，从而降低软硬件维护开销，提高运行人员工作效率。利用各专业、各系统数据集中存储的便利条件，以数据中心的方式对同构或异构的数据库进行统一管理，按照自定义的主题抽取多个库中的数据，开发诸如设备状态多维度分析和评价功能，专家诊断系统等，全面提升检修中心的运维管理能力。

管理高效化。检修管理系统按照“互联网+智慧检修”的建设思路，构建纵向贯通、横向集成的流域级检修管理平台，重点开发并建成设备检修工作通知、实施、流程审批、作业审批汇报、电子签章的全程电子化操作，实现检修报告电子化生成、检修工作竣工报告电子化生成，以及建立完善的检修设备库、检修知识库、标准作业库和标准业务流程工序卡。建设Android、苹果IOS智能手机的信息管理系统APP，最终建成一套真正的“电子化、智慧化、可追溯化”的信息管理系统，全面实现上下信息渠道畅通和数据共享与应用。