摘要：智能化和互联网+大变革时代，搞“活”内部知识是企业生存与成功的关键。为提高企业在知识经济时代的核心竞争力，基于绿色经济理念，系统分析了六大信息智能技术的机理，并通过六个具体企业案例验证智能化管理的有效性，为企业进行知识管理、解决实际问题提供了指导建议。
关键词：绿色经济；企业智能化；知识管理；信息系统
引言
我们正处在智能化和互联网+的大变革时代。企业的财富和繁荣主要来自信息和知识的生产与分配。可以说，在这样一个知识经济社会里，与专业人员相互合作，进行沟通，广泛共享知识，以及应用知识进行业务流程优化和创新，是企业生存与成功的关键。试想，一个企业如果其内部知识资源无法有效地用于交流和分享，那么这种知识几乎没有任何用处。知识只有被全公司共享，才能发挥功效，并被付诸实践。而与其他资产不同，知识又有其独特的复杂性，管理知识的过程涉及到企业业务流程的方方面面。一个公司，一个企业只有懂得如何以其他组织无法效仿的高效率、高效益生产方式进行工作，才能在日益激烈的竞争中取胜。知识是获取利润和竞争优势的主要途径，是竞争对手花钱也买不到的。在企业知识管理进程中，最怕一时兴起，或是一知半解地推动知识管理，最终要么不得其门而入，要么弄得人仰马翻，反倒降低了知识管理应有的价值。事实上，知识管理并非万灵仙丹，企业只有树立正确的知识管理策略目标，采用适宜的技术，才能推动企业健康、有序地发展。而在大力倡导遵循“开发需求、降低成本、加大动力、协调一致、宏观有控”五项准则，以高新技术为支撑，实现可持续发展绿色经济的今天，充分运用信息智能化管理，把企业知识搞“活”，将信息智能技术运用到知识管理中，进而降低企业生产成本，增加企业收益不失为增强企业核心竞争力的一个良策，主要有六大利器可供实际运用。
1、知识捕捉器——专家系统
专家系统可在十分有限的特定领域人类技能中捕捉隐性知识。它们捕捉熟练雇员的知识，将其转化为软件系统中的一系列规则，并存储到公司的记忆库或学习库中去，供组织中的其他人员学习使用。这些专家系统包含大量特定领域专家知识与经验，可利用专家知识和经验模拟人类处理相关领域的问题[1]，如专门处理专业人员可用几分钟或者几个小时完成的有限范围内的任务，帮助企业用较少的人力做出高质量的决策，被广泛地应用于企业的离散型、高结构化的决策制定中。晋江供电公司就是利用专家系统来提升其安全管控的质量的。该系统集3G远程监控、视频采集、实时对话、GPS定位等于一体，将现场实时图像等信息传输到指定终端接收设备上，这样，工作人员只需通过手机登录“现场作业视频监控平台”，动动手指，便可远程实时“掌控”作业地点的工作情况，可谓是长了一双“千里眼”。与此同时，监控人员还可以根据需要随时调整角度、位置和大小进行实时监控，第一时间消除前线风险隐患，大幅提升了现场安全管控的质量和效率，不仅减轻了稽查人员安全监督的压力，还有效防范了习惯性违章。此外，监控人员还可以通过该系统的录像回放功能，进行稽查取证，解决了监控人员资源不足、安全督察压力大等难题。据悉，该系统还有远程故障会诊功能，巡视人员坐在车内便可准确掌握线路运行状态，一旦发现难以确定的故障情况，巡视人员还可利用3G网络，将采集到的图像数据输送到该公司内部电脑上，由专家开展远程诊断，实时与现场人员对话，指导巡视人员快速判断故障原因，确定解决办法，提升故障处理效率。
2、组织智能术——实例推理
任何一个企业、组织经过多年的运营都会积累下来大量的集体知识和技能。实例推理可以捕捉、存储这种组织知识。在实例推理中，专业人员的经验以案例形式存储于数据库中，便于用户在遇到具有相似参数的新案例时检索使用。系统搜索与新案例特点相近的案例，找到最贴近的那个，将其解决方案应用于新案例。成功的解决方案会与新案例标记在一起，并与其他案例一同存入知识库。不成功的解决方案也会存入案例数据库，并附上此方案不成功的原因。实例推理以案例形式体现知识，用户会不断扩充、改进知识库。东海中心渔场的预测系统就很好地运用了实例推理技术。众所周知，中心渔场的形成受到诸多影响因素的制约，其中包括海洋表面温度、海洋底层温度、海洋叶绿素浓度、海水盐度、盐度梯度、长江径流量、风向、风速等等。但是，鱼类的洄游规律受到很多因素制约，变化非常复杂，难以用传统的数学方法和模型加以描述。同时，专家关于东海中心渔场规律的知识是不精确、不完全的。不过值得庆幸的是，相关部门已经收集了20年来有关东海渔况、海况的相关数据，这是非常宝贵的资料，因此可以从中挖掘出许多有用的信息和知识，根据历年的情况来分析、预测中心渔场的趋势。整个系统采用了基于实例推理的方案。由此可见，实例推理技术非常适合应用于系统中已存在大量的历史数据、专家通过实例来描述他们的领域、问题未被完全理解、可用的领域知识很少、系统中有很多例外规则的情形。
3、规则模糊器——模糊逻辑
模糊逻辑是一种以规则为基础的技术，可以创造出使用近似价值或主观价值的规则，用来表达不精确性的事物[2]。它能以语言形式描述一个特定现象或过程，然后将此描述用少量灵活的规则表达出来。组织可以用模糊逻辑创建软件系统，捕捉语义含糊的隐性知识。管理层还发现，模糊逻辑有利于决策制定和组织控制。在日本，模糊逻辑就有效地帮助了仙台地铁实现了平稳加速，站立的顾客甚至不需要扶手。曾有报道，一位富有且打扮阔绰的男子坐在日本仙台地铁车上，在其膝盖上横放着一个装有半缸水的玻璃缸，当这辆车离开车站并加速时，水缸里的水轻微地推向了该容器的后面，当这辆车达到省油量最大的运行速度时，水又恢复平稳了，当车到了下一站要刹车时，水位又升到了容器的前面，就这样一前一后如此反复，无溅无洒。究其原因，文章最后指出，原来是该车应用了模糊逻辑控制技术。可见，模糊逻辑在仙台地铁系统中的成功应用，打破了人类司机的记录，引起了该领域的一场巨变，对今后的工程应用具有重大意义。
4、人脑模拟仪——神经网络
神经网络通常用于解决复杂、难以理解的问题，需要收集大量的数据。它们主要采用并行和自适应的信息处理方式对人脑神经网络进行某种简化、抽象和模拟，通过筛选数据、搜索关联、建立模型和一次又一次纠正模型错误的方法从大量数据中学习其模式，并从大量数据中发现人类难以分析的非常复杂的规律和数据间的相关性。一个神经网络有大量传感节点和处理节点，它们持续地相互作用、相互影响。其不需要构建数学模型而是通过数据样本训练和自适应得到权值系数内部关系的优点，恰能弥补传统方法的不足[3]。近日，巴西世界杯足球赛激战正酣，本届比赛虽然没有了“预言帝”章鱼保罗，但全球科技公司正在用最前沿的技术对结果进行预测，其中，百度公司无论是在小组赛还是淘汰赛的预测中，都处于遥遥领先地位。而据百度相关负责人指出，这主要得益于对代表其人工智能发展水平的“百度大脑”的实际应用。“百度大脑”由百度创始人兼首席执行官李彦宏于今年4月正式对外公布，其运用计算机模拟人脑神经网络，包括模拟人脑学习分析能力，通过多层的学习模型和海量的训练数据进行数据智能分析，然后做出预测。如今，百度大脑相当于两到三岁孩子的智力水平，可能是世界上最复杂的模拟人的大脑思维的系统。随着有着“谷歌大脑之父”之称的吴恩达正式加盟百度，担任首席科学家并负责“百度大脑”项目，“百度大脑”将迎来更加快速的发展进化，未来“百度大脑”还将在除预测之外的更多领域展现出它的实力。
5、方案进化池——遗传算法
遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算机算法[4]，可以为解决某一特定问题考察大量的可能方案，以寻求最优方案。其基础是一些受进化生物学启发的技术，如继承、变异、选择和交叉重组等。遗传算法用于解决涉及成百上千个变量或公式的非常复杂的动态问题。这个问题的一系列可能方案必须能够以遗传形式表达出来，并且必须能够建立用于评估适合度的标准。遗传算法能快速评估许多候选方案，找到最优方案，加快寻找最优解。美的之所以能够成为全国第一家也是唯一一家全面掌握变频空调全部核心技术的企业，其关键原因之一就是引入了GA遗传算法控制技术。GA遗传算法控制源于生物进化理论，其通过反复进行交叉与突变，可以进行多点探索，进而筛选出合适的运行参数。对这一技术的应用，推动着美的逐渐掌握了全球变频空调技术研发中最为核心的“黑匣子”技术，破解了长期以来中国企业无法掌握变频核心关键技术的尴尬局面，形成了企业独有的技术创新智慧，并做到了行业的“唯一”与“第一”。
6、后台无人机——智能代理
智能代理是在无人直接干预的情况下，为个人用户、业务流程或应用软件，处理待定、重复、可预测性工作的软件程序。在智能代理技术中，代理使用有限的内嵌或习得的知识库代替用户完成任务或制定决策，可以帮助企业在面临海量的数据时，进行很好地定位、处理重要的信息。如今，智能代理应用程序为操作系统、应用软件、电子邮件系统、移动计算软件以及网络工具等广泛使用。而令企业特别感兴趣的是使用智能代理在包括互联网在内的网络上巡游，搜索信息。此外，许多复杂现象还可以模拟成遵循少量交互规则的自主代理系统。全球开发主流消费品和卫生保健品的领头羊——宝洁公司就很好地运用了智能代理技术。宝洁公司在其供应链网络管理中，引入了基于主题的建模，用以提高链上各成员间的协调性，快速应对变化的行业状况。它用一组半自主“代理”模拟复杂的供应链，其中“代理”代表了供应链的每个环节，包括货车、生产设备、分销商、零售商等。通过编程，每个代理都会遵守一些规则，这些规则又模拟了实际的行为，如“无现货时订货”。使用智能代理模型，宝洁公司发现应该在满载之前就将货车派遣出去。虽然货车未满载会增加运输成本，但模拟实验证明，这样会降低零售商缺货的可能性，减少销量损失，远远弥补了增加的运输成本。基于代理的建模每年为宝洁公司节省了3亿美元，而其投资还不到这个数字的1%。
7、结论
综上所述，知识经济时代，企业的经营和发展不再主要依赖于资本、自然资源、劳动力等传统资源，取而代之的是更多地依赖于信息技术和信息系统武装起来的专业知识、想法和洞察力这些智慧资产。而随着我们步入21世纪第二个十年，信息智能技术也日益呈现出一片欣欣向荣的景象，未来，得智能者得天下，企业要充分利用智能技术，创造、传播和使用知识，增强企业的核心竞争力，搞活企业知识，让智能技术照亮企业知识管理之路！
参考文献：
[1]吕敏康,许家林.企业内部控制专家系统研究——以GLNT集团采购成本控制为例[J].会计研究.2012,(12):61-67+95.
[2]夏露.基于模糊理论的企业专利决策[J].统计与决策,2012,(2):177-179.
[3]张璐,齐二石,沈书立,长青.我国企业管理创新方法智能评价系统构建[J].运筹与管理,2015,24(2):237-245.
[4]刘国亮,杜小民,高洋,蔡思宁.基于遗传算法的知识:二元进化模型分析——以3家高新技术中小企业为例[J].中国科技论坛,2013,(9):119-127.
作者：张亚明 苏妍 罗彬 刘海鸥
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