探索智能时代的可持续竞争力
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M - 时代
解决问题
分析问题
发现问题
专家经验与实验设计
通过团队头脑风暴等形式，汇集专家智慧，共同设计实验方案来应对和解决复杂问题。
历史对策的最优推荐
基于历史数据和成功案例的积累，通过数据分析（如对比图表）向上追溯，推荐以往解决类似问题的最佳实践方案。
依托y=f(x)模型化的智能决策
构建基于数学函数关系 y=f(x) 的决策模型，融合数据驱动与机理分析，实现智能化决策，自动输出最优解、最优值和最优参数。
打造数字员工和工作助手
开发集成流程挖掘、知识图谱、机器学习、核心算法及AIGC（AI生成内容）等能力的数字员工或智能工作助手，以辅助甚至自主完成复杂工作任务。
多层原因分析与要因锁定
运用鱼骨图等工具进行系统性根本原因分析，从问题表象深入到直接原因、中间环节，直至锁定核心要因。
个性化识别与多块大数据分析
利用大数据技术，对来自不同源头、结构各异的数据进行个性化识别和多维度深度分析（如多种统计图表组合呈现），洞察潜在规律与关联。
构造y=f(x)模型及因子分析
针对具体问题建立数学模型 y=f(x)，并运用因子分析、相关性分析（如矩阵图表）等方法，量化各影响因素的权重和贡献度。
工业"大模型"构建及应用
构建并应用针对特定工业领域的"大模型"，利用其强大的知识理解、模式识别和推理能力，对复杂的工业系统问题进行深度分析和优化。
到现场、看现物、掌握现况
强调"三现主义"，即亲临问题发生的现场，观察实际的物品或情况，与一线人员交流，全面掌握真实状况以发现问题。
线下到线上
将传统的线下业务流程和数据信息逐步数字化、线上化，通过人与数字系统的交互，实现数据的高效采集、流转和问题的便捷追踪。
基于泛感知的数采互联互通
应用物联网（IoT）等泛在感知技术，实现设备、系统间的广泛数据采集与互联互通，整合边缘计算数据、企业内部（第一方）及外部（第三方）数据资源。
工业元宇宙里的现场映射
运用数字孪生或工业元宇宙技术，创建真实物理生产现场的高保真虚拟副本，在虚拟环境中进行模拟、监控、预测和优化，从而提前发现和规避风险。