精細預測。是指在數據充分采集、系統互聯互通、人人知識共享的基礎上，運用大數據分析技術，實現氣象、水情、市場等關鍵生產要素的精細準確預測。智能調控。是指在傳統遠方集中控制“遙控”、“遙調”的基礎上，依托實時感知、精細預測、智慧電廠、智慧檢修成果，運用人工智能技術和多維目標的優化調度模型，優化調控流程、重塑調控模式，實現梯級電站設備健康狀態自動診斷、故障自動判斷、調度自動控制，實現客觀、科學地調度和滾動優化。智慧電廠始終圍繞風險管控，通過建設自動識別、智能管控體系，實現風險識別自動化、風險管控智能化。漢南區質量企業智慧管理平臺開發要求

預警智能化。根據各級運行管理人員對于日常業務開展的需求，在統一顯示界面，統一數據源的基礎上，將數據服務、網絡服務、告***務、界面服務等通用服務項目歸并智慧檢修中心平臺之上，而各功能模塊*專注于設備監視和設備狀態分析功能，從而降低軟硬件維護開銷，提高運行人員工作效率。利用各專業、各系統數據集中存儲的便利條件，以數據中心的方式對同構或異構的數據庫進行統一管理，按照自定義的主題抽取多個庫中的數據，開發諸如設備狀態多維度分析和評價功能，**診斷系統等，***提升檢修中心的運維管理能力。漢南區多媒體企業智慧管理平臺開發供應商特點：層級管控與數據驅動管理相結合。

動態分析，即開發基于數據倉庫模式的智能應用工具，對數據之間的關聯和隱含信息進行深度挖掘。智能診斷，即通過對設備運行大數據深度挖掘和動態分析后，自動給診斷結果，自動給出檢修策略。自主決策，即自動生成檢修方案，進行檢修決策、方案審定、調配物資工器具及備品備件，集控檢修管理工作，實現人與機、人與人互聯。（4）智慧檢修關鍵路徑 [1] [4]智慧檢修建設的關鍵路徑是“業務量化、集成集中、統一平臺、智能協同”，通過大數據的挖掘，實現“自動感知、自動預判、自主決策”，逐步實現檢修工作的自動管理。為了實現上述總體目標，智慧檢修建設應在純數據驅動、***監控、多系統聯動方面遵守以下路徑進行建設：

智慧化運行與管理模型 [13]理論創新：大渡河公司***提出并實踐了物理企業與數字企業融合的智慧化運行與管理的模型。不同于德國工業 4.0 面向生產線及設備的數宇孿生，大渡河提出的是對整個企業管理形態的數字孿生，即在保留物理層級組織架構基礎上，以**業務的數宇化改造和職能部門的專業整合為主，逐步變革管理體系要素，構建層級管理+數據驅動 “雙軌制”的運行機制，逐步提升數據驅動管理模式對原有管理體系的支撐。特征：“人”在企業智慧化運行與管理中始終處于**位置，在物理企業與數字企業之間構建了一種以人機協同為***特征的三階循環系統，讓企業整體呈現層級管理與數據驅動管理相結合的狀態，從而實現以自動預判、自主決策、自我演進為目標形態的流域智慧化運行與管理。全面推進特征：更加注重全面推進。

明確職能層，也是智慧管理與知識管理的關鍵區別之一。知識管理沒有自己的管理職能，以致在具體實踐中通常將知識管理等同于創新管理、智力資本管理、檔案管理、人才管理、信息化管理、文本管理、知識產權管理等，難以取得實效。智慧管理建立起一套類似于傳統管理思想但又超越傳統管理思想的新職能體系，不僅有利于抓住智慧管理的關鍵本質和實現智慧管理的具體化，更有利于將智慧管理直接融入傳統企業管理活動中，讓企業在不知不覺中實現智慧管理的理論再造，推動智慧管理的應用、發展。在戰略決策方面，要設計智慧管理戰略體系和重視智慧管理戰略的實施、執行與監督優化等；漢南區本地企業智慧管理平臺開發銷售電話

自我演進，即糾偏升級自主化。漢南區質量企業智慧管理平臺開發要求

(3)組織慣例與本能。企業在生存、發展與演化過程中，會對歷史路徑產生記憶，形成對未來的 一種定式判斷，從而影響活動模式、程序與規則，這就是組織慣例。組織慣例是組織層面對過去經驗和教訓的總結，是歷史發展進程在企業生命中留下的烙印，不是用知識能描述的，它賦予了組織一種類生命體的智能，是企業組織的一種后生智慧。另一種非常重要的組織層面智慧資源就是組織本能，它是一種天生智慧。一個企業組織就像一個生命機體，從出生就知道要適應環境和回避危險，同時也知道追逐利益和謀求發展，這種本能活動不能用知識來概括漢南區質量企業智慧管理平臺開發要求

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