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科学技術日報記者の崔爽
上海地下鉄は世界で路線の総長が最も長い都市軌道交通システムであり、地下鉄車両の保有量とネットワーク運営規模はいずれも世界トップであり、地下鉄車両の保有量は7000台である。
この複雑なシステムの管理とメンテナンスをどのように行いますか?
上海 Shanghai Shentong Metro Co.Ltd(600834) の牽引の下で、中車長春軌道客車株式会社、中車青島四方所の研究所有限会社、清華大学及び明略科学技術などは共に上海軌道交通車両の知能運行維持システムの建設を完成し、ビッグデータなどの知能化技術を利用して地下鉄車両の運行維持保障効率を向上させた。
これは急速に推進されている各業界のデジタル化の転換の縮図である。
デジタル化の転換の重要性は言うまでもない。今年の政府活動報告書では、デジタル経済の発展を促進することを提案した。デジタル中国建設全体の配置を強化する。デジタル情報インフラを建設し、5 G規模化応用を推進し、産業デジタル化の転換を促進し、スマート都市、デジタル農村を発展させる。工信部の肖亜慶部長も異なる場面で何度も強調し、製造業の発展にとって、デジタル化の転換はすでに「選択問題」ではなく、生存と長期的な発展にかかわる「必修科目」だと強調した。
明略科学技術創始パートナーの姜平総裁によると、製造業からサービス業に至るまで、デジタル化の転換は各業界の「必修科目」である。
データを決定根拠とする企業文化を形成する
姜平氏によると、上海地下鉄を例にとると、その知能運行維持システムは車聯網サブシステム、レールサイド総合検出サブシステム、車両メンテナンス軌跡サブシステム、全路網にサービスする車両ビッグデータプラットフォームから構成されている。ビッグデータ技術を通じて、車両のリアルタイムのセンサデータ、ビデオ、画像データなどをすべてビッグデータプラットフォームに溶け込み、自動化監視と警報を実現する。レールサイドの車両知能検出システムは赤外線、レーザー及びカメラなどの設備を利用して、機械視覚、センシング技術計算と人工知能などの技術を採用し、列車が駐車しない自動検出を実現し、従来の人工による車内検査のやり方を変えた。
17号線を例にとると、すでに着地して実施されている車連網サブシステムを通じて、車両の毎日の検査から8日ごとの検査に変わり、メンテナンス作業量を大幅に削減し、効率を高めた。
姜平氏は記者の取材に対し、過去に多くの会社にデジタル化の転換をしたが、実は自分の仕事の方式が非常に伝統的で、デジタル化されていないことを明らかにした。これも多くの業界企業が直面している普遍的な問題だ。姜平氏によると、企業が所有している Beijing Vastdata Technology Co.Ltd(603138) は、ビジネス、部門、さらには企業の健康運転をサポートするために使用されている。しかし、現実的には、多くの企業にとって、これらのデータは往々にして異なる設備と各部門に散らばっており、企業は価値のあるデータを全体的に掘り起こし、利用することができず、データ分析に基づく科学的な意思決定を行うことができない。「この問題の根源は、データを意思決定の根拠とする企業文化がまだ形成されていないことにある」。彼は言った。
「2020年、2ヶ月の思考を経て、私たちはまず自分のデジタル化の転換を明確にすることを決意し、企業の微信という切り口を見つけました。」姜平は自分を例にして、まず、企業の微信と微信の間に通じることを実現して、会社の内部の従業員は企業の微信を通じて外部の取引先の微信を加えることができて、このようにデジタル化の取引先の管理のために基礎を築きました。次に、企業微信、テンセント会議などの事務協同ツールは、組織内部の従業員と知識管理のデジタル化転換に基礎を提供することができる。自身が企業の微信の上で建設したデータ中台と自主的にAIアルゴリズムプラットフォームを研究開発することを通じて、知能顧客サービス、販売管理、従業員知能アシスタント、知識と育成管理などの応用を明らかに実現し、顧客、従業員、消費者間のデジタル化管理ツールとなっている。
段階的にデジタル化の転換を実現する
良い点は、疫病が暴発して2年来、社会全体のデジタル化の転換に対する需要が高度に爆発し、すでに最大規模の社会教育を完成し、今、デジタル化の転換はすでに社会大衆の共通認識と需要となっている。
この背景の下で、姜平氏は、社会全体のデジタル化の転換速度が大幅に向上すると述べた。
姜平氏によると、各企業の核心生産要素が異なり、核心価値創造活動が異なり、企業は核心生産要素と核心価値創造活動をデジタル化してこそ、真のデジタル化の転換である。「例えば消費品の核心生産要素は消費者と製品であり、軌道交通の核心生産要素は車両と軌道である。消費品の核心価値創造活動にはマーケティング、サプライチェーンが含まれている」。
「異なる企業にとって、デジタル化の転換は段階的に徐々に実施されなければならない。姜平氏は、デジタル化の転換は「4つのステップ」の経路を通じて行わなければならないと強調した。データオンライン、探索分析、知識蓄積、知能決定の4つのステップでデジタル化の転換を完成しなければならない。
まず、データオンラインは業務をオンライン化し、データ間の開通を行う。データは未来の核心的な生産要素として、企業と政府のデジタル化改革の核心的な手がかりになるだろう。
データがオンラインで完了した後、2番目のステップは探索分析です。具体的には知識スペクトルを核心とする探索分析は任意の次元の分析を行い、データ間の法則を探し出し、データの価値を発見し、それによって企業や都市のような複雑な有機体の持続的な変化の需要を満たすことができる。
第三歩は知識の蓄積であり、業界の経験を絶えず蓄積し、知識資産を形成し、機械学習や専門家システムなどのプログラム化し、最終的に知恵を徐々に形成する。
最後のステップは、インテリジェントな意思決定です。絶えず探求して分析する過程の中で、絶えず知識の蓄積を通じて、システムのインテリジェント化の程度は絶えず高まって、データの中台に基づいて情報の連動と分析を行うことができて、異なる次元のインテリジェント化の決定を形成することを助けることができます。
「以上の4段階の戦略を通じて、企業は段階的に段階的にデジタル化の転換を実現することができ、長期的な発展のために良好なデジタル化の基礎を築き、適度に投入し、安定して遠くまで行くことができる」。姜平氏によると、今年の政府活動報告の中で、デジタル経済は専門的に一段落し、安定した字の先頭に立って、安定した中で前進を求める経済活動の総基調の下で、デジタル賦能の重要性がますます際立っており、絶えず加速するデジタル化の転換も経済社会の高品質な発展に澎湃たるエネルギーを提供すると信じている。
