企业如何进行数字化转型？高阶分析基于第三阶段精益分析的成果，企业及其管理者被赋能，能够更简单、更准确、更及时地发现企业的生产运营问题后，就面临到如何分析问题产生原因并且提供问题解决方案的挑战。这时候就该是大数据和人工智能技术的用武之地，通过机器学习等技术对比较好历史实践进行提炼并预测，通过APS等技术为企业的计划排程提供智能决策，通过知识图谱等技术构建企业的知识库，通过计算机视觉听觉等技术替代现场枯燥无聊的重复劳动工位等。针对于每一种行业、每一道工艺、每一个流程节点，都可能有一些工业应用场景需要大数据和人工智能技术，来辅助管理人员进行快速决策，乃至解放管理人员进行自动决策，从而真正实现企业智能制造，是为高阶分析。各方面转型当企业推进内部的智能高阶分析至一定阶段之后，必然需要与全供应链的其他智能企业进行连接，实现智能化的各方面转型。
数字化助力决策，智能决策影响管理在这一阶段，模型的训练逐渐成熟，基于企业经营数据可以开始产出“决策”。由于这时模型的正确性还无法完全验证，因此这些“决策”更多以“建议”形式提供给企业的各个管理层级作为参考。这个阶段的难点是如何要求各个层级的管理者参与到这些“建议”的使用和迭代中来。一方面，制定决策原本就是企业各个管理者的重要工作，某种程度来说智能决策是在削弱其价值；另一方面，管理者的很多决策是基于经验和主观判断，而智能决策更多是基于数据，两者之间有天然的鸿沟。这就需要高层的管理者从组织文化、管理制度以及考核方法等多个层面进行体系化的建设，才能保证这一阶段的顺利进行。通过管理者对智能决策的使用和迭代，模型的成熟度进一步提升。在这个阶段后期，模型已经可以针对部分前线工作给出正确的决策。这时就需要通过技术研发，提升前线职能工作的自动化程度。比如通过无人配送落地配送策略；通过工业机器人落地加工策略等。
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