突發(fā)危機(jī)來臨，企業(yè)如何安然度過？

2020年的春節(jié)，新冠肺炎疫情的發(fā)生，給中國(guó)經(jīng)濟(jì)帶來很大沖擊。需求和生產(chǎn)驟降，投資、消費(fèi)、出口均受明顯沖擊。2020年的此時(shí)此刻，中國(guó)企業(yè)面臨著多重危機(jī)的疊加，經(jīng)濟(jì)下行壓力、產(chǎn)能過剩、需求短缺、出口不足、疫情引起停產(chǎn)停工。

但是，疫情給予中國(guó)企業(yè)的不只是應(yīng)對(duì)和挑戰(zhàn)，還帶來了發(fā)展機(jī)遇和方向。隨著數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在病毒檢測(cè)和藥物研發(fā)提速、智能導(dǎo)醫(yī)和接診、網(wǎng)格化疫情排查、智能測(cè)溫、在線辦公等場(chǎng)景下的應(yīng)用，越來越多的人看到了數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的價(jià)值。

應(yīng)對(duì)危機(jī)，從企業(yè)的角度來看，企業(yè)家往往希望能夠解決如下問題：在危機(jī)到來前，提前預(yù)知；危機(jī)出現(xiàn)后，快速評(píng)估疫情對(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)境、政策環(huán)境、交通環(huán)境等方面造成的影響；快速制定完備的應(yīng)急生產(chǎn)預(yù)案，及時(shí)評(píng)價(jià)應(yīng)急預(yù)案是否有效。這些，借助數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)，都可以有效實(shí)現(xiàn)。

本文從企業(yè)的視角，系統(tǒng)性探討數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在企業(yè)防疫應(yīng)急管理中的應(yīng)用。也希望這些理念和技術(shù)可以提升企業(yè)未來在面對(duì)危機(jī)時(shí)的應(yīng)對(duì)能力，未雨綢繆。

建立基于數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的企業(yè)防疫應(yīng)急管理系統(tǒng)

在企業(yè)基本業(yè)務(wù)流程的基礎(chǔ)上，應(yīng)用數(shù)據(jù)分析和人工智能等先進(jìn)技術(shù)，幫助企業(yè)及時(shí)感知疫情發(fā)展?fàn)顩r、研判發(fā)展趨勢(shì)、快速制定應(yīng)急管理方案、儲(chǔ)備應(yīng)急管理經(jīng)驗(yàn)以輔助后續(xù)可能發(fā)生的應(yīng)急管理需求。

企業(yè)防疫應(yīng)急管理系統(tǒng)主要由四個(gè)子系統(tǒng)組成：實(shí)現(xiàn)預(yù)警的疫情監(jiān)控、預(yù)警與趨勢(shì)研判子系統(tǒng)，增強(qiáng)應(yīng)對(duì)的疫情對(duì)企業(yè)影響研判子系統(tǒng)、企業(yè)應(yīng)急預(yù)案制定與決策支持子系統(tǒng)、疫后損失評(píng)估與預(yù)案調(diào)整分析子系統(tǒng)。后三個(gè)系統(tǒng)可以在企業(yè)進(jìn)行數(shù)字孿生、數(shù)字化建設(shè)時(shí)提前考慮進(jìn)去，也就是企業(yè)運(yùn)營(yíng)操作的仿真和數(shù)字化建模。有了這個(gè)數(shù)字模型之后，通過企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效益、成本、感染風(fēng)險(xiǎn)等指標(biāo)在外部環(huán)境變化下的靈敏度分析，模擬得到不同外部環(huán)境下（疫情、戰(zhàn)爭(zhēng)、自然災(zāi)害等）企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)狀況、最優(yōu)應(yīng)對(duì)策略和災(zāi)害預(yù)期影響等，可以有效增強(qiáng)企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。大企業(yè)可以定制化開發(fā)，中小企業(yè)可以通過改造流程、購買標(biāo)準(zhǔn)化的服務(wù)獲得。

圖1 基于數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的企業(yè)防疫應(yīng)急管理系統(tǒng)

1、疫情監(jiān)控、預(yù)警與趨勢(shì)研判子系統(tǒng)

它最大的作用就是對(duì)企業(yè)進(jìn)行預(yù)警提示，提醒企業(yè)及早發(fā)現(xiàn)危機(jī)、提早準(zhǔn)備。比如這次疫情發(fā)生時(shí)，武漢有一些車企提前聯(lián)系供應(yīng)商送達(dá)了一批零部件，做了事前儲(chǔ)備。

通過每天分析大量的報(bào)紙、廣播、電視新聞和門戶網(wǎng)站新聞的關(guān)鍵詞與流行疾病、動(dòng)物疾病、公共衛(wèi)生等語義的關(guān)聯(lián)度，挖掘流行病起源信息;通過分析鐵路、公路、航空動(dòng)態(tài)和人口遷徙數(shù)據(jù)，跟蹤受感染人口的流向，預(yù)測(cè)流行病的空間流動(dòng)趨勢(shì);通過天氣、環(huán)境和流行病特征分析，挖掘流行病爆發(fā)因素，從而得到實(shí)時(shí)流行病預(yù)警與流行病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

圖2. 疫情監(jiān)控、預(yù)警與趨勢(shì)研判子系統(tǒng)

2. 疫情對(duì)企業(yè)影響研判子系統(tǒng)

疫情對(duì)企業(yè)影響研判子系統(tǒng)主要分為兩部分：對(duì)企業(yè)供應(yīng)鏈外部環(huán)境的影響和對(duì)企業(yè)供應(yīng)鏈內(nèi)部成員的影響。

對(duì)企業(yè)供應(yīng)鏈外部環(huán)境的影響主要是對(duì)市場(chǎng)環(huán)境的影響，包括原材料市場(chǎng)、產(chǎn)品市場(chǎng)和能源市場(chǎng)的價(jià)格和供需數(shù)量；對(duì)交通環(huán)境的影響；對(duì)政策環(huán)境的影響。

對(duì)企業(yè)供應(yīng)鏈內(nèi)部成員的影響主要是對(duì)供應(yīng)商供應(yīng)能力的影響（例如原材料短缺、備品備件短缺等）；對(duì)物流服務(wù)的影響（例如交通管制引起的物流不暢、延遲復(fù)工引起的物流資源不足等）；對(duì)人員到崗的影響（例如延遲復(fù)工、強(qiáng)制隔離引起的用工人員短缺等）。

圖3. 疫情對(duì)企業(yè)影響研判子系統(tǒng)

3. 企業(yè)應(yīng)急預(yù)案制定與決策支持子系統(tǒng)

這個(gè)系統(tǒng)的主要功能是應(yīng)用智能博弈與決策仿真技術(shù)，仿真模擬企業(yè)在預(yù)估的疫情環(huán)境下的生產(chǎn)過程，并評(píng)估這一過程中的企業(yè)流行病感染風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)運(yùn)營(yíng)效益和風(fēng)險(xiǎn)等。通過迭代優(yōu)化、調(diào)整以獲得風(fēng)險(xiǎn)最小、效益損失最低的應(yīng)急生產(chǎn)方案。

其中企業(yè)生產(chǎn)過程模擬主要有智能供應(yīng)商選擇與供料計(jì)劃、智能供料物流計(jì)劃、智能排產(chǎn)計(jì)劃、智能分銷物流計(jì)劃、智能銷售合同履約安排五部分組成。

圖4. 企業(yè)應(yīng)急預(yù)案制定與決策支持子系統(tǒng)

4. 疫后損失評(píng)估與預(yù)案調(diào)整分析子系統(tǒng)

在流行病疫情結(jié)束之后，企業(yè)需要對(duì)前述執(zhí)行的應(yīng)急方案進(jìn)行系統(tǒng)的評(píng)估，基于疫情全周期的交通、市場(chǎng)、政策環(huán)境數(shù)據(jù)和供應(yīng)、物流、人員數(shù)據(jù)，從企業(yè)流行病感染風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)運(yùn)營(yíng)效益和風(fēng)險(xiǎn)三個(gè)維度，對(duì)企業(yè)應(yīng)急生產(chǎn)方案進(jìn)行評(píng)估。此外，通過系統(tǒng)模擬和迭代優(yōu)化，將應(yīng)急生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)存入企業(yè)應(yīng)急方案數(shù)據(jù)庫，作為再發(fā)生疫情時(shí)企業(yè)應(yīng)急響應(yīng)的參考依據(jù)。

圖5. 疫后損失評(píng)估與預(yù)案調(diào)整分析子系統(tǒng)

上述提出的基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的企業(yè)防疫應(yīng)急管理系統(tǒng)應(yīng)是企業(yè)工業(yè)大腦系統(tǒng)的一部分，可根據(jù)各企業(yè)運(yùn)營(yíng)實(shí)際，逐步部署落實(shí)。想要實(shí)現(xiàn)這些系統(tǒng)落地，需要一些關(guān)鍵的支撐技術(shù)與管理理念：

新冠肺炎疫情的發(fā)生加速了新經(jīng)濟(jì)模式發(fā)展，企業(yè)、機(jī)構(gòu)接納大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)將不再是選擇題，而是必答題。未來，將數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)不斷應(yīng)用到企業(yè)的日常生產(chǎn)實(shí)踐之中，利用新技術(shù)不斷推動(dòng)商業(yè)創(chuàng)新、驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)能力持續(xù)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的全面數(shù)智化和新一輪可持續(xù)增長(zhǎng)。

作者：

趙 磊 上海交通大學(xué)船舶海洋與建筑工程學(xué)院博士后

朱道立 上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授, 中美物流研究院原院長(zhǎng)，阿里研究院學(xué)術(shù)委員會(huì)委員

王岳 阿里云研究中心高級(jí)戰(zhàn)略專家

李雙宏 阿里云研究中心高級(jí)運(yùn)營(yíng)專家

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