智慧企业是企业在数字化改造和智能化应用之后形成的新型管理模式和组织形态，它是先进信息技术、工业技术和管理技术的深度融合。这种模式不仅促进了企业内部生产关系的转型升级，使其与“互联网+”的社会生产力和谐对接，而且激发了员工的创新活力，为企业提供了可持续发展的动力。

智慧企业是站在企业整体的角度，在实现业务量化的基础上，强化物联网建设，深化大数据挖掘，推进管理变革创新，将先进的信息技术、工业技术和管理技术深度融合，实现管理的数字化感知、网络化传输、大数据处理和智能化应用，从而使企业呈现出风险识别自动化、决策管理智能化、纠偏升级自主化的柔性组织形态和新型管理模式。智慧企业理论体系由涂扬举先生首次在其著作《智慧企业——框架与实践》中进行了全面诠释，填补了国内外关于智慧企业理论空白。

智慧企业具有以下特征：

- 经营发展特征：更加注重经营发展。智慧企业通过数据驱动、多脑协同、智能决策，在履行社会责任的同时，更加注重企业管理与效益、生存与发展等企业根本性问题。

- 风险防控特征：更加注重风险防控。智慧企业始终围绕风险管控，通过建设自动识别、智能管控体系，实现风险识别自动化、风险管控智能化。

- 人的因素特征：更加注重人的因素。智慧企业除了应实现物物相联外，还应充分考虑人的因素，做到人人互通、人机交互、知识共享、价值创造。

- 管理变革特征：更加注重管理变革。智慧企业通过信息技术、工业技术和管理技术“三元”融合，实现企业管理层级更加扁平，机构设置更加精简，机制流程更加优化，专业分工更加科学。

- 全面推进特征：更加注重全面推进。智慧企业是全面的、系统的网络化、数字化和智能化，要求按照全面创新进行规划和建设，做到全面感知、全面数字、全面互联、全面智能。

智慧企业建设的目标是实现自动管理，包括自动预判、自主决策和自我演进。自动预判意味着风险识别自动化，通过建设完整的网络体系，实现对各类风险全过程的自动识别、判定及预警。自主决策指的是决策管理智能化，通过建立数据驱动的“单元脑”“专业脑”和“决策脑”等，形成多脑协同和系统联动，使企业整体具有人工智能特点，实现企业决策管理全面智能。自我演进则是纠偏升级自主化，通过各类历史数据和决策模型的不断累积，使企业具备自主学习功能，实现自我评估、自我纠偏、自我提升、自我引领。

智慧企业管理模型分为两个阶段，分别是过渡模型和理想模型。过渡模型的特点是层级管控与数据驱动管理相结合，适用于短期内无法消除层级管控的企业。理想模型则实现了智慧企业管理体系的变革，决策指挥中心为核心，往下依托各专业数据中心的数据决策，往上为企业决策管理层提供综合决策预案，同时以规划、研发、服务等部门来保障整个智慧企业管理、技术的先进性变革。

智慧企业建设的关键路径包括业务量化、集成集中、统一平台和智能协同。业务量化是通过各种最新技术的应用，将企业的各项业务全面数字化，使企业从过去定性描述、经验管理，逐步转变为数据说话、数据管理。集成集中是全面整合以往分散的系统平台，消除业务系统间分类建设、条块分割、数据孤岛的现象，从而形成集中、集约的管理系统。统一平台是实现各类专业口径的数据标准化，并在统一运用平台上相互交换、实时共享，为大数据价值的持续开发利用提供支撑。智能协同是通过对大数据的专业挖掘和软件开发，形成自动识别风险、智能决策管理以及多脑协调联动的“云脑”，对企业进行管理。

智慧企业作为一种战略思考，是企业身处巨大变革时代的转型思考，是全局性和系统性的。它是一种发展方向，代表引领，指明方向往往比解决问题本身更为重要。智慧企业也是一种体系创新，综合了管理创新、技术创新以及管理和技术融合而带来的模式创新。此外，它还是机制变革，改变了过去信息化、数字化、智能化建设去适应机制、适应流程、适应机构、适应岗位的模式，而是机制、流程、机构、岗位要随着信息化、数字化、智能化的推进而变革。智慧企业也是最佳实践，是“传统”企业拥抱互联网，融入国家“互联网+”战略、落实创新发展理念和双创要求的最佳实践。

智慧工程是以全生命周期管理、全方位风险预判、全要素智能调控为目标，将信息技术与工程管理深度融合，通过打造工程数据中心、工程管控平台和决策指挥平台，实现以数据驱动的自动感知、自动预判、自主决策的柔性组织形态和新型工程管理模式。

智慧工程的主要特征包括：

- 更加注重风险防控。智慧工程始终围绕风险管控，通过建设风险自动识别、智能管控体系，实现风险识别自动化、风险管控智能化。

- 更加注重人的因素。智慧工程除了应实现物物相联外，还应充分考虑人的因素，做到人人互通、人机交互、知识共享、价值创造。

- 更加注重管理变革。智慧工程通过信息技术、工业技术和管理技术“三元”融合，实现管理层级更加扁平，机构设置更加精简，机制流程更加优化，专业分工更加科学。

- 更加注重全面推进。智慧工程是全面系统的网络化、数字化和智能化，应按照全面创新进行规划和建设，做到全面感知、全面数字、全面互联、全面智能。

智慧工程的建设目标包括：

- 全生命周期管理。通过实施信息化基础建设和打造标准统一、流程规范、业务量化的工程管控体系，形成全面感知、全面数字、全面互联、全面存储的管理形态，实现从发展规划、项目立项、前期设计、建设实施、竣工验收、移交运营到工程寿命终止的全阶段、全周期管理。

- 全方位风险预判。通过对工程建设过程中各种风险数据管理和管控模型分析，形成大感知、大传输、大储存、大数据、大计算、大分析的管控体系，实现全方位、全过程风险识别和预控。

- 全要素智能调控。通过打造工程建设中业主、设计、监理、施工、政府等相关方互联互通，彼此协调，形成工程安全、质量、进度、投资、环保与物资设备、移民搬迁等专业专项智能协同的管控体系，实现全专业、全要素智能调控。

智慧工程管理模型的特点是数据驱动管理，业务部门围绕各种人工智能脑发挥规划、研发和服务保障等作用。传统的层级管理特点逐渐消失，业务部门不再承担直接的管理职能，而是围绕数据的采集、挖掘，制订规则和开发应用，并做好“决策脑”“专业脑”“单元脑”等各种人工智能脑的业务保障和人资、党群、后勤服务等综合保障。

智慧工程建设按照业务量化、集成集中、统一平台、智能协同的关键路径实施。

智慧电厂是以“设备智能巡检、故障精准排查、系统协同联动”为目标，以自动控制为基础，以数据管理为核心，整合运行管理历史和人工经验，引导管理系统自主管理、自我演进，实现设备控制更加自主、生产管理更加智能、风险决策更加科学的全新电力生产组织形态与管理模式。

智慧电厂的主要特征包括：

- 更加注重经营管理。智慧电厂通过数据驱动、智能协同、智能决策，更加注重运营管理与效益、生存与发展等根本性问题。

- 更加注重风险管控。智慧电厂始终围绕风险管控，通过建设自动识别、智能管控体系，实现风险识别自动化、风险管控智能化。

- 更加注重管理变革。智慧电厂要求信息技术、工业技术和管理技术“三元”融合，实现管理层级更加扁平，机构设置更加精简，机制流程更加优化，专业分工更加科学。

- 更加注重全面推进。智慧电厂是全面的、系统的网络化、数字化和智能化，按照全面创新进行规划和建设，做到全面感知、全面数字、全面互联、全面智能。

智慧电厂的建设目标包括：

- 设备智能巡检。运用智能巡检系统，以状态传感、图像处理、缺陷搜索与定位等智能分析技术，实现设备巡检智能化。

- 故障精准排查。构建智能管控体系，做到大感知、大传输、大存储、大计算、大分析，实现对各类故障、隐患和风险自动预警预判、分级管控和智能识别。

- 系统协同联动。打破传统管理中各系统相对独立的技术壁垒，整合全厂所有系统资源，驱动核心管理系统智能联动，实现设备智能协同控制。

智慧电厂建设按照业务量化、集成集中、统一平台、智能协同的关键路径实施。

智慧调度是在梯级水电站集中控制调度基础上，以“实时感知、精准预测、智能调控”为目标，全面搜集、深度挖掘流域气象、水情、防洪、发电、设备、市场等海量数据，打造数据驱动，人机协同，知识共享，集预测、管控、决策、评价于一体的流域调控新模式。

智慧调度的主要特征包括：

- 更加注重数据驱动。智慧调度通过对调度过程全要素及各种边界条件的自动感知、搜集分析和深度挖掘，实现调度的自动预判、自主决策。

- 更加注重人机协同。智慧调度通过灵活、专业、协同的调度平台，自动迭代优化决策模型，实现调度的人机交互、自主操控。

- 更加注重知识共享。智慧调度通过建立可表达、可计算的算法和模型，形成人人互学、群体智能的共享平台，实现调度的群智开放、知识共享。

智慧调度的建设目标包括：

- 实时感知。利用完善的基础物联网和现代化信息通信技术，对水电站生产调度过程相关基础信息进行自动采集、传输、汇总、存储，实现对设备、水情、气象、市场、防洪等生产状态的实时同步感知。

- 精准预测。在数据充分采集、系统互联互通、人人知识共享的基础上，运用大数据分析技术，实现气象、水情、市场等关键生产要素的精细准确预测。

- 智能调控。在传统远方集中控制“遥控”、“遥调”的基础上，依托实时感知、精准预测、智慧电厂、智慧检修成果，运用人工智能技术和多维目标的优化调度模型，优化调控流程、重塑调控模式，实现梯级电站设备健康状态自动诊断、故障自动判断、调度自动控制，实现客观、科学地调度和滚动优化。

智慧调度建设采用“一模型三中心”的总体架构，即经济运行多维决策核心模型，数据感知预测中心、调度决策指挥中心和智能调控应用中心。数据感知预测中心负责实时感知、收集、挖掘和预测水情、气象、设备、市场等海量数据。调度决策指挥中心利用精准预测的各生产要素数据，通过经济运行多维决策模型自动计算、自动匹配，快速生成最优调度决策方案。智能调控应用中心是数据驱动的智能协同中心，包含调度方案自动生成、负荷自动分配和闸门自动调度等功能。

智慧检修是以“同步监控、动态分析、智能诊断、自主决策”为目标，聚焦设备状态参数大数据挖掘，实时评价设备健康状态、预警预判设备运行风险，智能决策设备检修方案，自我配置“人、机、料、法、环”等生产要素，实现检修管理手段由计划性检修、事后检修向精准检修、预测检修演进。

智慧检修的主要特征包括：

- 更加注重数据驱动。智慧检修充分利用大数据挖掘技术，用设备健康指标量来分析诊断设备潜在的故障，打破传统靠经验计划检修模式，实现精准检修和预测检修。

- 更加注重人机交互。智慧检修将网络化、数字化、智能化深度融合，强调人机互动，在新常态下打造高度人机协同的自动管理新模式。

- 更加注重集中管控。智慧检修全面整合以往分散的检修业务，消除业务间信息不通、数据孤岛的壁垒，从而形成具有柔性管理特点的集中管控模式。

智慧检修的建设目标包括：

- 同步监控。统筹考虑数据采集内容和传输通道，建成检修中心统一的数据存储和共享平台。根据日常业务需求，采集各类运行数据，建成检修中心全景监视中心。

- 动态分析。开发基于数据仓库模式的智能应用工具，对数据之间的关联和隐含信息进行深度挖掘。

- 智能诊断。通过对设备运行大数据深度挖掘和动态分析后，自动给诊断结果，自动给出检修策略。

- 自主决策。自动生成检修方案，进行检修决策、方案审定、调配物资工器具及备品备件，集控检修管理工作，实现人与机、人与人互联。

智慧检修建设的关键路径是“业务量化、集成集中、统一平台、智能协同”，通过大数据的挖掘，实现“自动感知、自动预判、自主决策”，逐步实现检修工作的自动管理。