《机器与人》
埃森哲与人工智能
我们在人工智能时代扮演什么角色？
从机械模式到有机模式
所谓的人工智能就是通过感知、理解、行动和学习来扩展人类能力的系统。
机器实现的传统工序自动化是流水线操作，逐步完成，顺序相连，符合标准，具有可重复和可测量性，并且多年来已经通过各种“工时与动作”分析得到优化。
人与现金的人工智能系统协同工作的有机团队思维。
企业转型的第三次浪潮
误解：高级机器人和数字机器人在内的人工智能系统将逐渐取代各行各业中的人类工作者。
机器擅长的事情：执行重复的任务；分析庞大的数据集；处理常规案例。
人类擅长的事情：处理模糊的信息；对棘手情况做判断；应对不满客户。
企业转型的第一次浪潮：标准化流程。
企业转型的第二次浪潮：自动胡流程。
企业转型的第三次浪潮：自适应流程。
虽然不是标准化或常规化的流程，却可以持续提供更优的结果。实际上，前沿企业已经能够将个性化的产品和服务（而不是过去批量生产的产品）推向是寻常并实现盈利。
像导航一样思考
将人工智能算法和实时数据相结合，生成生动、动态、优化的地图，可以让人们尽快到达目的地。利用人工智能使现有的静态过程i动画的商业方法就像早期的GPS导航，而当前人和机器之间共生协作的时代就像新型GPS一样，因为传统的流程正在被彻底打破和重构。
填补“缺失的中间地带”
企业转型的第三次浪潮开创了一个巨大的、动态的和多样化的空间，人和机器在此区域内相互协作，以实现业绩的提升。
- 人类专门活动
- 领导
- 共情
- 创作
- 判断
- 人类协作活动
- 人类弥补机器的不足
- 训练
- 解释
- 维系
- 人工智能赋予人类超强能力
- 增强
- 交互
- 体现
- 人类弥补机器的不足
- 机器专门活动
- 处理
- 迭代
- 预测
- 适应
将赢家和书架区分开来在
当前这个由自适应流程所引领的时代，我们最基本的组织运营规则每天都在发生改变。各类企业的领导者和管理者开始对企业流程进行重构，并重新思考其员工与机器之间的关系，为此他们需要理解其中的规则并加以实施。这就是我们为什么写这本书：为了给那些正在思考企业、团队或职业前景的人提供其所需的知识。在人工智能的新时代，这些知识将是区分赢家与输家的关键。
第一章讲述的是人机写作小组是如何改变工厂车间面貌的。构建产品的数字双胞胎（digital twins），根据实体机器的现状建立相应的虚拟模型，以此来优化操作和预测故障，从而在根本上改变了商用设备的维护方式。
第二章讲述的后台操作时本书重点。人工智能技术可以帮助过滤和分析各种来源的信息流，使单调乏味的重复性任务实现自动化操作并且提升了人的技能和专业知识。
第三章介绍了企业如何在研发过程中利用人工智能。在每一个主要的研发阶段——观察、假设生成、实验设计和结果分析——人工智能技术都可以提升研发效率并且显著改善结果。
第四章为市场营销和销售部门。人工智能在该领域的表现同样出色——甚至更好。机器学习技术正日益成为这些公司知名品牌的数字化身。
第二部分，探讨缺失的中间地带，并为企业审视和重构传统的工作理念及流程提供了行动指南。
第五章机器学习技术在整合到各种流程之后将衍生出哪些全新的工种。算法的训练、解释和维系都需要人来完成，而这样的一种新工作就是机器关系经理人。
第六章通过人工智能技术来显著提升能力，从而实现业绩的突飞猛进。人工智能具有推动性、互动性，并体现了新的人类潜能。
第七章切实研究了人工智能引发的管理问题，这些问题需要管理层和领导层采取全新的措施加以应付。
第八章未来的工作前景。
五大关键原则
- 思维模式：采用完全不同的方式围绕确实的中间地带对工作进行重构。
- 实验：积极观察人工智能测试过程中有待改进的地方，并从确实的地带的角度学习和考量重构过程。
- 领导力：确保自始至终都能够负责地使用人工智能。
- 数据：建立数据“供应链”，为智能系统提供助力。
- 技能：积极发掘8项“融合技能”，以此在缺失的中间地带对流程进行重构。
第一部分 融合就在今天
人工智能的出现还为位于产业价值链上下游的人员创造了全新的角色与机遇。
人工智能可以节省我们的时间，释放我们的创造力，实际上是让人更像人，而不是像机器一样工作。
让机器人和人类工作者协同工作，分工明确，各自执行自己最擅长的工作。
工厂里的人工智能
使用人工智能来分析大数据和员工的日常行为，然后将其结果传输给机器人，再由这些机器人向员工传达指示，以应对实时波动的需求并现场改进目标。
3D打印几人通过人工智能系统与实验室进行沟通协作，以此来完成任务。每个机器人都配有视觉传感器和激光扫描仪。
机器人智能和传感器融合技术使人机协作得以实现。这些机器人可以随时学习任务操作，并可以灵活地在任务直接按进行切换，从而称为工厂里的工人助手。
装配线上的工作人员将拜托机械性的任务（机械性的任务可以交给机器人去做），去从事更加精细化的工作，而工艺工程师也无须在每次需求发生变化或机器出现故障时重新配置生产线。他们可以将时间花在更需要创意的工作上，从而获得更高的效率。
重构业务流程的三种方式
我们可以从机器人手臂来放眼整个工厂的生产线以及更加广泛的领域：整个制造业和工业环境都可以在流程中利用人工智能来释放人类在各种情况下的潜能。
利用机器学习进行数据分析来帮助客户减少工厂车间添加新机器时必要的停机时间。
工业互联网云平台追踪其车间生产的产品，该平台建立在“数字双胞胎”的概念之上，即工厂的所有资产——从螺栓到输送带，再到涡轮叶片——都在计算机上进行监控和建模。
- 重构维护方式
- 重构产品开发：数据越多，就越有利于研发工作。
- 重构操作方式
人工智能在无人机中的应用
减少员工的常规操作，使其能够从事更有意义的工作。维护人员有了更多的时间来处理棘手的问题，而不必把时间都耗费在日常监测上面。工程师可以获得更多的数据来预测系统是否运行良好，并提出更多创造性的解决方案。最后，“数字双胞胎”模型提供的实验空间远远超过大多数工程师的需求。工程师可以利用这些模型以更具创意的方式来解决问题，并让先前隐藏起来的低效率问题浮出水面，从而有可能节省大量的时间和金钱。
揭秘“智能仓库”