：丰田模式和丰田 生产体系（TPS）。丰田模式创造了一种尊重个体、推动创新和促进合 作的企业文化。丰田生产体系则是一个发动机，在它之下，精益生产、 看板管理[1]、质量体系、准时制（JIT）和持续改进作业等都得以发展。 它们共同构筑了丰田大获成功的基础支柱。 丰田模式和丰田生产体系仅是基础支柱而已，丰田成功的另一具体 奥秘是它驾驭供应链的模式。丰田模式和丰田生产体系已经成为其以供 应链准则管 销商有关的流程，从而覆 盖了整个供应链运营。最后的第10章还讨论了丰田的“危机管理”。 在接下来的第11章“供应链管理中的丰田模式”中，我们详细地讨论 了丰田供应链流程及它们是如何被运用于设计和改进每一个环节中的。 第12章讲的是“如何在非汽车业供应链中应用丰田模式的原则”。我们还 特别收录了第13章“啤酒游戏与丰田供应链”。在这章中，描述了供应链 中著名的“牛鞭效应”，并解释了丰田跨供应链流程的整合如何减少“牛 丰田流程的图书，学术研究成果，调查研究及实证研究的结论。 第1章 丰田的学习法则和v4L架构 丰田公司因其解决问题能力和持续创新能力而享誉世界。从业者、 研究者和参会者的文章众多，经理人都对持续改进的工具和技术熟悉有 佳。一些词汇例如安灯[1]、平准化[2]和看板管理已经变成经理人的日常 工作词汇。杰弗里・莱卡曾写道：丰田的成功超越了技术和工具，他将 其称为“丰田模式”。 莱卡认为丰田模式是

和运营管理等智慧运营， 赋 能各部门及地市、省公司、 合作伙伴。 • 某互联网企业基于标准化、 可量化、自动化原则，从服 务设计、服务交付、服务运 营和服务改进四个模块建立 云平台服务运营体系，通过 大数据和 AI 技术应用，实现 客户服务的智能化运营， 赋 能多源客户和生态合作伙伴。 企业数字化转型发展趋势 3- 工具模块化平台化自动化处 置 故障，降低硬件要求 • 智能化运维 • 弹性削峰填谷 • 研运一体化、敏捷化 风控最优 • 风险系数匹配业务需求 • 业务问题改进、运行情况、 性能分析、问题主动感知 客户满意 户 满 意 • 开发部门 • 业务部门 • 财务等部门满意 度 质量保障 • 高可用性、 • SLA

前沿科技令人眼花缭乱 拥抱数字化成为企业的必修课 未来没有哪一家企业不是数字化的企业，而优秀的企业一定是数字化能力优秀的企业！ 数字化转型的核心概念是度量与优化，数字化意味着可度量，有度量就能够改进优化。 —— 腾讯高级执行副总裁 汤道生 数字化的作用是帮助企业和组织更敏捷的进行调整，以响应外部的变化。 —— 阿里钉钉的负责人 叶军 数字化的核心是决策应变，衡量的标准是变化发生到 关键任务 关键任务的设定统领执行的细节，它是连接战略与执行的轴线点，给出了执行的关键任务事项和时间节点，并 对企业的流程改造提出了具体的要求。 ① 有哪些可持续的业务增长措施？ ② 有哪些能力改进举措？ ③ 各项关键任务之间的关系是什么？ 正式组织 正式组织是执行的保障，在开展新业务的时候，一定要确立组织结构、管理制度、管理系统以及考核的标准。 ① 现有组织结构是否有效匹配数字化转型战略？ 善于授权赋能 • 清除变革障碍 • 改变阻碍变革愿景的制度系统和组织结构。 • 鼓励冒险和非传统的观念、活动和行为。 积累短期胜利 • 制订计划，以实现看得见的绩效改进。 • 实现一个又一个的胜利。 • 公开表扬和奖励为胜利做出贡献的人。 树立紧迫感 • 评估市场和竞争现状。 • 找出并讨论当前的危机、潜在的危 机与重大的机会。

达成目 标共 识。 现有绩效管理之困（现有绩效管理体系及流程） 绩效考核 绩效反馈是把考核结果及时反反馈给被考核者 , 让团队成员了解自身的考核情况并以此反思 , 总 线结改进。 绩效考核 绩效考核依托于绩效实施阶段观察记录的结果与衡量标准进行对 比 , 若实施阶段各类指标的日常记录较为完善 , 则考核的依据 充 足 , 考核容易开展。 PCDA 循 环 非结构化法 通、主要以工作过程为导向的绩效衡量方式。 首先要明确绩效管理系统的适用对象。 标准比较法 目标管理法 与日常工作脱节 , 难以对不同的员工设定不同的考核标准 , 缺乏针对性。 基于历史的考核 , 不能及时反馈从而影响过程中的改进。 考核标准模糊 , 主观性强 , 缺乏有效定量分析。 对考核者的素质要求更高 , 没有形成系统 , 成本较高。 五 大 缺 点 05 01 以结果为导向 , 重视对管理者的绩效管理 集、绩效指标的甄选与权重分配 , 还包括绩效大数据的积累以 及数据算法的构建与检验等大量技术性的绩效信息处理。 领域进行多维解析 , 而后沉淀丰富的绩效数据。 升绩效维度的透明度 , 为更精准的管理改进提供决策依据。 及基于模型算法的快速处理和多个体的即时反馈。 平台化绩效管理的特点：绩效维度的颗粒化 确化和精细化的绩效评估 , 使得绩效管理可以做到持续观察、 及时反馈、 改善行为、 影响结果。

体积小、一致性好、耐高温、抗电磁干扰等优势。典型的 MEMS 麦克风由 MEMS 芯 片和 ASIC 芯片组成，封装在金属屏蔽罩内，整体尺寸可小至 2×3×1mm³。随着消费 电子产品对音频质量要求的提升，MEMS 麦克风的性能不断改进，信噪比已超过 70dB，逼近传统高端麦克风的水平。 · 44 3.2 超声波传感系统 超声波传感利用高于人耳听觉范围（>20kHz）的声波进行检测和成像，在医疗诊断、 工业无损检测、测距定位等领域有广泛应用。MEMS 芯片、神经网络加速器、存算一体等硬件创新与模型压缩、量化、剪枝等软件 优化相结合，大幅提升了 AI 推理的效率。第三是智能的自主进化，通过持续学习、联 邦学习、强化学习等技术，AI 系统能够不断从新数据中学习和改进。第四是智能的可 解释性和可信任性，随着 AI 在关键领域的应用深入，模型的透明度、公平性、鲁棒性 成为重要考量。第五是智能生态的开放协作，开源框架、模型市场、数据联盟等促进 了 AI 技术的快速传播和应用创新。 Transformer（ViT）架构统一了视觉和语言模型。图像被分割成 patches 作为序 列输入。类别 token 聚合全局信息。位置嵌入编码空间位置。但 ViT 需要大规模数据 才能超越 CNN。各种改进如 DeiT 的知识蒸馏、Swin Transformer 的层次化结构、 CvT 的卷积投影等提高了效率和性能。视觉架构正在向更通用、更灵活的方向发展。 统 一 的 视 觉 任 务 建 模 简

增量投资，而不是 大规模前期融资 EDGE 是一种介于愿 景和交付之间的运用 模式，能建立一个快 速响应客户需求的新 兴技术 EDGE 将数字技术和 流程改进能力结合， 以大幅度改善客户旅 程和内部流程 很多企业失败的根本原因是战略和交付之间的连接不良问题。 交付价值 战略愿景 03 04 01 02 P8 《 Edge- 价值驱动的数字化转型》 可以帮助你从目标逐渐聚焦至机会点。其中有两种与之相关的能力需要发展：业务能力和技术能 力 能力：业务能力、技术能力 业务能力指类似于 订单成交全流程的 能力 业务能力可以通过间断性 的少量增强得以改进。 技术能力指构建技术 平台的能力 技术能力可以通过技能培 训等活动增强。 P85 技术能力 业务能力 能⼒ 大多数组织将 80% 以上的生产力用于常规 业务，因此，有大量的投资组合永远不

医生诊断出了多种复杂疾病，并 提供了个性化的治疗建议。 （2）机器学习 20世纪80至90年代，随着统计学习和神经网络等技术的兴起，机器学习逐渐成为AI 的主流技术，使机器能够从数据中自动学习并改进其性能。典型应用场景有“图像 识别与分类”“自然语言处理”（NLP）等。相关案例展示了机器学习在各个领域 中的应用潜力，例如：苹果的Siri和亚马逊的Alexa是自然语言处理的典型应用， 这些智能助 的方法来管理与利 用知识资源。 其次，AI技术的广泛应用对教育领域提出了新的要求。传统的教育方式和内容需要 与时俱进地进行改革创新，以适应新时代下人才培养的需求。这包括教育理念的更 新、教学方法的改进以及教育资源的优化配置等方面。如图1-10所示，AI时代的教 育理念、教育方法需要同步革新。 18 图1-10 AI时代的教育理念、教育方法需要同步革新 此外，随着机器智能在某些领域逐渐超越人类智能，我们也需要重新思考机器与人 学方法的创新和学生互动中。 2. 生成评语 通过分析学生的作业、测试成绩和行为表现，AI能够生成个性化的评语和反馈。这 不仅提高了评价的效率，还能够提供更加细致和具体的建议，帮助学生了解自己的 优点和需要改进的地方。 3. 辅助科研 利用生成式AI技术生成代码，辅助数据分析和模式识别，这给普通教师进行科研工 作提供了巨大的帮助。生成式AI可以生成相关的数据分析代码，并且教会教师如何 使用代码，帮助不