数智管理学(三)

数智时代管理控制职能的变革
四、控制职能的变革与实践
(一)传统控制职能的核心

控制职能通过绩效标准设定、差距分析与纠偏行动保障计划的有效实施。传统控制依赖人工监督与阶段性审查,难以实时调整。

1.代表人物与思想

赫伯特·西蒙(Herbert Simon):西蒙提出的 “有限理性” 理论为管理控制提供了重要的行为基础。他认为,由于人类的认知能力和信息处理能力是有限的,在决策和管理过程中,人们往往无法获取完全的信息,也难以考虑到所有可能的方案和后果。因此,在管理控制中,需要认识到这种有限理性的存在,制定合理的控制标准和决策规则,以确保组织的决策和行为在可接受的范围内。例如,企业在制定预算时,不能期望完全准确地预测未来的市场变化和业务需求,而是需要根据以往的经验、市场趋势以及企业的战略目标,制定一个相对合理的预算范围,并在执行过程中根据实际情况进行调整。

菲利普·克罗斯比(Philip Crosby):克罗斯比在质量控制领域提出了 “零缺陷” 理念,强调预防为主的质量管理思想。他认为,质量是免费的,通过预防缺陷的发生,而不是在事后进行检验和纠正,可以降低成本,提高产品和服务的质量。在管理控制中,这一理念要求企业建立完善的质量控制体系,从产品设计、原材料采购、生产过程控制到产品交付后的售后服务,每个环节都要严格把关,确保产品和服务符合质量标准。例如,在制造

### 技术的定义与应用 技术是字化与能化技术的结合,其核心在于通过据驱动和能算法实现业务优化、流程再造以及创新价值创造。技术不仅包括传统的信息技术(IT)领域中的云计算、大数据人工智能等技术[^1],还融合了通信技术(CT)如5G、算网一体,以及运营技术(OT)如能机器人等前沿技术[^2]。 在IT领域的应用中,技术主要体现在以下几个方面: #### 1. 能分析 能分析是技术的重要组成部分,通过机器学习、深度学习等算法对海量据进行挖掘和分析,帮助企业发现潜在规律和趋势。例如,在电商领域,基于用户行为据的能推荐系统能够显著提升用户体验和购买转化率[^3]。 #### 2. 能决策支持 能决策支持系统利用高级分析工具和预测模型,为企业的战略规划和运营管理提供科学依据。这类系统通常集成了自然语言处理、知识图谱等技术,能够快速响应复杂业务场景下的决策需求[^4]。 #### 3. 能流程优化 通过自动化工具和能算法,技术可以对企业的业务流程进行端到端的优化。例如,在物流行业中,能仓储管理系统结合物联网(IoT)和机器视觉技术,实现了库存管理的高效化和精准化[^3]。 #### 4. 能风险管控 技术在金融、制造等行业中的风险管控中发挥了重要作用。通过对历史据的学习和实时监控,能风控系统能够有效识别潜在威胁并采取预防措施。这种能力对于保障企业资产安全和业务连续性至关重要。 #### 5. 能客户管理 借助自然语言处理(NLP)和情感分析技术,技术可以为企业提供更加个性化的客户服务体验。例如,能客服机器人能够根据用户的提问内容自动匹配最佳答案,同时记录交互据以改进服务质量[^3]。 ```python # 示例:基于Python的简单能分析代码 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression # 加载据 data = pd.read_csv("example_data.csv") # 据预处理 X = data[['feature1', 'feature2']] y = data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测结果 predictions = model.predict(X_test) ``` ### 技术架构的支持 技术的成功实施离不开完善的技术架构支持。现代技术架构设计充分利用了云原生技术、微服务架构、容器化部署等手段,确保系统的灵活性和可扩展性。此外,5G网络的低延迟特性和边缘计算能力也为技术的应用提供了坚实的基础。 ---
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