3、智能代理与机器学习：质量管理和工业应用的基石

智能代理与机器学习：质量管理和工业应用的基石

1. 模型推动持续改进

在当今快速发展的科技时代，智能代理和机器学习（ML）已经成为推动持续改进的重要力量。每个组织都有描述其运作方式的模型。商业模式确定公司计划提供的价值，为谁提供，以及在过程中如何产生收入。有模型描述领导者如何领导——他们如何设定方向，制定计划，将计划部署给员工，监控进度，并帮助将学到的经验教训融入标准工作和未来的决策中。治理模型解释了公司如何确保对战略、财务绩效和保护利益相关者利益的问责。运营模型描述了用于将输入转化为输出的价值增值过程，以及如何监控和调整这些过程，以确保组织能够实现其目标。

没有模型，就无法衡量性能的基准。即使是简单的模型，比如流程图和价值流图，也能帮助团队确保每个成员对目标、过程步骤以及重要事项有完全一致的理解。我们在创建模型时、将这些模型与新信息进行比较时，以及我们改进这些模型以帮助我们更有效和高效地实现业务目标时，都会发生学习。

2. 学习的概念及其推动持续改进

学习不仅仅是获取新知识，还包括将这些知识应用于现有模型中，以提高其准确性、性能和完整性。随着我们对个人工作和业务的了解加深，我们可以不断改进这些组织和运营模型。随着我们了解企业运营的环境以及其变化方式，这些模型可以不断地改进，以适应这些变化。

学习的类型

• 从经验中学习 ：通过观察和实验，我们可以不断改进模型，使其更好地反映现实世界的情况。
• 从示例中学习 ：通过分析历史数据，我们可以识别出有用的模式和趋势，从而改进未来的表现。
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