从企业的领导到组织和资源配备方式产生，变革的速度在加快，范围在拓展。企业管理如何适应工业革命的步伐，并在企业发展战略、发展路径、风险防控等方面产生作用，对于企业家来说，在企业管理方面需要强化制造过程和客户在产品使用过程中的数据收集，打下数据化的牢固基础，逐步实现智能化，再造计算机软硬件平台，加强智能化和“深度学习”的团队建设。

 

　　人类历史发展过程中四次工业革命的特点，分别是作坊式管理、生产型管理、信息资源管理、绿色及智能化管理。而第四次工业革命没有代表产品，只有基于海量数据的人工智能，并使绿色产品、绿色制造、绿色生活全覆盖。例如共享的无人驾驶小汽车，可使目前不到30%满载率迅速提升到80%，资源利用和碳排放控制得到极大提升。在第四次工业革命中，个性化订单设计与制造将成为现实。过去传统大批量生产以降低制造成本的设计导向就不适用了，而是要以智能化制造解决多品种、小批量甚至单品种、单件生产的背景下大批量生产的制造成本问题。在这种情况下，过去传统大批量生产以降低制造成本的设计导向就不适用了。因此。企业成本上也相对降低了不少。

 

　　第四次工业革命对企业提出的挑战，是基于智能化制造与服务的“深度学习”将成为企业管理的重要方式。智能化在企业管理中的关系可以用“金字塔模型”来解释。将金字塔分为四个层次。最底层是数据化；第二层叫信息化；第三层叫智能化；最高层叫深度学习。是由浅入深，由基础到应用的逐层升级。信息化是基于准确的、可靠的数据；而智能化除了基于准确的、可靠的数据，而且是海量数据，同时并行地对不同的信息系统进行二次加工，矩阵式地进行分析，最终形成智能化的结果。

 

　　“深度学习”是基于海量数据、大量信息子系统和智能化基础上进行的神经网络式的计算分析，是“智能化”的升级版，在一定程度上超出了人类智慧。“深度学习”将大量数据和各方（运营、设计、售后服务）优秀工程师的经验融合到产品中的过程，可准确预知运行5年、10年、20年、30年的动车组或其他产品分别会出现什么问题，预测产品发生故障的时点。

 

　　比如，“复兴”号标准动车组上已安装了2500多个传感器，这会产生海量数据。利用这些海量数据，可以形成一个“深度学习”的健康管理模式。通过对海量数据的加工，我们可以提前预知某产品的某部件可能会出现故障，甚至可以预判出现故障发生的准确时间。对于生产方而言，有足够的时间去组织配件，精准扣车维修；对于用户而言，传统的“计划修”可以取消，产品上线率可达100%，同时可以做到备件“零”库存。

 

　　为顺应管理变化发展的趋势，企业接下来急需做的事情，一是强化制造过程的数据收集；二是强化客户在产品使用过程中的数据收集；三是海量数据形成后的计算机软硬件平台再造；四是智能化和“深度学习”的团队建设，其中包含内部团队（有经验的管理者和信息专家）和外部资源的利用。

 

　　“不过，随着智能制造的深入，企业界不可回避的一个现实就是：各个不同层级的企业员工都可能面临裁减。过去我们认为的管理专家，如计划员、调度员、成本会计、定额员、采购员、质检员等都会大幅度减少，甚至消失。一些工匠型人才也将被智能机器所取代。减员不是为了增效，因为智能制造比人做得更好。企业将有经验的人才转移到智能化和深度学习的技术开发中去，是一个不错的选择。

 

　　因此为适应第四代工业革命的 需求。企业人员也需要深度学习。企业的战略管理、发展路径、企业文化建设等方面还离不开企业家的独立思考。