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復工戰“疫” 我們在行動 | 如何科學復工 四問清華大學專家

發布時間:2020-02-19 20:36        來源:信息化時代        作者:

2020,庚子鼠年,疫情突襲,讓人措手不及,影響之大,讓人無法估計。眾志成城、同心協力是戰勝疫情的不二法寶。隨著時間的推進,一手抓疫情防控,一手抓科學有序復工復產,在抗擊疫情的同時,有序恢復生產和經濟運行成為當前要務。

疫情的壓力之下,如何科學有序復工復產?《中國信息化周報》記者就此獨家書面采訪了清華大學未來實驗室首席研究員馬兆遠,來看一看他的見解和建議。

Q:

您對目前企業復工復產的必要性與形勢,如何描述判斷?

A:

大概剛過1月底的時候,我們做出疫情趨勢走向的AI模擬,我們很快意識到:面對疫情,從傳染病學的角度遏制它只是第一步的事情,真正的決戰還在后面:盡一切力量減輕國民經濟在這場災難中即將承受的損失。從這個角度說,企業復工復產是打響經濟保衛戰的第一槍,它的必要性我們怎樣重視都不為過。而好的數學模型可以幫助政府做好精準規劃。

拿深圳市南山區為例:一天不能復工復產,這個區就要流失幾百億元。絕大多數的企業現金流支撐不到3個月,而企業倒下意味著大規模失業的發生,屆時將面臨更嚴峻的社會問題??墒侨绾巫屇仙絻砂俣嗳f人回到生產一線?在這么長時間嚴格控制人口流動的前提下,如果驟然放開限制,極可能導致病毒二次集中爆發。如何安排兩百多萬人有序復工?必須在復工復產與控制疫情之間找到一個精準的平衡點,這是一道需要各方協力攻關解決的難題。

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Q:

對于企業科學有序地復工您有怎樣的建議?您所看到的企業復工過程中,比較可取的成功做法和經驗有哪些?

A:

在宏觀層面,我的建議是:現在已知一些有效算法途徑,能夠綜合考量員工數量、所屬行業、來源地區、當地醫療資源等關鍵影響因素,建立起在低(可控)感染率下的企業復工人數曲線模型。各地方黨委和政府應該充分發揮主導作用,利用好科技研究資源,對模型展開定點實驗并逐步推廣擴大成功經驗。掌握每個街道、每個園區企業日復工人數并進行有效調配,真正做到科學施策,有序復工。不要在任何一個關卡、任何一個部門出現拍腦袋做決策的行為。

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宏觀層面上一個地區企業每日復工人數就是最關鍵的量,牢牢把控住這個量,我們才能做到“心中有數”。但是在微觀層面上,還有許多流程和細節要嚴格把關。例如一家企業內部復工,要保證好環境的消毒衛生、避免員工聚集和近距離接觸、提供必備防護物資(如口罩)等。最近網上流傳一篇文章講大連一家日企的疫期復工管理方法,非常細致,值得我們學習。(文章鏈接https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_6015122)

Q:

目前看,復工審核困難、員工返程得隔離、復工后現場管理規則細節等問題影響著企業的復工,在您看來,企業在復工過程中面臨困難及亟待解決的問題有哪些?

A:

我觀察到企業現在主要面臨以下幾個問題:

①信號不明朗?,F在大部分地方企業,尤其中小型企業,對未來究竟何時能恢復“正常”狀態建立不起來一個明確預期。人心惶惶,想要進行一定規模招工復產又怕“朝令夕改”,于是左右為難。

②用工荒。大部分企業員工春節期間返鄉,現在返程一是有隔離14天的限制,二是湖北及其他疫情嚴重地區封村封路,還有很大一部分勞動力待在老家。多重因素造成各地用工荒現象較為嚴重。

③上下游企業供應鏈無法完全建立,使得企業無法正常開始生產。

④企業內部關鍵崗位開工不足,使得內部生產效率低下,甚至即是復工了也無法正常生產。

⑤企業復工內部督察不夠嚴格,存在較大疫情風險。

Q:

您認為在企業的復工過程中,信息技術可以發揮怎樣的作用?

A:

從我的經驗來看,信息技術在幫助企業復工方面可以說發揮著舉足輕重的作用。例如,我所在的清華課題組通過信息技術實現了精準測算疫情發展趨勢,建立低感染率下的復工人數建議模型。我們采用國家衛健委發布的實時疫情數據,根據傳染病動力學模型建模。在借鑒傳染病的主流預測方式如SIR模型,SEIR模型,回溯傳播模型,元胞自動機模型等基礎上,利用人工智能領域常用的循環神經網絡和誤差反向傳播方式更新動力學模型參數。這個結合了AI技術的動力學模型就可以利用動態反饋參數融合更多的信息,將各個階段防護措施、政府和公眾重視程度的變化作為參數因子納入其中,從而更加完整、全面地反映疫情傳播趨勢,為更好地預測和調控每日企業復工人數打下基礎。

此外,信息技術在進行復工人員數據篩查、簡化復工審批流程等方面發揮的作用也無可替代。這段時間我們在進行的另一項工作就是協助深圳市南山區政府建立一個AI快速處理通道,對申報資料進行文檔的機器語義識別與數據分類,快速審批大量企業復工申請和備案報表。并配合疫情總趨勢預測與復工人數預測模型,給出相關申報企業的參考處理意見,再交由人工核準。降低工作量的同時,可以大大提高審批效率。

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