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杂论对话

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第223章 系统走向熵增,成为混乱的屎山代码。
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1. 信息熵:跨部门会议时长超过30分钟/次,说明信息损耗加剧</br>

2. 流程熵:审批节点超过5个,说明决策链路僵化</br>

3. 创新熵:专利申报量连续两月下降,说明知识沉淀失效</br>

去年AI实验室出现‘创新熵’预警,发现是资深工程师流失导致知识断代。我们建立‘技术传承矩阵’,让每个核心技术点有3人掌握,创新熵值下降56%。这就像给芯片设计备份电路,主电路熵增时切换到冗余系统。”</br>

陈岚(展示汽车生产线的熵流图):“制造业的‘熵流诊断’要关注三个节点:</br>

- 物料流动:周转天数每增加1天,供应链熵值上升2.3%</br>

- 能量流动:设备待机能耗超过运行能耗的15%,说明系统低效</br>

- 信息流:生产异常报告延迟超过2小时,说明响应熵增</br>

某新能源车企的电池车间,曾因物流熵增导致成本飙升:</br>

1. 电芯周转天数从7天增至14天</br>

2. 呆滞库存占用资金1.2亿</br>

3. 紧急调货导致物流成本上升38%</br>

我们导入‘熵减物流系统’,用AGV机器人实现‘物料即需即供’,周转天数压回5天,熵值降低41%。”</br>

沈哲(调出金融市场的熵波预警):“投行的‘熵震监测’聚焦三类波动:</br>

1. 价格熵震:某资产波动率超过历史均值2倍</br>

2. 资金熵震:同业拆借利率单日波动超50BP</br>

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