调查显示，各个级别上的经理和高管花一半以上的时间都浪费在了行政事务以及具有控制职能的琐碎工作上。举个例子好了，一个普通的商店经理一天大部分时间是来审批各种申请，比如成员生病了，突然要报一笔费用了，突然要外出办公了。这些并不重要，但是在层级结构中却必不可少的工作每天都耗散着管理人员大部分的精力，他们无法真正将精力用在最具有价值的工作上：即不断地去理顺、优化整个商业流程。除了各种烦不胜烦的审批外，摆在管理人员面前的第二个难题就是摞成小山一样的报告了。每天没完没了的报告，涵盖了不同的营运时间段，给不同的上级去看。然而当人工智能介入到管理领域之后，管理的负担会大大降低，现在有很多 SaaS 产品已经开始逐渐拥有了一些人工智能特点，它们能自动地生成（有些是实时查阅）各种报告，有的甚至会给出相应的分析结论。最近，数据分析公司 Tableau 宣布跟 Narrative Science 合作，后者是一家来自芝加哥的公司，专门负责提供各式各样的自然语言生成工具。

分辨率：六维力传感器是仪器能分辨的最小被测量值的大小，是用来描述刻度划分的。如一把精度为千分之一的10厘米的尺子，有100个刻度，其分辨率是1毫米，或者说是百分之一。灵敏度：六维力传感器灵敏度是指弹性敏感元件在单位力作用下产生变形的大小，在弹性力学中称为弹性元件的柔度。灵敏度是刻度特性的导数，是一个有单位的量。对于应变式传感器，定义为满量程加载时，每伏激励电压对应的传感器输出，单位为mV/V；是输出量的变化值与相应的被测量的变化值之比，利用满量程数据，可以转换为mV/N。

本质上来说，这就是一个系统底层，提供了一个“信任层”，或者换句话说，它打造出来了一个“信任不存在”的环境，“信任不存在”的意思是在这个环境里我们压根就不谈信任不信任这回事，这个环境本身已经保证了它万无一失的安全性。专业力传感器采购进而在这个环境下，产生了一种“智能协议”（smart contracts）。这种全新的协议是通过数字中介来执行的，不需要其他中介来验证交易本身的可靠性，合规性，安全性。在如今这个“数据驱动化”的世界，无处不在的互联网，以及不断普及的物联网，这一切都为“智能协议”和“区块链”提供了最为理想的环境。专业力传感器采购“智能协议”可以让你完成各式各样的交易，大到买卖一处房产，小到核算员工绩效，通过区块链再给他们发工资，这一切都是可以做到的。

要同时测量多分量力与力矩，就需要用到多维力传感器，也就不可避免地要在使用前进行校准（标定），否则将无法完成电信号至力学量值的转换。校准一般采用砝码进行，因为砝码具备非常高的稳定性和精准度，依靠重力及垂直向下的方向性，这种简单标准载荷的可靠性超过了很多施力装置。也有利用力发生器及高精度力传感器实现自动加载与测量的，然而实现起来相当困难，并且这样的成套装置仍然必须通过砝码进行校准与调试。通过加载可以得到信号，而载荷也是已知的，这样就可以得到信号与载荷的数学关系了。使用时，根据校准获得的数学关系，可以计算出未知载荷。任何力传感器使用前都需要校准。对于二维力传感器，校准是一件复杂的工作，数据处理方法也是多种多样的。力传感器性能的好坏与校准设备及方法密切相关。校准方法需要处理的核心问题是怎样加载（载荷表设计），以及如何得到各分量电信号与载荷确切的数学关系（校准矩阵），还需要评估所得到的数学关系是否足够准确（不确定度分析）。