在全球制成品市場(chǎng)上,2020 年亞太地區(qū)占據(jù)了43% 的市場(chǎng)份額。由于市場(chǎng)潛力巨大,大量投資涌入,使得生產(chǎn)系統(tǒng)和運(yùn)營(yíng)需要不斷地發(fā)展和創(chuàng)新,才能提高生產(chǎn)速度和生產(chǎn)力,滿足不斷增長(zhǎng)的市場(chǎng)需求。
那么,我們?nèi)绾尾拍艽_保亞太地區(qū)制造業(yè)保持全球競(jìng)爭(zhēng)力,為抓住更大的機(jī)遇做好準(zhǔn)備?
在過去的幾個(gè)月中,亞太地區(qū)的企業(yè)加速了對(duì)人工智能(AI)和分析等新技術(shù)的投資。
IDC在 2021 年發(fā)布的報(bào)告中指出,企業(yè)在 AI 和新技術(shù)上的投資支出將增長(zhǎng) 9%,達(dá)到 1.3 萬億美元,投資回報(bào)是顯而易見的。報(bào)告還顯示,經(jīng)過了這些數(shù)字化投資后,客戶滿意度、員工工作效率、運(yùn)營(yíng)效率和創(chuàng)新等方面都有所提升。在 Cognizant 的另一項(xiàng)研究中,亞太地區(qū) 71% 的高管認(rèn)為,AI 是各行各業(yè)業(yè)務(wù)取得成功的重要因素。
更重要的是,越來越多的領(lǐng)導(dǎo)者意識(shí)到對(duì)數(shù)字化進(jìn)行投資能夠更好的利用數(shù)據(jù),從而產(chǎn)生更大的商業(yè)價(jià)值。然而,問題仍然在于他們是否使用了正確的技術(shù)框架,以及包括制造業(yè)在內(nèi)的所有行業(yè),是否都擁有合適的基礎(chǔ)設(shè)施來支持宏大的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
向負(fù)責(zé)任的生產(chǎn)轉(zhuǎn)變
面對(duì)日益嚴(yán)重的氣候危機(jī),保護(hù)自然資源已成為企業(yè)的優(yōu)先事項(xiàng)。亞太地區(qū)不僅擁有全球三分之二的人口,還位于全球生物多樣性危機(jī)的中心,這使得氣候威脅在亞太地區(qū)尤為嚴(yán)重。專家曾預(yù)測(cè),亞太地區(qū)的自然資源損失將對(duì)依賴自然資本的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響,高達(dá) 63% 的亞太地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)面臨風(fēng)險(xiǎn)。
在這種背景下,亞太地區(qū)各國(guó)政府正通過采取可持續(xù)的舉措,努力實(shí)現(xiàn)負(fù)責(zé)任的生產(chǎn)。例如,中國(guó)正在推動(dòng)建設(shè)碳達(dá)峰、碳中和的 “1+N” 政策體系。明確 2025、2030、2060 年主要能效、可再生能源、碳排放的目標(biāo)時(shí)點(diǎn),并出臺(tái)《2030 年前碳排放達(dá)峰行動(dòng)方案》。中國(guó)已承諾于 2030 年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和。亞太地區(qū)其他國(guó)家也在采取措施使其工業(yè)部門更加環(huán)保,促進(jìn)循環(huán)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,以提高可持續(xù)性。
而這恰恰是主動(dòng)智能的用武之地,其理念是通過實(shí)時(shí)信息來觸發(fā)即時(shí)行動(dòng),建立即時(shí)業(yè)務(wù)意識(shí)。政府和制造商可以利用這一技術(shù)框架,最大限度地提高其可持續(xù)發(fā)展計(jì)劃的效率。
通過分析來自廣泛物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)框架的最新實(shí)時(shí)信息,主動(dòng)智能可以幫助企業(yè)準(zhǔn)確計(jì)算資源使用率和消耗率。同時(shí)還可以幫助企業(yè)提前確定實(shí)現(xiàn)交付目標(biāo)所需的原材料數(shù)量,尤其是在后疫情時(shí)代,這些目標(biāo)在動(dòng)蕩的市場(chǎng)環(huán)境中可能會(huì)發(fā)生變化。由主動(dòng)智能實(shí)現(xiàn)的無縫工作流增強(qiáng)了制造商、分銷商和零售商之間的交互,使數(shù)據(jù)流動(dòng)更加順暢,從而使決策和需求預(yù)測(cè)更為準(zhǔn)確和高效。
在采購(gòu)原材料時(shí),主動(dòng)智能平臺(tái)產(chǎn)生的洞察也可以用于幫助制造商減少浪費(fèi)、改進(jìn)中間流程以確保能夠更好地利用不可再生資源。通過采用主動(dòng)智能實(shí)現(xiàn)的精細(xì)分析可以幫助企業(yè)制定創(chuàng)新戰(zhàn)略、回收垃圾以及創(chuàng)造各種收入來源,從而提高其整體盈利能力。
通過自動(dòng)化增強(qiáng)產(chǎn)品生產(chǎn)過程
傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)程序涉及多重詳細(xì)審查和故障測(cè)試,不僅難以對(duì)此進(jìn)行人工維護(hù),而且還可能導(dǎo)致人為錯(cuò)誤。領(lǐng)先的制造商利用自動(dòng)化和分析技術(shù)的力量來克服這一挑戰(zhàn),同時(shí)提高產(chǎn)品工程衍生設(shè)計(jì)的效率。
這一過程涉及大量數(shù)據(jù),而且數(shù)據(jù)量越大,算法效率就越高。主動(dòng)智能可以幫助企業(yè)通過 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)利用動(dòng)態(tài)內(nèi)容和邏輯來推動(dòng)創(chuàng)新,同時(shí)最大限度地降低成本和縮短時(shí)間,并消除生產(chǎn)過程中可能產(chǎn)生的錯(cuò)誤。
例如,根據(jù)疫情爆發(fā)后需求周期的波動(dòng),主動(dòng)智能平臺(tái)幫助澳大利亞包裝服務(wù)提供商 Multipack LGM 從戰(zhàn)略上擴(kuò)大和縮小其業(yè)務(wù)規(guī)模,將決策時(shí)間從幾天縮短到了幾分鐘。這一平臺(tái)幫助該公司及時(shí)做出決策,有效地簡(jiǎn)化了其生產(chǎn)流程。
部署可預(yù)測(cè)的維護(hù)工作
機(jī)器故障的代價(jià)非常高——不僅因?yàn)楦鼡Q和維修機(jī)器所產(chǎn)生的費(fèi)用,還包含運(yùn)營(yíng)中斷而損失的時(shí)間。加大這一挑戰(zhàn)復(fù)雜性的是:企業(yè)在缺乏正確技術(shù)的情況下很難預(yù)測(cè)設(shè)備故障。根據(jù)Senseye的數(shù)據(jù),全球制造業(yè)和工業(yè)企業(yè)每年因計(jì)劃外停產(chǎn)而損失了相當(dāng)于 330 萬小時(shí)的收益。
主動(dòng)智能可以幫助制造商部署預(yù)測(cè)性維護(hù)工作。工業(yè)機(jī)器會(huì)生成大量實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù),企業(yè)可以使用 AI /ML 對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以預(yù)測(cè)和觸發(fā)主動(dòng)維護(hù)。
舉例來說,領(lǐng)先的汽車制造商本田與 Qlik 合作開發(fā)了一個(gè) AI 現(xiàn)代分析平臺(tái),使各部門的員工能夠直接分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),并根據(jù)數(shù)據(jù)做出決策。這使得本田能夠最大限度地降低生產(chǎn)成本,縮短停工時(shí)間,同時(shí)提高工作效率和響應(yīng)能力。事實(shí)上,這將以前汽車規(guī)劃所需的一個(gè)月時(shí)間縮短至一天。
避免業(yè)務(wù)中斷
雖然疫情是一次性事件,但其帶來的供應(yīng)鏈中斷卻會(huì)多次發(fā)生。為了駕馭后疫情時(shí)代的數(shù)字化生態(tài)系統(tǒng),政府和制造商將需要技術(shù)來整理、組合并分析海量的信息,迅速做出最佳業(yè)務(wù)決策——而主動(dòng)智能是釋放這一能力的關(guān)鍵所在。
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