在全球制成品市场上,2020 年亚太地区占据了43% 的市场份额。由于市场潜力巨大,大量投资涌入,使得生产系统和运营需要不断地发展和创新,才能提高生产速度和生产力,满足不断增长的市场需求。
那么,我们如何才能确保亚太地区制造业保持全球竞争力,为抓住更大的机遇做好准备?
在过去的几个月中,亚太地区的企业加速了对人工智能(AI)和分析等新技术的投资。
IDC在 2021 年发布的报告中指出,企业在 AI 和新技术上的投资支出将增长 9%,达到 1.3 万亿美元,投资回报是显而易见的。报告还显示,经过了这些数字化投资后,客户满意度、员工工作效率、运营效率和创新等方面都有所提升。在 Cognizant 的另一项研究中,亚太地区 71% 的高管认为,AI 是各行各业业务取得成功的重要因素。
更重要的是,越来越多的领导者意识到对数字化进行投资能够更好的利用数据,从而产生更大的商业价值。然而,问题仍然在于他们是否使用了正确的技术框架,以及包括制造业在内的所有行业,是否都拥有合适的基础设施来支持宏大的数字化转型。
向负责任的生产转变
面对日益严重的气候危机,保护自然资源已成为企业的优先事项。亚太地区不仅拥有全球三分之二的人口,还位于全球生物多样性危机的中心,这使得气候威胁在亚太地区尤为严重。专家曾预测,亚太地区的自然资源损失将对依赖自然资本的经济活动产生深远影响,高达 63% 的亚太地区国内生产总值(GDP)面临风险。
在这种背景下,亚太地区各国政府正通过采取可持续的举措,努力实现负责任的生产。例如,中国正在推动建设碳达峰、碳中和的 “1+N” 政策体系。明确 2025、2030、2060 年主要能效、可再生能源、碳排放的目标时点,并出台《2030 年前碳排放达峰行动方案》。中国已承诺于 2030 年前实现碳达峰、2060 年前实现碳中和。亚太地区其他国家也在采取措施使其工业部门更加环保,促进循环经济的发展,以提高可持续性。
而这恰恰是主动智能的用武之地,其理念是通过实时信息来触发即时行动,建立即时业务意识。政府和制造商可以利用这一技术框架,最大限度地提高其可持续发展计划的效率。
通过分析来自广泛物联网驱动框架的最新实时信息,主动智能可以帮助企业准确计算资源使用率和消耗率。同时还可以帮助企业提前确定实现交付目标所需的原材料数量,尤其是在后疫情时代,这些目标在动荡的市场环境中可能会发生变化。由主动智能实现的无缝工作流增强了制造商、分销商和零售商之间的交互,使数据流动更加顺畅,从而使决策和需求预测更为准确和高效。
在采购原材料时,主动智能平台产生的洞察也可以用于帮助制造商减少浪费、改进中间流程以确保能够更好地利用不可再生资源。通过采用主动智能实现的精细分析可以帮助企业制定创新战略、回收垃圾以及创造各种收入来源,从而提高其整体盈利能力。
通过自动化增强产品生产过程
传统的设计程序涉及多重详细审查和故障测试,不仅难以对此进行人工维护,而且还可能导致人为错误。领先的制造商利用自动化和分析技术的力量来克服这一挑战,同时提高产品工程衍生设计的效率。
这一过程涉及大量数据,而且数据量越大,算法效率就越高。主动智能可以帮助企业通过 AI 和机器学习(ML)利用动态内容和逻辑来推动创新,同时最大限度地降低成本和缩短时间,并消除生产过程中可能产生的错误。
例如,根据疫情爆发后需求周期的波动,主动智能平台帮助澳大利亚包装服务提供商 Multipack LGM 从战略上扩大和缩小其业务规模,将决策时间从几天缩短到了几分钟。这一平台帮助该公司及时做出决策,有效地简化了其生产流程。
部署可预测的维护工作
机器故障的代价非常高——不仅因为更换和维修机器所产生的费用,还包含运营中断而损失的时间。加大这一挑战复杂性的是:企业在缺乏正确技术的情况下很难预测设备故障。根据Senseye的数据,全球制造业和工业企业每年因计划外停产而损失了相当于 330 万小时的收益。
主动智能可以帮助制造商部署预测性维护工作。工业机器会生成大量实时和历史数据,企业可以使用 AI /ML 对这些数据进行分析,以预测和触发主动维护。
举例来说,领先的汽车制造商本田与 Qlik 合作开发了一个 AI 现代分析平台,使各部门的员工能够直接分析实时数据,并根据数据做出决策。这使得本田能够最大限度地降低生产成本,缩短停工时间,同时提高工作效率和响应能力。事实上,这将以前汽车规划所需的一个月时间缩短至一天。
避免业务中断
虽然疫情是一次性事件,但其带来的供应链中断却会多次发生。为了驾驭后疫情时代的数字化生态系统,政府和制造商将需要技术来整理、组合并分析海量的信息,迅速做出最佳业务决策——而主动智能是释放这一能力的关键所在。
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