作為世界第一制造大國(guó)，制造業(yè)是中國(guó)的“立國(guó)之本、強(qiáng)國(guó)之基”。在“中國(guó)制造”到“中國(guó)智造”的產(chǎn)業(yè)升級(jí)之路上，IBM 不斷調(diào)整自身定位，從為中國(guó)制造、在中國(guó)制造、與中國(guó)合作、到今天的與中國(guó)共創(chuàng)，攜手中國(guó)制造企業(yè)，為行業(yè)做大、做強(qiáng)、屹立于世界舞臺(tái)提供可信任的技術(shù)平臺(tái)。

IBM “攜手共創(chuàng)，智造創(chuàng)新”短視頻系列，涉及汽車、電子、工業(yè)制造、消費(fèi)和零售等細(xì)分行業(yè)，基于 IBM 與客戶及生態(tài)伙伴的大量實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，提煉展示了企業(yè)最關(guān)心的 24 個(gè)技術(shù)應(yīng)用和業(yè)務(wù)場(chǎng)景，全面涵蓋了產(chǎn)品研發(fā)、客戶體驗(yàn)、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、IT 架構(gòu)、混合云安全及管理和可持續(xù)發(fā)展等六大核心領(lǐng)域。

我們將根據(jù)以上六大領(lǐng)域，分期為大家介紹 IBM 關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用。

上期介紹了“客戶體驗(yàn)創(chuàng)新”，本期我們將聚焦于“生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新”。

工業(yè) 4.0 的核心是利用數(shù)據(jù)和數(shù)字化技術(shù)的強(qiáng)大力量來變革產(chǎn)品的制造和分銷方式，也就是我們常說的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。后疫情時(shí)代制造業(yè)面臨著人員復(fù)工復(fù)崗率不足，原材料缺失、供應(yīng)鏈物流斷鏈等各種挑戰(zhàn)，我們發(fā)現(xiàn)那些提前布局了數(shù)智化轉(zhuǎn)型的企業(yè)，在運(yùn)營(yíng)方面所受的影響較小，能夠做到配套物流的到位，以及連續(xù)生產(chǎn)，高效生產(chǎn)。

那么如何通過數(shù)智轉(zhuǎn)型來科學(xué)運(yùn)營(yíng)，從而在多變的市場(chǎng)環(huán)境下保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)呢？這涉及到科學(xué)計(jì)劃、自動(dòng)化流程、高效安全生產(chǎn)、物流優(yōu)化等各個(gè)層面。本文所分享的內(nèi)容包括-在計(jì)劃層面，如何打通財(cái)務(wù)計(jì)劃與業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)以保持盈利；在執(zhí)行方面如何布局自動(dòng)化流程來應(yīng)對(duì)疫情下人員到崗率不足的挑戰(zhàn)；在生產(chǎn)方面如何打造數(shù)字化工廠運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)和確保產(chǎn)品質(zhì)量、如何實(shí)施 AI 賦能的資產(chǎn)設(shè)備管理以保證安全高效生產(chǎn)；以及如何利用數(shù)據(jù)科學(xué)打造靈活可靠的供應(yīng)鏈。

目前很多企業(yè)的業(yè)務(wù)線，如財(cái)務(wù)、運(yùn)營(yíng)、人力資源、銷售等仍然在基于電子表格的手動(dòng)流程上花費(fèi)大量時(shí)間。而在當(dāng)前快速變化、高度競(jìng)爭(zhēng)的商業(yè)環(huán)境下，企業(yè)日益意識(shí)到“業(yè)財(cái)一體化”（或者“業(yè)財(cái)融合”）的重要性，將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)融為一體，通過財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指導(dǎo)和支撐業(yè)務(wù)發(fā)展，通過業(yè)務(wù)狀況反饋和調(diào)整財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，形成財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)的良性循環(huán)，從而真正助力企業(yè)降低成本、提升效率、管控風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)效益最大化。如何打通財(cái)務(wù)計(jì)劃與業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)，在多變的市場(chǎng)環(huán)境中利于不敗之地？請(qǐng)看 IBM 業(yè)財(cái)一體化平臺(tái)如何提速某消費(fèi)品企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程

二、AI 驅(qū)動(dòng)的流程洞察與優(yōu)化，提速企業(yè)自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)

疫情影響了人員到崗率， 那些提前布局自動(dòng)化流程的企業(yè)取得了優(yōu)勢(shì)。 如何在管理上、流程上進(jìn)行適度的、持續(xù)的改革、優(yōu)化、并保證合規(guī)，從而高效、低成本、高質(zhì)量地滿足市場(chǎng)需求？企業(yè)需要布局端到端的流程可視化，隨時(shí)了解流程瓶頸，識(shí)別流程異常并設(shè)計(jì)自動(dòng)化的最優(yōu)化方案。請(qǐng)看 IBM AI 賦能的業(yè)務(wù)流程挖掘如何助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)超自動(dòng)化

三、以機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)和改善產(chǎn)品質(zhì)量

在 IBM 商業(yè)價(jià)值研究院最新發(fā)布的《智造4.0》白皮書中調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，只有大約四分之一的企業(yè)在以有意義的方式捕獲傳感器數(shù)據(jù)并將其應(yīng)用于決策。企業(yè)中大約 90% 的制造數(shù)據(jù)都是閑置未用的。數(shù)字化工廠的核心就是從數(shù)據(jù)中提取切實(shí)可行的洞察以指導(dǎo)生產(chǎn)布局。而生產(chǎn)中的產(chǎn)品質(zhì)量是制造業(yè)的生命線，除了通過改進(jìn)工藝流程和使用更先進(jìn)的設(shè)備之外，如何使用數(shù)字化的手段來進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量的預(yù)測(cè)管控？請(qǐng)看 IBM 資深數(shù)據(jù)科學(xué)家與大家分享如何通過以 SPSS 為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測(cè)和改善產(chǎn)品質(zhì)量。

四、AI 賦能設(shè)備管控，確保企業(yè)安全高效生產(chǎn)

資產(chǎn)設(shè)備工廠內(nèi)的大量資產(chǎn)設(shè)備是支撐制造的基礎(chǔ)。企業(yè)面臨著如下挑戰(zhàn)：資產(chǎn)規(guī)模龐大，數(shù)量種類繁多，技術(shù)復(fù)雜；設(shè)備高頻使用易產(chǎn)生故障，影響生產(chǎn)效率、安全和產(chǎn)品質(zhì)量。請(qǐng)看 IBM 專家與您分享 AI 賦能資產(chǎn)設(shè)備管理方案降低停機(jī)時(shí)間、提高設(shè)備可用性，降低資產(chǎn)的購(gòu)買和維護(hù)整體成本。

五、以數(shù)據(jù)科學(xué)打造靈活可靠的供應(yīng)鏈

產(chǎn)業(yè)鏈重塑，以及疫情反復(fù)難測(cè)，給企業(yè)的供應(yīng)鏈帶來持續(xù)挑戰(zhàn)。請(qǐng)看 IBM 基于數(shù)據(jù)科學(xué)的決策優(yōu)化方案如何為企業(yè)打造靈活可靠、響應(yīng)迅速的供應(yīng)鏈。

讓我們攜手共創(chuàng)，以數(shù)智升級(jí)來助力企業(yè)高效運(yùn)營(yíng)，共筑企業(yè)的可持續(xù)未來。