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2022年，在疫情多發(fā)、市場需求不振等因素的影響下，中國一些地區(qū)的工業(yè)生產(chǎn)一度呈現(xiàn)出放緩之態(tài)，隨著國家持續(xù)落實(shí)利好政策和出臺(tái)新政策，加上各地陸續(xù)放開，工業(yè)經(jīng)濟(jì)逐漸呈現(xiàn)回轉(zhuǎn)之勢，根據(jù)中國國家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)顯示，2022年1月-10月，全國規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長4.8%，較二季度回升4.1個(gè)百分點(diǎn)。
與此同時(shí)，我們也看到了一些不確定性，供需偏緊、物流不暢等問題時(shí)有發(fā)生，工業(yè)經(jīng)濟(jì)恢復(fù)的基礎(chǔ)尚不穩(wěn)固。面對(duì)2023年，西門子數(shù)字化工業(yè)軟件將我們看到的確定性與不確定性總結(jié)為三個(gè)趨勢方向，希望與產(chǎn)業(yè)鏈上下游合作伙伴和客戶攜手探尋平衡之道。
供應(yīng)鏈中的數(shù)字孿生
麥肯錫的一組確切數(shù)據(jù)能夠直觀地向我們展示現(xiàn)在供應(yīng)鏈正在面對(duì)的問題：平均每3.7年就會(huì)發(fā)生一次持續(xù)1個(gè)月或以上的供應(yīng)鏈中斷。今天的供應(yīng)鏈已經(jīng)越來越復(fù)雜，涉及到的領(lǐng)域也越來越廣泛，加之外部環(huán)境的快速變化，如果依然采用簡單方法來跟蹤和管理供應(yīng)鏈流程顯然已經(jīng)不足夠。我們過去經(jīng)常從產(chǎn)品設(shè)計(jì)和工程的角度來考慮數(shù)字孿生，但其實(shí)數(shù)字孿生對(duì)于供應(yīng)鏈和業(yè)務(wù)流程而言也是十分必要的。供應(yīng)鏈的數(shù)字孿生能夠幫助企業(yè)更好地了解自身價(jià)值鏈的復(fù)雜性，并通過復(fù)雜性來識(shí)別問題和制定解決方案。當(dāng)然，這種方法需要依賴于公司供應(yīng)鏈中數(shù)據(jù)的可用性，只有數(shù)字化方法才能獲得這種能力。
舉例來說，在工業(yè)元宇宙中托管供應(yīng)鏈和業(yè)務(wù)流程的數(shù)字孿生。這種方法能夠使企業(yè)利用大規(guī)模計(jì)算和深度可視化的能力來分析和判斷數(shù)字孿生模型，這就解決了傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈管理解決方案存在的一個(gè)關(guān)鍵缺陷 —— 無法在整個(gè)供應(yīng)鏈層面上為管理者提供切實(shí)的情境感知能力，如果在工業(yè)元宇宙中托管覆蓋整條供應(yīng)鏈的綜合性數(shù)字孿生，使用AR/VR技術(shù)創(chuàng)建直觀的可視化管理界面，就可以幫助企業(yè)管理者在全球范圍內(nèi)提高態(tài)勢感知水平。
在此過程中，如果將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)（AI/ML）也集成到工業(yè)元宇宙平臺(tái)，將進(jìn)一步提高數(shù)字孿生模型的價(jià)值。今天的AI/ML技術(shù)已經(jīng)可以針對(duì)大型數(shù)據(jù)集輕松地排序和分類，當(dāng)應(yīng)用于供應(yīng)鏈管理時(shí)，這種能力將針對(duì)供應(yīng)鏈產(chǎn)生的復(fù)雜數(shù)據(jù)獲得更大程度的釋放，幫助企業(yè)管理者洞察收集的數(shù)據(jù)中產(chǎn)生的重要趨勢和模式。同時(shí)，由于AI/ML系統(tǒng)的持續(xù)學(xué)習(xí)能力，這樣的解決方案還能帶來時(shí)間效益，即，使用得越長久，越能更好地進(jìn)行識(shí)別，甚至在出現(xiàn)供應(yīng)問題之前就能預(yù)測未來可能發(fā)生的問題，幫助企業(yè)防患于未然。
以技術(shù)賦能可持續(xù)目標(biāo)
2023年對(duì)于追求可持續(xù)發(fā)展的企業(yè)來說將更為重要，在疫情的影響下，越來越多的企業(yè)將可持續(xù)發(fā)展作為最重要的發(fā)展策略之一。在尼爾森 IQ近期發(fā)布的《趨勢觀察 2023：可持續(xù)性》報(bào)告中，尼爾森IQ將2023 年稱為 “采取可持續(xù)行動(dòng)的關(guān)鍵一年”。
為了把握可持續(xù)策略，企業(yè)可以使用數(shù)字化技術(shù)，對(duì)當(dāng)前的實(shí)踐進(jìn)行分析和描述，提高公司開發(fā)可持續(xù)解決方案的能力�？沙掷m(xù)從某種程度來說也和供應(yīng)鏈管理緊密相關(guān)，因此，AI/ ML技術(shù)對(duì)于可持續(xù)性計(jì)劃的實(shí)施也很重要，可以幫助企業(yè)聚合信息，讓員工不會(huì)因?yàn)榉爆嵵貜?fù)的信息檢索而負(fù)擔(dān)過重，而這些信息最終將會(huì)形成一種“集體智慧”，覆蓋企業(yè)的方方面面，對(duì)企業(yè)的可持續(xù)性績效進(jìn)行客觀評(píng)估，并制定有針對(duì)性的解決方案。
增材制造是企業(yè)在可持續(xù)發(fā)展中可以使用的另一個(gè)方法。增材制造技術(shù)能夠幫助企業(yè)減少傳統(tǒng)制造工藝產(chǎn)生的廢料。在傳統(tǒng)生產(chǎn)中，鑄造和機(jī)械加工都是產(chǎn)生廢料的常見工藝，如果使用增材制造，可以通過消除模具需求降低先前鑄造或加工的零件材料成本；與其他制造工藝相比，增材制造也不會(huì)對(duì)設(shè)計(jì)造成約束，設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)可以通過多種方式創(chuàng)造效率更高的組件，在材料使用、熱性能和強(qiáng)度重量比等方面尋求更優(yōu)解，在按時(shí)生產(chǎn)的同時(shí)減少能源和資源的浪費(fèi)。
用數(shù)字化縮短勞動(dòng)力技能差距
同樣值得思考的還有勞動(dòng)力問題。勞動(dòng)力短缺在2022年尤為突出，導(dǎo)致這一現(xiàn)象的原因除了人口老齡化的加劇，還有職業(yè)技能的不匹配。過去幾年，許多行業(yè)的產(chǎn)品性質(zhì)發(fā)生了變化，公司所需的技能或核心能力也隨之改變，尤其是向高級(jí)軟件和電子產(chǎn)品的轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變?cè)诋?dāng)前勞動(dòng)力的專業(yè)知識(shí)和創(chuàng)造下一代產(chǎn)品所需的技能之間造成了技能差距。
在幫助員工學(xué)習(xí)新技能或新方法時(shí)，如果單純地投資流程上的數(shù)字化而不考慮整體策略，就可能會(huì)讓員工掉隊(duì)。對(duì)于企業(yè)來說，在現(xiàn)代化和技術(shù)賦能員工之間取得平衡是十分必要的，直觀易學(xué)的技術(shù)將幫助員工更有效地提高學(xué)習(xí)速度，沉浸式培訓(xùn)環(huán)境更有價(jià)值。技術(shù)人員和制造人員可以在元宇宙中進(jìn)行虛擬培訓(xùn)， AR和VR的應(yīng)用可以使員工在虛擬場景中進(jìn)行操作訓(xùn)練。這些虛擬場景不僅安全而且易于重復(fù)，可以高效地幫助員工完成培訓(xùn)任務(wù)。工業(yè)元宇宙創(chuàng)建的虛擬空間將改變企業(yè)的工作方式，使其更具協(xié)作性和互動(dòng)性。
同時(shí)，靈活辦公的需求也不可忽視�；诜⻊�(wù)的軟件能夠交付無縫體驗(yàn)和互操作性，可以為企業(yè)吸引更多人才；SaaS的部署方法可以確保員工使用的軟件保持每天最新，并與客戶、供應(yīng)商和合作伙伴使用的工具形成相互操作的能力，讓工作變得更加有效，支持整個(gè)公司提高生產(chǎn)力。
雖然2022年的一些不確定性會(huì)持續(xù)到2023年，我們?nèi)匀恍枰３謽酚^情緒，大膽擁抱數(shù)字化，將先進(jìn)技術(shù)集成到現(xiàn)有流程，在協(xié)同合作、數(shù)據(jù)采集和分析、決策洞察等方面獲得創(chuàng)新能力，在不確定性中尋求確定，在變局中開創(chuàng)新局。
與此同時(shí)，我們也看到了一些不確定性，供需偏緊、物流不暢等問題時(shí)有發(fā)生，工業(yè)經(jīng)濟(jì)恢復(fù)的基礎(chǔ)尚不穩(wěn)固。面對(duì)2023年，西門子數(shù)字化工業(yè)軟件將我們看到的確定性與不確定性總結(jié)為三個(gè)趨勢方向，希望與產(chǎn)業(yè)鏈上下游合作伙伴和客戶攜手探尋平衡之道。
供應(yīng)鏈中的數(shù)字孿生
麥肯錫的一組確切數(shù)據(jù)能夠直觀地向我們展示現(xiàn)在供應(yīng)鏈正在面對(duì)的問題：平均每3.7年就會(huì)發(fā)生一次持續(xù)1個(gè)月或以上的供應(yīng)鏈中斷。今天的供應(yīng)鏈已經(jīng)越來越復(fù)雜，涉及到的領(lǐng)域也越來越廣泛，加之外部環(huán)境的快速變化，如果依然采用簡單方法來跟蹤和管理供應(yīng)鏈流程顯然已經(jīng)不足夠。我們過去經(jīng)常從產(chǎn)品設(shè)計(jì)和工程的角度來考慮數(shù)字孿生，但其實(shí)數(shù)字孿生對(duì)于供應(yīng)鏈和業(yè)務(wù)流程而言也是十分必要的。供應(yīng)鏈的數(shù)字孿生能夠幫助企業(yè)更好地了解自身價(jià)值鏈的復(fù)雜性，并通過復(fù)雜性來識(shí)別問題和制定解決方案。當(dāng)然，這種方法需要依賴于公司供應(yīng)鏈中數(shù)據(jù)的可用性，只有數(shù)字化方法才能獲得這種能力。
舉例來說，在工業(yè)元宇宙中托管供應(yīng)鏈和業(yè)務(wù)流程的數(shù)字孿生。這種方法能夠使企業(yè)利用大規(guī)模計(jì)算和深度可視化的能力來分析和判斷數(shù)字孿生模型，這就解決了傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈管理解決方案存在的一個(gè)關(guān)鍵缺陷 —— 無法在整個(gè)供應(yīng)鏈層面上為管理者提供切實(shí)的情境感知能力，如果在工業(yè)元宇宙中托管覆蓋整條供應(yīng)鏈的綜合性數(shù)字孿生，使用AR/VR技術(shù)創(chuàng)建直觀的可視化管理界面，就可以幫助企業(yè)管理者在全球范圍內(nèi)提高態(tài)勢感知水平。
在此過程中，如果將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)（AI/ML）也集成到工業(yè)元宇宙平臺(tái)，將進(jìn)一步提高數(shù)字孿生模型的價(jià)值。今天的AI/ML技術(shù)已經(jīng)可以針對(duì)大型數(shù)據(jù)集輕松地排序和分類，當(dāng)應(yīng)用于供應(yīng)鏈管理時(shí)，這種能力將針對(duì)供應(yīng)鏈產(chǎn)生的復(fù)雜數(shù)據(jù)獲得更大程度的釋放，幫助企業(yè)管理者洞察收集的數(shù)據(jù)中產(chǎn)生的重要趨勢和模式。同時(shí)，由于AI/ML系統(tǒng)的持續(xù)學(xué)習(xí)能力，這樣的解決方案還能帶來時(shí)間效益，即，使用得越長久，越能更好地進(jìn)行識(shí)別，甚至在出現(xiàn)供應(yīng)問題之前就能預(yù)測未來可能發(fā)生的問題，幫助企業(yè)防患于未然。
以技術(shù)賦能可持續(xù)目標(biāo)
2023年對(duì)于追求可持續(xù)發(fā)展的企業(yè)來說將更為重要，在疫情的影響下，越來越多的企業(yè)將可持續(xù)發(fā)展作為最重要的發(fā)展策略之一。在尼爾森 IQ近期發(fā)布的《趨勢觀察 2023：可持續(xù)性》報(bào)告中，尼爾森IQ將2023 年稱為 “采取可持續(xù)行動(dòng)的關(guān)鍵一年”。
為了把握可持續(xù)策略，企業(yè)可以使用數(shù)字化技術(shù)，對(duì)當(dāng)前的實(shí)踐進(jìn)行分析和描述，提高公司開發(fā)可持續(xù)解決方案的能力�？沙掷m(xù)從某種程度來說也和供應(yīng)鏈管理緊密相關(guān)，因此，AI/ ML技術(shù)對(duì)于可持續(xù)性計(jì)劃的實(shí)施也很重要，可以幫助企業(yè)聚合信息，讓員工不會(huì)因?yàn)榉爆嵵貜?fù)的信息檢索而負(fù)擔(dān)過重，而這些信息最終將會(huì)形成一種“集體智慧”，覆蓋企業(yè)的方方面面，對(duì)企業(yè)的可持續(xù)性績效進(jìn)行客觀評(píng)估，并制定有針對(duì)性的解決方案。
增材制造是企業(yè)在可持續(xù)發(fā)展中可以使用的另一個(gè)方法。增材制造技術(shù)能夠幫助企業(yè)減少傳統(tǒng)制造工藝產(chǎn)生的廢料。在傳統(tǒng)生產(chǎn)中，鑄造和機(jī)械加工都是產(chǎn)生廢料的常見工藝，如果使用增材制造，可以通過消除模具需求降低先前鑄造或加工的零件材料成本；與其他制造工藝相比，增材制造也不會(huì)對(duì)設(shè)計(jì)造成約束，設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)可以通過多種方式創(chuàng)造效率更高的組件，在材料使用、熱性能和強(qiáng)度重量比等方面尋求更優(yōu)解，在按時(shí)生產(chǎn)的同時(shí)減少能源和資源的浪費(fèi)。
用數(shù)字化縮短勞動(dòng)力技能差距
同樣值得思考的還有勞動(dòng)力問題。勞動(dòng)力短缺在2022年尤為突出，導(dǎo)致這一現(xiàn)象的原因除了人口老齡化的加劇，還有職業(yè)技能的不匹配。過去幾年，許多行業(yè)的產(chǎn)品性質(zhì)發(fā)生了變化，公司所需的技能或核心能力也隨之改變，尤其是向高級(jí)軟件和電子產(chǎn)品的轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變?cè)诋?dāng)前勞動(dòng)力的專業(yè)知識(shí)和創(chuàng)造下一代產(chǎn)品所需的技能之間造成了技能差距。
在幫助員工學(xué)習(xí)新技能或新方法時(shí)，如果單純地投資流程上的數(shù)字化而不考慮整體策略，就可能會(huì)讓員工掉隊(duì)。對(duì)于企業(yè)來說，在現(xiàn)代化和技術(shù)賦能員工之間取得平衡是十分必要的，直觀易學(xué)的技術(shù)將幫助員工更有效地提高學(xué)習(xí)速度，沉浸式培訓(xùn)環(huán)境更有價(jià)值。技術(shù)人員和制造人員可以在元宇宙中進(jìn)行虛擬培訓(xùn)， AR和VR的應(yīng)用可以使員工在虛擬場景中進(jìn)行操作訓(xùn)練。這些虛擬場景不僅安全而且易于重復(fù)，可以高效地幫助員工完成培訓(xùn)任務(wù)。工業(yè)元宇宙創(chuàng)建的虛擬空間將改變企業(yè)的工作方式，使其更具協(xié)作性和互動(dòng)性。
同時(shí)，靈活辦公的需求也不可忽視�；诜⻊�(wù)的軟件能夠交付無縫體驗(yàn)和互操作性，可以為企業(yè)吸引更多人才；SaaS的部署方法可以確保員工使用的軟件保持每天最新，并與客戶、供應(yīng)商和合作伙伴使用的工具形成相互操作的能力，讓工作變得更加有效，支持整個(gè)公司提高生產(chǎn)力。
雖然2022年的一些不確定性會(huì)持續(xù)到2023年，我們?nèi)匀恍枰３謽酚^情緒，大膽擁抱數(shù)字化，將先進(jìn)技術(shù)集成到現(xiàn)有流程，在協(xié)同合作、數(shù)據(jù)采集和分析、決策洞察等方面獲得創(chuàng)新能力，在不確定性中尋求確定，在變局中開創(chuàng)新局。
