經濟觀察
運營管理

生產要素經營管理

經過 40 多年的發展,中國經濟已經由高速發展階段轉入高質量發展階段。制造業作為實體經濟的主體,如何利用新興科技推動制造業創新,加快產業轉型升級步伐,成為中國在全球發展中保持競爭優勢的關鍵。據普華永道預測,到 2030 年 AI 將為全球 GDP 帶來 15.7 萬億美元的增長,其中中國市場獲益最大,增長將達到 7 萬億美元。埃森哲則指出,到 2035 年 AI 有望將中國的勞動生產率提升 27%。AI 在制造業領域的應用帶來 2.7 萬億美元的 GDP 增長,推動制造業年均增速提升 2%,提升率在 15 個行業中位居第 1。

作為全球企業級應用軟件的領跑者,德國最大市值公司SAP(思愛普)看到了其中蘊藏的巨大商業價值。面對新一輪的數字化浪潮,SAP 利用 AI、區塊鏈等創新技術,打造數字化創新系統,實現智能生產流程、智能商業模式和智能工作方式,為企業提供智慧化解決方案,支持客戶的業務創新。

中國是制造業大國,但制造業在新興技術上真正的投入還遠遠不夠。根據新一代人工智能研究院對于中國排名前 300 位的智能企業投融資領域的分析,23.4% 的資金投向了消費零售領域,18.3% 投到了自動駕駛。毫無疑問,2C 拿到了最大的投資。但是在制造業占經濟主體的中國,制造業拿到的融資卻不到 1%。這樣的強烈對比也彰顯了制造業提升的未來潛力。

SAP 全球高級副總裁、中國總經理李強認為,數字化對實體經濟,特別是制造業,將產生深遠的影響,人工智能將改變傳統制造業的生產流程、商業模式和工作方式。全世界最大的風機制造商維斯塔斯的故事,就是擁抱新技術后,SAP 助力制造業重回高增長的一個成功案例。

維斯塔斯在成為全世界最大的風機制造商之后,向全世界最大的風機運維服務提供商轉型。SAP 通過一系列的新技術應用幫助維斯塔斯實現了這個夢想。據 2016 年維斯塔斯財報顯示,服務收入已經超過了銷售風力發電機的收入。

當 SAP 確定與維斯塔斯合作后,第一件事就是讓每一臺風機在制造過程中就進行全面的智能化,將大量的傳感器分布在風機的每一個部位的核心部件。通過分析經由傳感器采集的風機數據,能夠及時了解風機運營的狀況,由此維斯塔斯可以對風機進行預防性的檢修,有助于大幅降低維修成本,避免非故障停機帶來的損失。除此以外,維斯塔斯在維修過程中也采用了許多新的科技,如可視化、無人機等來提高效率。

這只是人工智能對于制造業的影響之一。李強認為,除此以外,人工智能對制造業的影響還有智能的生產流程和智能的工作方式兩方面。在極客公園 Rebuild2018 科技商業峰會上,SAP 全球高級副總裁、中國總經理李強詳細闡述了人工智能對制造業影響的這三個方面,描繪了 AI 技術讓制造業重回高增長的美好藍圖,還談及了 AI 在中國制造業領域的應用現狀和未來前景。

以下是在李強 2018 極客公園 Rebuild2018 科技商業峰會上的演講實錄(經過極客公園編輯,略有刪減):

看一組數字,今天中國是全世界最大的消費互聯網的國家,擁有全球最多的網民,特別是電子商業和移動互聯網,中國引領全世界。10 年前中國只占 1%,而今天占到了 42%。移動支付我們是美國的 11 倍。我們在消費互聯網取得的非凡成績刺激了資本和創業者繼續向 2C 領域邁進。在這一輪的投資熱潮里面,這是一組人工智能研究院對于中國排名前 300 的人工智能投融資的分析。23.4% 的投資投向了消費零售領域,18.3% 投到了自動駕駛。毫無疑問,2C 拿到了最大的投資。但是在制造業占經濟主體的中國,我們看到制造業的投入不到 1%,如此大的落差會讓我們失去什么樣的機會呢?

隨著 AI 技術的成熟,行業數字化應用迎來爆發點,將為中國實體經濟帶來巨大的商業價值。據普華永道預測,到 2030 年 AI 將為全球 GDP 帶來 15.7 萬億美元的增長,其中中國市場獲益最大,增長將達到 7 萬億美元。埃森哲則指出,到 2035 年 AI 有望將中國的勞動生產率提升 27%。AI 在制造業領域的應用帶來 2.7 萬億美元的 GDP 增長,推動制造業年均增速提升 2%,提升率在 15 個行業中位居第 1。因此,實體經濟是 AI 在中國最有潛力的應用領域。

制造業經歷過不同的階段,從工業自動化、業務流程自動化到數字化轉型,以及到今天談的智慧企業。我們看到從 1990 年到現在,科技包括工業自動化等等,對于制造業的推動而帶來的勞動生產力的改變是非常低的,年均是在 1% 以下,平均在 5/1000,但是未來在人工智能的推動,各項指標會有非常大的提升。比如總的生產率方面改善率高達 5%,人工成本的改善率是以往的 9 倍,物流與運輸的成本改善在 11 倍。資金與庫存水平的改善是 12 倍,質量 12 倍,按時交貨高達 13 倍,人工智能會推動制造業進入指數級增長的時期。

人工智能對于制造業的影響有哪些方面,會帶來什么創新和變化呢?主要體現在三個方面:第一個是智能的生產流程,第二是智能的商業模式,第三是智能的工作方式。

智能的生產流程

我們先來看第一個,AI 打造智能的生產流程,讓大規模定制變為現實。定制并不困難,如果我們不考慮成本的因素,任何產品都可以滿足定制的需求。但是大規模定制講的是在交貨時間沒有發生變化,甚至縮短的情況下,在成本沒有發生大幅上升的情況下,如何大規模的滿足消費者的個性化需求?

這是一個比較案例。右邊的視頻是寶馬 7 系的生產線,汽車工業經歷了 100 年的變化,到今天,汽車行業已經是整個制造業水平最高的行業。無論是大規模的自動化控制應用,機器人的應用,還是很多先進的管理經驗,比如說零庫存生產、供應鏈管理等等,都是從汽車業開始的。90 年代,汽車行業的 OTD 已經做到了 20 天以內。去年全美的 OTD 平均是 40 天,為什么回升了?因為消費者越來越多的有個性化的需求,他們提出了更高配置的要求,使得 OTD 反而回升了。汽車行業遇到了非常大的瓶頸,如何在流水線大規模生產的情況下,滿足消費者的需求。左邊是德國某協會的一個設想,在 2036 年,我們能夠通過對大規模流水線生產的改變,來實現汽車行業的個性化的定制。但是這個規劃是 5 年前的。今天,人工智能讓未來提前到來,讓我們的暢想變為現實。

另外一個案例是奧迪在在匈牙利的智慧工廠。ACD 跟奧迪一起做了聯合創新,首先我們把流水線變成了一個個獨立的加工島,開展智能的模塊式生產,不同的加工島可以任意的組合,來滿足不同生產工藝的要求。并且我們大量的使用 AGV 來運輸待加工的汽車,這個汽車根據指令,在不同的加工島之間流動,甚至我們可以通過無人機來投送一些關鍵的零部件。那這樣做的好處是什么?首先我們不需要在單一的產線上只能生產單一的車型,我們可以根據消費者個性化的要求,讓這些汽車在不同的加工島之間,按照設定的個性化的生產工藝的流程,進行組裝、進行生產。而這些零部件也可以通過無人機的方式,能夠投送到加工島上。最重要的因素是什么?如此龐大的組合和變化,傳統的計算機已經不能夠解決了,后臺最重要的超級大腦就是人工智能。人工智能讓這一切提前到來。

智能的商業模式

我們再來看一下人工智能對于實體經濟、對于制造業商業模式帶來了很多變化,但是最重要的一點是加速了制造業服務化的轉型。什么是服務化轉型?為什么需要服務環轉型?服務轉型最大的特點,首先是服務收入占比會越來越高,盈利能力將能夠得到大幅度的提升。當經濟下滑,我們很多中國的企業受到這樣的影響。當經濟下滑的時候,當產品銷售出現問題的時候,服務收入是能夠大幅的降低經營風險。

我們來看一組數字,今天我們自豪的講中國是世界上最大的制造業國家,我們在以一個領先的工程機械的領域。右邊的例子是中國。中國生產了全世界最多的工程機械,今天我們中國哪怕最領先的行業服務收入占比也只是平均在 15% 左右,盈利能力、抗風險能力完全不可同日而語。另外一個新興的制造業,風機的制造,全球最大的是維斯塔斯,這個業務開展近十年的時間。我們中國領先的風機制造業平均只有 13.8%,發生了什么,一個新興的行業如何能夠在這么短的時間內,也能夠完成制造向服務的轉型。

剛才提到維斯塔斯是全世界最大的風機制造業,但是他的戰略是要成為全球最大的風力發電運營提供商。怎么做到的?首先解決智能制造的問題,與此同時,對所有出廠的風機大量的安裝傳感器,讓每一臺風機智能化。當風機安裝在野外的時候能夠實時的上載所有的風機運行的數據,同時我們可以通過互聯網的方式來監控野外的零部件的庫存的管理和供應鏈的管理。所有的數據上載了以后,人工智能就發揮了最大的作用。我們通過分析能夠實時的預測這臺風機可能出現故障的時間、位置,以及由此帶來的影響是什么。

我們知道電力系統講究的是穩定,任何一次非故障造成的損失是非常巨大的,那當我們能做到這一點的時候維斯塔斯就開始推出了一個新的商業模式,他告訴用戶不需要再花那么多的錢,雇傭那么多的專家,搭建維修的班子,也不用再考慮野外的維修有多么的困難。維斯塔斯可以按照這臺機主穩定運行的時間,按時間收費。但這個收費將會遠遠的低于自行建立維修班子的費用,更重要的是說能夠大大的降低非計劃停機造成的損失。這就是人工智能在背后發揮的作用,也是人工智能對于制造業的另外一個重大的推動。

智能的工作方式

人工智能已經在很多 C 端發揮了作用,但對于企業,我們怎么讓那些企業享受人工智快捷的方式,更好的管理企業,或者是應用他的系統呢?

SAP 有一個解決方案叫做 Copilot,是語音交互系統。這個場景講的是一家汽車行業的高管,在上班的路上如何跟系統的后臺進行對話的。這是一個語音交互的例子,我們再來看另外一個案例,如何快捷的用白板書寫的方式,跟系統進行交互。這個場景講的是一個保險理賠員,會自動把保單調出來。保單上他可以隨時的標注,包括加上批注,系統可以把相關的金額調出來,也可以加注其他的內容,比如說如果考慮到其他的損傷,總的賠付是多少,這是另外一個典型的例子。

當然,這一切如果從人工智能本身來講,應用并不是特別的復雜,但是如果我們能夠與后臺龐大的系統聯系在一起,將會徹底改變企業的應用系統的方式。

最后一個例子是 BASF,這里講的是他如何利用人工智能來進行客服管理的。客服管理現在非常普遍,很多的呼叫中心已經大規模的應用人工智能了,SAP 跟 BASF 合作的智慧創新,雖然也解決了呼叫中心、語音識別、文字識別等常規的知識庫更新和反饋的問題,但是還往前走一步。當那些待處理的客戶要求,需要派人去現場解決的時候,人工智能再次發揮了作用,它能夠從龐大的知識庫中選取有相關技能的員工,根據他到達客戶現場的距離,來自動生成派工單位,甚至提醒你使用相關的工具來完成客服的交付。80% 的派工已經通過人工智能來完成,而產生的效率是非常驚人的。想象一下,我們將會節約多少的人工成本,更重要的是說,每一次事故的處理,人工智能也能自動學習,給到下一次事故處理更好的解決建議,這一切就是人工智能今天給我們的不一樣,在實體經濟,在制造業帶來的最大的變化。

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