IBM：價值聚焦技術向善-大數據和創新技術助力無邊界制造（2022）（20頁）.pdf

1、價值聚焦 技術向善大數據和創新技術助力無邊界制造IBM 商業價值研究院|專家洞察2主題專家林嵐IBM Consulting 大中華區合伙人大數據與技術創新部門總經理林嵐女士是 IBM 大中華區合伙人，擔任大數據與技術創新部門總經理。林女士擁有 20 年以上的管理咨詢經驗，專注于推動新技術賦能的業務創新和模式變革，通過大數據、人工智能、認知技術等科技向善，助力 IBM 戰略客戶完成價值鏈的數字化重塑與商業模式的創新。近年來，在數字技術發展的趨勢下，林女士主要聚焦在幫助企業進行數字化轉型，致力于幫助各行業客戶創造新的價值。劉雪松 IBM Consulting 數據平臺與數據治理 團隊負責人，副合伙

2、人劉雪松先生是 IBM 大數據與技術創新部門的副合伙人，擔任數據平臺與數據治理的團隊負責人。他有著深厚的咨詢經驗和專業技術知識，領導定義大數據技術和創新解決方案的用例，為大中華區多個主要的零售商和消費品生產企業開發變革性的解決方案和項目。吳大維IBM Consulting 工業 4.0 團隊負責人，副合伙人吳大維先生是 IBM 大數據與技術創新部門的副合伙人，擔任工業 4.0 的團隊負責人。他深耕金融科技與數據分析，曾在多個大型企業擔任過技術領域的最高層主管，擅長利用數據、高級分析和人工智能幫助企業實現數據變現與數字化轉型。倪春IBM Consulting 車聯網與邊緣計算 團隊負責人，副合伙

3、人倪春先生是 IBM 大數據與技術創新部門的副合伙人，擔任車聯網與邊緣計算的團隊負責人。他有超過 15 年的產品管理及創新管理經驗，領導智能設備與 AIOT 等先進技術研究，在汽車、制造等行業有著豐富的創新實踐經驗。魏星辰IBM Consulting 數智戰略解決方案負責人 咨詢經理魏星辰女士是 IBM 大數據與技術創新部門的咨詢經理。她擅長設計思維與車庫方法，在創新規劃、企業數字化轉型等領域擁有豐富項目實踐，協助多家企業的高級管理層制定集團級戰略，并運用數智技術幫助孵化創新服務，提升業務績效。王莉IBM 商業價值研究院 高級咨詢經理王莉女士是 IBM 商業價值研究院的高級咨詢經理，擔任 IB

4、M 全球高管調研項目和對標分析項目的大中華區項目負責人。她擁有 15 年以上的管理咨詢和管理研究經驗。王莉女士目前所關注的研究領域包括數字化轉型、無邊界企業、人工智能等。致謝王威消費品解決方案負責人 大數據與技術創新部門 張穎區塊鏈解決方案負責人 大數據與技術創新部門 Ying.Zy.Z1 中國制造企業正面臨巨大挑戰在動蕩與充滿不確定的商業環境下，中國制造企業正面臨銷量下滑、供給中斷、響應遲緩、資金斷鏈、員工安全等重重挑戰。要實現逆勢成長，制造業需要向“無邊界制造”轉型打造“無邊界制造”需要構建三大能力：1.數智戰略；2.平臺模式；3.新興技術，如人工智能、物聯網、邊緣計算、工業互聯網、區塊鏈

5、等。企業可以審時度勢，把握住產業結構調整的機會IBM 基于豐富的項目實踐經驗和行之有效的陪伴式創新服務方法論，提出七條行動指南，幫助制造企業更好地利用數據和新興技術的力量，實現價值的無邊界。摘要2制造企業正面臨前所未有的挑戰企業生存如逆水行舟，不進則退。今天，許多企業都在談論數字化變革，大多數人也都認同，必須在數字技術背景下開展企業的轉型升級和個人的工作學習。疫情推動組織加速采用新的工具和實踐，對許多組織、企業和個人而言，大數據和新技術不僅僅是解決方案，更是維持生存的生命線。2020 年伊始，一場曠日持久的新冠疫情席卷了全球，使全球的制造企業面臨著巨大的挑戰。其中，被稱為“世界工廠”的中國制造

6、業，也遭受到了極其嚴峻的影響：銷量下滑：作為中國乃至亞太地區行業門類覆蓋最廣、產業鏈最全、影響力最大的制造業聚集地，華東地區自 2022 年春節以來，遭遇開工難、用工難和市場需求下滑的多重壓力，部分外資企業甚至計劃撤離部分產線至其他國家，導致 2 季度的新增訂單及銷售發貨均大幅下滑。根據中國物流與采購聯合會的數據顯示，受全國疫情沖擊，4 月全國 PMI 繼續回落 2.1 至 47.4，部分地區供應受阻，前半個月產業鏈嚴重斷鏈，企業活動大幅收縮。該月往年均值差低于可比年份 0.2 個百分點，環比值低于可比年份 1.7 個百分點。1 供給中斷：以汽車制造業為例，全球 80%以上的汽車零配件制造與中

7、國有關。工廠停工導致的產能缺口已造成了交貨期的大幅延長，與此同時，積壓的庫存進一步壓縮了制造企業的盈利空間。根據乘聯會提供的數據 2，2022 年 4 月，國內乘用車的產量僅為 98.7 萬輛，同比 3 月份的 186 萬輛下降了 47%。受疫情影響，今年的貨運流量比起往年尤其慘淡，困難的運輸環境也進一步加劇了供應鏈的壓力。響應遲緩：復雜的業務流程和分散的組織所導致的部門墻弊端在因疫情而不得不離散辦公的環境下被放大。缺乏整體視角，使得各組織決策時往往只能實現局部最優，進而阻礙了企業快速響應的能力。資金斷鏈：融資成本高、渠道少歷來是中小企業的難點，漫長的資金周期和高額的融資利息，加上疫情期間無效

8、的成本支出，如廠房租金、設備折舊、工資支出等，無疑令原本就復工率極低的企業雪上加霜。員工安全：隨著疫情防控管理趨于常態化，日常消殺與衛生防疫被加入了許多制造企業的EHS 規范中。另一方面，居家辦公與遠程協作成了新的工作模式，如何平衡運營效率與員工健康，成為制造企業又一關注點。3在疫情和相關市場壓力的推動下，有不少企業黯然離場。有些是缺乏足夠的技術能力，未能扛過宏觀環境的變化；有些雖然擁有新技術，但缺乏與之對應的新的工作方式、專業知識和專業人才；還有些在新的業務模式下，缺乏相關歷史經驗引導創新的推進。面對嚴峻的挑戰和前所未有的壓力，制造企業的管理者不禁發問：公司連年虧損，如何在接二連三的黑天鵝事

9、件中得體應對，扭虧為盈？資金鏈緊縮造成上游供應商庫存短缺，如何快速響應防止供應鏈中斷？如何強化制造廠商的供需匹配，并提升本地供應鏈的核心競爭力？針對上述困惑和挑戰，本報告介紹了無邊界制造企業如何借助大數據和創新技術不斷發掘價值鏈中的信息，實現運營價值優化和增長機遇，從而打開通向極致數字化、擴展價值鏈和新合作關系的大門。希望能夠給國內的制造企業一些啟發和參考。4三大能力構建“無邊界制造”值得慶幸的是，也有一波企業在這個寒冬逆勢成長。我們發現，這些企業通過加速采用新的工具與技術實踐，得以從容應對變革。這些企業依托大數據、人工智能、區塊鏈等科學和數據主導的創新，以自身及生態合作伙伴的海量數據作為堅實

10、基礎，不斷發掘價值鏈中的信息，創造包括商業模式重塑、業務運營和產品服務創新、顧客體驗等價值實現和增長機遇，從而打開通向極致數字化、擴展價值鏈和新合作關系的大門。我們稱之為“無邊界制造”。要構建“無邊界制造”，企業需要打造三大能力：數智戰略：通過端到端的頂層設計和可落地的執行路徑，用動態化的數據輔以智能技術靈活配置業務資源，為智能工作流奠定基礎。平臺模式：基于“打破邊界、整合共享”的原則，讓企業有效擺脫在多元化和專業化之間的矛盾，從而有效提升企業競爭力。新興技術：通過算法和場景驅動人工智能，增強企業的運營績效和協同效率；運用物聯網和邊緣計算技術，搭建數字化工廠；在 MES 的基礎上搭建工業互聯網

11、平臺，實現全過程可視、質量全流程可追溯的智能制造；借助區塊鏈促進數據共享與業務協同，降低運營成本。5能力 1：數智戰略在如今因為疫情而引發的“非常態”環境下，生產性企業需要快速地適應和管理疫情對產業造成的沖擊，實現平穩有序的業務恢復及發展。其中，缺乏體系化的數智戰略和落地規劃設計是阻礙企業向無邊界發展的一塊絆腳石。我們建議，制造企業可以按照下面的思路開展數智戰略的制定：戰略協同：數智戰略應該與業務戰略相一致，從用戶體驗和用戶訴求出發，聚焦對生產經營影響最大的關鍵數據。頂層規劃：基于業務梳理和愿景解析，形成全覆蓋的、立體化的頂層數據視角和智能化能力診斷。循序漸進：制定路線圖，采用快速實現，迭代完

12、善的方式，逐步加強數據管理能力和智能分析能力。數智戰略并非一蹴而就，需要同企業當前的信息化、數字化能力相結合，并制定分階段演進目標。第一階段主要是夯實基礎，完善基礎業務相關的信息化系統建設和數據基礎建設，規劃未來的建設方向；第二階段要重點先行，開展重點數字化項目，取得速贏，獲取關鍵利益相關人的認可和支持；第三階段不斷完善拓展，完成數字化平臺整體搭建，并拓展數字化創新業務和應用（見圖 1）。圖 1承接數智戰略的 IT 分階段演進路線夯實基礎重點先行拓展深化階段 階段 階段 完善基礎業務相關的信息化系統的建設；完成創新業務規劃咨詢，啟動研產供銷服務及運營等業務的管理咨詢項目，明確未來數字化業務模式

13、與建設方向；承接數據湖建設，展開數字化平臺規劃，啟動市場分析、數據分析等數字化應用建設。持續建設信息系統：優化 ERP、WMS、MES 等既有系統建設，在此基礎上建立 BI 平臺、和支撐數字化研發的工具；搭建數字化平臺，支撐重點數字化業務；基于創新業務規劃方法，展開重點數字化項目，包括市場預測及分析、生產執行管理監控、預防性維護診斷、客制化智能服務、現場管理。完成數字化平臺整體搭建，支撐已有數字化業務與創新業務拓展，實現智能裝備、協同供應鏈和以用戶體驗為中心的服務體系；完成客戶管理平臺的建設，全面打通客戶渠道，與終端用戶建立持續互動；不斷拓展數字化創新業務及應用，通過數字化轉型全面提升企業競爭

14、力。6案例 某重型卡車集團：數智化的產供銷協同為承接集團的十四五戰略舉措，某卡車企業亟需開展端到端拉通的“以終端用戶體驗為核心”的數字化頂層設計，以指導各項業務，尤其是供應鏈領域的轉型機會，并明確企業數字化平臺的建設思路。IBM 幫助該企業開展了業務分析與數智化能力診斷，構建了以產供銷協同為核心的數智化轉型愿景（見圖 2），規劃并落地了相應的數字化 IT 架構。在端到端拉通的頂層設計指導下，該企業瞄準用戶體驗，以新技術為支撐，開展了多個變革項目群，包括：個性化高質量的產品研發、高效精確的訂單交付、長久互動式的客戶關系等多，并最終實現了：銷量增長：以用戶體驗為核心，實車數據為驅動，將正確的車賣給

15、正確的人；敏捷響應：訂單實時狀態滾動更新，實現端到端的可視管理，打造最佳用戶購物體驗；協作共贏：大數據與人工智能助力復雜條件下的均衡排產，協同共享的集成需求計劃推動產業鏈收入增長；質量提升：制造與流通的有機融合，質量標準促進協同優化，提升用戶安全感和依賴感。圖 2某重型卡車集團的數智化轉型愿景以市場為導向，要求供應鏈條上各單位的生產、庫存與市場銷售直接有效結合，更好地服務于市場本質第一手的市場供求公司各項扶持政策產品結構調整計劃整車庫存及渠道庫存生產計劃及物料計劃對銷售公司的要求針對市場銷售（訂單）快速響應提供快速、透明、可靠的交期承諾制定成本效率均衡的生產計劃對生產制造的要求對供應商的要求整

16、車銷售物料供應生產裝配產供銷協同針對物料采購快速響應提供快速、可靠的交期承諾，減少中間環節及庫存，節約流動資金7能力 2：平臺模式變革性的挑戰正在重塑各行業的價值鏈，借助“打破邊界、整合共享”的平臺模式，進行開放、靈活的數據管理，將企業內多種業務價值鏈所共有的部分進行優化整合，有助于創造具有核心競爭力的產品和服務，深度挖掘企業運營效率，持續增強企業競爭力。業務平臺和數據平臺，是近年來企業在邁向無邊界企業的優先選擇。大數據分析平臺在這樣的平臺戰略中應運而生（見圖 3）。大數據分析平臺的核心在于深耕洞察橫向行業與縱向業務，向前打通業務場景，向后橫向拉通運營數據，從而幫助創造和實現業務價值，實現可持

17、續的競爭優勢。通過將數據、工作流、專業技能結合起來，打造關鍵的差異化優勢，并進一步發揮生態系統的擴展潛力。多個這樣的平臺組成了無邊界企業。我們認為，積極打造平臺，加強競爭優勢，并對核心業務平臺確定合適的戰略標準是關鍵所在。采用設計思維、共創和敏捷方法則是加速打造制勝業務平臺的必要條件。圖 3大數據分析平臺數據湖人力資源承運商供應鏈研發項目預算系統質量管理云商系統DMP外部數據銷售物流生產供應市場采購財務人力銷售業績銷售計劃渠道監控終端表現會員表現營銷費用物流及時性物流計劃庫存分析物流費用生產計劃生產成本供應鏈分析費用分析供應庫存供應商分析市場分析行業分析采購分析供應鏈監測原材料成本原材料質量盈

18、利分析費用分析成本分析利潤中心人才隊伍人才職能關鍵效能數據門戶分析報表自助分析管理大屏管理駕駛艙生產制造消費者分銷品類規劃與產品研發成品倉儲與運輸零售終端采購&運輸移動端高階預測模型銷售預測模型供應商風險矩陣模型原材料預測模型案例某健康日用品企業：借助供應鏈控制塔，實現端到端的可視分析和實時響應某健康日用品企業的中國工廠是該企業全球供應鏈高效營運的重要一環。在疫情的導火索下，許多關鍵物料的供應縮緊。為實現 100%現貨保供，企業需要重新對供應鏈布局進行考量，并對外界因素提前感知和預警。信息不透明、不及時會對供應鏈的參與者造成決策滯后及錯判。IBM 幫助該企業打造了融合數據平臺與智能分析技術的供

19、應鏈控制塔。該控制塔成為打通供應鏈各環節中信息交流，實現供應鏈運營的自動化和智能化的關鍵。以缺貨分析為例，企業原先因跨國運營造成的冗長供應鏈條涉及了多個組織及職能，導致數據獲取難、數據質量差等問題，在供應鏈控制塔的協助下實現了對關鍵業務指標的監控、預警與分析，并進一步實現了供應鏈的快、準、?。嚎欤荷a及供應數據通過物聯網、自動化等技術實時呈現，并基于 BI 對數據進行可視化及智能分析，有效拉通產業鏈上下游，提高生產制造的敏捷性與柔性；準：通過規范業務數據定義、取數及計算邏輯、數據歸集和出入口等，能夠確保數據計算的準確性和一致性；?。簠f同化、端到端的的供應鏈可視與監控，能夠有效降低跨部門、跨業務

20、環節的溝通成本，避免重復作業。89案例某乘用車企業：動態運營統一分析平臺，助力開展行業獨特的綜合性實時分析某乘用車企業作為數字化轉型的先驅，其龐大的通用報表系統、繁雜的平臺、口徑不一的指標，讓業務運營變得復雜，指標價值的挖掘比較困難，難以支撐管理層決策。IBM 幫助該企業在 BI 報表基礎上，通過聚焦行業特色與通用價值，向跨業務領域綜合性實時分析轉型。以汽車行業動態運營統一分析平臺為例，通過建立客戶標簽體系，為營銷運營提供數據分析服務（見圖 4），包括：分析已發生增換購行為的車主數據，預測現有車主進行增換購的概率，輸出分級名單，推動經銷商進行精準營銷落地；挖掘車主歷史售后數據，為車主流失傾向評

21、分，輸出分級名單，支持經銷商進行精準營銷，提高客戶挽回效率，避免對已有忠誠客戶造成不必要的打擾，提升客戶體驗；分析車主歷史延保銷售數據與售后數據，形成更易購買延保的客戶群體名單，推動經銷商端的延保銷售，提高客戶對售后服務的粘性。圖 4某乘用車企業的行業動態運營統一分析平臺數據中臺數據采集數據存儲數據處理統一數據服務數據計算系統管理用戶登陸用戶管理權限管理日志管理SSO系統配置參數管理 KPI 體系總部區域經銷商報表分析固定報表動態報表儀表盤自助分析售后服務整車銷售金融衍生二手車新業務市場運營客戶體驗網絡分析物流分析業務洞察職能管控備件管理戰略協同戰略決策戰略規劃分析戰略監控分析財務績效管理風險

22、管控人力資源管理區域協同營銷協同AI數據智能用戶畫像購買轉化率預測交叉銷售推薦售后保養行為預測增換購概率預測流失客戶預測電腦平板手機大屏展示端微前端業務中臺10能力 3：新興技術數字技術的不斷進步推動了企業業務和運營模式的發展，越來越多的企業正在利用技術顛覆現有市場或進軍全新市場。而新冠疫情的襲來則為經濟的數字化進程按下了加速鍵。我們發現，廣泛運用新興數字技術的企業韌性更大，在近年來層出不窮的黑天鵝事件中抗壓能力也更為出色。作為企業邁向無邊界價值的催化劑，我們建議制造企業可以著重關注和探索以下四項新興技術：人工智能：人工智能技術作為數字化的核心和大腦，借助于算法的巨大潛力，可應用于增強自動化決

23、策、重塑商業模式和生態系統等能力。這對制造企業尤其意義重大，將人工智能與供應鏈分析相結合能夠有效提升需求預測的準確性、優化物流效率、實現產品質量的全生命周期管理和追溯。物聯網和邊緣計算：邊緣計算使計算、數據存儲和處理能力更接近操作點或事件點，從而大大縮短響應時間，節省帶寬。這種變革性能力與物聯網、人工智能結合，就能夠從互連設備和系統中更為迅速地獲得洞察，幫助組織提高運營響應能力，降低運營成本。工業互聯網平臺：資產變得越來越智能、越來越互聯互通，一線現場人員需要如何才能跟上發展的步伐？生產過程中遇到的質量問題，如何能高效精確的與專家連線執行干預，幫助一線現場人員更迅速、更有效地診斷和解決問題？在

24、制造和倉庫等領域的運營中，MES能夠有效幫助企業利用數據和分析實時發現問題、改進決策。但要獲得真正的收益，僅僅對硬件和重資產上的投資是遠遠不夠的，還需要對軟件、產品創新、以及同用戶（包括員工和消費者）層的連接上進行投入，打造工業互聯網平臺。區塊鏈：近期，隨著基于區塊鏈技術的 Web3、元宇宙等概念的興起，企業在數字化技術能力方面進一步拓展。例如：基于工業互聯網的數字孿生和工業元宇宙的創新發展；構建可信的行業數據要素共享和產業內主體間的分布式協同機制；借助數字資產進行企業商業模式創新和產品價值衍生。技術驅動下的物理世界在推動企業和行業數字化進程的同時，也在推動數字世界本身的發展。數字世界與物理世

25、界的交互，以及數字世界的要素流通，將會成為企業和行業新的重要議題，也是無邊界企業建設過程中必然要直面的議題。案例某光電制造企業：利用 AI 深度學習與圖像分析，提高質檢準確率某光電制造企業投入了大量人力對液晶面板的生產過程進行檢驗。檢測人員通過對 AOI 設備拍攝下的面板缺陷進行人工判定，來決定正常、返修或返工。由于缺陷類別超過 100 種，檢測人員的工作量巨大，導致檢測人員流失率極高，且容易出現人為錯誤。在自動化視覺監測系統的幫助下，IBM 助力該企業基于深度學習卷積神經網絡和圖像分析技術建立了視覺監測分析模型，能夠進行智能產品缺陷檢測和分類，就生產環境中的新數據和新發現對基礎模型持續進行效

26、果優化，有效實現：在線對 100+種缺陷進行自動識別；單張圖片缺陷判定在 0.5s 甚至更短時間內完成；達到 75%的人工替代率；機器質檢準確率達到 85%以上，部分已達 95%；提高了缺陷判斷的穩定性。11案例某商用車企業：邊緣計算技術，成就云+端的產品設計與服務通過創新地運用傳感器、邊緣計算、通訊技術及軟件能力，某商用車企業與 IBM 合作，打造了完整的從場景出發的物聯網解決方案。以智能座艙為例，基于車機端的出行、娛樂、生活等場景引擎，結合車聯網平臺的底層能力和車身硬件，能夠為用戶提供極致的空間交互體驗和跨生態的智能服務，同時有效分散云端計算壓力（見圖 5）。此外，該企業還打造了透明車間。

27、通過攝像頭與無線射頻技術實現維修車間的車輛精準定位，提升車間工作效率，賦能車間工作精細化管理，提高售后服務透明度。通過攝像頭捕捉車牌，自動入場，與后臺管理系統實時聯動，貫通后續服務流程，同時為用戶提供實時的車輛維修進度監控，提升售后服務體驗。通過采集與計算技術人員梳理、地點、停留時間等關鍵指標，形成車間熱力圖，實時反饋并分析車間資源利用情況，優化車間管理運營。圖 5某商用車主機廠的智能座艙12CP/SP端云一體場景引擎車機 車輛數據 用戶數據 業務數據 手機數據 運營數據 .數據信號采集器場景流式計算引擎服務分發&觸發管理云端引擎：復雜邏輯計算，實時性要求低終端引擎：簡單規則判斷，實時觸發場景

28、場景識別場景觸發場景庫規則配置平臺數據同步數據同步車機展示動態增刪運營策略場景配置項目管理場景發布場景維護場景查詢規則庫 心跳數據 .主動語音消息中心小程序13案例借助車聯網，構建互聯生態圈和生態平臺在智能出行領域，車聯網智慧出行平臺已是眾多車企邁向無邊界企業的重要途徑。通過圍繞消費者出行重塑生態圈，聯合音樂、美食等內容提供商，圍繞消費者提供綜合出行的服務價值，延伸消費場景（見圖 6），并構建了與此相關的生態策略與生態技術接入平臺，保證了體驗的無縫性。從消費者體驗出發，車聯網應用包括“語音點外賣”：解放司機雙手，實現外賣自由；“直播互動”：讓直播中的主播，收到我贈送的車機端專屬鮮花；“路書”：

29、與自駕場景緊密結合，推薦景點門票及短期旅途險等。通過搭建生態評價及管理體系，從產品設計研發階段即引入供應商，實現生態創新的同時，用更短的開發周期和更低的開發成本，不斷優化車企生態資源，打造生態專屬運營窗口，賦能車企生態運營能力。圖 6車聯網應用場景產品功能清單基于用戶畫像的場景設計業務重塑停車充電導航搜索推薦 數據同步 充電站位置 充電站詳細信息 搜索列表(API)搜索篩選 按距離推薦充電站 收藏列表充電 掃描二維碼充電 遠程啟動 遠程解鎖 充電完成提醒支付 掃描支付 支付/充電歷史 預支付工作后尋找充電樁附近的餐廳年輕女士充電樁附近的麗人活動家庭家庭活動媽媽工作之余的家庭購物姐妹淘姐妹淘時光

30、年輕冒險家網紅地點打卡者周末活動市中心約會朋友帶小孩兒的媽媽小孩“寄存處”餐飲餐飲、咖啡廳麗人美發美甲購物商場商場、超市等活動展覽、網紅打卡地休閑咖啡廳、電影院孩子游樂廣場等User NeedsUser NeedsTimeUser LabelAvailabilityCustomer FeedbackPOI customer Rating14案例某光纖線纜企業：智能制造，從訂單到機臺的全過程追蹤近年來，隨著設備傳感物聯技術成熟和AI應用的普及，新一代的技術正在重塑傳統的資產密集型行業。某光纖線纜企業作為 5G 信息傳播的媒介和制造業中流砥柱，在深化產業布局時希望借助工業互聯網實現生產運營的革新。

31、通過以 Rami 4.0 架構為依據，結合智能制造最佳實踐，通過智能化手段解決研發、生產與經營管理中的業務瓶頸，提升企業效率和應變能力。在工業互聯網平臺的基礎上，IBM 幫助該企業搭建了生產駕駛艙、采購駕駛艙、可視化監造、智能運營分析等數字化云原生應用場景，實現從訂單到機臺的全過程跟蹤與質量追溯（見圖 7）。在工業互聯網平臺的幫助下，用戶得以實時掌握訂單進度和現場機臺工況異常，該企業的質量跟蹤與追溯處理響應周期壓縮了 50%。圖 7基于信息物理系統（Cyber Physical System）的智能制造控制域（車輛，產線，倉庫)執行器傳感器控制器邊緣計算應用/網關信息域（大數據，機器學習，優化

32、算法）數據清洗及轉換數據服務平臺決策分析平臺數據存儲流數據及批數據數據存儲運行域（車聯網，智能工廠）資產管理數據CPS 創建及部署預測及優化CPS 管理API 及門戶監控及分析應用域邏輯及規則API及門戶業務域（集團業務流程）ERPMESSRMPDM邊緣層（物理運行）System of Records集團業務流程信息化（業務流程）System of Records數字化 IT 架構層System of Insights&SoX Integration人機界面System ofEngagement 設備管理流數據流道路非道路生產制造集約物流CRM信息流Biz AppsBiz usersOT Ap

33、psOT users15案例某電信公司：利用區塊鏈溯源能力提升企業內部資產管理協同效率某電信公司 IT 資產規模大，資產管理過程中出現資產數量多，流程復雜和涉及的內部部門和外部供應商繁多等挑戰。IBM 幫助該企業開展了基于區塊鏈的企業資產管理流程梳理，同時以公司采購為起點，基于區塊鏈設置資產生命周期唯一識別碼上物資身份信息，鏈上追溯跟蹤設備全生命周期，建立閉環管理體系（見圖 8）。該電信公司通過資產生命周期唯一識別碼，區塊鏈上體現資產流通各環節信息，打通了資產管理全流程。構建了跨部門的可信機制，各部門將區塊鏈作為資產確權和流轉依據進行協同。區塊鏈的技術可擴展性推動了企業在資產管理業務上的電子化

34、進程，鏈上數據透明性的特點提升了資產可視化管理水平。圖 8基于區塊鏈的信息流財 務 信 息 流采購成本庫存成本項目建設成本資產價值運維成本資產處置損益資本開支效益物資采購物流管理供應鏈資 產資源運維資源管理網絡 能夠相對完整流暢，得益于以科目組合為標準，將各階段的信息翻譯成了一致的財務語言網絡資產實物管理采購訂單庫存物資在建工程物資資產資源資產網絡資產實物管理物資采購物流管理供應鏈資 產資源運維資源管理網絡實 物 信 息 流網絡資產實物管理 中斷缺失，核心問題是各職能管理的業務視角和關注點不同導致口徑差異 采購物流：利用物料編碼實現了類別管理。資產：利用資產編碼實現了個體管理。綜資：利用設備編

35、碼實現了個體管理。資產資源之間通過串號實現了主設備的關聯。交資時在資產和工程物資之間未能建立關聯。庫存物資和在建工程物資之間未能建立個體關聯。案例某外貿供應鏈服務公司：利用區塊鏈搭建外貿供應鏈智能平臺某外貿供應鏈服務公司前期建立了外貿供應鏈平臺，為中小型外貿企業和國際采購商提供墊付貨款、出口、貨運、銀行信保等進出口綜合服務。然而隨著公司發展，平臺在業務支撐上出現了以下局限性：僅支持一級供應商直接墊付，資金方對次級供應商信任度低，造成次級供應商融資難、融資貴，影響到了外貿產業鏈轉型和發展。IBM 通過區塊鏈技術幫助公司完成新外貿供應鏈智能平臺的搭建（見圖 9），實現資金方與遠端企業信用的高效數字

36、化傳遞，將外貿產業鏈上的多層級上游供應商納入墊付貨款服務的范疇。實現了：供應鏈二級、三級乃至N級供應商信用基于區塊鏈的靈活可信拆轉融；有效降低中小融資成本，相較傳統商貸利率減少 20%-50%；覆蓋下單、生產備貨、進出口完成、墊付貨款服務等外貿供應鏈各環節的閉環節閉環鏈路；整體性提升了外貿供應鏈的穩定性。16圖 9區塊鏈外貿供應鏈智能平臺架構簡示融資&更新訂單信息訂單，融資，物流同步銀行賬戶信息官網財務系統自動記賬跟蹤，管理，運營出口，融資，物流資金端區塊鏈外貿供應鏈平臺同步數據平臺管理貿易商買家賣家平臺用戶供應商17行動指南疫情對中國的制造業影響深遠，企業需要在“危險”中尋求“生機”，審時度

37、勢，把握住產業結構調整的機會。為了幫助制造企業更好地利用數據和新興技術的力量實現價值的無邊界，結合 IBM 的實踐經驗，我們提出了 7 條行動指南，供企業參考。將業務數據化與模式創新相結合的數智戰略，為智能化工作流與運營模式的創新奠定基礎 借助數據平臺的連接，運用動態化的數據來靈活配置資源，讓數據充分發揮價值的同時，通過數據治理形成全面的企業數據資產 縱向深耕業務的智能平臺與橫向行業洞察的深度分析 算法和場景驅動的人工智能，放大商業價值與專業價值 運用邊緣計算技術，打造完整的從場景出發的物聯網解決方案，在無邊界企業的發展浪潮中快人一步 搭建工業互聯網平臺，實現全過程可視、質量全流程可追溯的智能

38、制造 以實體經濟應用需求為牽引，借助區塊鏈促進數據共享，優化業務流程，降低運營成本，提升協同效率進入“后疫情時代”，出于安全、政策和種種市場變化的考量，商業世界正在重塑。一些缺乏前瞻性洞察或經驗的企業不得不停下加速發展的步伐，而無邊界企業則利用數字化能力繼續打造非接觸式業務與服務，并通過構建能夠實現成本優化的整體 IT 架構，以保證業務連續性的 IT 彈性與應變力。為幫助企業適應不確定和紛繁變化的環境，IBM 大數據與創新技術團隊從豐富的項目經驗與案例中總結出了一套行之有效的陪伴式創新服務方法論，從體驗、商業模式、數字化營銷、商業洞察、數字供應鏈、生態體系、團隊建立、技術應用等方面幫助企業進行

39、多項提升，幫助企業建立全新的成本和效率基準，在短期內更好地應對激增的不確定，管理“新常態”下的業務，在中長期厚積薄發，成就無邊界企業的宏偉愿景。18選對合作伙伴，駕馭多變的世界在 IBM，我們積極與客戶協作，運用業務洞察和先進的研究方法與技術，幫助他們在瞬息萬變的商業環境中保持獨特的競爭優勢。備注和參考資料1 中采咨詢.“中國 PMI 制造業全國綜述 202204：一點斷全鏈斷，政策現逆轉”，2022 年 4 月 30日，http:/www.pmiii.org/article.aspx?id=11552 乘用車市場信息聯席會.“2022 年 4 月份全國乘用車市場分析”.2022 年 5 月

40、10 日，http:/ IBM 商業價值研究院：IBM 商業價值研究院20 年來，IBM 商業價值研究院一直是 IBM 的思想領導力智囊團。我們提供有研究支持和技術支持的戰略洞察，幫助領導者做出更明智的業務決策。憑借我們在商業、技術和社會交叉領域的獨特地位，IBV 每年都會針對成千上萬高管、消費者和專家展開調研、訪談和互動，將他們的觀點綜合成可信賴的、振奮人心和切實可行的洞察。需要 IBV 最新研究成果，請在 上注冊以接收 IBV 的電子郵件通訊。您可以在 Twitter 上關注 IBMIBV，或通過 ibm.co/ibv-linkedin 在 LinkedIn 上聯系我們。訪問 IBM 商業價值研究院中國網站，免費下載研究報告:https:/