【導讀】今年，我們看到先進電子技術和軟件在產品功能中的占比仍在持續增加，產品、制造工藝和供應鏈的復雜程度更勝從前，市場高漲的需求要求更短的產品開發周期，同時，各種新規也不斷涌現：今年 5 月，中國財政部發布了《企業可持續披露準則——基本準則（征求意見稿）》，要求企業踐行可持續發展理念；11 月，工業和信息化部聯合國家發展改革委和其他六部門聯合印發通知，部署開展 2024 年度智能工廠梯度培育行動，這些新規促使企業必須走上一條以數字化為基礎的可持續發展道路。
西門子數字化工業軟件全球高級副總裁兼大中華區董事總經理梁乃明
去年年末，我們一起探究了各行各業的行業壓力發生了怎樣的變化，同時對這些壓力在企業身上產生的影響進行了深入分析。
今年，我們看到先進電子技術和軟件在產品功能中的占比仍在持續增加，產品、制造工藝和供應鏈的復雜程度更勝從前，市場高漲的需求要求更短的產品開發周期，同時，各種新規也不斷涌現：今年 5 月，中國財政部發布了《企業可持續披露準則——基本準則（征求意見稿）》，要求企業踐行可持續發展理念；11 月，工業和信息化部聯合國家發展改革委和其他六部門聯合印發通知，部署開展 2024 年度智能工廠梯度培育行動，這些新規促使企業必須走上一條以數字化為基礎的可持續發展道路。
面對居高不下的壓力，我們應該選擇繼續不顧一切地沖進壓力堆里，還是追本溯源審視來時的路？又一次站在辭舊迎新的交匯點，我這次想和大家好好談談數字化轉型的完整內涵和實施策略，只有梳理出正確且可持續執行的思路，才能在壓力之下保持臨危不亂的態度，以“動態”應對“動態”。
日益增長的產品和制造復雜性導致工業公司感受到一系列壓力。
（圖片來源：西門子）
相比于工具的先進性，完整性更重要
敢于突破者先行。我們發現一些早期尋求數字化的企業有一個很常見的舉措：盡可能部署用于產品開發、生產設計與運營、信息管理、供應鏈動態方面的數字化工具，想要解決某個單點問題。然而在缺乏數字化轉型整體策略的前提下，這些單點解決方案其實無法釋放真正的價值。
我們知道，數字化轉型需要持續的投入，進行數字化轉型要制定明確的計劃以及針對各個階段的執行策略，企業需要設立數字化的具體目標和可量化的指標。
在規劃數字化轉型的細節時，我們可以深入思考這樣幾個額外因素：
? 如何讓數字化確保公司業務符合日益增多的法規要求？
? 公司應該培養內部數字化能力？還是應該與外部供應商合作？
? 數字化技術究竟在哪些方面能夠為目前的業務提供最大的價值？如何改進流程才能實現收益最大化？
? 如何利用技術賦能流程背后的員工？他們可能需要什么樣的數字化支持？
歸根結底，公司是一個由員工組成的集合體，而員工通過架構和流程相互聯結，并借助技術獲得賦能。因此，數字化轉型計劃的成功不僅僅取決于技術本身，還需要采用完整的方法和視角，要考慮到數字技術能夠帶來的整體業務優化和文化層面的轉變，對實施的數字化解決方案和流程使用者進行充分培訓，同時打造一個能夠提供反饋和改進的平臺，建立閉環的數字化生態系統。
利用全面數字孿生進行“左移”
在西門子，我們認為成功的數字化轉型基礎在于打造全面的數字孿生，讓其隨著對應物理實體在產品生命周期中內發生的變化而不斷更新，進而幫助企業持續優化產品及生產系統和供應鏈流程。
所謂“全面”，是指數字孿生必須涵蓋所有產品領域：機械、電子、電氣系統、軟件，同時與制造相連接，全方位地呈現智能產品和流程全景。企業能夠利用數字孿生進行設計、仿真、測試、改進和驗證產品，實現產品和生產生命周期，甚至到供應鏈端的無縫集成。
數字孿生是基于物理的虛擬副本，能夠不斷更新以反映開發或服務中的物理產品或流程層面的變化。
（圖片來源：西門子）
依托這種全面的數字孿生，企業可以將關鍵活動提前到整個產品生命周期的早期階段，這對于現在瞬息萬變的市場需求而言十分重要。這種“左移”的方法不僅能夠讓決策者更早地獲得有價值的信息和洞見，還能幫助工程師團隊整合跨學科的需求，通過虛擬產品或系統模型盡早進行測試和驗證，以發現跨領域的集成問題，提供性能評估，實現更簡單、更快速、更具成本效益的優化，滿足當今市場對于高性能、可高靠性、以及可持續性的要求。
積極擁抱新興技術，并為其做好準備
今年 6 月，Gartner 發布了中國人工智能（AI）調研。據預測，到 2027 年，中國制造業的 AI 使用滲透率將以 10% 的年復合增長率上升。另據 S&P Global 于今年 1 月對來自全球逾 900 名行業決策者的調查[1]，2023 至 2024 年期間，有 62% 的組織正在增加工業元宇宙（IMv）方面的支出。工業人工智能和工業元宇宙正呈如虹之勢，為能夠加以利用的企業帶來獨特的競爭優勢。
數字化轉型能夠幫助企業收集并整合貫穿產品和生產生命周期的數據，這不僅有助于提升整個業務流程的透明度，還為集成 AI 和 IMv 應用創造了理想環境。工業 AI 對于提高工業數據處理速度和吞吐量至關重要，可以加速產品和工藝的評估與創新。尤其在中國，制造業數據類型豐富、體量龐大且應用廣泛，工業 AI 能夠自動化處理繁瑣的任務，從而讓工程師有更多時間專注于解決設計挑戰。
工業元宇宙是數字化轉型演進的下一個階段，它將數字孿生、AI 和軟件定義的自動化相結合，基于精準的現實數據構建出一個直觀且協作的虛擬環境。IMv 還可以作為一個統一視圖的平臺，匯集、協調和展示所有生命周期數據，以供審查或操作。借助工業 AI，IMv 可以持續監控指定時間段內的生產活動，生成報告，并自動檢測和診斷問題，這種對異常行為的早期識別，能夠幫助企業大大減少意外停機的情況。
工業元宇宙代表了下一代數字化轉型，將尖端技術結合到基于精確現實數據的工程環境中。
（圖片來源：Metamorworks/stock.adobe.com）
真正的數字化轉型是一項長期的事業，在壓力倍增的今天，帶著全局思維梳理數字化內涵，審視自身一路走來的數字化之道，評估企業內外生態對于數字化的接受程度，并積極擁抱新技術，將為企業在瞬息萬變的市場浪潮中找到錨點，任憑潮漲潮落，依然馭波前行。
[1] 工業元宇宙研究，S&P Global, 2024
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