【IBM】2024云端制造-39页_4mb

云端制造总结

核心内容

随着工业4.0的推进，制造企业正逐步采用云计算、人工智能和自动化等技术来提升运营效率和业务成效。然而，尽管云计算是数字化转型的基石，许多制造组织尚未充分释放其潜力。IBM商业价值研究院和AWS的调研表明，只有不到一半的制造组织能够有效利用云计算，推动业务成果。

主要观点

• 云计算的价值未被完全释放：近一半（48%）的受访制造商表示还有空间更充分地释放云计算的价值。
• 需从孤立用例转向端到端云战略：企业应制定涵盖云计算、AI、物联网和制造活动应用现代化的整体技术战略，以实现更广泛的业务成效。
• 数字技术整合是关键：混合云、AI、物联网等技术的整合能够推动制造业的创新和转型。
• 数据基础的重要性：建立强大的数据基础和数据驱动文化是释放云计算价值的前提。
• 新的工作方式与云运营模型：通过培训员工、建立跨职能团队和云运营模型，制造企业可以提升运营效率。
• 业务成效与云计算密切相关：将云计算与FinOps相结合，有助于量化和管理云投资，从而实现可变成本核算和业务价值提升。

关键信息

云计算的挑战

• 迁移不足：四分之三的制造相关工作负载尚未迁移到云端。
• 战略缺失：仅有一半的制造组织制定了涵盖云计算、AI、物联网和制造活动应用现代化的整体技术战略。
• 关注成本而非成效：五分之三的制造高管和IT高管未将业务成效作为云计算的优先事项。

云计算的益处

• 提升生产力和质量：通过实时数据采集和分析，制造企业可以优化生产流程，提高设备可用性和产品质量。
• 增强供应链协同：云计算支持供应链中断的监控和管理，有助于降低成本和提高效率。
• 支持预测性维护和资产管理：云计算和AI的结合使得预测性资产管理成为可能，有助于减少停机时间和维护成本。

企业类别与特征

调研确定了四种具有代表性的制造企业类别：

• 受限运营者（Constrained Operators）：在数字技术和数据管理方面均处于落后状态。
• 数字化热衷者（Digital Enthusiasts）：致力于推动数字化转型，但在数据实践方面落后。
• 数据聚焦决策者（Data-focused Deciders）：投资于数据管理，但缺乏技术支持。
• 转型优化者（Transformational Optimizers）：在数字技术和数据管理方面均表现出色，成功释放云计算价值。

转型优化者的特征

1. 现代云平台：采用混合云以支持实时数据处理和跨工厂洞察。
2. 强大的数据基础：建立数据驱动文化，优化数据管理实践。
3. 数字技术整合：整合AI、物联网、边缘计算等技术，推动创新。
4. 新的工作方式：投资员工数字技能，建立云运营模型。
5. 业务成效与云计算紧密相关：通过FinOps实现云成本管理和业务价值量化。

行动指南

为了帮助制造企业释放云计算的潜力，本报告提出了三步行动指南：

1. 自我评估：评估企业在数字技术和数据管理方面的成熟度，确定其所属的类别。
2. 绘制蓝图：制定整体技术战略，定义云解决方案的架构需求和业务价值。
3. 持续优化：实施FinOps流程，提升数据可见性和云成本管理能力。

案例研究

• 大众汽车：通过AWS构建大众工业云，实现供应链成本节省和生产效率提升。
• IBM Systems Manufacturing：结合混合云与边缘计算，提升AI应用效率和生产质量。
• Panasonic Connect：利用车间分析技术，缩短开发周期并降低维护成本。
• Georgia-Pacific：通过AWS构建中央数据湖，实现制造流程优化和成本节省。
• Rittal：采用ONCITE平台，实现生产数据的实时分析和优化。
• 丰田：实施基于云的企业资产管理系统，提升维护效率和产品质量。
• Doosan Digital Innovation：通过统一的全球SOC，提升网络安全和数据保护能力。
• SRAM：利用生成式AI和云计算，优化产品设计并提高性能。

作者信息

• Jose Favilla：IBM工业4.0负责人，负责制定战略和推动业务转型。
• Zahid Habib：IBM咨询全球负责人，专注于工业规模化解决方案。
• Wendy Bauer：AWS制造和汽车部门副总裁，推动制造企业的数字化转型。
• Spencer Lin：IBM商业价值研究院全球研究负责人，专注于市场洞察和战略研究。
• Noriko Suzuki：IBM商业价值研究院全球研究负责人，专注于制造和技术战略。
• Scot Wlodarczak：AWS工业营销负责人，推动制造业数字化转型。

调研与研究方法

• 调研范围：2023年6月至7月，IBM商业价值研究院与AWS联合牛津经济研究院，对21个国家/地区的1,171家制造企业进行了调研。
• 调研对象：包括IT高管和制造高管，覆盖不同行业和规模的企业。
• 数据分析：根据数字成熟度和数据成熟度两个维度，将企业分为四类原型。

相关报告

• CEO全球最高管理层调研：探讨AI时代的CEO决策力。
• 云技术的下一次飞跃：如何创造变革性的业务价值。
• 制造4.0：如何将数据转化为决策。

备注与参考资料

• 调研数据来源包括IBM商业价值研究院、AWS、牛津经济研究院等。
• 本文档信息“按现状”提供，不附带任何保证。
• IBM保留随时更改本文档的权利，且不对其内容在所有国家或地区的适用性负责。

附录

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本文档由IBM Corporation提供，2023年11月发布。