2024云端制造：运营和IT高管将愿景转化为优势报告-IBM_38页_4mb

云端制造：释放云计算的潜力

核心内容

云端制造正在成为推动制造业转型的关键技术。IBM和AWS等企业正在帮助制造商利用混合云、AI、自动化和物联网等技术，实现更高的业务敏捷性和运营效率。通过云计算，制造商能够优化生产流程、提高产品质量、减少停机时间，并提升供应链协同能力。

主要观点

1. 云计算是数字化转型的基石，但目前大多数制造企业并未充分利用其价值。
2. 制造企业应从孤立的云用例转向端到端、成效驱动的云战略，以实现更全面的业务转型。
3. 数字技术整合是释放云计算潜力的关键，包括AI、物联网、边缘计算和自动化等。
4. 强大的数据基础对于推动运营改进至关重要，企业应投资于数据驱动型文化和数据管理实践。
5. 新的工作方式包括培养数字技能、建立云运营模型、加强IT与制造部门的协同，以实现更高效的决策和运营。
6. 云计算与业务成效密切相关，通过FinOps等财务管理实践，企业可以更清晰地衡量云计算的投资回报。

关键信息

制造商现状

• 近一半（48%）的受访制造商仍有潜力释放云计算的价值。
• 仅有一半（52%）的IT高管表示其组织正在充分利用云计算的优势。
• 四分之三的制造组织尚未制定涵盖云计算、AI、物联网和制造活动应用现代化的整体技术战略。
• 五分之三的制造高管和IT高管并未将业务成效作为云计算实施的重点。

制造商原型

IBM商业价值研究院将制造企业分为以下四类：

• 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，但在数据实践方面仍落后。
• 数据聚焦决策者（Data-focused Deciders）：在数据管理方面有显著进展，但在技术支持方面不足。
• 转型优化者（Transformational Optimizers）：在数字技术和数据管理方面均处于领先地位，能够有效释放云计算的深层价值。

转型优化者的特征

• 现代云平台：支持实时数据处理和跨系统集成。
• 强大的数据基础：建立数据驱动文化，实现数据民主化。
• 数字技术整合：有效结合AI、物联网、边缘计算等技术。
• 新的工作方式：投资数字技能、建立云运营模型。
• 业务成效与云计算密切相关：通过FinOps实现云成本控制和业务价值追踪。

案例研究

• 大众汽车：通过AWS工业云实现供应链优化和生产效率提升。
• IBM Systems Manufacturing：结合混合云和边缘计算，提高AI检测效率。
• Panasonic Connect：利用车间分析优化制造流程，降低维护成本。
• SRAM：采用生成式设计和云计算，实现轻量化和高强度零件生产。
• Georgia-Pacific：构建数据湖和云分析平台，优化生产流程并减少停机时间。
• Rittal：使用ONCITE边缘设备，实现实时数据分析和制造优化。
• 丰田：通过云平台和AI实现预测性维护和零缺陷目标。

行动指南

01 自我评估

• 评估数字技术和数据成熟度。
• 确定是否利用云技术支持业务成效。
• 识别在哪些数字技术领域需要加强。

02 绘制蓝图

• 确定正式范围：明确云驱动转型的使命和目标。
• 制定整体技术战略：涵盖多个用例，包括供应链协同、质量分析和预测性维护。
• 围绕FinOps设计流程：建立成本管理和使用情况追踪机制。
• 实现流程衡量和报告：通过数据洞察提高云计算效益可见性。

03 持续优化

• 转型优化者：持续改善业务成效，建立自动化发现流程，支持供应链和产品质量优化。
• 数据聚焦决策者：部署数据整合项目，建立统一数据存储库。
• 数字化热衷者：推动数据标准化，建立数据治理和架构。
• 受限运营者：制定云战略，提升数字能力，建立数据信任。

调研和研究方法

• 调研范围：全球21个国家/地区的1,171家制造企业。
• 调研对象：IT高管和制造高管。
• 数据来源：受访者自行提交，未经过独立核实。

关于作者

• Jose Favilla：IBM工业4.0全球负责人，拥有35年经验。
• Zahid Habib：IBM咨询全球能源、自然资源和工业领域负责人。
• Wendy Bauer：AWS制造和汽车部门副总裁，拥有20年汽车行业领导经验。
• Spencer Lin：IBM商业价值研究院全球研究负责人。
• Noriko Suzuki：IBM商业价值研究院全球研究负责人，专注于制造行业。
• Scot Wlodarczak：AWS工业营销负责人，专注于制造业数字化转型。

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备注和参考资料

• 所有数据和案例均来自IBM和AWS的研究及实际应用。
• 本文档为IBM商业价值研究院的最新研究成果，可能随时更新。
• IBM不承担因使用本文档而产生的任何损失或责任。

附录

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