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人工智能助力优化化工价值链总结

核心内容

IBM商业价值研究院的研究表明，人工智能（AI）正在成为化工行业优化价值链的关键工具。尽管AI对企业的成功至关重要，但目前仅有40%的化工企业正在执行企业范围内的AI战略。研究还指出，AI领军者企业在业务目标实现、财务绩效和运营效率方面表现突出，能够更有效地利用AI技术实现增长和创新。

主要观点

• AI的重要性：近60%的化工行业高管认为AI对企业的成功非常重要，预计这一比例将在三年内上升至80%。
• AI投资回报率：AI领军者企业在过去三年中，AI投资回报率达到了39%，而同行仅为25%。
• AI领军者企业的特征：
  • 他们明确制定了企业AI战略，并在企业范围内执行。
  • 他们更注重增长和客户体验，而不是单纯降低成本。
  • 他们建立了数据驱动型文化，拥有更完善的数据治理机制。
  • 他们在多个业务流程中实施AI，并与其他呈指数级发展的技术（如云计算、物联网、机器人流程自动化）结合使用。
  • 他们投资于数据技能和项目管理，以提高敏捷性和创新能力。
• AI在价值链中的应用：
  • 在研发领域，AI可用于化合物分类、预测化学反应结果、药物发现等。
  • 在制造领域，AI可用于生产优化、流程管理、预测性维护等。
  • 在销售和客户体验方面，AI有助于个性化服务、客户互动优化和市场分析。
  • 在风险管理方面，AI可用于预测和应对供应链中的不确定性。

关键信息

AI在化工行业的应用现状

• AI实施情况：仅有40%的化工企业正在执行企业范围内的AI战略。
• 技术融合趋势：AI与其他技术（如云计算、物联网、机器人流程自动化）的融合正在增加，预计未来三年AI在技术预算中的增长最快。
• 数据管理的重要性：AI的有效性依赖于数据质量和数据治理。AI领军者企业更注重数据标准化和统一的数据定义。
• IT架构的灵活性：AI领军者企业建立了灵活的数据架构，以支持AI和其他技术的无缝集成。

AI领军者企业的优势

• 更高的投资回报：AI领军者企业的AI投资回报率平均为39%，显著高于同行。
• 更快的业务目标实现：AI领军者企业在业务目标实现效率方面表现优于同行，例如在客户体验、新产品开发和自动化方面。
• 更高效的运营：AI领军者企业能够更高效地优化生产流程、降低运营成本并缩短新产品面市时间。

具体案例

• Evonik：推出了虚拟助手COATINO，用于油漆和涂料行业，帮助配方师进行快速决策。
• Yara：构建了数字化农业平台，通过AI和物联网帮助农户优化作物管理。
• 科思创：采用预测性维护技术，通过AI和传感器提高工厂的运行效率。
• India Glycols：通过部署SAPS/4HANA和生产控制应用，实现卓越运营和数字化转型。

AI成功要素

• 建立数据驱动型文化：AI领军者企业中97%建立了数据驱动型文化，而同行仅为59%。
• 实施AI业务蓝图：AI领军者企业将AI作为整体战略的一部分，而不是分散的项目。
• 融合AI与其他技术：AI领军者企业结合使用AI、云计算、物联网、移动技术等，以实现更全面的业务转型。

行动指南

1. 为AI打下坚实基础：

   • 建立通用性和企业数据治理框架。
   • 任命首席数据官或信息治理委员会。
   • 整合IT与运营技术（IT与OT）。
   • 实施中央存储库，汇总企业内外数据。
   • 采用灵活的数据架构，支持多数据源访问。

2. 加速AI之旅：

   • 制定企业范围的AI战略，并协调技术投资和资源。
   • 成立领导团队，了解AI的能力并支持其实施。
   • 提升数学建模和数据可视化技能。
   • 为AI愿景的实现者提供培训和支持。
   • 采用敏捷方法，设定明确的成果和里程碑。
   • 开发主动的变更管理机制。

3. 将AI作为业务催化剂：

   • 挖掘企业数据价值，实现自动化工作流。
   • 在前台活动中应用AI，以提升客户体验和业务增长。
   • 将AI交到一线员工手中，促进协作和决策。
   • 使用AI跟踪战略执行，确保目标达成。

关于作者

• Viswanath Krishnan 博士：IBM石油化工行业解决方案的全球主题专家，专注于AI、物联网和区块链解决方案。
• David Womack：IBM石油化工全球战略与卓越运营团队总监，负责市场战略和解决方案开发。
• Spencer Lin：IBM商业价值研究院全球调研负责人，拥有超过25年的财务管理和战略咨询经验。

调研方法

• 本次调研由IBM商业价值研究院与牛津经济研究院合作完成，覆盖18个国家/地区的400位化工行业高管。
• 调研时间：2020年1月至7月。
• 数据来源：受访者自行报告，涵盖不同规模和领域的化工企业。

相关报告

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备注与参考资料

• 本文档内容基于IBM商业价值研究院的调研结果，旨在为业务主管提供战略洞察。
• 所有数据和案例均来自公开资料和调研反馈，未经独立验证。
• IBM保留随时修改文档的权利，且不承担因使用本文档而产生的任何损失。