20210409-IBM商业价值研究院-化工行业_人工智能助力优化化工价值链_28页_2mb

人工智能助力优化化工价值链总结

核心内容

IBM商业价值研究院发布的研究指出，人工智能（AI）在化工行业中扮演着关键角色，能够帮助企业优化价值链、提高运营效率并增强市场竞争力。尽管AI被广泛认为对企业的成功至关重要，但目前只有不到一半的化工企业正在全面实施AI战略。AI领军者企业则在AI应用和战略制定方面表现突出，能够更有效地实现业务目标，并在财务绩效和创新能力上优于同行。

主要观点

• AI的重要性：超过60%的受访高管认为AI对企业的成功非常重要，预计这一比例将在三年内增加至80%。
• AI的现状：仅有40%的化工企业正在实施企业范围的AI战略，表明AI在行业中的应用仍处于初级阶段。
• AI领军者企业：占受访者的22%，这些企业在收入增长、利润率、战略执行效率和创新方面表现卓越。
• AI成功要素：AI领军者企业具备数据驱动文化、明确的AI战略和灵活的IT架构，并将AI与其他呈指数级发展的技术（如云计算、物联网和机器人流程自动化）融合使用。
• AI应用领域：AI在研发、制造、销售、客户服务、供应链管理、财务和人力资源等环节均有广泛应用。

关键信息

AI投资回报

• AI领军者企业的投资回报率（ROI）达到39%，而其他企业仅为25%。
• AI投资平均为每10亿美元收入中490万美元，领先者企业每10亿美元收入中AI投资比同行高出50万美元。

业务目标

• 降低运营成本是化工企业最重要的业务目标，占61%。
• 推出新产品和服务是另一个关键目标，占45%。
• 提高机器人和自动化程度是重要的增长策略，占47%。
• AI领军者企业更关注增长和客户体验，而非成本。

数据管理与IT架构

• AI领军者企业97%建立了数据驱动型文化，而其他企业仅为59%。
• 69%的AI领军者企业已完全执行AI战略，而其他企业仅三分之一。
• AI领军者企业更重视数据治理和统一的数据标准，以确保数据的通用性和可用性。

技术融合

• AI与云计算、物联网（IoT）、移动技术等呈指数级发展的技术结合使用，有助于提升效率、降低成本和管控风险。
• AI领军者企业在预测与规划、材料采购、财务与会计等领域更广泛地实施AI技术。

案例分析

• Evonik：推出虚拟助手COATINO，帮助配方师优化产品配方，提升效率。
• Yara：构建数字化农业平台，通过AI和IoT技术帮助农户提高产量。
• India Glycols：部署SAPS/4HANA和生产控制应用，实现运营效率的提升。
• Covestro：利用AI进行预测性维护，显著提高工厂运行效率。

行动指南

为AI打下坚实基础

• 建立通用性和企业数据治理框架，以建立对数据的信任。
• 任命首席数据官或信息治理委员会，推动数据管理。
• 整合IT与运营技术（OT），实现信息与建议的交流。
• 实施中央存储库，汇总财务数据、运营数据和外部数据。
• 利用新数据源，拓展AI应用范围。
• 搭建灵活的数据架构，支持多数据源访问。

加速AI之旅

• 制定企业范围的AI战略，按价值链领域形成计划。
• 成立领导团队，理解AI能力，抓住新机遇。
• 提升数学建模和数据可视化人才的技能。
• 为AI愿景的实现者提供培训和支持。
• 采用敏捷原则，设定AI计划的成果和里程碑。
• 建立主动的变更管理机制。

将AI作为业务催化剂

• 挖掘企业数据价值，实现自动工作流和个性化客户体验。
• 在前台活动中应用呈指数级发展的技术，以支持业务目标。
• 将AI交到需要与业务合作伙伴及客户互动的员工手中。
• 利用AI跟踪战略执行情况，提高监督和分析能力。

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和主管，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，负责市场拓展和行业解决方案的实施。
• Spencer Lin：IBM商业价值研究院全球调研负责人，专注于石油化工和工业品行业的研究。

调研方法

• 调研由IBM商业价值研究院与牛津经济研究院合作开展，涵盖18个国家/地区的400位化工企业高管。
• 调研时间跨度为2020年1月至2020年7月，分为“疫情之前”和“疫情期间”两组。
• 数据由受访者自行报告，涵盖多个行业领域和不同规模的企业。

相关报告

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备注与参考资料

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