IBM-借助自动化技术执行智能工作流：为化工、石油和工业品行业提供企业范围的适应能力-2021.4-20页_2mb

文档总结：借助自动化技术执行智能工作流

核心内容

本文档探讨了智能自动化（IA）在化工、石油和工业品行业中的应用与影响，强调了自动化技术在提升企业适应能力、优化运营效率、改善客户体验以及推动盈利增长方面的重要作用。IBM商业价值研究院联合牛津经济研究院，通过对1500位高管的调研，揭示了当前及未来智能自动化的发展趋势、主要技术投资方向、实施现状与关键成功因素。

主要观点

• 智能自动化是未来趋势：随着AI、自动化、物联网（IoT）和云计算等技术的融合，企业正在加速部署智能自动化，以提升运营效率、降低成本并增强市场响应能力。
• 智能自动化提升企业适应力：在面对突发事件（如新冠疫情、油价战争等）时，智能自动化帮助企业建立更灵活、更具弹性的运营体系。
• 技术投资重点：当前企业主要投资于工作流管理和机器人流程自动化（RPA），同时对预测性分析、机器学习、自适应机器人等技术也有显著关注。
• 智能自动化推动业务转型：通过整合多技术，企业能够实现从行政管理到专家任务的全面自动化，提升整体运营能力和竞争力。
• 智能自动化带来显著收益：高管们预计，智能自动化将在未来三年内显著提升收入（7.3%）、降低运营成本（2.5%），并增强企业盈利能力。

关键信息

智能自动化技术的应用领域

• 工作流自动化：62%的企业将此作为主要用例，用于维护、订单履行、库存管理等流程。
• 活动监控：51%的企业使用该技术，通过实时数据分析优化生产运营，降低能耗与排放。
• 资产利用率优化：34%的企业关注此领域，利用AI预测设备状态，减少意外停机带来的损失。
• 客户体验个性化：33%的企业将其作为重点，借助AI分析客户行为与需求，提供定制化服务。
• 实时库存管理：31%的企业采用该技术，实现对供应链的动态监控与优化。

行业案例

• Fluor Corporation：通过数据平台实现项目分析与优化，提升运营效率与风险评估能力。
• SDK：开发AI图像分析系统，显著提高球形氧化铝生产质量与效率。
• Henkel：在印度建立智慧工厂，实现端到端数字化与流程自动化。
• EcoPlant：利用AI与云技术优化压缩空气系统，减少能源浪费，每年为企业节省大量成本。
• 中石化：通过智慧工厂与实时优化系统，提高设备利用率与维护效率。
• ABB：应用自然语言处理（NLP）与自然语言理解（NLU）技术，优化客户服务流程。
• Cepsa：利用AI实时优化化工工艺，提高苯酚产量与质量。

智能自动化的影响

• 盈利能力增强：智能自动化有助于企业提升盈利水平，预计未来三年收入增长7.3%。
• 运营效率提升：通过自动化流程，企业可降低运营成本，提高生产效率。
• 客户体验改善：AI与自动化结合，使企业能够快速响应客户需求，提升服务质量。
• 数据驱动决策：智能自动化使企业具备更强的数据分析与预测能力，从而优化运营与供应链管理。

行动指南

1. 实现工作数字化：将数据资产与业务流程对接，整合IT与OT，利用AI分析数据，提升响应能力。
2. 优化企业体验：通过智能自动化改善客户、员工与合作伙伴体验，提升竞争力。
3. 做好人员准备：培训员工掌握AI、数据分析等技能，推动人机协作，适应自动化带来的变化。

技术投资趋势

• 当前投资热点：工作流管理和RPA是最主要的投资方向，占比86%。
• 未来投资方向：预测性分析、机器学习、自适应机器人等技术将获得更高投资比例。
• AI与自动化协同发展：AI技术在自动化流程中扮演越来越重要的角色，帮助企业实现智能化转型。

调研方法

• 调研对象：来自21个行业的1500位高管，覆盖全球26个国家或地区。
• 调研重点：聚焦于化工、石油和工业品行业的90位受访者，分析其对智能自动化的战略、投资与实施情况。

相关报告

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结论

智能自动化正在重塑化工、石油和工业品行业的运营模式，通过整合AI、自动化、IoT和云计算等技术，企业可以提升效率、降低成本、增强客户体验并实现持续增长。IBM通过其商业价值研究院的研究，为企业提供了战略指导与实践建议，助力其顺利实现智能化转型。