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AVEVA:數(shù)字化轉(zhuǎn)型正飛速推動(dòng)中國(guó)企業(yè)創(chuàng)新

發(fā)布時(shí)間: 2019-11-11   來(lái)源:中國(guó)電力網(wǎng)  作者:本站編輯

ARC研究顯示目前全球僅5%至8%的加工業(yè)制造商準(zhǔn)備好進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型

  中國(guó)電力網(wǎng)訊   日前,工程和工業(yè)軟件領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者 AVEVA,向全球正在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目的工業(yè)和資本密集型企業(yè)展示了業(yè)經(jīng)客戶驗(yàn)證的業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)。

  盡管物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)已經(jīng)在金融、保險(xiǎn)、醫(yī)療和零售等行業(yè)快速部署,以滿足客戶不斷變化的需求,但工業(yè)領(lǐng)域在采納這些新技術(shù)上則進(jìn)展緩慢。

  ARC Advisory Group (ARC)最近對(duì)157家加工業(yè)制造商進(jìn)行的研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型在組織責(zé)任、文化和員工變革管理方面仍存在不少障礙。

AVEVA World 2019 年大中華區(qū)用戶大會(huì)

  打破中國(guó)企業(yè)轉(zhuǎn)型障礙的最佳時(shí)機(jī)已經(jīng)來(lái)臨

  根據(jù)ARC的研究,盡管超過(guò)80%的加工業(yè)制造商正在試點(diǎn)先進(jìn)技術(shù),但目前只有5%到8%的制造商準(zhǔn)備好進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。ARC認(rèn)為,轉(zhuǎn)型的主要障礙是用戶的組織結(jié)構(gòu)和用例的可擴(kuò)展性,而工業(yè)領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最大推動(dòng)因素則是控制計(jì)劃外停機(jī)導(dǎo)致業(yè)務(wù)后果的需求。

  AVEVA 首席執(zhí)行官Craig Hayman表示:“現(xiàn)在是中國(guó)啟動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃的最佳時(shí)機(jī),低廉的云計(jì)算接入、強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)連接、融合的邊緣和企業(yè),再加上分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),這些都意味著在工業(yè)領(lǐng)域,以數(shù)字化技術(shù)推動(dòng)產(chǎn)能已經(jīng)唾手可得。正在推動(dòng)新一代轉(zhuǎn)型的中國(guó)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者都清楚,轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵在于迅速行動(dòng)。作為合作伙伴,AVEVA致力于推動(dòng)企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程,幫助他們加快數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生體的價(jià)值,并建立數(shù)字化團(tuán)隊(duì)?!?/p>

  數(shù)字化轉(zhuǎn)型為中國(guó)工業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)的巨大益處

  “數(shù)字化轉(zhuǎn)型為中國(guó)工業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)的益處很多。設(shè)備運(yùn)行健康狀況的改善將減少計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間并提升設(shè)備性能,而事件預(yù)測(cè)能力則可降低運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)并保障員工安全?!盇VEVA大中華區(qū)總經(jīng)理萬(wàn)世平評(píng)論道,“此外,認(rèn)知學(xué)習(xí)可以提供數(shù)字化智能,從而使知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)可以在整個(gè)企業(yè)內(nèi)自由流通?!?/p>

  AVEVA總結(jié)了推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三個(gè)關(guān)鍵步驟:首先,各企業(yè)需要“搶占”一體化的運(yùn)營(yíng)中心,實(shí)現(xiàn)他們已有的工業(yè)數(shù)據(jù)可視化;其次,企業(yè)需要使用數(shù)據(jù)以節(jié)省運(yùn)營(yíng)成本或運(yùn)營(yíng)預(yù)算,建立關(guān)于資產(chǎn)的知識(shí)圖表,并利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來(lái)預(yù)測(cè)故障會(huì)在什么時(shí)候發(fā)生,這個(gè)過(guò)程就是所謂的資產(chǎn)績(jī)效管理(Asset Performance Management,簡(jiǎn)稱APM),是一個(gè)隨著大量創(chuàng)新而迅速發(fā)展的熱門領(lǐng)域。最后,企業(yè)應(yīng)該使用數(shù)據(jù)來(lái)消除風(fēng)險(xiǎn),將仿真模擬引入工程設(shè)計(jì),并使用云計(jì)算來(lái)取代老舊的工作流程。

  Craig Hayman先生評(píng)論道:“隨著時(shí)間的推移,這三個(gè)步驟將會(huì)融合形成一個(gè)端到端的數(shù)字孿生體,包括一個(gè)組織的原始工程數(shù)據(jù),乃至運(yùn)行績(jī)效和維護(hù)工作安排。通過(guò)利用個(gè)別數(shù)字孿生體的集成數(shù)據(jù)和分析能力,中國(guó)企業(yè)可以開始實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)字化,以優(yōu)化其資產(chǎn)的生命周期。這個(gè)過(guò)程從最初的資本投資開始,貫穿于現(xiàn)代工廠、煉油廠或智能城市的整個(gè)運(yùn)營(yíng)階段?!?/p>

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