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2022年，在疫情多發(fā)、市場需求不振等因素的影響下，中國一些地區(qū)的工業(yè)生產(chǎn)一度呈現(xiàn)出放緩之態(tài)，隨著國家持續(xù)落實利好政策和出臺新政策，加上各地陸續(xù)放開，工業(yè)經(jīng)濟逐漸呈現(xiàn)回轉(zhuǎn)之勢，根據(jù)中國國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)顯示，2022年1月-10月，全國規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長4.8%，較二季度回升4.1個百分點。
與此同時，我們也看到了一些不確定性，供需偏緊、物流不暢等問題時有發(fā)生，工業(yè)經(jīng)濟恢復的基礎尚不穩(wěn)固。面對2023年，西門子數(shù)字化工業(yè)軟件將我們看到的確定性與不確定性總結(jié)為三個趨勢方向，希望與產(chǎn)業(yè)鏈上下游合作伙伴和客戶攜手探尋平衡之道。
供應鏈中的數(shù)字孿生
麥肯錫的一組確切數(shù)據(jù)能夠直觀地向我們展示現(xiàn)在供應鏈正在面對的問題：平均每3.7年就會發(fā)生一次持續(xù)1個月或以上的供應鏈中斷。今天的供應鏈已經(jīng)越來越復雜，涉及到的領域也越來越廣泛，加之外部環(huán)境的快速變化，如果依然采用簡單方法來跟蹤和管理供應鏈流程顯然已經(jīng)不足夠。我們過去經(jīng)常從產(chǎn)品設計和工程的角度來考慮數(shù)字孿生，但其實數(shù)字孿生對于供應鏈和業(yè)務流程而言也是十分必要的。供應鏈的數(shù)字孿生能夠幫助企業(yè)更好地了解自身價值鏈的復雜性，并通過復雜性來識別問題和制定解決方案。當然，這種方法需要依賴于公司供應鏈中數(shù)據(jù)的可用性，只有數(shù)字化方法才能獲得這種能力。
舉例來說，在工業(yè)元宇宙中托管供應鏈和業(yè)務流程的數(shù)字孿生。這種方法能夠使企業(yè)利用大規(guī)模計算和深度可視化的能力來分析和判斷數(shù)字孿生模型，這就解決了傳統(tǒng)的供應鏈管理解決方案存在的一個關鍵缺陷 —— 無法在整個供應鏈層面上為管理者提供切實的情境感知能力，如果在工業(yè)元宇宙中托管覆蓋整條供應鏈的綜合性數(shù)字孿生，使用AR/VR技術創(chuàng)建直觀的可視化管理界面，就可以幫助企業(yè)管理者在全球范圍內(nèi)提高態(tài)勢感知水平。
在此過程中，如果將人工智能和機器學習（AI/ML）也集成到工業(yè)元宇宙平臺，將進一步提高數(shù)字孿生模型的價值。今天的AI/ML技術已經(jīng)可以針對大型數(shù)據(jù)集輕松地排序和分類，當應用于供應鏈管理時，這種能力將針對供應鏈產(chǎn)生的復雜數(shù)據(jù)獲得更大程度的釋放，幫助企業(yè)管理者洞察收集的數(shù)據(jù)中產(chǎn)生的重要趨勢和模式。同時，由于AI/ML系統(tǒng)的持續(xù)學習能力，這樣的解決方案還能帶來時間效益，即，使用得越長久，越能更好地進行識別，甚至在出現(xiàn)供應問題之前就能預測未來可能發(fā)生的問題，幫助企業(yè)防患于未然。
以技術賦能可持續(xù)目標
2023年對于追求可持續(xù)發(fā)展的企業(yè)來說將更為重要，在疫情的影響下，越來越多的企業(yè)將可持續(xù)發(fā)展作為最重要的發(fā)展策略之一。在尼爾森 IQ近期發(fā)布的《趨勢觀察 2023：可持續(xù)性》報告中，尼爾森IQ將2023 年稱為 “采取可持續(xù)行動的關鍵一年”。
為了把握可持續(xù)策略，企業(yè)可以使用數(shù)字化技術，對當前的實踐進行分析和描述，提高公司開發(fā)可持續(xù)解決方案的能力�？沙掷m(xù)從某種程度來說也和供應鏈管理緊密相關，因此，AI/ ML技術對于可持續(xù)性計劃的實施也很重要，可以幫助企業(yè)聚合信息，讓員工不會因為繁瑣重復的信息檢索而負擔過重，而這些信息最終將會形成一種“集體智慧”，覆蓋企業(yè)的方方面面，對企業(yè)的可持續(xù)性績效進行客觀評估，并制定有針對性的解決方案。
增材制造是企業(yè)在可持續(xù)發(fā)展中可以使用的另一個方法。增材制造技術能夠幫助企業(yè)減少傳統(tǒng)制造工藝產(chǎn)生的廢料。在傳統(tǒng)生產(chǎn)中，鑄造和機械加工都是產(chǎn)生廢料的常見工藝，如果使用增材制造，可以通過消除模具需求降低先前鑄造或加工的零件材料成本；與其他制造工藝相比，增材制造也不會對設計造成約束，設計團隊可以通過多種方式創(chuàng)造效率更高的組件，在材料使用、熱性能和強度重量比等方面尋求更優(yōu)解，在按時生產(chǎn)的同時減少能源和資源的浪費。
用數(shù)字化縮短勞動力技能差距
同樣值得思考的還有勞動力問題。勞動力短缺在2022年尤為突出，導致這一現(xiàn)象的原因除了人口老齡化的加劇，還有職業(yè)技能的不匹配。過去幾年，許多行業(yè)的產(chǎn)品性質(zhì)發(fā)生了變化，公司所需的技能或核心能力也隨之改變，尤其是向高級軟件和電子產(chǎn)品的轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變在當前勞動力的專業(yè)知識和創(chuàng)造下一代產(chǎn)品所需的技能之間造成了技能差距。
在幫助員工學習新技能或新方法時，如果單純地投資流程上的數(shù)字化而不考慮整體策略，就可能會讓員工掉隊。對于企業(yè)來說，在現(xiàn)代化和技術賦能員工之間取得平衡是十分必要的，直觀易學的技術將幫助員工更有效地提高學習速度，沉浸式培訓環(huán)境更有價值。技術人員和制造人員可以在元宇宙中進行虛擬培訓， AR和VR的應用可以使員工在虛擬場景中進行操作訓練。這些虛擬場景不僅安全而且易于重復，可以高效地幫助員工完成培訓任務。工業(yè)元宇宙創(chuàng)建的虛擬空間將改變企業(yè)的工作方式，使其更具協(xié)作性和互動性。
同時，靈活辦公的需求也不可忽視�；诜⻊盏能浖軌蚪桓稛o縫體驗和互操作性，可以為企業(yè)吸引更多人才；SaaS的部署方法可以確保員工使用的軟件保持每天最新，并與客戶、供應商和合作伙伴使用的工具形成相互操作的能力，讓工作變得更加有效，支持整個公司提高生產(chǎn)力。
雖然2022年的一些不確定性會持續(xù)到2023年，我們?nèi)匀恍枰３謽酚^情緒，大膽擁抱數(shù)字化，將先進技術集成到現(xiàn)有流程，在協(xié)同合作、數(shù)據(jù)采集和分析、決策洞察等方面獲得創(chuàng)新能力，在不確定性中尋求確定，在變局中開創(chuàng)新局。
與此同時，我們也看到了一些不確定性，供需偏緊、物流不暢等問題時有發(fā)生，工業(yè)經(jīng)濟恢復的基礎尚不穩(wěn)固。面對2023年，西門子數(shù)字化工業(yè)軟件將我們看到的確定性與不確定性總結(jié)為三個趨勢方向，希望與產(chǎn)業(yè)鏈上下游合作伙伴和客戶攜手探尋平衡之道。
供應鏈中的數(shù)字孿生
麥肯錫的一組確切數(shù)據(jù)能夠直觀地向我們展示現(xiàn)在供應鏈正在面對的問題：平均每3.7年就會發(fā)生一次持續(xù)1個月或以上的供應鏈中斷。今天的供應鏈已經(jīng)越來越復雜，涉及到的領域也越來越廣泛，加之外部環(huán)境的快速變化，如果依然采用簡單方法來跟蹤和管理供應鏈流程顯然已經(jīng)不足夠。我們過去經(jīng)常從產(chǎn)品設計和工程的角度來考慮數(shù)字孿生，但其實數(shù)字孿生對于供應鏈和業(yè)務流程而言也是十分必要的。供應鏈的數(shù)字孿生能夠幫助企業(yè)更好地了解自身價值鏈的復雜性，并通過復雜性來識別問題和制定解決方案。當然，這種方法需要依賴于公司供應鏈中數(shù)據(jù)的可用性，只有數(shù)字化方法才能獲得這種能力。
舉例來說，在工業(yè)元宇宙中托管供應鏈和業(yè)務流程的數(shù)字孿生。這種方法能夠使企業(yè)利用大規(guī)模計算和深度可視化的能力來分析和判斷數(shù)字孿生模型，這就解決了傳統(tǒng)的供應鏈管理解決方案存在的一個關鍵缺陷 —— 無法在整個供應鏈層面上為管理者提供切實的情境感知能力，如果在工業(yè)元宇宙中托管覆蓋整條供應鏈的綜合性數(shù)字孿生，使用AR/VR技術創(chuàng)建直觀的可視化管理界面，就可以幫助企業(yè)管理者在全球范圍內(nèi)提高態(tài)勢感知水平。
在此過程中，如果將人工智能和機器學習（AI/ML）也集成到工業(yè)元宇宙平臺，將進一步提高數(shù)字孿生模型的價值。今天的AI/ML技術已經(jīng)可以針對大型數(shù)據(jù)集輕松地排序和分類，當應用于供應鏈管理時，這種能力將針對供應鏈產(chǎn)生的復雜數(shù)據(jù)獲得更大程度的釋放，幫助企業(yè)管理者洞察收集的數(shù)據(jù)中產(chǎn)生的重要趨勢和模式。同時，由于AI/ML系統(tǒng)的持續(xù)學習能力，這樣的解決方案還能帶來時間效益，即，使用得越長久，越能更好地進行識別，甚至在出現(xiàn)供應問題之前就能預測未來可能發(fā)生的問題，幫助企業(yè)防患于未然。
以技術賦能可持續(xù)目標
2023年對于追求可持續(xù)發(fā)展的企業(yè)來說將更為重要，在疫情的影響下，越來越多的企業(yè)將可持續(xù)發(fā)展作為最重要的發(fā)展策略之一。在尼爾森 IQ近期發(fā)布的《趨勢觀察 2023：可持續(xù)性》報告中，尼爾森IQ將2023 年稱為 “采取可持續(xù)行動的關鍵一年”。
為了把握可持續(xù)策略，企業(yè)可以使用數(shù)字化技術，對當前的實踐進行分析和描述，提高公司開發(fā)可持續(xù)解決方案的能力�？沙掷m(xù)從某種程度來說也和供應鏈管理緊密相關，因此，AI/ ML技術對于可持續(xù)性計劃的實施也很重要，可以幫助企業(yè)聚合信息，讓員工不會因為繁瑣重復的信息檢索而負擔過重，而這些信息最終將會形成一種“集體智慧”，覆蓋企業(yè)的方方面面，對企業(yè)的可持續(xù)性績效進行客觀評估，并制定有針對性的解決方案。
增材制造是企業(yè)在可持續(xù)發(fā)展中可以使用的另一個方法。增材制造技術能夠幫助企業(yè)減少傳統(tǒng)制造工藝產(chǎn)生的廢料。在傳統(tǒng)生產(chǎn)中，鑄造和機械加工都是產(chǎn)生廢料的常見工藝，如果使用增材制造，可以通過消除模具需求降低先前鑄造或加工的零件材料成本；與其他制造工藝相比，增材制造也不會對設計造成約束，設計團隊可以通過多種方式創(chuàng)造效率更高的組件，在材料使用、熱性能和強度重量比等方面尋求更優(yōu)解，在按時生產(chǎn)的同時減少能源和資源的浪費。
用數(shù)字化縮短勞動力技能差距
同樣值得思考的還有勞動力問題。勞動力短缺在2022年尤為突出，導致這一現(xiàn)象的原因除了人口老齡化的加劇，還有職業(yè)技能的不匹配。過去幾年，許多行業(yè)的產(chǎn)品性質(zhì)發(fā)生了變化，公司所需的技能或核心能力也隨之改變，尤其是向高級軟件和電子產(chǎn)品的轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變在當前勞動力的專業(yè)知識和創(chuàng)造下一代產(chǎn)品所需的技能之間造成了技能差距。
在幫助員工學習新技能或新方法時，如果單純地投資流程上的數(shù)字化而不考慮整體策略，就可能會讓員工掉隊。對于企業(yè)來說，在現(xiàn)代化和技術賦能員工之間取得平衡是十分必要的，直觀易學的技術將幫助員工更有效地提高學習速度，沉浸式培訓環(huán)境更有價值。技術人員和制造人員可以在元宇宙中進行虛擬培訓， AR和VR的應用可以使員工在虛擬場景中進行操作訓練。這些虛擬場景不僅安全而且易于重復，可以高效地幫助員工完成培訓任務。工業(yè)元宇宙創(chuàng)建的虛擬空間將改變企業(yè)的工作方式，使其更具協(xié)作性和互動性。
同時，靈活辦公的需求也不可忽視�；诜⻊盏能浖軌蚪桓稛o縫體驗和互操作性，可以為企業(yè)吸引更多人才；SaaS的部署方法可以確保員工使用的軟件保持每天最新，并與客戶、供應商和合作伙伴使用的工具形成相互操作的能力，讓工作變得更加有效，支持整個公司提高生產(chǎn)力。
雖然2022年的一些不確定性會持續(xù)到2023年，我們?nèi)匀恍枰３謽酚^情緒，大膽擁抱數(shù)字化，將先進技術集成到現(xiàn)有流程，在協(xié)同合作、數(shù)據(jù)采集和分析、決策洞察等方面獲得創(chuàng)新能力，在不確定性中尋求確定，在變局中開創(chuàng)新局。
