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作者：

艾斯本營銷戰(zhàn)略高級總監(jiān)Ron Beck

       艾斯本資深高級解決方案咨詢顧問竺建敏博

已故美國未來學家Alvin Toffler說過：“改變不只是人生的必需品，改變本身就是人生”。當下，世界正在努力擺脫疫情，變革至關重要。

沒有人確切知道新常態(tài)究竟什么樣的？但可以確定的是，要在未來保持領先地位，企業(yè)現(xiàn)在就必須加快數字化進程，并為明天的意外做好準備。企業(yè)有必要實現(xiàn)高水平的整體適應性，并通過提高敏捷性來推動生產力。面對激烈的全球競爭，流程工業(yè)和資本密集型企業(yè)必須有戰(zhàn)略眼光和明確的重點。加速數字化是好的，但還不夠。對于企業(yè)來說，通過部署能夠提高可持續(xù)性和盈利能力雙重挑戰(zhàn)的技術來專注于創(chuàng)造可衡量的價值是至關重要的。

工業(yè)AI是一種戰(zhàn)略商業(yè)武器，因為它將分析、AI機器學習、領域專業(yè)知識的關鍵護欄相結合，從工業(yè)數據中提取價值。工業(yè)AI將幫助企業(yè)做出日益復雜的供應鏈選擇和決策。迅速變化的全球碳減排勢頭要求我們關注整個亞洲的能源轉型，尤其是韓國、日本、中國、印度尼西亞和印度。同樣值得關注的是推動循環(huán)經濟的廢棄塑料的回收與利用問題，而AI正在所有這些方面已經為用戶創(chuàng)造價值。企業(yè)需要部署具有關鍵內置領域專業(yè)知識的嵌入式AI驅動的工業(yè)解決方案，增強這些AI工具和數據，以釋放真正的價值。

了解計劃的實施情況

在遠程或混合辦公仍然存在的情況下，企業(yè)需要展示他們遠程運營和管理資產的能力，并使用分析技術來提高資產的完整性和安全標準。

在與Crystol Energy聯(lián)合進行的一項調查中，大多數能源和化工公司的受訪者表示，疫情爆發(fā)初期，他們在數字化方面準備不足。對于資產密集型行業(yè)的公司來說，最重要的是確保員工的安全和資產的安全運行。受訪者一致認為，提供靈活的工作環(huán)境并通過提高利益攸關方的透明度來加速數字化進程。技能短缺是一個被反復提及的阻礙企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的長期風險，這是因為經濟波動導致最有經驗的員工提前離職，企業(yè)只能招聘需要培訓且缺乏領域專業(yè)知識的人員來填補崗位空缺。獲得全球資本的機會越來越多地與可持續(xù)性績效掛鉤，這使得可持續(xù)性目標愈發(fā)重要。

早在疫情導致經濟放緩之前，員工和客戶就期望能源行業(yè)能夠經營清潔、高效的業(yè)務。新一代員工和客戶要求企業(yè)在可持續(xù)發(fā)展方面承擔更大的責任。艾斯本和Robert Socolow博士進行的一項新的全球行業(yè)可持續(xù)發(fā)展模式調查顯示，48%的化工行業(yè)受訪者報告說，客戶是其可持續(xù)發(fā)展舉措的關鍵驅動力；65%的受訪者表示，廣泛的社會義務是關鍵驅動力。企業(yè)知道，要保護品牌聲譽并吸引和調動優(yōu)秀人才，他們必須建立更清潔、更安全、更可持續(xù)的業(yè)務，共同創(chuàng)造更加綠色的未來。

許多能源企業(yè)也在豐富其能源結構，這催生了能源轉型方面的更多項目，如氫經濟、碳捕獲、生物原料和可再生能源資產。

新的行業(yè)常態(tài)

未來五年，隨著行業(yè)規(guī)模的縮小，有價值的專業(yè)技能將會減少，技能短缺會加劇。由于大多數數據科學家入職不久，數字化工具和分析的使用將會增加，尤其是加速新一輪數據科學家和技術專家之間合作的解決方案。降低成本和碳足跡仍然是重點議程。預計煉油生產結構將向化學原料轉變，因為亞洲近期石油需求增長有一半來自化學品增長。

隨著亞洲經濟的復蘇和中產階級的崛起，大型綜合工廠項目正在高效應對不斷變化的市場需求。從石油消費轉向天然氣消費的行業(yè)趨勢仍在繼續(xù)，特別是在化工原料和發(fā)電領域。天然氣和可再生能源可以滿足日益增長的電力需求，氫經濟則是一個新興領域。在印度尼西亞，地熱將發(fā)揮越來越大的作用，同時也帶來操作上的挑戰(zhàn)。

新能源領域的這些發(fā)展勢頭意味著，快速和強大的早期概念設計對于技術經濟分析至關重要，這樣才能確保資產生命周期的盈利性能力。

為了更精確、自主地優(yōu)化復雜資產運營，企業(yè)越來越需要采用嚴格機理模型與AI驅動模型相融合的混合模型，特別是能源轉型技術方案。對于資本項目來說，及時、透明地評估和通報項目進展有助于釋放價值。為了有效地管理項目風險，有必要對數據進行可視化、分析、基準化和共享，以提高速度和確定性。這樣才能獲得一個更加敏捷的協(xié)作式優(yōu)質資產設計和更可預測的無縫執(zhí)行過程。

持續(xù)學習和持續(xù)優(yōu)化

艾斯本自優(yōu)化工廠愿景是一種完全數字化的資產，具有自學習、自適應和自維護能力。客戶希望建立更加靈活的企業(yè)組織。在企業(yè)層面，公司需要將日益智能化的資產整合到更加敏捷、響應迅速的價值鏈中。

就時間表而言，運營的某些業(yè)務模塊將在相對較短的時間內實現(xiàn)自主運行，而要實現(xiàn)更廣泛的自主運行，則需要5-10年時間。一般來說，石油和化工資產過于復雜，至少在未來5-10內無法完全自主運行。我們正努力實現(xiàn)自維護工廠，運營商更多的是履行戰(zhàn)略監(jiān)督職能。

Alvin Toffler有兩句經典名言： “知識是力量的最民主的源泉”，“21世紀的文盲不是那些不會讀寫的人，而是那些不會學習、不會摒棄已學以及不會再次學習的人”。這兩句話強調了數字化技術和工業(yè)AI在賦能員工調動知識和從工業(yè)數據中學習的重要性。

事實上，自優(yōu)化工廠利用數據來生成知識，而工業(yè)AI為企業(yè)提供了巨大的學習、摒棄已學和再次學習的能力。面向未來，Toffler說得對，尤其是在當前新的行業(yè)常態(tài)中，流程工業(yè)和資本密集型企業(yè)必須擁抱變革并利用工業(yè)AI的獨特力量推動價值。