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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 研究洞察 IBM 商业价值研究院 IBM 如何提供帮助 一些积极进取的企业利用自动化和 AI 技术增强核心优 势，消除企业短板，帮助员工集中精力开展重要工作。 智能自动化可确保整个企业“永葆活力” 不断优化 产品和服务的交付，在动态的市场环境中持续运营。借 助一系列多样的智能工作流解决方案，IBM 引导企业顺 利完成自动化之旅，以更快的速度和更低的成本，让更 多类型的工作加入自动化行列。无论贵组织处于自动化 之旅的哪个阶段，我们都可以伸出援手，助您将眼前的 挑战转化为长远的机遇，适应不断变化的环境，不断蓬 勃发展。欲知详情，请访问： 扫码关注 IBM 商业价值研究院 官网微博微信公众号微信小程序 无惧中断，推动发展 新冠病毒疫情让全球运作陷于停顿，因此我 们亟需制定智能工作流计划，提高快速应对 能力。智能自动化有助于推动盈利增长，同 时可以降低风险。 企业范围的智能自动化推动实现转型 随着自动化、AI 及其他技术日益普及，人机 互动的方式也随之改变。智能机器所执行的 任务有望从行政管理工作扩展到更多部门工 作、企业范围的工作和专家工作。 适应能力和规模至关重要 在整个企业中部署智能自动化 (IA) 有利于打 造适应能力更强的企业，从而能够快速应对 危机，调整战略与规模。 作者： Gaurav Garg、 Viswanath Krishnan 博士 和 Spencer Lin 摘要智能自动化机遇 在新冠病毒疫情面前，过去的中断可谓小巫见大巫，这样的 新形势迫使组织重新思考工作、设计、构建、采购、运营和 维护的方式。新冠病毒疫情对不同自然资源和工业行业的影 响不尽相同，有的受到一定波及，有的受到严重冲击，具体 取决于下游客户需求、劳动力充足情况、供给侧冲击和监管 环境。 工业原始设备制造商经历了新产品需求严重下滑和服务业务增 速放缓的局面。金属和采矿业则历来保持谨慎态度。 1 与此同 时，石油和天然气行业同时面临着需求萎缩和各大产油国生产 分歧的困境，导致资源供大于求，油价随之崩溃。在化工领 域，供求波动导致生产规模萎缩，有时甚至不得不对产品组合 做出调整。例如：医疗领域对个人防护装备的需求激增。 此次疫情深刻地表明，意料之外的突发事件可能会对企业运 营造成严重影响，无论是恶劣天气干扰还是政治风险，甚至 最近的俄罗斯与欧佩克之间的油价战争。在这样的形势下， 必须建立全新的运行环境，能够快速执行任务，大胆开拓创 新，并在整个企业中实现更富弹性的运营。如果企业应用智 能自动化，在价值链中建立端到端的可视性、获得实时洞察 并实现可预测性，就很有可能经受住供应链和客户服务中断 的挑战 并在未来复苏的市场中繁荣发展。 自 20 世纪 90 年代以来，自动化已在化工、石油和工业品行 业广泛应用于勘探和生产、制造以及炼油等领域。例如，钻 井作业可以基于钻井设备上的传感器执行连续诊断，从而延 长正常运行时间、提高安全性并降低成本。 2 在化工或设备制 造领域，自动化技术可以控制工业机械和工艺，帮助优化质 量与产量。 1 而智能自动化 (IA) 则可以带来质的飞跃。人工智能 (AI) 和自 动化相结合，即为智能自动化，它改变了人机互动方式。智 能自动化改变了人们分析数据、做出决策以及在工作流或系 统中执行任务和活动的方式。通过应用智能自动化，制造企 业可以获得显著的价值（见图 1）。 34% 的高管预计未来 3 年内，智能 机器将执行部门工作 63% 的受访者表明目前对机器人流 程自动化进行投资。 86% 的高管表示正在使用自动化以 执行智能工作流 来源： “The Future of Articial Intelligence in Manufacturing Industries.” Plant Automation Technology. 图 1 人工智能的优势 到 2035 年，制造业增加的价值（十亿美元） 8,397 1,398 2,071 307 8,397 基准 AI 稳态 全要素生产力 增强 智能自动化 + 3.776 万亿 美元 2 图 2 技术预期 推动技术投资的业务目标 促进收入增长和增加市场份额 42% 提高业务响应能力 42% 改善客户体验和互动 39% 降低成本 36% 来源：Q5. 当贵组织做出有关新兴技术的投资决策时，下列哪个目标 最为重要？ 智能自动化不仅有助于节省成本，还能够显著提高企业的决 策能力。那些制定强有力自动化计划的企业，将机器人、聊 天机器人和设备等范围广泛的技术与机器学习、自然语言处 理、增强智能及计算机视觉和听觉等 AI 能力有机结合起来。 针对不同流程和职能组合适当的技术，不仅能够提高智能工 作流的效率，还有助于实现盈利式增长（请参阅第 4 页的“观 点：自动化演进之路”）。 IBM 商业价值研究院与牛津经济研究院合作开展了一项全面 调研，旨在深入了解智能自动化计划的当前及近期影响。来 自 21 个行业的 1500 位高管回答了范围广泛的问题，涉及自 动化的投资、优先级、收益和影响等。在本报告中，我们分 享了来自 22 个国家或地区的 90 位化工、石油和工业品行业 受访者的洞察与战略（详情请参阅第 14 页“调研方法”）。 自动化格局 受访高管表示，盈利能力增强、运营响应能力提高和客户体验 改善等目标正驱使企业做出技术投资支出的决策（见图 2）。 对数字计划的投资能够为组织带来巨大价值，尤其是在员工队 伍管理、客户体验以及产品和服务等方面的效果最为显著。 自动化技术可根据从数据中挖掘的新洞察，更快做出更有效 的响应，从而改善客户体验。借助 AI，组织可以整合外部数 据，帮助营销人员大规模确定潜在客户并逐一了解他们。 此外，自动化提高了生产力，让员工从单调的任务中解放出 来，有更多时间专注于关键的客户优先任务。例如，AI 聊天 机器人或客服助手可管理日常客户请求，并将较为困难的服 务项目转接给客户服务代表。 借助适当的数据，与客户和日常业务流程相关的许多活动都 可以实现自动化。例如，通过对销售活动进行预测性建模， 以及提供产品或服务数据、描述和用例，可帮助销售人员快 速完成交易。 借助 AI，组织可以整合外部数据，大规 模确定潜在客户并逐一了解他们。 3 Fluor：利用数据平台提高效率， 改善分析 3 Fluor Corporation 是一家全球性的工程、采购、建筑和维修 公司。 该公司建立了一个数据平台，整合了当前和历史项目数据， 用于执行对标分析，更好地进行项目报告和控制。该平台 帮助 Fluor 提高了项目运行状况和风险评估以及场景行动能 力，从而可以更快地应对当前挑战，使用认知智能提高流程 效率，改善实时分析。 通过自动化工作流，机器人可以完成某些单调而重复的工 作，这也可以将员工解放出来，从而将精力集中于较为复杂 的决策、更高价值的任务以及新的职能岗位。此外，自动化 工作流可将流程端到端联系起来，打破孤岛架构和职能边 界，实现全新成果，使企业在同行竞争中脱颖而出。 如果可以统筹协调地运用 AI、自动化、物联网 (IoT) 和云计算 等技术，企业就有能力对工作流进行发现、创新、优化和定 制。这些技术逐渐成熟，可以大规模部署和应用（见图 3）。 化工、石油和工业品企业计划继续扩大机器人流程自动化 (RPA) 的应用范围，RPA 也是他们技术支出费用最高的一项。 图 3 自动化的投资热点 智能自动化吸引最多投资 目前 未来 3 年 来源：Q2. 贵组织目前和未来三年将对以下哪项技术进行大量投资？ 观点：自动化演进之路 基础自动化通常包括由软件算法推动的基本任务和活动的自 动化。它减少了涉及结构化数据的重复和基于规则的任务。 通过将业务流程管理库和工作流软件与精选的机器人流程自 动化 (RPA) 能力相结合，有助于消除错误，减少偏差并且加 快事务性工作的速度。 高级自动化将人机优势结合起来，整合企业中的多个系统和 高管职能。为支持更复杂的流程，高级自动化通常依赖于非 结构化数据以及机器学习、自然语言处理和分析等技术。高 级自动化旨在推动知识管理和决策支持，为需要更高专业知 识水平的工作保驾护航。 智能自动化在高级 AI 能力指导下实现，旨在执行只需最低程 度人为干预的操作 包括监控、警报、安排的事件和数据/分 析任务。这种自动化具备 AI 的推理和学习能力，支持分析大 规模的运营信息，识别多个来源的模式并相应地采取行动。 企业范围智能自动化是指在整个企业范围普遍应用智能自动 化。这种能力不仅着眼于所采用的技术，更关注技术的应用 广度，以及采用智能自动化后工作方式的改变程度。 机器人流程自动化 (RPA) 互联物联网 云计算，混合多云 人工智能 63% 74% 高出 18% 54% 56% 51% 48% 27% 43% 高出 63% 4 与此同时，为了让自动化效益更上一层楼，对 AI 的投资也必 不可少。预计 AI 投资在未来 3 年将快速增长。互联 IoT 和云 计算仍是强劲的投资领域，因为它们是在运营过程中产生、 采集与整合海量新信息所不可或缺的支持技术。 我们的研究还发现，高管目前平均投入 34% 的信息技术 (IT) 预算发展与智能自动化相关的技术，包括 AI、云计算、互联 IoT 和机器人。高管们预计，实施智能自动化技术和实践后， 这些投资能够带来 7.3% 的收入增长。智能自动化还有助于 提高效率 高管们预计每年的运营成本可降低 2.5%。优化 的工作流助推利润增长。 多种自动化技术交汇融合，有利于推动业务转型。如果以统 筹协调而非零敲碎打的方式部署这些技术，则可以充分放大 它们的效果。通过在整个企业中实施智能自动化，可以建立 不断改进、不断扩展的人机合作关系，以传统技术无法比拟 的速度向前发展。智能工作流不仅限于自动化、优化和个性 化，还能够灵动调整，轻松扩展，创造更多新价值。 昭和电工 (SDK)：改进球形氧化铝 的生产 4 SDK 是一家日本化工和技术企业。该公司为球形氧化铝生产 开发了基于 AI 的图像分析系统。原本在生产过程中，操作人 员必须使用光学显微镜，用肉眼检查产品是否存在球形缺 陷。然后根据这些检查调整生产参数。由于缺陷形状的类型 很多，因此操作人员必须根据自己的经验来判断金属颗粒的 状况。 SDK 通过开发该系统，将技艺娴熟的操作人员的经验知识可 视化，这是传统图像分析软件不可能实现的。该系统向生产 过程提供数字化数据的快速反馈，与熟练操作人员的判断水 平相当，但只需 20 秒左右。该系统还可以积累数据，以用于 再学习，逐步提高检查的准确性。借助该系统，该公司保证 了球形氧化铝产品的球形均匀度和质量稳定性。 5 汉高：创建智慧工厂 5 德国汉高公司的运营范围遍及全球，在以下三个业务领域拥 有领先的创新、品牌和技术：粘合剂技术、美容护理、洗衣 和家庭护理。 Henkel Adhesives Technologies 于 2020 年 2 月在印度的 Kurkkumbh 正式启动新的生产工厂，以满足印度工业对高性 能粘合剂、密封剂和表面处理产品日益增长的需求。 该工厂的目标是成为智慧工厂，配备最先进技术，确保可追 溯性和透明度，并在质量和安全方面超越行业高标准。该工 厂拥有高水平的流程自动化，既能实现工厂运营的端到端数 字化，也能实现数字化工作流，从而提高生产效率。 EcoPlant：减少能源浪费 6 EcoPlant 开发并推销一种基于 AI 和云的监控系统，旨在减少 工厂空压机的能源浪费，优化维护流程。 在食品饮料行业，空气压缩系统是必不可少的设备，在运营 中起到至关重要的作用。然而，由于能耗问题，它们也是最 昂贵的设备之一。这些系统可以占到工厂总耗电量的 10% 到 20%，有时甚至高达 30%。 EcoPlant 是一种软件即服务解决方案，可以持续实时监测和 优化压缩空气系统，帮助企业显著减少能源浪费，优化维护 流程，并节省资金。除了在设备问题演变为实际故障之前准 确预测之外，该平台还可以动态控制设备，进一步提高机器 效率，减少故障停机时间。 通过使用 EcoPlant 技术，一家全球食品和饮料供应商减少了 大约 25% 的能源消耗，在不到五个月的时间里总共节省了 8.5 万美元，每年节省 17 万美元。 图 4 在车间之外广泛应用 企业范围的智能自动化时代已来临 行政管理工作 21%* 36% 部门工作 11%* 34% 企业范围工作和专家工作 6%* 16%* 目前 未来 3 年 * 回答数量较少的结果从统计意义而言是不可靠的，但可以视为方向 性指标 来源：Q9. 请指出贵组织允许智能机器在目前（2021 年）和 2023 年执 行的最高层级的任务。 企业范围智能自动化 企业自动化正在经历深刻变化，智能机器的任务从行政管理 领域扩展到更多的部门工作、企业范围的工作和专家工作。 在未来三年内，机器工作的性质将发生转变（见图 4）。自 动化任务（包括行政任务、部门任务、企业范围任务和专家 任务）的总体占比将持续大幅增长。 6 除了执行任务的水平，我们还询问受访者：他们的组织实施 智能自动化技术的程度。我们发现，自动化技术广泛用于执 行智能工作流（见图 5）。近三分之二的企业还使用预测性 分析和机器学习技术。在这些功能的帮助下，企业可以做 到“永葆活力” 不断优化产品和服务的交付，在动态而且 往往极具颠覆性的市场环境中确保持续运营。 工作流管理和机器人流程自动化 预测性分析和机器学习 对来自物联网/设备的数据采取行动的自适应机器人 深度学习：机器学习 + AI 神经算法 图 5 实践至关重要 智能自动化技术实施日益普及 86% 63% 53% 46% 无明确指令的机器学习 44% 来源：Q11. 贵组织在多大程度上实施以下技术？ 3, 4, 5. 企业范围的试点和全面生产 通过根据物联网数据采取行动的自适应机器人，企业可以实 时获得工厂车间以及整个供应链的动态。他们可以跟踪产 品、原材料、人员、流程和资产。凭借这种智能，组织可以 优化生产运营和工厂效率，改善工人安全与环境合规，并推 动向基于数据的服务的转变。 预测性分析和机器学习使企业能够 适应动态变化而且经常发生中断的 市场。 7 化工、石油和工业品行业的高管预计，智 能自动化的影响将在未来 3 年内不断提升。 智能自动化的应用 化工、石油和工业品行业的高管对覆盖整个价值链的智能自 动化计划寄予厚望。受访者预计未来 3 年智能自动化的影响会 不断提升，特别是在推动盈利增长和实现卓越运营方面（见 图 6）。 例如，企业加大力度改善客户体验和客户服务，这反映了智能 自动化的作用扩展到互动系统领域。运营和制造是自动化技术 帮助提升效率、减少能耗以及优化人员使用的核心用武之 地。IT 是智能自动化取得成功所不可或缺的要素，而员工绩效 以及相关培训和技能则是确保企业脱颖而出的必要条件。 客户体验 运营 制造 信息技术 产品开发 客户服务 员工绩效 23% 59% 23% 58% 32% 53% 24% 53% 31% 52% 图 6 IA 产生重大影响的领域 IA 产生最重大影响的业务领域 24% 49% 20%* 47% 目前 未来 3 年 * 回答数量较少的结果从统计意义而言是不可靠的，但可以视为方向性指标 来源：Q13. 智能自动化的范围目前/未来 3 年将会对贵组织的这些领域产生多大程度的影响： 1-5. 无影响到重大程度。数据代表回答重大程度（4/5）的人数。 8 化工、石油和工业品企业的智能自动化用例主要集中在五个领 域。其中两个非常突出：工作流自动化和活动监控（见图 7）。 自动化的工作流可以实现耗时耗力的劳动密集型流程无法企 及的高效率。典型的重点领域包括维护、运营规划、客户互 动、发票支付、订单履行、库存管理和报告等。在纸浆和造 纸行业，预防性维护和其他自动化技术可帮助企业将维护人 员的生产力最高提升 66%，流程效率提升 20% 到 30%。 7 力拓集团使用机器人流程自动化软件来管理铁矿石业务的维 护订单请求、调度、订购、学习和开发、财务以及其他核心 服务。该公司通过 RPA、预测性维护和其他颠覆性的技术， 每年节省约 2 亿美元的维护成本。 8 活动监控应用得到了广泛的使用，比如用于执行后台流程、 预测未来响应以及调整工作任务。能源是生产环节中最大的 运营成本之一，在炼化领域更是高达 40%。 9 通过适当监控 熔炉及燃气加热炉，以提供稳定可靠的电力，可以有效降低 燃料消耗，减少浪费和排放，以及控制成本。 10 通过使用 AI 功能，活动监控解决方案可以识别非结构化数据中的模式， 做出正确决策，甚至可以从其他设备或系统发出服务请求。 资产利用率解决方案使用自动化、机器学习和其他智能功 能，帮助企业了解何时以及如何使用或不使用资产。意外停 机每年给工业制造商造成约 500 亿美元的损失，其中 42% 的 意外停机是由设备故障造成的。 11 智能自动化解决方案可以 帮助企业优化资产的质量和利用率，从而增加产量，降低运 营成本。 图 7 主要用例 化工、石油和工业品企业中应用 IA 的领域 工作流自动化 62% 活动监控 51% 资产利用 34% 客户体验个性化 33% 实时库存管理 31% 来源：Q12. 贵组织目前重点关注下列哪一个智能自动化用例? 9 中石化：促进智慧生产 12 中石化是中国石化行业最大的国有企业之一。 该公司在中石化镇海炼化公司 (ZRCC) 和中石化九江公司创建 了智慧工厂。中石化镇海炼化公司建立了完善的设备维修维 护管理体系，通过数据分析和诊断，提前解决设备故障，防 患于未然。因此，设备的可靠性和利用率得到了提高，维护 成本降低了 20%，计划外停机次数减少了 50%。 为工作流带来智能和自动化的解决方案可以帮助组织改善客 户体验。一家钢铁公司使用 AI 更好地了解客户的采购趋势和 需求，预测采购的时间范围。这为销售团队提供了与客户沟 通所需的正确最新信息。 借助数字助手，销售人员可以在与客户会面前或会面时查询 最新信息。它有助于促进销售人员的工作效率，提高客户满 意度。 13 最后，实时库存洞察可帮助企业主动应对供应链的动荡。AI 可 以汇集来自众多来源（包括物联网设备、工厂运营和外部合作 伙伴）的结构化和非结构化数据，以确定与需求、位置、社会 经济、天气和政治状况等因素相关的模式。这些洞察有助于进 一步优化供应链，覆盖原材料、物流、库存控制、成品加工和 供应商绩效，并帮助企业预测和应对市场变化。 14 10 ABB：客户支持转型 15 ABB 是不断开拓创新的全球技术领先者，业务主要包括生产 发电、配电、自动化和耗能设备。该公司会收到多种语言的 大量客户评论，存储在众多客户服务系统中。 ABB 需要一种解决方案，不仅能够大规模收集、分析评论， 并将其翻译成英语以发现趋势，还可以了解客户的切身感 受。如果能够捕捉到客户的情绪和意见，公司就可以利用这 些信息来改进生产流程，避免未来出现问题。 该公司实施了一个客户服务解决方案。它包括用于理解客 户评论并将其翻译成英语的自然语言处理 (NLP) 功能，以 及用于分析文本并从内容中提取元数据（概念、实体、关 键字、类别、关系和语义角色）的自然语言理解 (NLU) 功 能。该解决方案帮助公司了解和理解情绪、情感和语气。 通过将这些信息与结构化数据联系起来，ABB 可以将问题与 根本原因对应起来，然后围绕因果分析建立分析模型，从而 更好地做出决策，提高工作场所的生产力。质量工程师的工 作效率显著提高，能够更好地理解问题的根本原因。 Cepsa：利用 AI 优化化工工艺 16 Cespa 是一家运营整个油气价值链的全球综合性企业。该 公司在其位于 Huelva 的 Palos 化工厂开发并实施了两个 酚生产工艺的实时优化器。这些优化器应用机器学习技术 和预测模型，每 15 分钟向工厂控制室的操作人员提供建 议，以最大程度提高产量和质量。 为了实施这个项目，需要从不同的信息来源（包括流程、气 候状况、实验室数据等）挖掘并分析 3000 多个工艺参数， 基于这些参数之间的关系建立预测行为模型，并对优化器进 行编程，以提供关于最优操作值的最佳建议。优化器的使用 让产量增加了 2.5%，每年生产苯酚超过 5500 吨。 11 行动指南 借助自动化创建智能工作流 随着智能自动化在化工、石油和工业品企业日益普及，我们 在较高层面提出一系列行动建议，指导贵组织迎接企业范围 自动化时代。 1. 首先实现工作数字化，然后融入 AI 技术 将数据资产（数据、数据源和平台）与各个业务目标和流程对 接起来。整合信息技术 (IT) 与运营技术 (OT) 领域，这是在 AI 的推动下交流信息和建议的必备条件。利用各种自动化技术， 实现工作数字化。重新设计流程以创建新的智能工作流。采用 AI 技术和认知解决方案，揭示其他方法无法发现的模式；利用 相关洞察提升响应能力，尤其是在充满不确定性和快速变化的 时期。 2. 精心策划新的企业体验 探寻加强智能自动化的有效途径，帮助改善客户、员工与合 作伙伴体验，创造竞争价值，树立差异化优势。通过敏捷工 作流和即时处理，带来与众不同的体验。根据客户、员工与 合作伙伴的即时洞察采取行动，提高响应能力。打造增强型 衡量和报告工具，清晰表明业务影响，寻求高管支持。 3. 做好人员准备 吸引掌握正确技能的员工，以支持智能自动化。开展团队培 训，了解智能自动化的功能和优势，鼓励将更多工作职责移 交给智能自动化。培训员工，使之具备数据管理、可视化、 分析和问题解决技能。培养员工掌握自动化的人机相互理解 能力。利用互联移动工作解决方案，为供应链和生态系统员 工提供实时支持。 12 Gaurav Garg 关于作者 Viswanath Krishnan 博士 linkedin. com/in/v-krishnan Gaurav Garg 是云价值转型的业务开发主管，也是 IBM Services 的副合伙人。他最近担任工业机械和重工业领域的全 球负责人，也是 IBM 售后服务解决方案的市场负责人。他是 IBM 行业学会的成员。 Viswanath Krishnan 博士是 IBM 石油化工行业解决方案的全 球主题专家和主管。他的专长是研究炼油、石化和化工设施 的制造、运营和供应链环节。他重点负责领导行业数字化重 塑过程中的 AI、物联网和区块链解决方案的开发和交付工 作。 他是 IBM 行业学会的成员。 Spencer Lin spencer-lin-35896317/ Spencer Lin 是 IBM 商业价值研究院的全球石油化工行业及工 业品行业全球调研负责人。他在财务管理和战略咨询领域具 有超过 25 年的从业经验。 13 选对合作伙伴，驾驭多变的世界 在 IBM，我们积极与客户协作，运用业务洞察和先进的研究 方法与技术，帮助他们在瞬息万变的商业环境中保持独特的 竞争优势。 IBM 商业价值研究院 IBM 商业价值研究院 (IBV) 站在技术与商业的交汇点，将行 业智库、主要学者和主题专家的专业知识与全球研究和绩效 数据相结合，提供可信的业务洞察。IBV 思想领导力组合包 括深度研究、专家洞察、对标分析、绩效比较以及数据可视 化，支持各地区、各行业以及采用各种技术的企业做出明智 的业务决策。 访问 IBM 商业价值研究院中国网站，免费下载研究报告: 调研方法 IBM 商业价值研究院联合牛津经济研究院，对 1,500 位高管进 行了调研，了解他们所在组织有关智能自动化的战略、投资和 运营情况。该受访群体广泛覆盖 21 个行业，企业总部遍布全 球 26 个国家或地区。 这份报告主要关注化学、石油和工业品 行业的 90 位受访者。 受访者职位包括 CEO/战略主管、CFO/财务主管、CMO/营销主 管、COO/CSCO/运营主管、CIO/IT 主管/技术主管、首席技术官 及负责战略联盟或合作关系的主管。我们研究了企业计划的投 资、预计的收益和影响，以及智能自动化在整个企业和生态系 统中的适用性。另外，我们还请受访者介绍企业对各种新兴技 术的采用和投资情况，以及这些技术对员工队伍产生的影响。 相关报告 工业品行业的大规模数字化转型 AI、分析和其他数字技术给工业品行业的先行者带来了竞争优势。 人工智能助力优化化工价值链 AI 倡导者利用 AI 提高响应能力，借助全新方法和理念推动业 务绩效的提升。 人工智能为石油和天然气价值链注入活力 AI 通过监控和预测设备故障，凸显尚未准备好的产能损失对业 务的影响，帮助解决代价高昂的停机问题。 14 备注和参考资料 1 Garg, Gaurav. “How the Manufacturing and Resources industry can prepare for post-COVID-19.” IBM Institute for Business Value blog. May 18, 2020. blog/covid-19-manufacturing. 2 “Benefits of Automation in Oil and Gas Industry.” CIO Review. March 7, 2019. news/benefits-of-automation-in-oil-and-gas-industry- nid-28192-cid-4.html 3 Kaijim, Wilco. “COVID-19 accelerates new ways of working in the Engineering, Construction, and Operations industry.” IBM Institute for Business Value blog. May 26, 2020. leadership/institute-business-value/blog/ covid-19-engineering-construction-operations 4 “SDK Develops AI-Based Image Analysis System to Improve Spherical Alumina Production.” Showa Denko press release. February 12, 2020. sdk. co.jp/english/news/2020/37889.html 5 Onag, Gigi. “Henkel opened new smart factory in India.” FutureIOT. March 17, 2020. futureiot.tech/ henkel-opened-new-smart-factory-in-india/ 6 “EcoPlant: Cutting energy waste by up to 50 percent.” IBM. September 2019. studies/ecoplant 7 “Unlocking Performance.” The Wall Street Journal. Accessed August 5, 2020. emerson/unlocking-performance/ how-manufacturers-can-achieve-top-quartile- performance/ 8 Vella, Heidi. “How automation can transform mining.” Raconteur. April 27, 2020. business-innovation/operational-optimisation-2020/ automation-mining-efficiency 9 “Unlocking Performance.”The Wall Street Journal. Accessed August 5, 2020. emerson/unlocking-performance/how-manufacturers-can- achieve-top-quartile-performance/ 10 Ibid. 11 Ibid. 12 “Technological Innovation: Integration of Industrialization and Informatization.” Sinopec. Assessed August 3, 2020. sinopecgroup. com/group/en/technologicalinnovation/Technological/ 13 Leeson, Tom. “Realizing the benefits of artificial intelligence.” Manufacturing Leadership Council. April 9, 2019. manufacturingleadershipcouncil. com/2019/04/09/realizing-the-benefits-of- artificial-intelligence/ 14 Ibid. 15 Kuttala, Babu. “How AI transformed ABB customer support in just 90 days.” IBM. October 9, 2018. how-ai-transformed-abb-customer-support-90-days/ 16 “Cepsa optimizes its chemical processes with artificial intelligence-based technology.” Cepsa press release. December 13, 2018. press%E2%80%93releases/ Cepsa-optimizes-its-chemical-processes-with- artificial-intelligence%E2%80%93based-technology 15 Copyright IBM Corporation 2021 IBM Corporation New Orchard Road Armonk, NY 10504 美国出品 2021 年 2 月 IBM、IBM 徽标及 是 International Business Machines Corporation 在世界各地司法辖区的注册商标。其 他产品和服务名称可能是 IBM 或其他公司的注册商标。以 下 Web 站点上的“Copyright and trademark information” 部分中包含了 IBM 商标的最新列表： copytrade.shtml。 本文档为自最初公布日期起的最新版本，IBM 可能会随时对 其进行更改。IBM 并不一定在开展业务的所有国家或地区提 供所有产品或服务。 本文档内的信息“按现状”提供，不附有任何种类（无论明 示还是默示）的保证，包括不附有关于适销性、适用于某种 特定用途的任何保证以及非侵权的任何保证或条件。IBM 产 品根据其提供时所依据的协议条款和条件获得保证。 本报告的目的仅为提供通用指南。它并不旨在代替详尽的研 究或专业判断依据。由于使用本出版物对任何组织或个人所 造成的损失，IBM 概不负责。 本报告中使用的数据可能源自第三方，IBM 并未对其进行独 立核实、验证或审查。此类数据的使用结果均为“按现状” 提供，IBM 不作出任何明示或默示的声明或保证。 国际商业机器中国有限公司 北京市朝阳区北四环中路 27 号 盘古大观写字楼 25 层 邮编：100101 98037598CNZH-00 关于研究洞察 研究洞察致力于为业务主管就公共和私营领域的关键问题提 供基于事实的战略洞察。洞察根据对 IBV 所做的主要研究调 查的分析结果得出。要了解更多信息，请联系 IBM 商业价 值研究院：