作者：

艾斯本營(yíng)銷戰(zhàn)略高級(jí)總監(jiān)Ron Beck

       艾斯本資深高級(jí)解決方案咨詢顧問(wèn)竺建敏博

已故美國(guó)未來(lái)學(xué)家Alvin Toffler說(shuō)過(guò)：“改變不只是人生的必需品，改變本身就是人生”。當(dāng)下，世界正在努力擺脫疫情，變革至關(guān)重要。

沒(méi)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(lái)保持領(lǐng)先地位，企業(yè)現(xiàn)在就必須加快數(shù)字化進(jìn)程，并為明天的意外做好準(zhǔn)備。企業(yè)有必要實(shí)現(xiàn)高水平的整體適應(yīng)性，并通過(guò)提高敏捷性來(lái)推動(dòng)生產(chǎn)力。面對(duì)激烈的全球競(jìng)爭(zhēng)，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(diǎn)。加速數(shù)字化是好的，但還不夠。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，通過(guò)部署能夠提高可持續(xù)性和盈利能力雙重挑戰(zhàn)的技術(shù)來(lái)專注于創(chuàng)造可衡量的價(jià)值是至關(guān)重要的。

工業(yè)AI是一種戰(zhàn)略商業(yè)武器，因?yàn)樗鼘⒎治觥I機(jī)器學(xué)習(xí)、領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的關(guān)鍵護(hù)欄相結(jié)合，從工業(yè)數(shù)據(jù)中提取價(jià)值。工業(yè)AI將幫助企業(yè)做出日益復(fù)雜的供應(yīng)鏈選擇和決策。迅速變化的全球碳減排勢(shì)頭要求我們關(guān)注整個(gè)亞洲的能源轉(zhuǎn)型，尤其是韓國(guó)、日本、中國(guó)、印度尼西亞和印度。同樣值得關(guān)注的是推動(dòng)循環(huán)經(jīng)濟(jì)的廢棄塑料的回收與利用問(wèn)題，而AI正在所有這些方面已經(jīng)為用戶創(chuàng)造價(jià)值。企業(yè)需要部署具有關(guān)鍵內(nèi)置領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的嵌入式AI驅(qū)動(dòng)的工業(yè)解決方案，增強(qiáng)這些AI工具和數(shù)據(jù)，以釋放真正的價(jià)值。

了解計(jì)劃的實(shí)施情況

在遠(yuǎn)程或混合辦公仍然存在的情況下，企業(yè)需要展示他們遠(yuǎn)程運(yùn)營(yíng)和管理資產(chǎn)的能力，并使用分析技術(shù)來(lái)提高資產(chǎn)的完整性和安全標(biāo)準(zhǔn)。

在與Crystol Energy聯(lián)合進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查中，大多數(shù)能源和化工公司的受訪者表示，疫情爆發(fā)初期，他們?cè)跀?shù)字化方面準(zhǔn)備不足。對(duì)于資產(chǎn)密集型行業(yè)的公司來(lái)說(shuō)，最重要的是確保員工的安全和資產(chǎn)的安全運(yùn)行。受訪者一致認(rèn)為，提供靈活的工作環(huán)境并通過(guò)提高利益攸關(guān)方的透明度來(lái)加速數(shù)字化進(jìn)程。技能短缺是一個(gè)被反復(fù)提及的阻礙企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)，這是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)波動(dòng)導(dǎo)致最有經(jīng)驗(yàn)的員工提前離職，企業(yè)只能招聘需要培訓(xùn)且缺乏領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的人員來(lái)填補(bǔ)崗位空缺。獲得全球資本的機(jī)會(huì)越來(lái)越多地與可持續(xù)性績(jī)效掛鉤，這使得可持續(xù)性目標(biāo)愈發(fā)重要。

早在疫情導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)放緩之前，員工和客戶就期望能源行業(yè)能夠經(jīng)營(yíng)清潔、高效的業(yè)務(wù)。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(dān)更大的責(zé)任。艾斯本和Robert Socolow博士進(jìn)行的一項(xiàng)新的全球行業(yè)可持續(xù)發(fā)展模式調(diào)查顯示，48%的化工行業(yè)受訪者報(bào)告說(shuō)，客戶是其可持續(xù)發(fā)展舉措的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力；65%的受訪者表示，廣泛的社會(huì)義務(wù)是關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。企業(yè)知道，要保護(hù)品牌聲譽(yù)并吸引和調(diào)動(dòng)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(wù)，共同創(chuàng)造更加綠色的未來(lái)。

許多能源企業(yè)也在豐富其能源結(jié)構(gòu)，這催生了能源轉(zhuǎn)型方面的更多項(xiàng)目，如氫經(jīng)濟(jì)、碳捕獲、生物原料和可再生能源資產(chǎn)。

新的行業(yè)常態(tài)

未來(lái)五年，隨著行業(yè)規(guī)模的縮小，有價(jià)值的專業(yè)技能將會(huì)減少，技能短缺會(huì)加劇。由于大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家入職不久，數(shù)字化工具和分析的使用將會(huì)增加，尤其是加速新一輪數(shù)據(jù)科學(xué)家和技術(shù)專家之間合作的解決方案。降低成本和碳足跡仍然是重點(diǎn)議程。預(yù)計(jì)煉油生產(chǎn)結(jié)構(gòu)將向化學(xué)原料轉(zhuǎn)變，因?yàn)閬喼藿谑托枨笤鲩L(zhǎng)有一半來(lái)自化學(xué)品增長(zhǎng)。

隨著亞洲經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇和中產(chǎn)階級(jí)的崛起，大型綜合工廠項(xiàng)目正在高效應(yīng)對(duì)不斷變化的市場(chǎng)需求。從石油消費(fèi)轉(zhuǎn)向天然氣消費(fèi)的行業(yè)趨勢(shì)仍在繼續(xù)，特別是在化工原料和發(fā)電領(lǐng)域。天然氣和可再生能源可以滿足日益增長(zhǎng)的電力需求，氫經(jīng)濟(jì)則是一個(gè)新興領(lǐng)域。在印度尼西亞，地?zé)釋l(fā)揮越來(lái)越大的作用，同時(shí)也帶來(lái)操作上的挑戰(zhàn)。

新能源領(lǐng)域的這些發(fā)展勢(shì)頭意味著，快速和強(qiáng)大的早期概念設(shè)計(jì)對(duì)于技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析至關(guān)重要，這樣才能確保資產(chǎn)生命周期的盈利性能力。

為了更精確、自主地優(yōu)化復(fù)雜資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)，企業(yè)越來(lái)越需要采用嚴(yán)格機(jī)理模型與AI驅(qū)動(dòng)模型相融合的混合模型，特別是能源轉(zhuǎn)型技術(shù)方案。對(duì)于資本項(xiàng)目來(lái)說(shuō)，及時(shí)、透明地評(píng)估和通報(bào)項(xiàng)目進(jìn)展有助于釋放價(jià)值。為了有效地管理項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，有必要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化、分析、基準(zhǔn)化和共享，以提高速度和確定性。這樣才能獲得一個(gè)更加敏捷的協(xié)作式優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)設(shè)計(jì)和更可預(yù)測(cè)的無(wú)縫執(zhí)行過(guò)程。

持續(xù)學(xué)習(xí)和持續(xù)優(yōu)化

艾斯本自優(yōu)化工廠愿景是一種完全數(shù)字化的資產(chǎn)，具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和自維護(hù)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(chǎn)整合到更加敏捷、響應(yīng)迅速的價(jià)值鏈中。

就時(shí)間表而言，運(yùn)營(yíng)的某些業(yè)務(wù)模塊將在相對(duì)較短的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)自主運(yùn)行，而要實(shí)現(xiàn)更廣泛的自主運(yùn)行，則需要5-10年時(shí)間。一般來(lái)說(shuō)，石油和化工資產(chǎn)過(guò)于復(fù)雜，至少在未來(lái)5-10內(nèi)無(wú)法完全自主運(yùn)行。我們正努力實(shí)現(xiàn)自維護(hù)工廠，運(yùn)營(yíng)商更多的是履行戰(zhàn)略監(jiān)督職能。

Alvin Toffler有兩句經(jīng)典名言： “知識(shí)是力量的最民主的源泉”，“21世紀(jì)的文盲不是那些不會(huì)讀寫(xiě)的人，而是那些不會(huì)學(xué)習(xí)、不會(huì)摒棄已學(xué)以及不會(huì)再次學(xué)習(xí)的人”。這兩句話強(qiáng)調(diào)了數(shù)字化技術(shù)和工業(yè)AI在賦能員工調(diào)動(dòng)知識(shí)和從工業(yè)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的重要性。

事實(shí)上，自優(yōu)化工廠利用數(shù)據(jù)來(lái)生成知識(shí)，而工業(yè)AI為企業(yè)提供了巨大的學(xué)習(xí)、摒棄已學(xué)和再次學(xué)習(xí)的能力。面向未來(lái)，Toffler說(shuō)得對(duì)，尤其是在當(dāng)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(dú)特力量推動(dòng)價(jià)值。