数字化到数智化，中国企业按下“数智”转型加速键

IBM团队与合作伙伴河南七星数据分析有限公司一起，为万洋集团打造和实施了包括业务自动化工作流、内容管理、规则引擎、KPI绩效洞察在内的解决方案。 

万洋集团董事长卢一明表示：“基于IBM的智能自动化技术，万洋冶炼建立了统一的跨部门、跨子公司的流程协同平台，实现了部门之间和子公司之间的线上高效协同，保证流程的合规性及可审计性、可追溯性。例如，该平台实现了文档的统一管理，保证了信息的一致性、安全性、可审计性和文档使用的合规性，实现了企业内容精准的权限管控，可以有效保护集团的无形资产。” 

该平台还帮助万洋冶炼实现了组织目标、流程、岗位目标的关联，对流程及流程相关的人、时间、成本、数据等信息实现了可视化，借助端到端的流程自动化，实现了集团管控的“数智”升级，通过流程洞察赋予业务人员端到端的业务洞察能力，以流程绩效驱动组织绩效。 

中国制造业当中，除了万洋冶炼这样积极应用智能自动化技术实现企业管理“数智”升级和全球化发展的民营500强之外，还有力图引领全球行业创新的中外合资汽车制造大厂。IBM客户成功架构师董淳分享了一汽-大众利用IBM的行业专长、创新方法与混合云平台技术，实现业务创新，引领行业变革的成功案例。

一汽-大众携手IBM 打造车轮上的“超级计算机”

以智能自动化技术实现管理新能源动力和个性化智能驾驶体验为代表的全球汽车行业正在加速转型。中国汽车行业生产的电动汽车占全球总库存的 44% ，是目前占比最大的国家。中国还提供了超过 80 万个公共充电站，远超其它国家和地区。随着汽车日益数字化和互联互通，众多初创企业和电子产品制造商也纷纷参与进来，使车联网（IOV）的发展也初现曙光。

一汽-大众是大众汽车与中国最大的车企一汽集团的合资企业，其目标是通过自身转型，走在汽车行业转型的前列。除了生产出色的车辆，他们还希望能够提供卓越的整体客户体验，将初次客户转变为终身客户。

随着市场对电动汽车的需求猛增，一汽-大众面临的挑战不是生产规模，而是软件开发。一汽-大众希望将其软件与驾驶员使用的外部服务生态系统的软件进行无缝集成，即使是各个应用软件不断快速迭代演变，这种无缝集成也能继续保持。为实现这一目标，他们需要扩展软件开发能力，变革研发范式，专注于云原生开发和集成。这为传统汽车工厂的研发组织带来巨大挑战。

为此，一汽-大众与 IBM Consulting 合作，利用 IBM Garage （车库创新）方法和 IBM Cloud Pak for Integration 技术，变革其研发能力，整合驾驶员行车过程中所涉及的服务生态系统（如流媒体、停车、充电和导航服务等），为他们带来无缝便捷的体验。 

IBM 帮助一汽-大众组建并培训了一支超过 150 人的数字化创新团队，来推动他们以客户为中心的转型。在数字技术与数据的支持下，一汽-大众在所有的客户触点都打造了引人入胜的客户体验，从以库存为导向转变为以客户为导向，能够把握用户的喜好和需求，快速将这些洞察转化为产品，灵活地调整生产，满足用户的期望。由于客户体验的改善，目前已有超过 300 万新用户注册了该公司大众和捷达品牌的应用程序。

近年来，中国不仅涌现出多个尝试利用数字技术引领行业变革的汽车业数字化先行者，在医疗健康行业，也涌现出不少“数字为先”的领先企业。IBM客户成功架构师刘品一分享了云南白药集团从尝试性探索，到携手IBM加速推进数据与AI战略，赋能企业数字化转型，实现规模化创新的实践。

云南白药集团基于IBM Cloud Pak for Data 构建一站式大数据人工智能应用平台，为企业的规模化创新按下加速键

云南白药创制于1902年，是享誉中外的中华老字号品牌，坚持内生性增长与外延式扩展并举的发展思路，致力于成为一家全球性企业。作为中国现代企业发展史上基业长青的百年品牌代表之一，云南白药集团正在加速推进“数字为先”的战略转型，全面探索医疗健康领域中大数据、人工智能、深度学习等新一代数字技术的应用及创新，以数字化转型助推百年医药品牌的新征程。

四年前，云南白药就开始在医疗和商业场景中进行 AI 的尝试和探索，并开始进行相关的技术储备和团队能力建设。然而如何规模化地部署AI，赋能业务，云南白药集团的AI创研团队面临数据、AI人才和技术的多重挑战，迫切希望找到世界级、比较成熟的合作伙伴。2021 年，云南白药携手IBM，基于 IBM 云原生数据与 AI 平台 IBM Cloud Pak for Data，构建起一站式大数据人工智能应用平台，并快速推进平台的多场景应用，为企业的数字化转型和规模化创新按下了加速键。

云南白药一站式大数据人工智能平台目前已经可以为白药集团的以下业务赋能：

在临床科研中协助医生进行数据及影像资料的分析，数据清洗、数据挖掘，人工智能多种统计模型计算，多形态分析结果输出

基于平台开展医疗辅助诊断、临床分型、提供数字化、智能化、精准化的科研和产品研发工作

利用 Cloud Pak for Data 平台 Auto AI 等工具，配合集团数字化转型，将人工智能技术赋能各业务场景，建成技术先进、性能优越的应用平台，利用前沿技术为大健康产业的创新发展技术赋能 

以上内容节选自《“数据为先”的中国企业按下“数智”转型加速键——IBM客户成功团队分享中国企业应用AI加速转型的成功案例》

企业对话

此外，本次研讨会邀请了IBM、麒盛、泰威等单位领导、专家进行一场精彩企业对话。

对话预告

1）企业数字化转型中，企业掌门人最关心的是哪些角度、哪些方面来衡量数字化转型的必要性和成功的量化标准？

2）企业数字化转型、业务智能化过程中，需要具备哪些必要的要素？企业管理者如何看待这些必然的要素和条件？

3）哪些人工智能、大数据技术是企业目前迫切需要的？对于人工智能等技术对于目前制造业的作用如何看待与展望？

如何在不确定中过好今天，期待明天？
制造业虽然不如航空、旅游这么惨淡，但也遇到了非常大的不确定性，确实我们不应该躺平，随波逐流，可以做些什么？这时候用数字化手段来优化企业，增加韧性，增强对疫情的“免疫力”；同时发掘企业的优化空间，提升效率，当机会真正到来时，能够敏捷的抓住。

这篇小作文，我希望把这两年所见、所想、所做的事情，抛砖引玉，给大家一些经验、方法和希望，我们终将在危机的考验中逐渐成长成为更好的自己。

首先是技术。

什么是好的技术，什么是数字化转型需要的技术。在数字化过程中，常常出现一个场景：技术人员开始编写代码，当遇到一个困难点的时候，往往选择一些妥协，或者Walk Around的方法，直接攻克的比较少。久而久之，当需求发生改变时，或者基本需求无法满足业务需求时，就会给具有一定规模的企业转型造成非常多的不稳定性和“数字化损失”。而真正好的技术，是直面这些困难点，解决它并获得可靠和优异的效果。

企业刚开始做数字化的时候非常容易尝到甜头，不需要多么强大的技术，稍微几行代码，收集一下数据就能够办到。而随着数字化逐步深入，信息量，处理能力，处理速度，稳定性，技术瓶颈逐渐出现，这时候谁能够突破，抑或是谁能够使用更为高精尖的技术先人一步的数字化，就会产生无与伦比的竞争力。这就是真正好的数字化转型所需要的技术。

我想谈的第一个技术——API，无论是做工业互联网，还是实现开放银行， API变成一个非常热的词。在产品化的API领域，IBM是真正的业界扛把子。IBM Datapower更是在安全API网关领域的企业级最佳选择，在全球有超过2200家客户，在国内也是制造、交通运输、金融等客户的优选解决方案。那么它究竟好在哪里？首先Datapower超级稳定，基本上一个大型客户使用Datapower只需要1-2名技术人员来维护，一两年不出任何问题。其次，功能非常强大，毕竟是几千个客户锤炼出来的产品，可以实现非常多的功能，从EDI报文交换，到可编程的基于业务逻辑的API负载均衡，安全算法加速等等。最早设计的Datapower虽是一体机的解决方案，价格还是很亲民的。而随着API需求的爆发，分布式可延展的需求大量增长，为了客户能够更好更快的拓展API网关集群，我们现在也推出纯软Datapower解决方案，只需部署在x86服务器上即可使用。

IBM曾有一个品牌理念，“智者乐见难题”。很多科技在数字化转型中的应用正是难题中来的，创造出真正的好技术，需要出众的产品化能力，精准的技术要点，即稳定可靠的解决某种特定的问题，IBM的企业级产品好就好在追求正确的产品定义做深而非做广，并且不断在全球客户场景中自我优化。

除了API环节攻坚利器，在复杂的系统中能够清晰、可视化的、可预见的发现应用问题，并有效及时的修复，也是数字化转型中非常重要的环节。系统越来越复杂，简单轻量的产品化的应用监控、资源管理以及AIOps三件套就会非常管用。举一个好理解的场景，用户扫码扫不出了，紧急抢修能够马上知道是网络、存储、应用问题还是什么问题，还能给出修复建议，甚至配置好的Turbonomic可以一键配置资源修复瓶颈。

然后，我们来谈谈优化。企业不仅需要实现数字化，而是要“优化”数字化。譬如如何更好的调度芯片设计资源，而非只是能够调度；如何在约束条件下求得最优解，而不仅仅是求个解。这一切都依赖于一系列用于优化企业的技术。

那么企业又为什么要做优化？企业运营发展的三个层级，最高层级当然是战略转型、创新、突破与重塑，通过开辟新的战场与模式打开第二曲线或差异化竞争。这一点大家看到的很多成功故事的蓝本，但也是九死一生。我认为企业不应该把这个层级当作日常。而最基本的层级则是基础设施、合规安全与日常运营，是企业运转的基础。在这两个层级之间，正今天企业之间竞争的或者差异的关键，更应该做的事情就是优化你的企业，无论是在优化销售路径，还是优化生产效率、供应链效率，企业运转流程效率、运营效率、基础设施的使用效率、研发效率、资产配置的效率等等。而在如此不确定性的市场下，企业将自身的各个环节通过数字化手段进化到足够优化、足够敏捷，我认为是非常必要的。

这里再提两项技术，第一个是最好的作业调度软件LSF。将分布式的计算算力统一成一个算力集群，由LSF来统一调度所有的研发（算力）作业，并利用LSF强大的作业调度能力，使整体研发（算力）效率提升一个档次。国内外头部的芯片设计企业，都在使用这项技术来优化其设计环节的效率。

第二个是Cplex，在给定约束条件下，求最优解，适用场景就会非常多。比如在制造领域，全球最大的晶圆代工企业，国内最大的新能源企业，许多车企，家电企业等都在利用这项技术提高产能（例如应用在APS中），或是减少库存（例如应用在MRP中）。在这当中，IBM技术的本质，是快速、稳定地计算出全局最优解。

接下来，如何摆脱困境提升效益。
技术未必能直接迅速的帮助企业摆脱困境，但好的技术能够缓解或者帮助企业更好应对。面对不确定性，企业需要能够敏捷的根据市场和自身状况制定战略，也需要在战略执行后能够良好的执行并获取反馈，不断改进。这时候Planning Analaytics（PA）作为整合、敏捷、高效的绩效管理平台就会非常有用。

另一种情况，是技术优势引发的爆发可能。譬如我们的一个工具叫做Aspera。国内的高端新能源车厂已经开始和我们探索利用Aspera来大幅提升新能源汽车OTA升级包的用户体验。下面是新鲜出炉的测试结果，比较了传统的网络解决方案，和利用Aspera情况下，同样网络环境下，1.4G的OTA升级包的下载效果：

说不定，以后新能源汽车会多一个“闪电升级”的功能包，通过这项技术能够提升新能源汽车用户的用车体验，当然也能够加强其产品的竞争力。

最后，开源分布式数据库Cassandra的商业化支持公司Datastax于日前正式进入中国，作为IBM的重要合作伙伴，将和IBM一起利用Cassandra的优异特性帮助客户实现技术优势引发的爆发。全球头部的手机厂商、游戏公司都已经运用了这项技术，实现了非常好的用户体验，甚至发掘出了特定的明星盈利产品。

携手共创，“稳稳的幸福”

我今天讲的这些不是动听的故事，而是实打实的科技和客户实践。我们特地组建了两个团队：Client Engineering团队，专门为客户把脉，由顾问、技术大拿、设计师和团队教练组成，帮助客户分析现状，了解痛点，并和客户一起寻求如何用技术帮助企业的这样一支队伍，当然在碰撞交互的过程中，往往还会发现些许新的机遇；Customer Success Manager团队，当客户采用了IBM的解决方案之后，陪伴在他们身边，实现客户对IBM技术能够解决的问题的期望。
所以，如果您对用技术数字化转型您的企业，来应对未来的挑战，有兴趣、有疑惑、有憧憬，那就不妨来找我们聊一聊。
不追求那些短期的刺激，专注于长期有价值的技术研发，不擅长吹，更擅长做，这就是IBM。正像IBM的股价回报所有股东一样，我们希望能够帮助在疫情中的企业获得稳稳的幸福，回报我们的客户。

关于 IBM 

IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商，帮助超过 175 个国家和地区的客户，从其拥有的数据中获取商业洞察，简化业务流程，降低成本，并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000 家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和 Red Hat OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。
以上内容节选自《如何在不确定中，过好今天，期待明天？》

更多内容，敬请关注6月17日下午由“先进制造业”平台举办的第一期数字化转型在线研讨会，请抓紧预约报名，云上相聚，聆听一场专家们的精彩分享。