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“What is Power？”這是托爾斯泰在其代表作《戰爭與和平》中的提問，盡管從未有過確切的答案，但是必須承認，當人類從工業化時代跨入數字化時代，關于力量的衡量標準也在發生變化，這種力量衡量標準的變化正在促使企業對未來的發展方向作進一步思考。SAP中國區副總裁兼首席數字官彭俊松博士就如何打造數字化時代的新型企業等話題進行了深入交流。

SAP中國區副總裁兼首席數字官彭俊松博士

當前，隨著以云計算、物聯網、大數據、AI為代表的新興技術在企業智能化轉型過程中得到不斷的實踐與應用，長期以來企業面臨的諸多難以克服的問題正得到逐步緩解及解決。在IT基礎架構層面，企業正在通過實施高效的云服務實現IT系統及業務的快速部署，以應對快速變化的業務發展需求。在工業層面，企業開始利用物聯網將人、機、物連接起來，實現數據的互聯互通。

除此之外，AI在一些企業也得到了應用，企業利用AI技術實現對應用數據的可視化分析，通過收集設備運行的各項數據（如溫度、轉速、能耗情況、生產力狀況等），進行二次分析，并對生產線進行節能優化，提前檢測出設備運行是否異常，同時提供降低能耗的措施。在電子制造行業，AI技術已經被應用到對電路板、顯示屏等零部件的在線質量檢測。

彭俊松認為，利用新興IT技術解決當前工業生產過程中面臨的諸多問題是企業推進智能制造轉型的必要手段。本次展會SAP展出的柔性智造解決方案和數字化董事會議廳就融入了SAP對新興IT技術的理解與應用。

彭俊松談到，目前傳統制造企業產生的運營數據可主要總結為兩大類型，即生產數據和業務數據。

生產數據：工業生產過程產生的數據，如生產車間設備狀態（溫度、轉速）、物料、成品和半成品等，這些數據通過車間的中控大屏進行顯示，幫助一線工人直觀的了解生產進度和狀態。

業務數據：管理數據和市場數據，如股價、銷售額、成本、利潤等，企業高層比較關注。要直觀的展示這些數據必須經過專業處理。

由于工業數據和業務數據之間并沒有直接的可相關性，要直觀的反應出銷售額、利潤、成本等數據必須借助專門的工具和手段。SAP數字化董事會議廳融入了AI技術，可以幫助企業打通業務數據和生產數據，從海量工業數據中提取關鍵數據特征并與業務數據進行關聯分析，實現數據由上而下的貫通，以圖形化的界面高效準確地展現領導層關注的信息。

除此之外，SAP還展出了柔性智造解決方案，將AI技術融入到工業生產過程來提升產線的柔性化生產能力。

對于如何提升企業的柔性化制造能力？彭俊松談到，由于傳統汽車生產線大多采用流水線布局，一旦訂單或工藝有所變更將會導致整個生產計劃的重新調整，嚴重影響交付周期。針對這個問題，SAP的方法是打造模塊化生產線或者叫矩陣式生產，將每一組工藝做成一個生產包，對應到一個自動化加工島，利用AI實現對制造過程的資源配置和調度。同一個工藝流程可以根據需要在多個自動化加工島加工生產，AI及時根據生產情況調度AGV小車推送物料到指定位置，不需要人工的干預，實現高度智能化和柔性化的生產能力。

目前，SAP柔性智造解決方案已經在奧迪汽車的新能源汽車工廠得到應用實踐，通過采用模塊化生產，即便需求和訂單中途變更，生產線也可根據需求的變化進行生產過程的動態調整。

對于AI技術的應用，彭俊松這樣總結：“成熟的AI應用需要融入到企業的業務產流程中，實現對業務管理和生產需求的持續性理解。SAP雖然不是一家AI企業，但SAP對如何更好的將AI融入到企業流程之中理解卻最為深刻。”

近年來，SAP以打造“智慧企業”為戰略，致力于利用新興技術擴展軟件功能并拓展業務邊界，通過打通業務數據和工業數據之間的隔閡，推動構建智慧企業。在彭俊松看來，SAP打造智慧企業的最大優勢就在于對企業的業務邏輯、生產場景和轉型需求有著更為深刻的理解。

作為一家引領企業智能化轉型的企業，SAP的智能制造解決方案已經在全球25個行業得到應用，40多年的行業深耕，讓SAP能夠打通業務數據和工業數據的隔閡，理解行業中復雜數據背后所代表的真正含義。