智能供应链 洞察变革，驱动增长 IBM 商业价值研究院 | 研究简报 生成式 AI 给供应链带来重大变革。64% 的供应链高管认为生成式 AI 正 全方位革新工作流程。 供应链团队必须改变工作方式。60% 的运营和自动化高管表示，到 2025 年，AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 自动化决策的比例将进一步上升。运营和自动化高管们表示，生成式 AI 将在未来两年内将数字助理的决策量增加 AI 助手整合进供应链工 作流程。 60% 90% 目前，供应链团队受限于纷繁复杂、互不相连的海量数据。虽然供应链 团队现在能获取实时数据，制定更智能高效的决策，但由于数据量庞大， 许多机会常常错失。 生成式 AI 驱动的数字助手正在扭转这一局面。AI 助手能够实时分析海量 数据，快速提取重要洞察，为供应链团队提供重要的决策依据。此外，凭 借其自然语言处理能力，员工只需简单的提示即可获取所需信息，并了解 信息来源。 例如，AI 助手能够分析延误的主要供应商，并找出造成供应链中断的因素， 如天气、资金问题或运输瓶颈。接着，AI 预测模型可以预测出未来形式。 AI 助手据此提供针对性建议，帮助供应链团队做好准备，应对未来挑战。 60% 的高管表示，到 2025 年，AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 3 90% 的高管表示，到 2026 年，其组织将把智能自动化和 AI 助手整合进

产业集中区域，海外员工人数占比最高。其次是欧洲，因其技术先进、市场成熟， 是出海企业进入高端市场的重要选择。 核心观点二 随着中国制造业企业出海进程的深入，中国企业开始在全球建立包括研发、 生产制造以及销售一体化的团队，岗位需求从过去更多集中在销售、职能类岗位 向生产运营、技术研发等方向拓展，对于岗位的要求也从注重人才0-1经验到更 强调本地化运营。 核心观点三 制造业企业的全球化之路会经历开荒、发展和深化的阶段转变，在海外设立 式差异大、缺乏全球化人才的职业发展路径设计等。中 国制造业出海企业需系统性优化人才管理机制，建立全球化人才培养机制，主要包括：安全培训与保障； 待企业出海达到一定成熟度后，考虑在当地建立本地决策团队；双向打通人才的职业通道，并建立有效 的工作绩效反馈和支持系统。 核心观点七 合规监管已经成为中企出海进程中的核心挑战之一，人力资源领域主要集中在招聘、薪酬与福利、 解雇流程和数据隐私方面。 显的制造业细分领域已成为中国制造业出海的主力军。 机电产品一般包括机械设备、电气设备、交通运输工具、电子产品、电器产品、仪器 仪表、金属制品等及其零部件、元器件等，涵盖行业较为广泛。透过官方公布的中国外贸 数据，研究团队得以深入剖析机电产品的重点出口细分领域，确立中国制造业出海的“头 阵部队”。 2 高端制造乘风破浪，高附加产品转型升级 图1 中国跨国公司100大企业所属行业分布 数据来源：根据《2023

降低生产成本，优化资源 配置 数字双胞胎技术 实时模拟工厂运行状态，进行可 视化管理 提高反应速度，强化问题 解决能力 最后，通过人才培养和技术升级，建立包含自动化技术、数据 分析和管理技能的高素质团队，确保高度自动化实施后能够稳定运 行并进行持续优化。同时，与设备供应商和技术伙伴保持密切合 作，保证系统在技术上的持续更新与维护，以应对不断变化的市场 需求。 综上所述，实现高度自动化的目标，不仅是技术的变革，更是 限于装配线、仓储区、质量检测中心等，以确保限定区域内的设备 与系统通过项目的实现得到优化和升级。 在资源需求方面，MDC 项目将涉及多方面的投入，包括：  人力资源：需组建一个跨部门的项目团队，包括项目经理、数 据科学家、系统工程师、现场工程师等。  硬件资源：采购和部署必要的传感器、数据采集器、服务器等 硬件设施，以支持实时数据采集和存储。  软件资源：开发或购买适合的分析软件和平台，以实现大模型 技术趋势分析和最佳实践分享。通过建立企业内部的知识分享平台 和外部培训合作，与专业机构及高校进行对接，引入最新的研究成 果和技术动态。此外，还将通过组织定期的交流与分享会，鼓励员 工分享学习成果，增进团队合作及创新能力。 为了确保培训的有效性，所有参训人员将在培训结束后进行评 估，包括理论考试和技能实操考核，以确定其对所学知识的掌握情 况。考核结果将作为后续级别培训的依据，确保每位员工都能在其

和 ISO/TS16949 质量体系认证。顺腾公司产品工艺门类多，涉 及汽车行业 80%的工艺类别，如机加、冲压、注塑、喷漆、涂装、铸造、装配等。经过近 几年的快速发展，企业规模迅速扩大，管理、文化和团队未能同步提升的问题也日益凸现。 目前，除工程部应用 PRO/E、UG、CATIA 和中望 CAD 软件，以及公司行政办公应用万户 OA 系统外，生产物流系统全是手工操作。由于缺乏统一的信息共享平台，业务运作效率 基础设施的建设，应考虑企业的不断发展，采用可扩充性、柔性的解决方案。 4、人才团队：表现在缺乏专业的信息化人才团队，信息化意识还处于启蒙和入门阶段。 管理人员对管理变革缺少准备，缺少主动变革精神。由于缺乏统一的信息共享平台，部门 间壁垒严重，干部相互推诿扯皮，流程意识、责任意识淡薄。管理层疲于救火，应付评审 和赶货，对信息化参与的热情和精力不足。缺少专业的项目团队，加大了信息化建设的风 险，这需要重新配置公司 IT 人 人力资源，强化信息化职能建设。员工流失率偏高直接影响系 统应用的稳定性、安全性，培养一支相对稳定的、既熟悉企业管理和业务流程，又熟悉信 息系统的具备综合能力的专业团队就显得非常必要。 四、 信息化整体规划 信息化整体规划是信息化建设的基本纲领和总体指向，是信息系统设计和实施的前提 与依据。顺腾公司信息化建设要有一个整体规划，不能凭感觉要上一套什么系统，到最后 还是要东补一下，西补一下。而要根

：资源节约化利用 通过平台开放的特性及相应机制，整合内 外部研发资源，实现更优化的研发协同， 提高资源利用效率 价值点 3 ：技术孵化创收 平台不仅有助于提高研发效率，还有助于 引入外部资源孵化汽车相关技术团队，实 现创收 – 13 XX 众创研发开放平台研发对象 XX 的开放式创新主要是针对“基于经验的创新模式”，其众创研发对象主要可分为硬件及软件。硬件部分 可包括汽车部件、车载硬件等；软件部分可包括车载系统及应用、智能化技术等。 互平台、项目筛选体系、投资引入机制、内部 对接孵化机制、产品运营迭代及投入资源监控体系。 XX 众创研发开放平台实现样态 创意来源 筛选项目 引入投资，孵化创意 产品运营 投资者 XX 内部团队 1 ２ ３ ４ ５ XX 众创研发开放平台 1 建设开放式研发交互平台 ２ 建设项目筛选体系 ３ 建立投资引入机制 ４ 建立 XX 内部对接孵化机制 ５ 跟进后期产品运营迭代 建立专业的圈子 捕捉最新的动态 •除建立大数据爬虫系统之外， 还需要有专家分析团队，能够对 最新科技情报进行系统的分析， 第一时间推送趋势分析 1 2 •平台上的爱好者、用户和技 术专家不断交互出各种创意。 参与创意交互的用户或者资源， 都能够获得相关的收益 产生有价值的创意 3 •XX 可通过平台为个人及团队 提供从创意的提出、交互、孵化， 试用到产业化、营销等全产业链 条上的支持

打造跨越供应链、生产和运营的多面手/多技能员工队伍， 以促进资源的重新分配 • 采用灵活的员工合同，根据业务强度快速调配资源 • 使用数据分析进行技能需求管理，快速匹配能力与需求 • 通过有效的程序和方法，确保团队在超出监管能力的灾难 性事件（如自然灾害、暴力/恐怖事件）中的安全 自主生产 打造低碳化产业系统，能够快速、无缝地重新配置和调整以适应 变化。 • 引入高度灵活的自动化生产线概念，专门满足高度定制化需 韧性企业需要分散化的决策，由贴近运营的一 线团队快速做出决策。这些团队应当有能力使用数 据驱动的新型预测工具，在遇到冲击时及时制定策 略并缩短恢复时间。不过，为了使这种更加敏捷的组 织模式发挥作用，员工需要具备有效利用这些先进功 能的技术能力。 例如，员工需要知晓如何使用预测工具和可视 化工具，并基于数据进行决策，以此驾驭现代供应链 的复杂性。单一职能团队很难厘清这些复杂局面，企 业需要能够跨部门工作的员工（参见图四）。 案例： 14 | 智能制造 打造韧性企业，开创增长新局 图四 总体而言，企业正在通过灵活的合同、技能提升和技能需求管理，显著提高员工队伍的多样性 图五 重塑角色⸺从机器操作员到自主生产维护团队的领导者 企业正越来越多地采用灵活的员工合同 （受访者的比例） 企业正在壮大多技能的员工队伍 （受访者的比例） 83% 17% 67% 33% 部分采用新 模式的试点 项目 目前

立足实践：详尽介绍工业大模型应用开发的实施路径。 前瞻布局：勾勒工业大模型标准化、生态化发展路径。 本书由北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院蔡茂林教授总策划并 担任主编，撰写工作主要由博士团队承担，最后由仝晓萌副教授统稿完成。在 本书的编写过程中，得到了北京航空航天大学、深圳蚂蚁工场科技有限公司、 北京蚂蚁工场智造科技有限公司等单位及众多专家学者的大力支持与帮助，并 参考了大量相关文献，在此谨致以最诚挚的感谢。 务需求可能随时间变化，这要求模型能够频繁更新以保持性能。然而，大模型 的更新和维护成本高昂，且存在版本管理和兼容性问题，这对企业的技术能力 提出了额外要求。工业大模型的开发、部署和维护对技术团队和资源投入的要 求较高，这使得许多中小型企业难以承担相关成本。工业大模型的技术门槛和 资源壁垒限制了其在更广泛工业场景中的应用普及，这也对相关技术的进一步 优化和简化提出了迫切需求。 2.4 API 接口为企业提供 模型能力调用服务。这种模式采用按量计费或固定套餐订阅的方式，企业可以 根据实际需求选择合适的付费方案。其最大优势在于客户无需投入大量资金建 设基础设施，也不需要组建专业的技术团队，能够快速接入和应用模型能力。 对于服务提供商而言，这种模式具有较好的规模效应，通过统一的云端部署和 运维，可以服务更多客户并持续优化模型性能。但这种模式也面临数据安全、 网络延迟等挑战，部分

化和人才 流失等多重挑战，对其长期发展构成严重威胁。针对这一情况，我们特别推出了昇鹏人效云，以 HR 为中心， 结合整个组织的系统性工程，与业务深度融合，旨在助力企业实现真正的降本增效，特别适合团队规模超过 2000 人的大型组织。 昇鹏人效云的开发过程中，我们在汲取了 i 人事系统的核心技术之外，也参考了过往客户服务时的丰富经验， 这是利唐科技在人力资源管理领域多年努力的结晶。我们的目 人事 �� �� 制造业数字化转型中的人效提升难点 在制造业的发展过程中，人效管理是一个持续的 议题，无论是在初创阶段还是成熟企业，都需要 关注人效的提升。对于小型企业，重点可能在于 销售团队的效率提升，如智能排班和时间管理， 以确保每个员工的时间被最有效地利用。对于大 型成熟企业，挑战可能在于流程冗余和效率低下， 需要通过流程再造和优化来提升效率。无论企业 规模大小，人效管理都应聚焦于企业当前的核心 了员工的灵活性和适应性，还增强了企业在面对市场变化时的应 对能力。 制造行业的人才管理和用工趋势也在发生变化。随着制造行业从传统制造向智能制造的转变，软硬件人才的融合被强调。企 业正在调整研发团队结构，引进数字人才，培养更多复合型人才。同时，企业也需要调整组织架构，促进软硬件人才的交流 和合作。为了吸引和留住关键岗位人才，企业应采用更全面的薪酬策略，包括提供有竞争力的薪酬体系、股权激励计划，以

......................................................................................71 7.2 人才培养与团队建设................................................................................................. 务分配到云 端，以减轻本地设备的负担。 为了进一步降低技术集成难度，可以采用以下措施：  建立跨部门的协同工作机制，明确各部门在 AI 项目实施中的 职责和任务。  引入第三方技术支持团队，协助解决技术集成过程中的难题。  分阶段实施 AI 项目，逐步验证各个环节的可行性和效果，避 免一次性投入过大。 通过上述措施，可以有效降低 AI 技术在新能源汽车制造中的 集成难度，确保项目的顺利实施和预期效果的达成。 的 生产效率提升与成本降低。与此同时，企业应保持与行业协会、研 究机构的紧密合作，及时掌握行业最新动态，调整技术路线以适应 快速变化的市场需求。 7.2 人才培养与团队建设 在新能源汽车 AI 制造领域，人才培养与团队建设是确保技术 落地和产业发展的关键。首先，企业应建立多层次、多方向的人才 培养体系，涵盖从初级技术人员到高级研发专家的全链条。通过与 高校、科研院所合作，设立专项奖学金和实习项目，吸引和培养具

人口统计/企业统计结构 34 智能制造的现状 07 15 行业障碍和前景 技术投资增长 30% 人工智能用例可带来成果，提高投资回 报率 技能差距会降低竞争力 需要更好的数据管理来推动人工智能发 展并增强团队能力 可持续发展和 ESG 政策日益受到能源问 题的推动 工厂车间流程实现了大多数智能制造 应用 制造商面临的最大挑战 智能制造的未来状态 23 利用人工智能的竞争 自动化对成功至关重要 用数据来推动人工智能/机器学习发展和优化 过程。 但是，受访者认为，他们自己的组织有效使用 所收集数据的比例还不到一半。 行业领导者正在获取情景化数据， 以推动明智的实时决策。 需要更好的数据管理来推动人工智能发展并增强团队能力 :: 12 只有 44% 的数据得到有效利用 人工智能/机器 学习和应用人 工智能/GenAI 问题： 您如何看待您所在行业的领导者正在使用从其当前采用的技术、过程、互联设备等收集的数据？ 能 制 造 的 障 碍 技能短缺阻碍了制造商的发展。吸引技术 熟练的员工并培训员工以适应新的系统和 软件，对于 2024 年的成功至关重要。 今年的沟通/团队合作、智能技术知识以 及网络安全实践和标准是雇主们寻求的 头号技能。 沟通/团队合作 网络安全实践和标准 STEM（科学、技术、工程、数学）技能 智能技术知识 分析性思维 问题：在未来 12 个月内，下列知识和/或技能对贵组织招聘下一代员工的重要性如何？