張順茂：華為打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“黑土地”，賦能千行百業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級丨工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“咖”解
作者：張順茂
華為技術(shù)有限公司高級副總裁、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟副理事長
2020年是不平常的一年，新冠疫情爆發(fā)到抗疫成為常態(tài)，國際政策形勢的不穩(wěn)定，都對中國工業(yè)發(fā)展產(chǎn)生了深刻的影響。在國家一系列政策的加持下，我們看到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展已經(jīng)逐步駛?cè)肟燔嚨馈：芏嗥髽I(yè)一把手已重視到工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略意義，已經(jīng)在企業(yè)主導(dǎo)推行數(shù)字化、智能化，這些企業(yè)在這一輪發(fā)展中已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品質(zhì)量提升、效率提升。然而，對比國際歐美經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國，我國工業(yè)企業(yè)的現(xiàn)狀還有較大提升空間，在走向智能化升級、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展中仍有很長的路要走。
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨四大缺失
比如工業(yè)軟件雖取得了進(jìn)步，但因?yàn)橹袊I(yè)門類多，專業(yè)種類繁多，生產(chǎn)過程復(fù)雜等特點(diǎn)，工業(yè)軟件產(chǎn)業(yè)生態(tài)的現(xiàn)狀與企業(yè)實(shí)際需求還存在巨大的鴻溝；如在設(shè)備互聯(lián)互通上，設(shè)備種類多、協(xié)議繁雜，生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜和差異大，數(shù)據(jù)難以在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)全面感知；AI的應(yīng)用也更多是在單點(diǎn)取得了突破，讓多數(shù)企業(yè)看到了人工智能的價(jià)值，但還未在全局應(yīng)用為企業(yè)實(shí)現(xiàn)巨大價(jià)值等。
這些都是企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中亟需解決的問題，總結(jié)起來，主要有四大挑戰(zhàn)：
1、缺實(shí)踐。很多企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，都是“摸著石頭過河”，由于缺乏成功的行業(yè)實(shí)踐案例作為參考，常常要走很多彎路，這既造成了嚴(yán)重的資源浪費(fèi)，更讓企業(yè)喪失了寶貴的時(shí)間和發(fā)展機(jī)會。
2、缺平臺。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，既需要底層的云平臺做為基礎(chǔ)，也需要大數(shù)據(jù)、AI、物聯(lián)網(wǎng)等各種技術(shù)的協(xié)同支撐，同時(shí)還需要技術(shù)與行業(yè)KnowHow的深度融合。因此，企業(yè)需要一個(gè)全面的數(shù)字平臺，能夠?qū)⒏鞣N能力源源不斷地加進(jìn)來，轉(zhuǎn)換為幫助企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)力。
3、缺生態(tài)。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型涵蓋企業(yè)內(nèi)、外部的所有業(yè)務(wù)和流程，需求繁雜多樣，單靠一、兩家IT服務(wù)商，不可能滿足企業(yè)的全部需求，因此，需要一個(gè)完整的生態(tài)系統(tǒng)，包括：應(yīng)用生態(tài)、技術(shù)生態(tài)、人才生態(tài)等，來為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型保駕護(hù)航。
4、缺運(yùn)營和服務(wù)。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)持續(xù)演進(jìn)、不斷發(fā)展的旅程，IT系統(tǒng)的構(gòu)建只是數(shù)字化轉(zhuǎn)型漫長旅程的起點(diǎn)，如何用好IT技術(shù)和系統(tǒng)，如何讓系統(tǒng)和技術(shù)更好地為業(yè)務(wù)、管理服務(wù)，如何讓數(shù)據(jù)和知識為企業(yè)的決策服務(wù)，產(chǎn)生更大的價(jià)值，才是數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否成功的關(guān)鍵。因此，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，需要一個(gè)能夠與企業(yè)一起共同成長、發(fā)展、提供持續(xù)運(yùn)營和服務(wù)的戰(zhàn)略伙伴。
華為云FusionPlant：打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)黑土地
針對工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的這四大挑戰(zhàn)，華為云推出了FusionPlant工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。在這一平臺上，不僅融合了華為在云、AI、聯(lián)接、大數(shù)據(jù)、邊緣計(jì)算等最新數(shù)字化技術(shù)和能力，同時(shí)，還匯聚了眾多行業(yè)合作伙伴的能力以及來自全球各行業(yè)的最佳實(shí)踐。更重要的是，華為聯(lián)合生態(tài)伙伴，通過持續(xù)運(yùn)營和服務(wù)，幫助區(qū)域產(chǎn)業(yè)集群整體發(fā)展和轉(zhuǎn)型，為區(qū)域中小企業(yè)賦能。如寧波產(chǎn)業(yè)云。以華為FusionPlant工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺為基礎(chǔ)的全球首個(gè)沃土工場落戶于寧波。目前已賦能覆蓋企業(yè)1,000+家，已簽訂服務(wù)合同企業(yè)200+家，聯(lián)合30+合作伙伴打造40+解決方案，有力地推動(dòng)了寧波中小企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。
再比如，東莞產(chǎn)業(yè)云。松山湖企業(yè)正業(yè)科技，依托華為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺提供的物聯(lián)網(wǎng)平臺和AI能力，將全球運(yùn)行的設(shè)備聯(lián)接到云上，不僅能夠遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)在線巡檢和預(yù)防性維護(hù)，提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備可能發(fā)生的故障，降低設(shè)備意外停機(jī)時(shí)間。同時(shí)，當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)問題時(shí)，還能快速提供歷史問題精準(zhǔn)匹配并給出解決對策，幫助服務(wù)人員遠(yuǎn)程進(jìn)行設(shè)備的高效修復(fù)。
東莞德普特，依托華為ROMA平臺，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)上云。通過構(gòu)建企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，打通了企業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)孤島，快速構(gòu)建了人員流動(dòng)監(jiān)控，復(fù)工復(fù)產(chǎn)安排跟蹤，全員宿舍管理調(diào)配等輕應(yīng)用，有效支撐了企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，取得了集團(tuán)幾萬人零疫情的防疫成績。
依托華為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，區(qū)域中小企業(yè)不僅可以低成本、快速的獲取聯(lián)接、云、AI等數(shù)字化能力，助力企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。同時(shí)，來自全球各個(gè)行業(yè)的最佳實(shí)踐，也讓中小企業(yè)可以站在巨人的肩膀上，吸收來自全宇宙的能量為自身所用。從而解決中小企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，所遇到的不會轉(zhuǎn)、不敢轉(zhuǎn)、不能轉(zhuǎn)等挑戰(zhàn)和難題。
華為云EI工業(yè)智能體助企業(yè)從數(shù)字化邁向智能化，真正實(shí)現(xiàn)降本提質(zhì)增效
眾所周知，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)以降本提質(zhì)增效為最終目標(biāo)，推動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。那么，如何才能讓企業(yè)從數(shù)字化邁向智能化，真正實(shí)現(xiàn)降本提質(zhì)增效呢？我們認(rèn)為，關(guān)鍵在于AI算法、模型與工業(yè)Know How的深度融合，通過AI與工業(yè)Know How的深度融合，AI將深入到企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和生產(chǎn)流程中，成為企業(yè)真正的生產(chǎn)力，賦予企業(yè)真正的智能。面對這一趨勢，華為云工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺FusionPlant將華為云EI企業(yè)智能與工業(yè)行業(yè)知識結(jié)合,打造出EI工業(yè)智能體,極大降低了伙伴的工業(yè)知識和AI融合的難度。EI工業(yè)智能體將工藝機(jī)理、專家經(jīng)驗(yàn)、行業(yè)知識轉(zhuǎn)變?yōu)槠脚_可識別的算子,與機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、知識圖譜、運(yùn)籌優(yōu)化等多方面AI技術(shù)深度融合,加速AI在工業(yè)場景中的落地。
截至目前,華為云EI工業(yè)智能體已經(jīng)在鋼鐵、石油、紡織、煤炭、電子信息、裝備制造、家具生產(chǎn)等領(lǐng)域應(yīng)用,幫助眾多工業(yè)企業(yè)從數(shù)字化邁向智能化，真正實(shí)現(xiàn)降本提質(zhì)增效。
01 打造5G智慧工廠
作為廣西高端鋁材加工的龍頭企業(yè)、國家航空航天航海鋁材料的主要提供商，南南鋁加工的產(chǎn)品被廣泛應(yīng)用于航空航天、軌道交通、汽車、船舶、3C電子等領(lǐng)域。在航天領(lǐng)域，南南鋁加工為長征系列火箭提供超薄高級蒙皮板、鋁合金超寬幅板材、超大直徑鍛坯等高精尖鋁材料。同時(shí)，南南鋁加工也是中國火箭超大鍛坯提供商，為大推力火箭提供的2219鍛坯，直徑達(dá)到了8.7米，為中國航天事業(yè)的發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。在不斷取得新突破的同時(shí)，南南鋁加工的生產(chǎn)過程仍面臨著諸多挑戰(zhàn)：對人工的過多依賴，使得工人的工作強(qiáng)度高、作業(yè)效率低，易產(chǎn)生安全隱患，也阻礙了產(chǎn)品質(zhì)量的提升。
以前的南南鋁加工熱軋車間橫切生產(chǎn)線，采用傳統(tǒng)的人工目測方式進(jìn)行質(zhì)檢，檢查鋁材表面是否有劃痕、凹坑、油污等質(zhì)量問題。這種純粹依靠視力和經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行質(zhì)量檢查的方法，不僅效率低，而且差錯(cuò)率高，無法滿足高速生產(chǎn)的需求。對此，華為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺為南南鋁加工提供了5G+機(jī)器視覺+AI的解決方案，基于產(chǎn)線缺陷圖像數(shù)據(jù)，在華為云ModelArts平臺上，訓(xùn)練高精度缺陷識別模型，模型經(jīng)過持續(xù)迭代，已經(jīng)達(dá)到生產(chǎn)線專家相同水平。在熱軋產(chǎn)線合適位置，分別部署專業(yè)的工業(yè)攝像機(jī)，采集鋁材上下表面圖像，通過5G網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)回傳云端，基于缺陷識別模型實(shí)時(shí)識別鋁材表面缺陷。缺陷識別實(shí)現(xiàn)分辨率從人工目測的厘米級提升到業(yè)內(nèi)頂級的0.2mm精度，將鋁材表面識別準(zhǔn)確率從71%提升至99.98%，鋁材良品率從59%提升到65%。
在資產(chǎn)管理方面。有些不同型號的鋁材料，產(chǎn)品形狀完全一樣，無法通過肉眼進(jìn)行識別，容易用錯(cuò)貨。傳統(tǒng)上是采用手工標(biāo)記方式，出入庫管理效率低，材料可視化可溯源程度低。采用5G+RFID+AI智能朔源，實(shí)現(xiàn)鋁材料的可溯源、可視化。這一方案也得到了南南鋁加工重要客戶寶馬汽車的認(rèn)可，符合其鋁材供應(yīng)商認(rèn)證要求。
除此之外，南南鋁加工還采用了5G+AI智能全方位預(yù)警，利用5G+紅外攝像頭監(jiān)控、5G+機(jī)器人巡檢、5G+電子圍欄、5G+行為畫像等解決方案，建立全方位預(yù)警機(jī)制，識別危險(xiǎn)區(qū)域監(jiān)控、違規(guī)操作和疲勞作業(yè)識別等，大幅提升安全生產(chǎn)水平。
02 多維度轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)智能化
生益科技自主生產(chǎn)覆銅板、半固化片、絕緣層壓板、金屬基覆銅箔板、涂樹脂銅箔、覆蓋膜類等高端電子材料，是全球電子電路基材核心供應(yīng)商。生益覆銅板板材產(chǎn)量到2018年度已達(dá)到8860多萬平方米。企業(yè)產(chǎn)量逐年遞增，給產(chǎn)線的自動(dòng)化、數(shù)字化以及數(shù)據(jù)安全穩(wěn)定帶來嚴(yán)峻考驗(yàn)。
在經(jīng)營管理方面，生益科技基于SAP構(gòu)建核心業(yè)務(wù)，開發(fā)了大量函數(shù)處理數(shù)據(jù)，隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，越來越多的IT系統(tǒng)被引入，多系統(tǒng)之間需要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通、快速集成。通過華為云ROMA平臺，快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步，有效解決數(shù)據(jù)報(bào)表、預(yù)算測算等問題，極大方便了周邊業(yè)務(wù)調(diào)用，單接口集成周期從3~5人天降低到0.5人天，快速實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)和第三方應(yīng)用的連接互通。
在生產(chǎn)制造過程中，當(dāng)前覆銅板的質(zhì)量檢測主要通過人工目檢，人工成本高，同時(shí)人工目檢由于檢查員視力疲勞等因素，很多產(chǎn)品的微小瑕疵并不能被高效識別，導(dǎo)致部分瑕疵遺漏，影響產(chǎn)品質(zhì)量；傳統(tǒng)人工質(zhì)檢很難量化統(tǒng)計(jì)缺陷類別，難以進(jìn)行后續(xù)的質(zhì)量改進(jìn)，影響產(chǎn)品工藝優(yōu)化。華為云ModelArts聯(lián)合伙伴提供AI質(zhì)檢方案，提供一站式AI開發(fā)訓(xùn)練平臺，支持?jǐn)?shù)據(jù)標(biāo)注、算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型部署、模型升級等；支持多產(chǎn)線統(tǒng)一管理和維護(hù)，通過云上ADC應(yīng)用統(tǒng)一管理多條產(chǎn)線AI模型，支持缺陷分類管理、模型一鍵更新，最終實(shí)現(xiàn)4秒判圖、檢出率為95%以上。
03 工業(yè)知識與AI深度融合實(shí)現(xiàn)智能配煤
在煤焦化領(lǐng)域，煉焦需要大量的原料煤，并按照一定比例進(jìn)行配煤，配煤在影響焦炭成本的關(guān)鍵因素中占了高達(dá)80%的比例，而影響配煤的關(guān)鍵因素則有原料煤質(zhì)量、配比和備煤工藝等。這意味著，降低配煤成本，將直接降低焦炭成本，提升企業(yè)在市場上的競爭力。
傳統(tǒng)配煤以膠質(zhì)層疊為理論基礎(chǔ)，主要根據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)來確定配煤比。依靠人工經(jīng)驗(yàn)存在很多不穩(wěn)定性，一方面需要高度依賴專業(yè)配煤師，而培養(yǎng)一個(gè)專業(yè)配煤師，無論是時(shí)間成本還是經(jīng)濟(jì)成本都不低；另一方面，人工模式下煉焦的試驗(yàn)周期長，不僅對產(chǎn)品質(zhì)量的預(yù)測準(zhǔn)確度較差，而且存在關(guān)鍵指標(biāo)易造假的問題，容易導(dǎo)致大量浪費(fèi)。并且，隨著煉焦配煤形式的發(fā)展，每一個(gè)煤種由中國傳統(tǒng)的A、S、V、G、Y五大參數(shù)，驟然增加至30多個(gè)參數(shù)，這既對當(dāng)下的煉焦理論提出了挑戰(zhàn)，也將使得靠人腦配煤與優(yōu)化無法運(yùn)行。
河南鑫磊集團(tuán)和華為云從配煤入手，打造了全新的智能配煤解決方案：河南鑫磊集團(tuán)通過業(yè)務(wù)系統(tǒng)，將運(yùn)營數(shù)據(jù)、焦炭數(shù)據(jù)、原料煤數(shù)據(jù)、生產(chǎn)過程設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)進(jìn)行整合上傳到華為云，并由華為云EI對其進(jìn)行智能計(jì)算、分析，得出最優(yōu)配煤比例并開放API接口給河南鑫磊集團(tuán)。依托華為工業(yè)智能體先進(jìn)的訓(xùn)練架構(gòu)及強(qiáng)大的算力，對已有歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后利用人工智能算法構(gòu)建焦炭質(zhì)量預(yù)測模型和配煤比例優(yōu)化模型。模型部署后可以基于原料煤及對應(yīng)比例預(yù)測焦?fàn)t生產(chǎn)后的焦炭質(zhì)量，也可以基于現(xiàn)有的原料煤質(zhì)量輸出當(dāng)前生產(chǎn)條件下的最優(yōu)配比。平均準(zhǔn)確率達(dá)到94%以上，后續(xù)伴隨配煤數(shù)據(jù)采集樣本多樣化，模型準(zhǔn)確度還會持續(xù)提升，配煤優(yōu)化結(jié)果會更加智能。
區(qū)別于傳統(tǒng)方式焦煤質(zhì)量檢測需要1天以上，智能配煤方案可以對焦煤質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測，煉焦過程中發(fā)現(xiàn)質(zhì)量不達(dá)標(biāo)，可以馬上調(diào)整原料煤配比，既減少了不必要的資源浪費(fèi)，又進(jìn)一步保證了焦炭的產(chǎn)出質(zhì)量。此外，按照華為工業(yè)智能體智能配煤解決方案，生產(chǎn)每噸焦炭時(shí)，配合煤成本結(jié)合生產(chǎn)實(shí)際工況節(jié)約在20元/噸--70元/噸。以每年130萬噸的產(chǎn)量來推算，每年至少可節(jié)省成本約3000萬，大大提升了其在市場中的競爭力。
04 知識計(jì)算打造“AI煉鋼術(shù)”
中國早已成為世界鋼鐵生產(chǎn)大國。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,2019年我國鋼鐵產(chǎn)量接近10億噸,占全球總產(chǎn)量18.7億噸的一多半,超過了其他國家的總和。在數(shù)量占據(jù)絕對領(lǐng)先地位的同時(shí),中國在高端合金鋼材方面的市場份額卻比較低。因此,鋼鐵行業(yè)原有的靠規(guī)模擴(kuò)張的粗放發(fā)展模式難以為繼,落后的產(chǎn)能將逐漸被淘汰,生產(chǎn)方式急需從批量式向精細(xì)化轉(zhuǎn)變。在這樣的背景下,產(chǎn)品的成本、質(zhì)量、檔次和穩(wěn)定性,將成為企業(yè)生存的有力保障。
合金鋼也叫特種鋼,是通過在碳素鋼里適量地加入一種或幾種合金元素,使鋼的組織結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,并具備硬度大、耐磨、耐腐蝕、耐高溫等不同的特殊性能,從而應(yīng)用到嚴(yán)苛的生產(chǎn)環(huán)境中。
在合金鋼的生產(chǎn)過程中,合金配料是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的合金配料是由人工完成,配料過程主要依賴于專家經(jīng)驗(yàn),配比結(jié)果會出現(xiàn)較大波動(dòng)。同時(shí),由于原料價(jià)格隨市場波動(dòng),不同批次成分含量不同,為人工配料增加了難度,往往需要重復(fù)多次調(diào)整配比。
華新不銹鋼目前配料過程往往需要多次調(diào)整動(dòng)作完成,鋼水出鋼的準(zhǔn)確率約在80%。傳統(tǒng)主要依賴于專家經(jīng)驗(yàn)的生產(chǎn)方式，已經(jīng)滿足不了企業(yè)創(chuàng)新生產(chǎn)的要求。華新不銹鋼基于華為工業(yè)智能體,將合金配料的元素守恒機(jī)理模型、專家經(jīng)驗(yàn)等隱性知識注入到AI中;基于多模態(tài)的數(shù)據(jù)感知驅(qū)動(dòng),構(gòu)建成分軟測量AI模型,賦能合金配料工程師進(jìn)行優(yōu)化決策,找到符合鋼水質(zhì)量的最優(yōu)合金配料比例,同時(shí)保證合金成本最低。
華新不銹鋼基于AI輔助可實(shí)現(xiàn)10秒內(nèi)完成最優(yōu)合金配比計(jì)算,實(shí)現(xiàn)合金成本最優(yōu);并可精準(zhǔn)預(yù)測終點(diǎn)鋼水成分,預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上,生產(chǎn)中一次添加并能完成配料合成。平均每噸特種鋼成本可降低100元,按20萬噸的年產(chǎn)能計(jì)算,每年可為企業(yè)節(jié)省成本2000萬元。未來華新還將實(shí)現(xiàn)煉鋼環(huán)節(jié)全流程的智能化,包括溫度預(yù)測、堿度預(yù)測、工藝參數(shù)優(yōu)化、排產(chǎn)優(yōu)化等,打造最先進(jìn)的不銹鋼軋鋼生產(chǎn)線。
未來工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將重塑企業(yè)生產(chǎn)模式
目前越來越多的企業(yè)已經(jīng)普遍接受數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性、迫切性。建立在數(shù)字化設(shè)備、數(shù)字化流程等之上的決策、優(yōu)化，讓工作方法和流程更加敏捷，加快了部門之間、區(qū)域之間的協(xié)同，提升了任務(wù)完成效率，提高了產(chǎn)品的質(zhì)量。
隨著工業(yè)企業(yè)數(shù)字化的意識越來越強(qiáng)，人工智能技術(shù)也會在生產(chǎn)系統(tǒng)中普及，融入企業(yè)作業(yè)各個(gè)環(huán)節(jié)，會帶來工廠作業(yè)模式、人員配置、部門區(qū)域協(xié)同等一系列的升級。相信未來5到10年，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將重塑企業(yè)的生產(chǎn)模式，人工智能技術(shù)在關(guān)鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)會帶來大幅的質(zhì)量提升與成本收益；通過上下游價(jià)值鏈數(shù)據(jù)集成和互通，越來越準(zhǔn)確的獲取客戶持續(xù)變化的產(chǎn)品需求；基于越來越方便的數(shù)字化、智能化研發(fā)平臺，大幅縮短產(chǎn)品上市周期。華為會發(fā)揮自身在云、AI和聯(lián)接上的優(yōu)勢，同所有工業(yè)企業(yè)一起，將數(shù)字化、智能化的能力融入到生產(chǎn)中，助力企業(yè)進(jìn)入新一輪的高質(zhì)量發(fā)展階段。
作者簡介
張順茂
1992年加入華為，1993年畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)，獲電子工程學(xué)碩士學(xué)位。目前任職華為技術(shù)有限公司高級副總裁，曾擔(dān)任多個(gè)管理層職位，包括華為C&C08軟件工程師，交換業(yè)務(wù)部總監(jiān)、固網(wǎng)產(chǎn)品線總裁、無線產(chǎn)品線總裁、拉美北地區(qū)部總裁、企業(yè)BG Marketing與解決方案部總裁、產(chǎn)品與解決方案Marketing與解決方案部總裁、Cloud & AI產(chǎn)品與服務(wù) CTO等，積累了20多年豐富的行業(yè)ICT經(jīng)驗(yàn)。
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