2月10日，是大部分中國企業復工的日子。
雖然制造業企業陸續進入了復工狀態，但是依然直面延遲開工、復工人數不足、供應鏈上下游受影響、物流未完全恢復等重重危機。
危中有機，雖然經歷短暫的困難，但制造業“戰疫”的底氣來自人工智能、物聯網、云計算等創新科技的護航。從以下5點思考出發，探索新一輪轉型升級發展的全新可能。
01. 更加注重應急預案的管理和執行
如何讓束之高閣的應急預案動起來？
很多企業在國家安全監管機構的要求下，都有完善的應急預案，只是往往束之高閣。當突發事件發生時，臨時翻閱一遍應急預案顯然是不切實際的。企業除了平時進行演習和應急預案培訓，更加行之有效的方法就是將應急預案融入日常的運營系統之中。
在系統中對相關人員信息和資源信息（如工具、備件、耗材等）統一進行管理，及時更新。一旦突發事件來臨，隨著企業啟動應急預案，系統會自動發送指令給相應的人員，明確指示他該履行什么職責，按照什么流程攜帶什么工具執行什么工作，從而迅速、有序、有效的開展應急行動。
成功案例：
借助Watson IoT科技，IBM Maximo Asset Management，幫助世界最大的溢油應急公司加速企業緊急事件的響應和資產管理流程，將危害降到最低。
02. 物聯網科技提升對人員健康、安全與環境的管理
企業復工復產，如何確保人員健康和工作安全？
任何時候，工人的健康和安全都尤為重要。無論日常生產，還是特殊時期，企業需要實時掌握一線工人的健康狀況和可能面臨的潛在威脅，才能更好地應對復雜多變的工作環境。物聯網技術通過與可穿戴設備的集成，能夠實時收集人員的體溫、心率等生命指征數據，和所在環境的動態信息（如熱量、高度、天氣和氣體濃度等），從而采取及時規范的安全措施來確保人員的安全健康，和維持較低的保險成本。
成功案例：
全球可穿戴設備領域的領導者Garmin與IBM合作，通過將Garmin Health Companion SDK嵌入IBM Maximo Worker Insights平臺，管理人員和安全負責人可以在工人心率過高或倒地等情況下收到即時通知，并通過Garmin設備的生物信號查看歷史分析數據。
03. 更加注重人機同行優化生產
如何打造質檢新“視界”？
制造企業陸續復工之后，可能面臨著用工荒的問題。在智能制造中，原本很多依賴人工完成的檢查、巡檢等工作可由VI (Visual Insight) 視覺檢測系統來勝任——高強度的工作時間、高精度的工作內容與超越人類極限的高效。
認知技術為質檢環節賦予高精度的視覺檢測能力和自主學習能力，目前已在領先的電子產品、汽車等檢測生產線中應用自如，通過標準化、自動化和智能化的手段，實現全方位的質量檢測，讓工廠在提升質量的同時，不斷改進生產工藝，令產品能夠在極短的周期之內完成上市，更節省了大量的人力成本。
成功案例：
TCL集團股份有限公司旗下子公司，全球平板顯示行業的新生力量華星光電將 AI 引入工廠，通過IBM 智能制造解決方案（IBM Visual Insight）加速目視檢查流程，數毫秒內完成產品分析，大大縮短產品檢驗交付周期、降低制造成本。
04. 優化供應鏈提高業務應變能力
如何趕在供應鏈運營中斷之前做足準備，防患于未然？
物流中斷（無論是上游供應鏈還是下游交付渠道）會給企業帶來嚴重的多米諾骨牌效應。零部件延遲發貨可能會嚴重影響生產計劃，還會波及到客戶以及其他產品線。因此從原材料到分銷，再到售后支持，了解產品在供應鏈中的位置和流動至關重要，不單單是為了最大限度提高效率，也能讓企業趕在供應鏈運營中斷之前做足準備，例如盡早讓供應商了解原材料需求，防患于未然。
企業要想在這一領域脫穎而出，就必須將區塊鏈視為供應鏈管理不可或缺的工具。借助區塊鏈技術，能大幅提升供應鏈的效率、可視性和可追溯性，透明度和可跟蹤性來加強供應鏈整合。
成功案例：
聯想正在使用IBM Watson Supply Chain Insights快速預測，評估和降低供應鏈中斷的風險，重塑供應鏈。借助基于人工智能的風險管理方法，聯想可以將供應鏈中斷的平均響應時間從幾天縮短到幾分鐘，比以前快90％。
5. 更加注重資產運營效率
如何降低資產運營風險和成本？
高昂的宕機和運維成本一直是制造企業的巨大難題。經過短期的生產滯后，許多企業可能會滿負荷甚至是超負荷運轉，在這種情況下如果設備本身有隱患，可能會造成巨大損失。人工智能和工業物聯網可助力企業轉變資產維護方式，及時開展預測性維護，在盡可能增加正常運行時間的同時，提升可靠性以及節約運營成本。
成功案例：
IBM物聯網科技正幫助資產密集型行業，應用IoT和AI分析機器運行狀況，預測故障停機，優化運營效率。
結語：
可以預見，疫情過后，這些技術必定會迎來爆發式的增長。一場疫情，一次考驗，一次思考，一次變革。變革之路，IBM愿用創新科技與您一起出發，一路同行。
