行业核心挑战与机遇 - 能源、化工等流程制造业企业的制造和分销网络在剧烈变化的外部环境中表现出脆弱性 [1] - 地缘政治不稳定凸显了发展本地产能和灵活供应链的必要性 [1] - 直至2030年，中国和印度的化工产品市场预计每年增长7%，届时中国很可能成为全球最大的化学品市场 [1] - 中东市场预计到本十年末每年增长5%，将吸引新的竞争 [1] - 要素成本和环境法规在全球范围内的分化程度日益加剧 [2] - 欧洲化工市场在2023年大幅下滑，预计其收入增长在整个十年内将保持低位，面临全球最高的能源和原材料成本之一 [2] 关键设计要素 - 资本路线图：高利率环境是放缓资本支出的时机，而利率下降环境则可加速投资计划，包括在需求旺盛、成本前景看好的地区扩建或新建工厂 [4] - 跨网络战略规划：通过规范性分析揭示盈利能力问题，辅助在不同工厂之间分配工作，以提高网络韧性或降低温室气体排放 [4] - 制造工厂分配：改变产品生产地点需进行精确的成本/效益计算，考虑人员、成本、资本支出及审批时间等因素 [4] - 人员规划：运营范围和制造能力发生重大变化时，必须全面了解最终状态的人员需求和成本，薪资是工厂固定成本的重要组成部分 [4] - 价值链调整：流程工业公司可通过向后整合来应对经济压力，目标包括降低运营成本、消除上游薄弱环节或简化合规流程 [4] 分析系统实施前提 - 严谨的数据获取：需获取市场趋势、原材料价格、监管动态和技术进步等所有相关维度的详细和最新数据，利用ETL根据业务需求确定数据目标 [7] - 明智的分析工具选择：工具应设置简单、用户体验好，具备快速创建场景和计算的能力，以及强大的可视化和报告功能 [7] - 跨职能协作：研发、制造、供应链和财务等多个部门的利益相关者应参与网络重新设计，并提供不同视角和见解 [7] - 清晰的决策流程：兵棋推演和情景规划的洞察必须对所有关键决策者可见，建议一旦形成应得到一致支持直至执行 [7] - 灵活性与敏捷性：通过可重复的模型实现快速推演，记录以往的情景规划练习并为未来提供起点，建立将洞察转化为可实施路线图的有效流程 [8]

最终落脚点，在于解答AI时代最核心的问题——如何构建与培养支撑AI时代需要的人才队伍。 他们强调：正如登顶珠峰不仅需要远见的领导者（CEO）和指引方向的董事会，更离不开登山者（转型 中的中层管理者）与技术专家（熟练运用AI的职工）的紧密合作。 一、第一营地：数据即新石油 历经25年时间，投资数万亿美元的IT基础设施建设[尤其在企业资源计划(ERP)与客户关系管理(CRM)系 统等领域]，让全球企业置身于数据的海洋之中。 然而，我们反复听到的一个问题是，企业数据难以转化为具有可操作性的洞见。基于我们的实践经验， 企业在数据价值转化过程中，普遍存在三大认知误区。 《AI繁荣》 拉维·巴普钠、艾宁德亚·高斯 著 责编| 柒排版| 拾零 第 9073 篇深度好文：5610字 | 15 分钟阅读 随着AI技术在全球的快速发展，众多企业正积极投入智能化转型，期望抢占先机。但技术更新快、战 略方向不清晰以及人才不足等问题，让一个核心挑战更加突出：企业要如何规划和有效推进AI商业化 战略，才能降低失败风险，实现真正的商业价值？ 美国知名的商学院教授拉维·巴普纳与艾宁德亚·高斯在《AI繁荣》中用攀登珠穆朗玛峰的路线作比喻， 详 ...