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危入机|施耐德电气何维克：由危入机，中小企业数字化转型往往更迅速

_原题为 施耐德电气何维克：由危入机 ， 中小企业数字化转型往往更迅速
“我想没有谁能比中国人更好地诠释‘危机’的内涵了 ， 因为这个词语本身就包含一个‘机’字 。 ”施耐德电气全球执行副总裁、工业自动化业务负责人何维克（Peter Herweck）近日在接受澎湃新闻等媒体采访时说道 。
危入机|施耐德电气何维克：由危入机，中小企业数字化转型往往更迅速
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施耐德电气全球执行副总裁、工业自动化业务负责人何维克（Peter Herweck）
新冠疫情无疑是全球工业遇到过的前所未有的危机 ， 供应链断裂、业务运营受阻、不确定性增加 。 在近日举行的2020施耐德电气创新峰会上 ， “韧性、效率和可持续”成了由危入机的关键词 。 疫情迫使企业关注供应链的韧性 ， 加强迅速调整的能力 ， 而在疫情之后 ， 可持续的重要性将会凸显 。 根据何维克的观察 ， 许多中小企业的数字化转型往往更为灵活迅速 。
危机中的韧性
何维克回忆道 ， 疫情暴发初期 ， 施耐德电气在武汉的工厂和配送中心是最先受到影响的 。 在早期掌握情况后 ， 公司迅速在供应链方面为全球其他区域的工厂做好准备 ， 优化业务规划和维护流程 。 “很幸运的是 ， 两年前 ， 施耐德电气在中国启动了一个名为‘供应链4.0’的项目 ， 尽可能多地对施耐德电气的工厂进行了数字化改造 。 这里面就有被达沃斯经济论坛评为发展中的全球智能制造灯塔工厂 。 ”
疫情的危机加速了这一趋势 ， 施耐德电气帮助改善客户供应链的智能项目大受欢迎 。 “客户利用这些项目 ， 使得自己的设备能追上其他企业的脚步 。 这是我们观察到的主要趋势 。 ”他说道 。
此外 ， 何维克提到 ， 也有客户在疫情期间遭受了网络攻击 。 “所以他们希望能够加强网络的韧性 ， 直到最后一公里 。 以往网络攻击主要集中在IT领域 ， 但是现在很多客户也很关心OT层面的网络安全 ， 因为一旦受到攻击 ， 车间里面的所有机器可能都要关停 。 ”
最后 ， 何维克观察到 ， 全球各地的很多客户都对产品线做出了极大的调整 。 “我们看到许多产品的市场需求在大幅减少 ， 另一些则正在暴涨 。 我们有客户开始转而生产个人防护用品（比如口罩、消毒液）；或者转而生产能够保护肺功能的设备 。 ”这些转变和调整需要企业拥有迅速调整生产流程、建立产能的能力 。
迅速转型
在疫情前采用数字化技术的大企业具备一定韧性基础 ， 但受到疫情严重影响的中小企业是否还有能力加大数字化投资？
何维克相信 ， 数字化科技不只是为大企业准备的 。 事实上 ， 疫情迫使绝大多数的企业都要走出舒适圈 。 在转型的过程中 ， 敏捷性（agility）十分关键 。
“我想说的是 ， 数字化代表着能让企业转型、适应、做出快速反应、并变得更有韧性 。 很多大企业已经走在了数字化道路上 ， 所以对大企业来说 ， 这是个加速的过程 。 ”他表示 。
“根据我们的观察 ， 中小企业往往更加灵活迅速 。 所以企业领导者如果决心改变什么 ， 他们可以更快地促成这种改变 。 不像大企业还要考虑目前的企业IT基础架构、各个厂区的情况等等 。 ”
何维克看到 ， 中国依然有非常强劲的数字化需求 。 施耐德电气启动的“绿色智能制造创赢计划”旨在分享自己工厂中积累的知识和技术 ， 目前已经吸引了100多家中国中小企业参与 ， 促成了一些详细项目计划的成型 。
根据成都瑞克西自动化技术有限公司总经理冉浩在峰会上的报告 ， 该企业在成立后8年的时间内 ， 从单纯的设备供应商 ， 逐步成长为拉链染色领域的领导者 ， 关键就是数字化转型 。 信息沟通的透明化和及时性 ， 降低了原材料的库存 ， 同时降低了生产的成本 ， 而定单的高效下发也带来了设备使用率的提升 。
改造后 ， 瑞克西的染色一次合格率提高了30% ， 材料损耗降低了12% 。 能源消耗降低了20% ， 整个生产效率也提高了10到20个百分点 。
可持续将凸显
“被卷入危机的过程和走出危机的过程都充满挑战 。 有些区域已经进入恢复阶段 ， 但这个阶段同样富有挑战性 。 ”何维克说道 。
他相信 ， 在“韧性、效率和可持续”这三个关键词中 ， 可持续的排位在危机高峰期可能会靠后 ， 但随着企业走出困境 ， 可持续的重要性马上就会凸显 。
为此 ， 施耐德电气正在中国市场上努力推动“四维融合” ， 即能源和自动化融合、从终端到云端垂直维度的融合、全生命周期数据的融合 ， 以及从厂级管理到企业级集团级的管理的维度实现数据打通 。
【危入机|施耐德电气何维克：由危入机，中小企业数字化转型往往更迅速】以能源和自动化融合为例 ， 这可以提高企业电气网络的韧性 ， 减少停机时间 。 “停机时间其实就意味机器逐渐减速停止和不断加速重启的过程 ， 而这些过程都意味着大量的碳排放 。 ”中国很多行业都需要大量能源 ， 比如金属、油气、矿业等 。 如果能减少企业耗能 ， 从马上就能看到很大的开支节省 ， 也减少了碳足迹 。
此外 ， 深度学习的应用已经能预测气泵、发电机等设备在未来是否会有发生故障的可能 。 “现在的趋势是 ， 我们的人工智能终端软硬件实体不仅可以告诉你要有故障发生 ， 还会预判故障发生的原因 ， 并且告诉你预防故障发生的办法 。 这就能够节省企业的开支 ， 大大提高企业的韧性 。 ”


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