中国交建：建筑行业平均利润率2%上下，它在全球一万多个工地，利润率将近5%，怎么做到的，是靠8000名财务人员管出来的吗？

　　洪都航空：一架飞机20多万个零件，牵扯上百家供应商，一家断供，整个装配线就会卡壳，如何将订单交付率提升2%？

　　淄矿集团：大锅饭式的考核下，淄矿井下班组平均分摊费用高达73%，现在降到26%。降本增效，原来可以换个姿势“拧毛巾”！

　　这是来自传统企业变革的隆隆炮声。如今，沃尔玛“啤酒+尿布”的故事每天正在中国的工业领域上演最新版本。这回，最积极的实践者，都是身躯庞大的国企、央企。

　　1%、2%的提升看起来很小，数字化浪潮下，但穷尽各种管理和技术手段之后的创新，带来的是上千万上亿的利润。当大数据与最新的云计算、物联网，人工智能技术相结合，一颗聪明的“企业大脑”，能指挥工业生产线上庞大的钢铁躯体。它还能变出什么样的“AI魔术”？我们以浪潮机器人EAbot和EA企业大脑说说事。

　　财务机器人是“先遣队”，构建“超强大脑”拥有洞察力才是终极目标

　　2000年，高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台雇佣了600名交易员，现在这里只剩下2名交易员“留守”。

　　德勤开发的财务机器人，一个机器人可以顶15个财务工作，而且可以24小时地工作。

　　金融数据服务商Kensho开发的程序，做分析工作只需要1分钟，而拿着35万美元年薪的分析师，需要40小时才能做完同样的工作。

　　这不是机器人在抢你的饭碗，用更高的科技取代简单的、重复的人工劳动，这是所有行业的趋势。

　　报价机器人这样核算成本，是不是秒杀人类？

　　近期浪潮云ERP发布的企业智能机器人EAbot（易宝特），就在干这样的事，但EAbot只是排头兵，拿到最关键的财务数据，终极目的是要锻造一颗聪明的“EA企业大脑”，让企业在这个数字化时代，即便是头大象，也能快速应对市场反应，轻灵起舞。

　　不要把“企业大脑”想象得跟阿尔法狗一样酷炫，它是个干实事的主儿。浪潮执行总裁王兴山对于浪潮EA企业大脑的总结是，它不光关注生产环节良品率的提高，它最大的价值在于帮助企业做战略决策，包括外部市场环境预测，机会选择等，让企业具有前瞻性和洞察力。

　　那么，一颗聪明的“企业大脑”究竟有多大价值？在这里分享几个案例。

　　淄矿案例：

　　再大企业也挡不住指缝里漏沙子，企业大脑是“显微镜”也是“放大镜”

　　2014年，煤炭全行业亏损，兖矿1380亿负债悬顶。兖矿应对寒冬的办法是“拧毛巾”——通过传统方式降本挖潜。

　　2017年，兖矿找到的办法是与阿里巴巴合作，从大数据里挖金矿，这就是时代的变化。

　　管理上的跑冒滴漏，是“大象企业”一大痛点。巨人指缝里能漏掉多少沙子？2014年兖矿“拧毛巾”，10万员工的大国企居然拧 出50亿元！

　　这么大个家底，中国交建怎么管？

　　中国交建这个巨无霸最大痛点是成本控制：60多个全资控股子公司，12万名员工，全球一万多个工地，8000个财务管，也挡不住“指缝里漏沙子”。

　　解决办法就是建立全球统一的财务共享中心。中国交建与浪潮合作，建立了财务共享、税务、资金、业务四大信息中心。这四大中心不仅仅是凭证、报表数据，还有报账、差旅数据，这些数据信息融合后，可以提供不同维度大数据分析，比如生产经营总体情况，KPI指标、营收、利润、负债分析，分析的宽度和深度加深了，这样的“智慧大脑”，使得中国交建的成本控制能力远超同业水平，利润达到近5%。

　　同样思路，山能旗下的淄矿又如何通过浪潮EA企业大脑改变传统绩效考核？

　　为什么说互联网对于工业领域的改造创造的价值，远胜于消费领域？一个在地下数百米作业的井下矿工，也能受益于数字化。他们在井下移动的轨迹能被物联网捕捉，他们的表情能被AI图像识别，上传到地面进行安全监控。这样的企业大脑正一点点地改造最传统的工业领域，将他们带入数字化世界。

　　以前淄矿财务部门都是大锅饭式整体核算，摊到每个班组头上间接费用高达73%。现在，“企业大脑”从网上获取煤炭价格，减去班组下井一趟用的耗材、人力成本，自动计量设备记下用电量，设备折旧……班组一升井，就知道自己下去这一趟创造多少价值。

　　关键是，这套系统就像显微镜，把以前混在大锅饭里的绩效痛点放大了——企业存在的问题是采购、生产还是管理？捕捉痛点，对症下药。

　　现在，分摊到每个班组头上的间接费用只占26%，工人干活也有劲了。通过技术驱动，最终驱动企业组织架构、管理流程再造甚至企业文化的重塑，这就企业大脑的厉害之处。

　　启示之一：花两年时间，请20位人工智能科学家，只为研发一只会下围棋的机器人，这是谷歌的玩法。从浪潮EA企业大脑和企业的合作实践来看，现阶段，你能帮企业切实解决现实痛点，比探索AI技术的无人区更重要。

　　在“深水区”游泳，讲故事、炫技都是花架子，行业积累是核心竞争力

　　洪都航空不愁订单，愁的是按期交付；内蒙古最大能源发电企业蒙能集团，关注的是如何降低燃料成本；煤矿最担心安全事故，井下水泵故障预警如何达到“秒级”；济南想要的是蓝天白云，如何管控住建设工地扬尘……

　　一个智慧的“企业大脑”，就是一个依据需求场景深度再造的个性化定制产品。讲故事没法把护城河挖深，炫技这些花架子中看不中用，能在深水区游泳的，都是“老司机”。如果不是给企业做过多年服务，如何摸透企业的“内心焦虑”？工业领域应用场景要比消费领域复杂得多，对行业、对应用场景的深入了解，成为这个赛道最重要的核心竞争力。

　　阿里云ET大脑与珠江啤酒合作，科学安排就近经销商对终端补货，是以阿里擅长的新零售去撬动“新制造”。在消费领域积累了大量经验的阿里云，更多是靠生态圈玩法，补其在行业积累上的短板。

　　华为云EI企业智能拿自己企业作为“第一试验场”，其对外输出的智能装箱、物流和路径规划，以及报关、发票、风控、营销、网络安全等场景的解决方案，都是从华为手机、芯片、媒体、操作系统等“练手”开始的。

　　浪潮耕耘企业信息化30多年，在航天、航空、能源、通信、建筑、储备等关系国家经济命脉的领域拥有众多央企客户，多年行业积累使它能够提供涵盖制造、建筑、能源等9大行业、9大关键应用的618个分析模型。

　　而浪潮在济南的高端装备智能工厂，就是EA“企业大脑”的一个实践场景，真正的“含金量”都在看不见的地方——集成了六大核心信息系统，覆盖了业务全流程的“企业大脑”。BAT的订单量达10万台，而它们要定制的服务器达上百种，这个工厂只有两条柔性生产线，如何做到“大规模+个性定制+低成本”这个高难动作？答案就在这个“企业大脑”里。在30道工序，120次信息采集后，依然能实现对每一块部件、每一道工序和每一套整机柜的全程数据信息采集，良品率高达99.6%。

　　启示之二：通过考验的“企业大脑”必须是工业和互联网的深度融合产物，拥有强大的工业基因，也拥有互联网关键技术。

　　洪都案例：

　　如果不把自己进化成一只“蜘蛛”，如何协调上百供应商

　　提高良品率、节能降耗就是智能制造的最高境界了吗？用“企业大脑”打造一个智慧供应链，是一项更复杂的工程。

　　一架飞机有20多万个零件，需要多家供应商协作，假如发生贸易禁运，供应链任何一环断裂，将影响整个装配线的进度。

　　教练机生产商洪都集团，零件一半以上来自外部采购，涉及到300多家供应商、10万个以上零件。在EA企业大脑监控下，洪都集团掌握各个节点供应商制造流程中的信息，比如承接的订单量，库存、生产信息、洪都订单进度等。一旦发现异常，系统就对供货商目前的能力底线进行判断，一旦可能延期交付就立即预警，并针对洪都集团现有的订单完成情况做一个交付计划推演，优化现有订单排产计划。

　　自从2016年洪都集团和浪潮合作建立这个系统以来，2017年订单按期交付率提升了2个百分点。

　　不要小看这2个百分点提升，它背后绝不是接上一个电缆，打开水龙头就可以用的入门级技术，而是聚集了大数据的洪荒之力——它涉及了采购、项目管理、资产、财务等32个业务系统110万条数据，将它们清洗、筛选，再打通，整合在主数据管理平台上；生产管控、设计系统、ERP、HR等分布在企业研产供销服各环节的一系列应用软件产生的数据，整合成涵盖飞机设计、工艺、制造、试飞、运行的飞机大数据中心。这样的飞行大数据进一步挖掘整理，就可以掌控飞行学员状态，为飞行训练提供指导。

　　而一张DT技术搭建的供应链网络，就像蜘蛛一样，随时能感应到供应链这张庞大“蛛网”的任何异动，从而快速反应。

　　更关键的是，这张“蛛网”链接的企业越多，“蛛网”越密，坐镇“蛛网”正中的核心企业在获取数据的深度和广度上将大大超越竞争对手，从而拥有了超强洞察力。

　　启示之三：那些处于产业链核心位置的龙头企业，如果你不能让自己进化成这样一只“蜘蛛”，如何在AI时代立足？

　　戴姆勒-克莱斯勒案例：

　　未来任何一个工业都会变成软件工业，你处理的就是信息和知识

　　这里，我们再拿戴姆勒-克莱斯勒说说事。

　　当山东汽车零配件龙头青特集团刚投资4.5亿元，从德国引进造型线，从瑞士引进浇注机，打造了一条全球最高配置的智能铸造生产线时，戴姆勒-克莱斯勒这只“蜘蛛”就被惊动了。

　　戴姆勒知道青特正在装配这条生产线，也很清楚青特一旦配备上这条铸造线将具备的制造能力。那么，戴姆勒能否把规划中几年后推出的新产品零件订单交给青特？而青特惊奇的是，戴姆勒这种提前几年对产品和市场做规划的前瞻能力从何而来?

　　曾经，戴姆勒的痛点和洪都集团一样，它的一些工厂每天需要450辆货车的原料供应，供应链任何一环断裂，整个装配线将陷于瘫痪。

　　戴姆勒构建了一个全球供应商平台，6000家供应商在此注册、交易，信息共享。比如座椅供应商可以获得奔驰装配线需要座椅的准确时间，其中系统还帮供应商计算了物流延迟时间，这样保证了装配线上每个零配件及时运到，从而减少库存占用或者滞后导致的生产停顿。

　　更关键的是，这样一个具有强大协同能力的系统和网络，使核心企业拥有了对趋势的把控能力，所以，戴姆勒才有了提前布局新品的洞察力。

　　洪都的飞机大数据平台来能否进化成戴姆勒克莱斯勒这样的平台 ，这需要长时间积累，我们拭目以待。

　　最终，这场企业智能赛道上的比拼，会是一场大数据资源比拼，这也是浪潮与用友的最大区别。浪潮多年来积累的企业数据、政府数据、互联网数据，终于在这里找到了一个“火山喷发口”。

　　当数据和信息贯穿到整个生产流程中，如今工厂工人都是这样一个”画风“。

　　现在，浪潮把以区块链技术为支撑的质量追溯数据也纳入到企业大脑数据源之列。这个数据，涵盖了从产品创意、设计、研发、制造、包装、渠道、物流乃至产品交付之后的使用、维修，到产品生命周期结束。

　　阿里云创始人王坚曾说，我相信未来10年，互联网超过80%计算资源和流量，将来自制造业。

　　郭台铭在2018年世界智能大会上说，工业互联网将形成爆发式增长，到2025年，工业互联网将创造82万亿美元产值。

　　这就是未来的走向，任何一个工业都会变成软件工业，自动化和智能化的程度越来越高，最后，你处理的，就是信息和知识。

　　齐鲁晚报齐鲁壹点记者 蔡宇丹