2022年，在疫情多发、市场需求不振等因素的影响下，中国一些地区的工业生产一度呈现出放缓之态，随着国家持续落实利好政策和出台新政策，加上各地陆续放开，工业经济逐渐呈现回转之势，根据中国国家统计局的数据显示，2022年1月-10月，全国规模以上工业增加值同比增长4.8%，较二季度回升4.1个百分点。
与此同时，我们也看到了一些不确定性，供需偏紧、物流不畅等问题时有发生，工业经济恢复的基础尚不稳固。面对2023年，西门子数字化工业软件将我们看到的确定性与不确定性总结为三个趋势方向，希望与产业链上下游合作伙伴和客户携手探寻平衡之道。
供应链中的数字孪生
麦肯锡的一组确切数据能够直观地向我们展示现在供应链正在面对的问题：平均每3.7年就会发生一次持续1个月或以上的供应链中断。今天的供应链已经越来越复杂，涉及到的领域也越来越广泛，加之外部环境的快速变化，如果依然采用简单方法来跟踪和管理供应链流程显然已经不足够。我们过去经常从产品设计和工程的角度来考虑数字孪生，但其实数字孪生对于供应链和业务流程而言也是十分必要的。供应链的数字孪生能够帮助企业更好地了解自身价值链的复杂性，并通过复杂性来识别问题和制定解决方案。当然，这种方法需要依赖于公司供应链中数据的可用性，只有数字化方法才能获得这种能力。
举例来说，在工业元宇宙中托管供应链和业务流程的数字孪生。这种方法能够使企业利用大规模计算和深度可视化的能力来分析和判断数字孪生模型，这就解决了传统的供应链管理解决方案存在的一个关键缺陷 —— 无法在整个供应链层面上为管理者提供切实的情境感知能力，如果在工业元宇宙中托管覆盖整条供应链的综合性数字孪生，使用AR/VR技术创建直观的可视化管理界面，就可以帮助企业管理者在全球范围内提高态势感知水平。
在此过程中，如果将人工智能和机器学习(AI/ML)也集成到工业元宇宙平台，将进一步提高数字孪生模型的价值。今天的AI/ML技术已经可以针对大型数据集轻松地排序和分类，当应用于供应链管理时，这种能力将针对供应链产生的复杂数据获得更大程度的释放，帮助企业管理者洞察收集的数据中产生的重要趋势和模式。同时，由于AI/ML系统的持续学习能力，这样的解决方案还能带来时间效益，即，使用得越长久，越能更好地进行识别，甚至在出现供应问题之前就能预测未来可能发生的问题，帮助企业防患于未然。
以技术赋能可持续目标
2023年对于追求可持续发展的企业来说将更为重要，在疫情的影响下，越来越多的企业将可持续发展作为最重要的发展策略之一。在尼尔森 IQ近期发布的《趋势观察 2023：可持续性》报告中，尼尔森IQ将2023 年称为 “采取可持续行动的关键一年”。
为了把握可持续策略，企业可以使用数字化技术，对当前的实践进行分析和描述，提高公司开发可持续解决方案的能力。可持续从某种程度来说也和供应链管理紧密相关，因此，AI/ ML技术对于可持续性计划的实施也很重要，可以帮助企业聚合信息，让员工不会因为繁琐重复的信息检索而负担过重，而这些信息最终将会形成一种“集体智慧”，覆盖企业的方方面面，对企业的可持续性绩效进行客观评估，并制定有针对性的解决方案。
增材制造是企业在可持续发展中可以使用的另一个方法。增材制造技术能够帮助企业减少传统制造工艺产生的废料。在传统生产中，铸造和机械加工都是产生废料的常见工艺，如果使用增材制造，可以通过消除模具需求降低先前铸造或加工的零件材料成本;与其他制造工艺相比，增材制造也不会对设计造成约束，设计团队可以通过多种方式创造效率更高的组件，在材料使用、热性能和强度重量比等方面寻求更优解，在按时生产的同时减少能源和资源的浪费。
用数字化缩短劳动力技能差距
同样值得思考的还有劳动力问题。劳动力短缺在2022年尤为突出，导致这一现象的原因除了人口老龄化的加剧，还有职业技能的不匹配。过去几年，许多行业的产品性质发生了变化，公司所需的技能或核心能力也随之改变，尤其是向高级软件和电子产品的转变。这种转变在当前劳动力的专业知识和创造下一代产品所需的技能之间造成了技能差距。
在帮助员工学习新技能或新方法时，如果单纯地投资流程上的数字化而不考虑整体策略，就可能会让员工掉队。对于企业来说，在现代化和技术赋能员工之间取得平衡是十分必要的，直观易学的技术将帮助员工更有效地提高学习速度，沉浸式培训环境更有价值。技术人员和制造人员可以在元宇宙中进行虚拟培训， AR和VR的应用可以使员工在虚拟场景中进行操作训练。这些虚拟场景不仅安全而且易于重复，可以高效地帮助员工完成培训任务。工业元宇宙创建的虚拟空间将改变企业的工作方式，使其更具协作性和互动性。
同时，灵活办公的需求也不可忽视。基于服务的软件能够交付无缝体验和互操作性，可以为企业吸引更多人才;SaaS的部署方法可以确保员工使用的软件保持每天最新，并与客户、供应商和合作伙伴使用的工具形成相互操作的能力，让工作变得更加有效，支持整个公司提高生产力。
虽然2022年的一些不确定性会持续到2023年，我们仍然需要保持乐观情绪，大胆拥抱数字化，将先进技术集成到现有流程，在协同合作、数据采集和分析、决策洞察等方面获得创新能力，在不确定性中寻求确定，在变局中开创新局。
