【案例】数字化发展，化工巨头瓦克有哪些动作？

 

随着数字设备数量增加，联网程度日益紧密，无论是在驾车、上网，还是在工作场所操作设备，人们衍生的数据越来越多。依据IBM公司2017年初发布的一份研究报告，全球仅过去两年产生的数据量，便已占目前信息总量约90%。显而易见，数据已成为21世纪的“原材料”。德国瓦克化学集团认为，数字化已在媒体和旅游业等行业带来了根本性变化，它同样也不会在化学工业前驻足，因为在各行各业，数字化技能和发展将决定企业能否在竞争中站稳脚跟。正因如此，德国瓦克集团于2017年7月推出了“瓦克数字化”项目，界定了三大行动领域，并取得了一些进展。

数字化蕴含巨大潜力

化学工业以其产品和创新对众多行业的成功具有相当重要的推动作用，处于第四次工业革命的核心位置。德国化学工业协会（VCI）因此认为，化学工业中产品与数字化服务的结合，是该行业创造额外产值的关键因素。对德国化工业而言，数字化并不是一个全新的话题，化工生产中已有很多设备实现了自动化，或运用数字化流程进行操控。然而，数字化所蕴含的巨大潜力并未完全发挥。VCI于2017年初公布的一份调研显示，化工行业计划在今后3~5年内投资10亿欧元以上，用于开发数字化项目和新的可持续发展商业模式。

世界经济论坛《数字转型倡议》预计，2016-2025年，化工行业因数字化转型带来价值转移和附加值所获得的累计经济价值将达3100亿~5500亿美元；在非经济类优势方面，数字化或可将二氧化碳排放量减少6000万~1亿吨；拯救20~30条生命；减少2000~3000次伤害事件。

瓦克现阶段已在大力推动数字化工作，有望为集团创造众多机遇。数字技术能够以前所未有的密集程度，将价值链中从供应商、物流、生产到客户的各个环节联系在一起（横向整合）：通过使用大量数据（大数据），例如利用传感器进行预见性维护，能够显著提高生产效率；虚拟现实技术和先进模拟技术则能够更好地支持科研和产品开发领域的工作；借助大数据，还能够更好地了解客户需求，更有针对性地激发客户兴趣，以此开拓新的商业模式。

三大行动分享数字化机遇

为汇总集团各种创意和项目，瓦克2017年7月推出“瓦克数字化”项目，以对数字化新技术所带来的机会和风险及其对瓦克的重要性进行系统性评估。该项目为集团已经开展和计划开展的数字化项目提供框架，并界定出以下三大行动领域：

前端（Front end）
瓦克的客户也在积极推进数字化工作，因此对合作伙伴也有相应期待。如何利用全新的数字方法与工具，以完善客户的数字化体验？这些新的数字方法与工具能够促成哪些新的商业模式？瓦克致力于通过互联网或APP软件等，改善客户的数字化体验，在普通销售渠道外加强与客户的联系，具体措施包括推出一款全新的能够改善客户管理（CRM）的全整合型软件，以改进瓦克网页的数字化产品搜索功能等，使其更为个性化，并使客户能够根据需要方便地对搜索结果进行过滤，使内容本地化。

案例：数字化客户体验
瓦克上线了一款全新的在线产品搜索工具，能使产品性能一目了然。采用B2B内容营销，辅助瓦克“数字优先”的传播战略，能提供个性化服务，以更好地锁定目标客户，满足其需求。此外，通过本土化选项，可满足不同地区的需求。

操作（Operations）
在生产、物流和研发领域，数字化潜力巨大，如用于研发领域的自学习式数据分析，应用技术领域基于数据的实验室测试，或生产设备中用于及早预见部件可能失效的智能型控制及模拟流程。先进的流程控制技术能够在实现设备利用率最大化的同时，将能源和原材料的单位消耗量降至最低，从而提高生产效率。生产中的移动应用不仅能够实现无纸流程，还可直接在现场简便而迅速地采集数据，并将数据植入不同应用程序。在物流领域，新的数字化解决方案则能够让商品的购买及配送变得更加透明，并有利于瓦克更加积极而及时地与客户、合作伙伴进行交流。

从透明度到可预测性，再到自我控制，瓦克有效利用数字技术和数据，确保操作及流程的安全、生产及质量绩效均处于行业领先水平。

案例：预测性维修
通过制定标准化预测性维修解决方案，可以降低操作成本，并且根据数据记录，提前采取措施，主动维修或调整设备操作设置。

基础（Foundation）
工作场所也随着新技术和合作形式的出现而发生变化，需要相应的IT基础设施。无论是通过社交网络接受客户询价，在研发和生产领域使用计算机支持的自学习式系统（人工智能），还是利用云计算技术创建不受地域限制的基础设施，这些流程都需要使用覆盖整个公司的IT平台（IT主干网），以确保数字工具和流程的安全性、稳固性和竞争力。

瓦克在大中华区也组建了相应的数字化核心团队，以提出本地化的创新方案，并为这一重大的全公司数字化进程做出更多的贡献。

数字化为聚合物业务带来改变

瓦克聚合物部门通过全球各地的生产基地获取大量数据，包括包含诊断数据的操作数据，软化温度（TS）测量、研发数据，市场销售数据，非结构性数据，并且通过数据服务器进行智能数据聚集。

瓦克聚合物部门采用多种机器学习法，利用从生产基地采集的数据计算产品性能，可有效地节约时间和资源。机器学习可为更高效的工艺流程和产品开发开辟道路。这样一来，实验室就有更多时间和资源用于产品开发和客户服务。

与此同时，利用流程数据和额外传感器数据建立的模型，无需取样即可计算出产品粘度，降低了生产过程中的资源消耗。此外，覆盖全球的大数据解决方案简洁明了，能有效地利用各地区的协同效应，加快新产品的开发速度，加快创新步伐，找到目标开发对象的切入点。