AVEVA 全球研究揭示企業數字化轉型的三大投資重點
全球范圍內亞太地區對人工智能和分析工具的需求最旺盛
中國電力網訊 近日，作為工程和工業軟件領域的全球領導者，AVEVA走訪歐洲、中東、非洲、北美和亞太地區九個行業的1240位決策者，展開調查，揭示數字化轉型的投資重點。
AVEVA首席營銷官Lisa Johnston
亞太地區企業對新興科技的需求日益高漲
從全球范圍看，日本對人工智能(85%)和先進工藝及工程設計(85%)的關注度最高，中國對人工智能的關注緊隨其后(84%)，印度是網絡安全(82%)的全球領導者，澳大利亞緊隨其后(77%)。
· 與他國相比，日本最關注先進技術，在以下領域的需求位居前列：人工智能和分析工具(88%)、先進工藝及工程設計(85%)、實時數據可視化(69%)、增強、虛擬或混合現實(69%)和云技術/軟件即服務(62%)。
· 中國在以下領域的需求很高：人工智能和分析學(84%)、先進工藝及工程設計(74%)，以及大數據(65%)和網絡安全(66%)。
· 從全球角度來看，印度對以下領域的需求最高：網絡安全(82%)、大數據處理(73%)和物聯網/邊緣計算(39%)。
· 從全球范圍來看，澳大利亞最關注數字雙胞胎技術(54%)，并且與其他國家相比，對云技術/軟件即服務的關注度更高(53%)。澳大利亞的關注重點和全球三大關鍵驅動要素相吻合。
全球調查結果：
該研究還指出企業數字化轉型的三個全球投資重點：
1. 利用人工智能和實時數據可視化讀懂數據
· 該研究指出，企業對于根據大規模數據流進行預測的技術有著巨大的需求，其中，人工智能和分析工具被認為是最重要的驅動要素(75%)，實時數據可視化(64%)、增強、虛擬和混合現實(60%)以及大數據處理(59%)次之。
· 全球各個行業都認為人工智能是名列前三的驅動要素，而電力和公用事業行業(81%)以及石油和天然氣行業(尤其上游79%和中游78%)尤甚。
· 日本(88%)和中國(84%)尤其重視人工智能，英國(79%)和美國(77%)緊隨其后。
2. 依托先進工藝及工程設計開展協作
· 先進工藝及工程設計(74%)位列第二，也是全球各個行業的三大重點技術之一，工程、采購和施工職業人士對其最為看重。
· 先進工藝及工程設計被認為是全球生產必不可少的技術，在造船(75%)、建筑/基礎設施(74%)和包裝商品(73%)行業里被評為最重要的技術，在石油、天然氣和能源行業的評級同樣很高。
· 日本(85%)和德國(82%)是這項技術的先驅，其他地區也高度重視這項技術。
3. 加強網絡安全和防范能力
· 網絡安全也屬于三大技術驅動要素(71%)，尤其受到采礦(76%)、下游石油和天然氣(75%)、電力和公共事業(70%)、海事(70%)等行業關注，也是規劃和日程安排專家最看重的方面。
· 通過技術投資來加強安全防范是各國的當務之急，中東(68%)、澳大利亞(63%)和印度(60%)尤其關注這個問題。
對全球企業而言，人員和數據是最重要的兩項資產?，F在依托技術，能夠預測嚴重故障，防患于未然，因此如今的企業肩負著保護員工和顧客的重要責任。AVEVA的首席營銷官Lisa Johnston評論道：“隨著亞太地區數字化轉型成為工業領域的重要趨勢，專業人士們正在利用技術統一數據、打破壁壘，在此基礎上進行協作并改變商業模式。從石油鉆塔和采礦到智能工廠和互聯城市，全球資本最密集的項目正由跨學科的全球團隊，借助技術無縫連接，進行設計、規劃和交付?！?/p>
該研究的其它發現包括：
· 資產績效管理者(APM)對于技術投資的需求最為嚴格，要求產品組合具有深遠的影響，并且重視長遠效益。區別于其他所有職業領域，APM對創造新服務或產品、利用數據驅動新的收益流、實現與人工智能和分析工具這兩項最重要驅動要素的協作有很強烈的技術需求。APM還認為技術能為加強安全防范和優化緊急事件響應時間帶來巨大的潛力。
· 面對面互動和信任仍然是左右銷售成功的關鍵因素。無論是在供應商活動還是在見面會上，與供應商會面在各個領域的影響力都是最高的，個人推薦也尤其重要。英國、中國和印度非常重視與供應商的會面體驗，而法國、日本和澳大利亞則相當看重供應商的案例研究。
· 全球各個行業都很重視遠程操作中心、學習管理和培訓。中國和日本認為控制中心最重要，而美國和澳大利亞企業則看重供應鏈優化。
· 高增長企業注重節約配送成本和加強安全防范。過去幾十年里，注重節約成本的國家成長得很快——中國(61%)、印度(58%)和中東(60%)表明，軟件解決方案有可能在這些地區帶來顯著的利潤提升。隨著這些國家的不斷發展，對更高效率的需求也反映了投資技術以加強安全防范的必要性(中國51%、阿聯酋68%、印度60%)。
“通過研究，我們傾聽了全球各地現有顧客和潛在新顧客的意見。我們的發現反映了如今全球市場對技術解決方案日益增長的需求。像人工智能、機器學習和邊緣計算這樣的新興技術如今正在用大規模的數據流改變技術格局，為顧客提供切實可行的輸出結果和真實的商業成果。” Lisa Johnston總結道。
研究方法：
· 1 在地理上，本次調查覆蓋了歐洲、中東和非洲(英國 n=121;法國 n= 112;德國 n= 112;阿聯酋 n=112)，北美洲(美國 n=331)以及亞太地區(中國 n=113;日本 n=113;澳大利亞 n=112;印度 n=114)。
· 2 全球審計在2019年進行，針對九個行業(上游、中游、下游、建筑、包裝、電力和公共事業、海事和造船、采礦和增長領域)的1240位決策者，每個行業至少100位。
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