中国冶金报社
记者 樊三彩 报道
特约通讯员 蓝义高 摄影
“数字化转型是钢铁行业破局变革的关键，它可以带来业务、组织、技术3方面的创新变革。”8月7日，在第十四届中国国际钢铁大会上，麦肯锡全球资深董事合伙人、麦肯锡全球金属及矿业产业联席主席艾家瑞(Karel Eloot)在其题为《加速人工智能引擎，锻造钢铁数字基因》的主题演讲中表示。
图为艾家瑞
艾家瑞结合全球“灯塔工厂”企业的实践案例，为我们进一步推进钢铁行业的数字化转型提供了思路。他谈到，由世界经济论坛牵头并联合麦肯锡公司共同成立的全球灯塔网络倡议着力树立全球制造业的卓越标杆。当前，全球共有189座“灯塔工厂”，25个“可持续灯塔”，其中，中国的“灯塔工厂”有79座。就钢铁行业而言，全球共有8座“灯塔工厂”，1个“可持续灯塔”，其中，中国钢铁行业的“灯塔工厂”有3座。“灯塔工厂可以在五个类别中获得认证：生产率、供应链弹性、以客户为中心、可持续性、人才培养。”他表示。
我们可以从“灯塔工厂”的实践中获得哪些发展思路？艾家瑞认为，主要包含五大方面。
一是以业务为驱动，进行端到端价值流重塑。“在数字化方面，企业不可能自己完成所有任务，应加强与供应链及整个生态系统的合作，共同释放价值潜能。”艾家瑞特别肯定道，中国在搭建不同的生态系统方面条件优越、成绩突出。
他介绍，当前，钢铁行业“灯塔工厂”的价值创造已经从生产运营拓宽到全价值链，技术的介入正使得企业从不同环节获益。例如，基于AI数字引擎，可高效助力采购部门精准捕捉市场动态、优化品类管理及物流网络。在销售方面，借助AI工具进行销售数据分析，可实现帮助推荐产品和最适合的客户，让销售人员将时间更多投入到重点客户。“我们的相关案例研究显示，AI可以帮助企业实现35%的年度销售渠道增长。”他补充道。
二是聚焦企业多基地，进行规模化部署。当前，对很多企业而言，数字创新的难点不再是试点成功与否，而是“规模化瓶颈”——即初期试点的成功难以进行规模化复制与推广。“而‘灯塔工厂”是破局的最佳方案，灯塔工厂能在6个月内快速部署并推广技术解决方案，因为它并非从零构建，而是基于先行者经过验证、共享的解决方案，根据不同运营场景进行定制化处理后来实现。”艾家瑞说道，而实现这一点的基础，正是在于“灯塔工厂”拥有统一且完善的数字化基础设施。
“因此，构建可跨流程部署与可多基地复制的统一基础设施，是加速创新落地并缩短投资回报周期的关键。”艾家瑞指出。
三是紧跟趋势，快速部署前沿技术应用。“AI应用能够帮助企业在行业中成长为领导者。”艾家瑞说道。
根据麦肯锡的观察，自2018年以来，不同批次“灯塔工厂”项目中前五大用例的比例在逐步提升，从2018年的16%上升至目前的79%，其中在最近一批项目中，生成式AI占了额外的10%。与此同时，人工智能应用正实现从一线到决策中枢的进化跃迁。
可否拒绝使用AI工具？艾家瑞认为，如果没有AI工具，企业的运营效率会大打折扣。设备等资产管理是最初的应用领域，未来，AI还将在资源、质量和人员等管理方面发挥较大作用。
四是重塑人才技能，并推动深层组织变革。企业人员在现实中有3种互动方式，即人与人、人与机、机器对机器，“灯塔工厂”可从这3个方面重塑员工、数据和设备的协作方式。艾家瑞分享道：“从2020年开始，越来越多的企业开始采用AI工具进行人员管理，且AI在一线工作中得到越来越多的应用，大部分是业绩管理。”
“我们看到一个明显的跃迁，AI已经将以前的人工操作转变为智能监管。如果说，此前专家的生产力是普通员工的1倍，那AI的使用特别是生成式AI的使用，可以实现1.2倍的生产力；AI智能体的应用，也使得跨职能工作的生产力提高1倍~2倍。”艾家瑞表示，与此同时，管理人员也可以更多地使用AI进行人员培训。更重要的是，AI的使用还确保安全生产。
不过，他提醒道，需要更多关注监管AI智能体的人。虽然目前仍处于早期阶段，一个人只需监管几个智能体，但未来可能出现一个人管理数十个智能体的情况。
五是利用数字化技术驱动可持续发展。“数字化技术可为企业业务发展带来很多机遇，特别是将AI等先进科技应用在循环经济和降碳中可获得较大收益。”艾家瑞说道。
他举例道，在计划排程方面，通过更好的预测减少了过度生产、物流运输造成的碳排放，降幅可达35%；通过人工智能模型跟踪并削减能源使用，可以减少90%的范围1和范围2排放；通过智能数据平台支持绿色认证和全球销售，可以拓展海外绿色钢材市场；借助人工智能还可实现个性化定制绿色低碳排放钢，确保按时交付绿色钢材订单。
