Machinery & Equipment
机械与装备
绿色、精益、数字化
在后疫情后的环境中,机械、装备和工业零部件制造商面临着不确定性和机遇。为了繁荣发展,机械制造商必须增强韧性,利用服务化、数字化运营,在可持续发展的原则下为绿色、精益、数字化的工厂提供的产品与服务。了解客户行业趋势、适应创新商业模式、培养生态合作伙伴关系是机械和备装备制造商在这个充满挑战的时期取得成功的关键。联系我们,了解如何帮助您的企业在后疫情的环境中掌控挑战与机遇,并实现增长。
Semiconductors
半导体技术
提高企业韧性、打造差异化的产品,解决对环境的影响
半导体对现代技术至关重要,为从移动电话到工业物联网(IoT)的一切应用赋能。然而,其生产具有高度的资本密集性和研发密集性,而且供应链分布遍及全球。新的生产基地可能需要花费超过100亿美元,需要数年时间才能建成,并需要来自不同国家的设备。这些基地还会消耗大量能源,产生大量二氧化碳排放和有害废物。为了应对供应链冲击、差异化产品并减轻该行业对的环境的影响,必须深入了解技术和市场。
Mobility Ecosystem
交通生态系统
构建可持续的城市交通系统:综合性的交通即服务解决方案和奖惩结合的方法
随着城市化的持续增长,满足城市交通需求的更好基础设施需求变得尤为重要。单靠街道和高速公路无法应对城市交通的挑战,政府必须采取行动。综合性的交通方式对于城市交通至关重要,创建一个全面的创建一个全面的交通即服务(MaaS)平台可以将各种交通服务相互连接,以公共交通为支撑。这种综合性的方法可以为城市居民提供便利和可持续的交通选择。此外,一种“胡萝卜胡萝卜加大棒”的奖惩结合的方法可以在逐渐限制的奖惩结合的方法可以在逐渐限制私家车辆使用的同时推广替代的交通方式,这是一种有效的策略。这种方法鼓励采用可持续的交通方式,逐渐减少对逐渐减少对私家车辆的依赖,为更可持续和宜居的城市环境做出贡献。
城市化需要更好的城市基础设施设计:城市化率正在上升,重视重新考虑城市交通基础设施非常重要。单靠街道和高速公路无法满足城市居民的交通需求,政府需要采取行动。
创建综合性的创建综合性的交通即服务平台:采用技术平台创建一个综合性的生态系统,用于用于交通即服务,可以将各种交通服务相互连接,以公共交通为支撑,改善城市交通。这种综合性的方法可以为城市居民提供便利和可持续的交通选择。奖惩结合的方法推广替代性交通方式:在降低在降低私家车辆的吸引力或拆除现有与汽车相关的基础设施之前,优先发展具有竞争力和综合性的替代性交通方式可以是一种有效的策略。这种“胡萝卜和大棒”的方法鼓励人们采用可持续的交通方式,逐渐减少对逐渐减少对私家车辆的依赖。
Off-Highway Vehicles
非道路车辆
新能源出行、先进的连接性以及以非道路车辆为以非道路车辆为
汽车行业正在经历一场变革,包括新能源出行和先进连接性的发展。尽管存在高功率需求和有限的电池续航里程等挑战,自主驾驶技术方面还是取得了重大进展。此外,多品牌数字平台的出现推动了以客户为中心的理念的发展,提供了更强的连接性和更好的用户体验。另外,非道路车辆行业为汽车行业提供了有价值的关于基准的洞察,以衡量汽车行业连接性和自主技术的发展。从非道路车辆行业中汲取洞察可以为创新和发展提供有价值的基准。抓住自主驾驶技术的重大进展,走在行业变革的前沿。 发展新能源出行和先进连接性:汽车行业正在迅速向新能源动力总成技术转变,但面临着电机高功率需求和有限电池续航里程等障碍。然而,在实践和实施自主驾驶技术方面已经取得了重大进展,非道路车辆在这方面的复杂性相对较低。
多品牌数字化平台的出现:随着整个行业努力实现以客户为中心,越来越需要不受主机厂限制的数字化平台,将各种系统和技术集成起来,为最终用户创建全面的解决方案。这些多品牌平台提供了增强的连接性、无缝的用户体验和更好的客户满意度。
对非道路车辆行业的连接性和自主技术基准的洞察:非道路车辆行业为其他领域的利益相关者提供了有价值的洞察,包括乘用车主机厂、卡车主机厂和零部件供应商,以了解连接性和自主技术的发展。这些洞察力可以作为参考和基准,推动汽车行业的创新和发展。
Trucks, Buses and Vans
卡车、公交车和货车
我们的洞察——关于先进车队管理、自主长途驾驶和最后一公里互联电动化交
最后一公里互联电动化交成熟度使得商用车行业在时间上滞后于乘用车行业。然而,先进车队管理、自动化和自主驾驶的长途运输以及最后一公里互联电动化交付正成为商用车行业的主要趋势。我们对这些趋势的洞察力,将帮助客户了解商用车行业变化的动态并做好准备。 新能源商用车及基础设施在开发方面的滞后:与乘用车行业相比,商用车行业在新能源出行方面由于续航里程和重量限制而落后,无法覆盖大多数使用情况。此外,氢燃料电池技术在产业规模化方面的成熟度不够高,这也进一步推迟了其发展。 先进车队管理:随着数字化和智能系统的使用,车队管理得到了发展,优化了维护、路线规划和充电/加油时间。我们的先进车队管理解决方案可以帮助您提高车队运营的专业性和效率。 自动化和自主驾驶的长途运输:长途运输越来越注重优化每公里的成本和最大化运营时间。这导致自主驾驶成为主要的应用场景,成为提高长途运输的效率的主要力量努力。 最后一公里互联电动化交付:在最后一公里交付中,新能源车辆的渗透率比在长途运输中高。这是由数字化和电子商务驱动的,后者已经采用了多种运输选项,以实现高效的路缘管理和互联的、低成本的客户交付体验。我们的最后一公里互联电动化交付解决方案可以帮助您在这个快速发展的领域保持领先。
Automotive Suppliers
汽车零部件供应商
通过西门子艾闻达的解决方案来掌控变化、竞争和依赖关系。
成本和任务转移:随着主机厂将成本和任务转移给汽车零部件供应商,包括监管合规和减少碳足迹等方面,汽车零部件供应商在推动创新和可持续性方面发挥着关键作用。
与主机厂的价值创造竞之争:随着主机厂越来越多地在内部开发和生产关键零部件,比如动力系统和软件,未来汽车零部件供应商在收入方面面临着挑战。
对内燃机零部件的依赖:交通出行领域正在向新的能源和数据驱动的未来转变,然而许多汽车零部件供应商仍然高度依赖于与内燃机有关的产品和服务。
数字服务开发中的数据访问受限:供应商通常面临着从自己提供的零部件中获取数据以开发数字服务的限制,因为主机厂控制着联通最终用户的数据接口。
Car Manufacturers
汽车制造商
掌控变革,开拓机遇
将开发重点从碳基技术转向碳中和技术:商主机厂谨慎地将其开发预算从内燃机(ICE)转向新能源汽车(NEV)技术,认识到NEV在某些地区的重要性以及对ICE进一步发展的需求。
生产的灵活性:灵活的制造流程对于在一个工厂内基于需求同时生产ICE和NEV驱动技术至关重要,尽管这会导致制造成本和汽车价格的增加。
销售转型:主机厂采用新的销售模式,利用外部汽车云的数据(例如,按需功能)提供软件服务,并过渡到代理模式,结合线下和在线线上销售车辆。
新主机厂的出现:由于开发电动汽车的低门槛,新的参与者,如NEV初创企业或科技公司,进入市场,将关注重点从硬件(例如,发动机)转向作为差异化因素的软件功能和服务(例如,嵌入生态系统中的数字服务)。使用我们的全面解决方案,在不断变化的汽车行业中保持领先。
Applied Industry Analytics
制造业效率预测分析
我们为各行业客户提供针对性的数据和分析解决方案,助力企业打造数字化洞察与影响力。
以数据分析和机器学习赋能战略增长、创新突破与卓越运营
数据是驱动战略业务升级、激发创新活力、提升盈利水平及优化运营效率的核心引擎。当企业拥有清晰、易用且合规的数据资产时,即可通过创新应用场景开发新服务,深度解析运营细节,从容应对当前与未来的业务挑战。
我们运用数据分析、机器学习及统计建模技术,专注解决实际行业痛点,通过优化运营流程、降低运营成本、提升作业效率及改善客户体验,为企业创造可衡量的商业价值。
我们的专业服务覆盖数据战略全周期,从开展战略级数据评估与架构规划,到基于国际最佳实践构建数据治理与清洗体系。我们精准识别"最小可行数据集",快速落地高价值应用场景。同时设计数据架构与集成方案,打造统一数据能力平台。通过分阶段协同推进,我们帮助企业充分释放现有数字资产价值,构建数据驱动的决策体系,助力企业在数字化进程中实现能力跃迁与服务升级。
解锁应用行业分析:从数据基线到物联网数据核心
在行业应用分析领域,企业需采用系统化方法充分释放数据价值。这一过程始于数据基线构建,通过全面梳理现有数据源、结构及质量,为后续分析奠定基础。战略数据分析聚焦于关键要素,提取可落地的业务洞察。同时,通过构建健全的数据治理体系确保数据完整性、安全性和合规性。最终,依托前沿技术部署应用分析,将数据转化为实际价值。物联网技术的深度集成,可进一步提升实时监控与预测分析的能力。这些核心主题共同推动企业创新与运营效率提升。
数据基准化,也称为数据架构梳理,是通过可视化手段对数据进行系统性处理与组织。具体包括开发数据关系图谱、架构图、分析报表及数据字典,清晰呈现不同数据元素与实体间的关联。在明确最小可行数据(MVD)后,我们将对数据进行清洗、标准化及对齐处理,确保分析所用数据的准确性、一致性和完整性。这一过程通常涵盖数据探查、清洗及转换等关键步骤。
我们通过战略数据分析精准定位客户的最小可行数据(MVD),即实现特定目标所需的最小数据集合。该概念源自敏捷开发方法论,强调通过聚焦核心功能快速交付客户所需的产品。在数据分析领域,MVD指获取有效洞察或支持决策所需的最小数据量。这要求识别关键数据变量,消除冗余信息,剔除与分析无关的干扰数据。
MVD的应用可显著简化数据采集流程,降低数据存储与处理成本,同时提升分析的精准度与相关性。通过聚焦核心数据,分析师与决策者得以避免信息过载,集中精力处理高价值信息。需注意的是,MVD不应被视为一种死板或固定的要求,应随业务需求和目标变化动态调整。当目标升级或需求扩展时,可进一步纳入更多数据以支撑深度分析。
我们采用数据治理作为管理流程,确保组织数据的质量、可用性、完整性和安全性。我们与客户协同制定数据管理的政策、流程与标准,明确数据管理责任分工,并确保其符合各项监管要求。
数据治理过程通常包括以下步骤:
- 制定数据政策:明确数据质量、安全、隐私及留存规范
- 建立数据标准:定义数据采集、存储及使用的规则,例如格式、定义、校验标准
- 明确数据权责:确认特定数据集的数据所有者,并指定数据管理员,落实数据质量和准确性
- 设计管理流程:构建覆盖数据全生命周期的管理流程,包括数据采集、存储、处理、共享等流程
- 保障数据安全:通过加密、访问控制、备份恢复等技术手段,保护数据免受未经授权的访问
- 数据质量监控:定期评估数据准确性、完整性及一致性
- 数据合规审计:定期开展合规性审查,确保符合监管要求与内部政策及流程
- 迭代优化:持续审查并改进数据治理流程,以适应业务发展需求
我们的分析开发流程采用端到端架构,提供从初期价值定位到分析解决方案落地的全程支持。与客户协同推进从概念验证(Alpha)到最小可行产品(Beta),最终实现规模化部署与运维支持。
我们的分析开发流程是一套系统化的方法论体系,专注于为特定业务问题或机遇设计、开发并实施分析解决方案。该流程涵盖问题定义、数据采集、数据预处理、数据探索、建模分析、效果评估及部署应用等多个环环相扣的阶段,最终构建出高效的分析解决方案。
分析开发流程本质上是一个迭代优化循环,通过多轮次的数据建模与方案调优持续完善分析解决方案。其成功关键在于确保方案紧密贴合业务问题与利益相关方的核心诉求,将数据分析结果转化为可执行的业务策略或操作指引,并最终通过洞察驱动实际业务改进,实现可衡量的价值提升。
物联网数据核心是面向工业领域的价值构建框架,帮助企业快速释放现有数据的潜在价值。通过轻松整合并开放这些数据,创建价值用例和分析而非关注技术细节,使企业能够快速实现数据价值。
物联网数据核心与数据应用及分析共同构成物联网技术的两大核心组件,二者协同完成设备与传感器的实时数据采集及分析:
物联网数据核心作为物联网系统的基础架构,由管理连接设备到云端数据流的硬件和软件组成。其硬件层包括设备本身,以及用于收集数据并传输到云端的网关和边缘设备;其软件层集成操作系统、安全模块及数据管理系统。该核心并非聚焦技术实现本身,而是通过蓝图式集成适配器、数据模型和预设工作流程,从数据中快速提取价值。
实时数据分析则依托数据核心采集的实时数据,通过统计建模与机器学习算法提取深层洞察。这些洞察可直接应用于优化工业流程、提升产品质量、预测设备故障及维护需求,有效减少非计划停机时间。
物联网数字核心与数据分析共同构成一个强大的系统,用于管理和分析物联网数据。通过实时收集和分析数据,企业可深入洞察工业流程,并做出数据驱动的决策,从而提高效率、生产力和盈利能力。
Sustainability
可持续发展
我们支持各个行业的客户踏上可持续发展的旅途
通过可持续创新和运营塑造未来
可持续发展已成为社会、经济与日常生活的核心命题。应对气候变化、保护生物多样性、推动循环经济转型等领域,正促使社会各界、消费者、投资者和监管机构共同为企业设定新标准。与此同时,这些领域也为企业孕育着巨大的商业机遇——率先践行可持续创新的企业,可将技术优势转化为独特的市场竞争力。
我们的使命是助力企业成为可持续发展领域的领航者,通过科学设定目标、制定可落地的战略与转型路径,并依托数据驱动的洞察生成能力,推动企业实现平稳高效的可持续运营转型。
我们的专家
Large Scale Digital Transformation
大规模数字化转型
西门子艾闻达使客户能够成功完成转型,并赋能他们达到大规模数字化转型的下一个层次。
从愿景到现实:执行大规模数字化转型以实现可持续的成功
在西门子艾闻达,我们使企业通过拥抱数字化转型释放其全部潜力。我们的综合投资组合包括业务策略、数字增长、并购、组织绩效提升、非一致性成本和风险管理,以及如#NextWork、Transformation Xcelerator和变革管理等创新方法。 凭借我们的广泛专业知识,我们为客户提供出色的结果,在最短的时间内覆盖他们的数字化转型之旅的每一个方面。与西门子艾闻达合作,利用大规模数字化转型的力量将您的业务提升到新的高度。体验这种影响,提前进入未来。
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