IBM+商业价值研究院:智能汽车智造开路——混合云引领整合战略.pdf
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1、智能汽车,智造开路混合云引领整合战略IBM 商业价值研究院|专家洞察主题 专家2Sujay Nandi副合伙人、行业架构师,工业制造市场IBM C Russell Gowers副合伙人,汽车零售市场IBM C Suzuki全球研究负责人,汽车、电子和能源行业IBM 商业价值研究院 Dieh汽车和制造营销负责人Amazon Web S 他们将混合云视为一项企业级战略。摘要大多数汽车制造商预测,到 2030 年,汽车制造商将进化为新形态。62%的受访汽车行业高管表示,到 2030 年,其组织将大规模外包汽车生产业务,以专注于发展数字化能力。从汽车、公司办公室、制造到客户模型,数字化转型全方位推进。
2、但大多数数字化转型都失败了。在所有行业中,71%的受访 IT 专业人员认为,如果没有混合云战略,就难以充分发挥数字化转型的潜力。汽车制造商一直在尝试建立云基础,但在三个行业应用方面收效甚微。这并非个例。近三分之一的云采用者表示其云旅程已经停滞不前,还有 37%的受访者表示其云计划仅在迁移了少量负载之后就“匆匆结束”。Ryan Coates美国汽车、航空航天 和工业产品负责人 IBM ConsultingGavin Sermon英国汽车、航空航天 和国防负责人 IBM ConsultingWendy Bauer汽车与制造副总裁 兼总经理 AWS2序言数字化智能汽车转型已不再是未来场景,而是正切实
3、发生在我们的客户身上。这种转型不仅带来了激动人心的新机遇,也带来了严峻的运营和技术挑战,从数据管理、安全性到建立弥合运营孤岛的工作流程。对于正在推动数字转型的汽车制造商和供应商来说,混合云战略提供了必不可少的安全性、可扩展性和敏捷性。问题在于,尽管大多数汽车制造商已经采用了云平台,他们的做法与许多其他公司并无二致,即逐个用例采用云技术。相比之下,如果建立一种全面、整合的混合云战略,涵盖从汽车产品、互联制造到客户互动的所有维度,汽车制造商将在多个方面建立领先优势。在 IBM 和 Amazon Web Services(AWS),我们对汽车行业的未来充满期待。我们希望这份报告能帮助汽车行业的决策者
4、为其数字化工作建立坚实的云平台基础。随着 AI 的强势兴起,量子计算即将成为现实,现在正是帮助汽车 IT 建立所需的可扩展性、敏捷性和安全性,为未来成功夯实基础的最佳时机。3的受访 IT 专业人员认为,如果没有混合云战略,就难以充分发挥数字化转型的潜力。汽车制造商转变角色曾经以底特律和德国工程为代表的汽车制造商正在经历一场巨变,正努力转型为生产智能汽车的数字化公司。汽车进化的驱动力已不再是马力Horsepower 云服务器和数字能力正在定义汽车的未来。汽车制造商及其供应商正在经历一场全面转型,这不仅仅是仪表板的功能升级,而是从汽车设计、制造、销售到服务方式的全方位变革。智能网联和软件定义汽车(
5、SDV)的时代已经来临。基于软件的未来汽车行业素来以管理复杂供应链、集成机械部件和制造安全可靠车辆而自豪,现在该行业正在全力向基于软件的未来迈进。62%的受访汽车高管预测,到 2030 年,其组织将大规模外包汽车生产运营业务,以专注于发展数字能力。1 除了软件定义汽车以外,汽车制造商自身也应当推动企业数字化转型,进化为“混合云”平台,为未来成功夯实关键的技术基础。在所有行业中,71%的受访 IT 专业人员认为,如果没有混合云战略,就难以充分发挥数字化转型的潜力。2 混合云可以为汽车原始设备制造商(OEM)提供必不可少的技术能力和业务敏捷性,从而提升竞争力。尽管汽车制造商正在使用云技术,但在实施
6、重要用例方面收效甚微。而且,大多数汽车制造商尚未将真正的混合云战略整合到全面的整体企业战略中。本报告将阐述汽车制造商在三大主要领域中所面临的困境,并展示混合云战略如何助力汽车制造商为数字化未来夯实基础。71%4观点何为混合云?3“混合云”用于描述由多种云构成的混合环境,包括公有云、私有云、多云环境和本地部署基础设施。我们的数据表明,在新冠疫情期间,在用户部门、IT 部门和采购部门战术决策的推动下,许多组织已经成为了混合云用户。然而,除了这种混合环境之外,“混合云平台”一词也用于描述跨公有云、私有云、多云与本地部署基础设施的某种程度的集成,而且逐渐开始涵盖边缘计算和分布式云。如果实施得当,混合云
7、平台将为跨这些环境的编排、管理和应用可移植性提供一种可靠的多维结构。这最终将打造一种独一、统一、开放且灵活的分布式计算环境,让企业能够选择最合适的计算模式来运行和扩展其传统及云原生负载。“混合云优化”是指一种前沿的混合云平台运行方式,这种方式可以大幅改善甚至革命性地提升业务绩效。5混合云:专为成功而设计许多行业的企业都实施了混合云,但只是采用各自为战的孤立方案,而缺乏整体方案。例如,许多智能网联汽车需要在多个企业云之间传输功能数据和健康数据。除此之外,汽车制造商和供应商还在将其业务应用和工作负载迁移至云端。通过与各个行业的客户讨论云计划,我们发现上述两个领域都是关切重点,却有着不同的责任人。智
8、能网联汽车计划由产品开发组织负责,而企业云和应用计划则由 IT 部门负责。各自为战的孤立方法可能有助于在每一个特定领域取得成效,但要实现更广泛的数字转型,就需要全面的整合式云战略。云旅程停滞不前当前的云采用方法存在隐患。大多时候,在尚未产生投资回报之前,许多企业的云采用计划就已经失去了动力。这些云采用计划都还没有达到产生回报的临界点就戛然而止。在这个临界点,业务绩效改进产生的投资回报达到盈亏平衡,随后才会开始盈利。因此,云计划可能会被视为必要但不受欢迎的资源负担,而不是重塑运营的机会。近三分之一的云采用者表示其云旅程已经停滞。4 更有 37%的受访者表示其云计划仅在迁移了少量负载之后就“匆匆结
9、束”。5 何以如此?一个原因就是,随着引入更多云供应商或将更多业务功能迁移至云端,企业发现其运营成本增长超过预期。6企业级混合云战略云采用还有更多的潜在问题。仅针对多个孤立用例开展一系列云计划会导致效率低下,并错失将数据从孤岛中提取并整合的机会,而无法生成新洞察、打造新产品和创造新的业务模式。真正的云原生企业就是一以贯之地采用整合方案 他们将混合云视为一项企业级战略,并判断在未来十年中可能会变革哪些业务领域。当汽车行业的首席信息官(CIO)超越表面的简单应用场景,在三个核心业务领域审慎评估汽车混合云战略时,就可以增强企业的竞争优势。在所有行业中,当企业领导者将云战略与其他业务转型计划相结合时,
10、就可以实现比孤立云高出 13 倍的财务回报。7将战略提升到企业级层面有助于充分发挥混合云的真正效益,而不是仅仅在各个孤立用例中实现小幅收益。请继续阅读,了解企业级战略的成功之道。这些云采用计划都还没有达到产生回报的临界点就戛然而止。在这个临界点,投资回报达到盈亏平衡,随后才会开始盈利。6混合云可以帮助汽车制造商 应对三大挑战“优化混合云”意味着厘清变革式业务成效与短期收益之间的区别。这是汽车企业取得成功的三个关键领域。直达消费者123挑战当前云应用优化云应用如何处理每辆车每天数百万行代码和高达 25 GB 的数据,同时维持车辆质量和一致性在孤岛中处理有限数量车辆的基本车辆运行状况数据在车内、边
11、缘和云端之间实现分布式计算环境的混合数据处理能力,允许无缝访问丰富的车辆运行状况、配置和使用数据点如何成功整合信息技术和运营技术,建立整合式功能视图,以有效处理工厂每天产生的数百 GB 数据将大型机工厂应用提升并迁移至云端结合集中式云端计算和本地化边缘计算的强大功能,在工厂车间和整个供应链中释放分析、AI 和监控用例的效能如何在快速变化的销售环境中创建全渠道客户体验为经销商和代理商建立云销售平台创建真正“数字优先”的客户平台,用于打造新一代客户体验,鼓励客户保持长期忠诚度智能网联汽车和软件定义汽车互联制造7智能网联汽车和 软件定义汽车1当今的汽车可能拥有数亿行软件代码,这些代码分布在由传感器、
12、摄像头、雷达、光检测和测距(LIDAR)设备及车载信息娱乐系统支持的各种电子控制单元(ECU)中。随着汽车制造商不断生产出日益数字化的汽车,两个新兴领域正强势兴起 智能网联汽车和软件定义汽车。智能网联汽车智能网联汽车支持双向通信,可与车内外的其他设备共享互联网连接和数据。智能网联汽车使用云技术来管理工作负载和数据。软件定义汽车(SDV)软件定义汽车的特性和功能主要通过软件而非硬件来实现。软件定义汽车的一个典型应用场景就是自动驾驶。自动驾驶需要保证低延迟,这就要在经过优化的计算机网络上,以极低的延迟处理大量数据消息。想象一下出于安全原因需要立即响应的情形 汽车需要处理与道路障碍物或其他潜在危险相
13、关的数据。软件定义汽车使用车载边缘计算来接收信息并快速进行处理,而不是将信息发送到中央位置,等待响应后再继续处理。为了保证低延迟,软件定义汽车需要在车载边缘计算和云计算之间分配工作负载。软件定义汽车可以与周围环境交互,自主采取行动,自主学习,始终保持互联,还可以支持基于服务的业务模式。8汽车制造商面临的主要挑战 多种多样的非集成解决方案。如今,智能网联汽车和软件定义汽车解决方案使用托管在多种环境中的不同应用和服务,包括车载系统、私有云、公共云、本地部署环境或所有环境的组合。此外,与云平台相比,车载计算的功能通常比较有限。这导致管理和集成解决方案变得极具挑战性。各种形式的海量传入数据。数据的范围
14、、种类、频率以及预测产生的数据量都发生了显著变化,从而导致严重的可扩展性问题。安全和隐私问题。随着汽车日益智能化,受攻击面也显著扩大。汽车制造商必须通过从车内到云端的多个技术层来保障复杂的边缘连接。此外,应对监管要求也增加了大量的工作。8 混合云战略如何提供帮助在市场向智能网联汽车和软件定义汽车转型的过程中,云计算可以发挥至关重要的作用。下面列出了云计算为数字汽车赋能的三种方式。强大的基础架构。尽管车载计算能力对于软件定义汽车至关重要,但需要依托于强大的云基础架构来启用、构建和更新软件。这有助于确保汽车软件的质量和一致性,以及快速更新整个车队的软件。混合数据处理有助于生成深度洞察。将车辆数据和
15、历史记录存储在汽车制造商的云端有助于生成更深刻的洞察。车内、边缘和云端之间的分布式计算和混合数据处理将有助于应对数据分散的挑战。一次构建,多次部署。云技术可以无缝协同车内外的应用。这就是以目标为导向的“北极星”解决方案。汽车与企业之间的标准化部署流程有助于加快模拟和虚拟测试,并支持更快地推出新功能。企业还可以更轻松地利用开源社区、技术生态系统和联盟的优势。901基于未来使用场景重新审视技术架构。盘点 IT 基础架构、数据、中间件和应用。考虑车载计算和网络限制,同时尽力集成先进的云端技术。02将产品开发实践从硬件驱动思维转变为软件优先思维。这种转变可能不会一蹴而就。但可以采用 OpenShift
16、 方法以及云工作工具和开放流程来培育文化转型。行动 指南10近三分之一的云采用者表示其云旅程已经停滞。11制造工厂产生数百 GB 的数据,但处理这些数据的能力却有限。互联制造2互联制造将边缘计算与云计算结合,充分利用操作和业务数据来改进流程和洞察,并从中挖掘更大的价值。然而,只有四分之一的制造相关业务已经将其数据和工作负载迁移至云端。9 此外,受访高管表示其组织的云架构不足以支持一些最重要的技术项目,例如供应协同和制造质量根本原因分析。10 汽车制造商面临的主要挑战 缺乏标准的 IT 环境。不同制造工厂之间的 IT 环境通常存在显著差异,并且会在本地部署环境中管理各种专有和自主开发的 IT 系
17、统。对于希望在全球推广最佳实践的组织来说,这是一项严峻的挑战。由于存在各种旧式设备和缺乏标准,加上某些工厂对数据处理延迟和带宽问题的担忧,全面实现互联制造成为了一个遥远的梦想。海量数据,洞察有限。与海量数据形成鲜明对比的是,制造环节往往严重缺乏数据处理能力。具体来说,制造工厂产生数百 GB 的数据,但处理这些数据的能力却有限。比如说,即使可以利用工具来收集数据,但却无法以相同的方式管理所收集的数据并将其置入相关情景。信息技术(IT)与运营技术(OT)的差异。IT 系统处理以数据为中心的计算。OT 系统监控设备、事件和流程,并根据需要对工业运营进行调整。IT 系统旨在应对业务挑战并且会定期更新,
18、而 OT 系统则旨在提高可靠性和使用寿命,两者之间存在根本区别。OT 设备可能会让习惯于拥有全面数字化能力的管理者感到沮丧。未整合的数据。即使一些汽车组织能够在一定程度上整合 IT/OT,但通常也无法建立全面整合的制造与运营指标视图。具体来说,在许多情况下,一些可用的数据不受企业信任,或者数据已经过时,只能用于历史报告生成,对于决策不具任何参考价值。这意味着,企业制造决策仍然主要依赖于直觉,而不是基于数据分析所识别的趋势。这四大挑战的影响是,整个汽车行业中互联制造的采用速度远远落后于预期目标。12混合云战略如何提供帮助汽车组织在企业系统、工业自动化和先进产品技术上投资了数十亿美元,但其采用速度
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