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第一階段 ：
任務

能源與采礦活動使用勞動力和重型設備。技術主要用于通信和記錄。

埃及擁有豐富的自然和礦產資源。該國采礦作業的方式各異，既有通過勞動密集型方式進行礦物開采和加工的個體礦，也有利用設備進行 開采的大型礦。無論哪種情況，管理者都是根據經驗做出決策，過程中幾乎不會采集數據，即便采集，也不會用于輔助決策，而僅僅是用 于記錄生產和銷售。安全并非首要考慮，設備和資產在出現故障時才會進行人工維護。使用技術的目的主要是為了財務目標而保留生產記錄。

第二階段 ：
功能

通過歷史數據的收集，礦工和操作人員能夠進行一些基本分析，從而使產出獲得量和質的提升，但這種操作僅涉及單個項目。 產品單價有望在原材料質量提升后獲得提高，從而實現單位資源的收入增長。

第三階段 ：
系統

數據分析和 KPI 能進一步提升物料提取過程的效率，礦區的質量和產量也能獲得提升，收入繼而實現增長。此外，企業將利 用程序對設備進行維護，避免發生故障。一旦發生故障，生產效率的損失將達到每小時數萬甚至數十萬美元。

第四階段 ：
組織

對績效可衡量、可視化和自動化的重視貫穿整個組織，并能改善與客戶和供應商的交流。領先企業將與客戶和供應商進行融 合，以識別潛在機遇和破壞性因素。這將提升企業能力，例如，使他們能先于競爭企業找到礦物開采所需化學品的替代性供 應來源，加速產品上市，更有效地履行合同義務，并在供應受到限制的情況下獲得溢價。在自動化方面，許多礦區使用自動 卡車，以提升礦區和資產的盈利能力。

澳大利亞以其豐富的自然資源和礦產資源而聞名，該國采礦行業對數據分析和自動化進行了大規模運用。例如，澳大利亞的 力拓集團在皮爾布拉礦區通過控制中心監測自主采礦設備。自動采礦車輛的應用能提高生產力和車輛利用率，還能降低企業 的碳排放。采礦人員還可操作自動爆破孔鉆機進行作業。此外，還有一些企業拿實時數據的表現與最佳實踐進行對照，并建 立預測分析模型，從而識別改善設備性能、提高生產率和挖掘新業務模式的機會。

第五階段 ：
生態系統

生態系統數據的整合能實現利益相關方的自動協調，使采礦企業能夠預測價格波動，并專注于通過自動化提高生產力，或專注 于通過流程和網絡優化來節約成本。同樣，當出現制約因素或干擾時，生態系統的整合也將發出提示信息，并能輔助決策，使 企業能搶占先機。例如，當災害發生對航運路線的空間造成限制時，那些提早掌握信息的企業就能及早采取行動調整部署， 而不是面對數周的庫存坐以待斃，等待市場來打破限制。這樣的企業能在破壞性因素面前保持更大的韌性。

第一階段 ：
任務

農業活動使用勞動力和重型設備。技術主要用于通信和記錄。

第二階段 ：
功能

通過歷史數據的收集和對種群的監測，就能進行一些基本分析，從而使產出獲得量和質的提升，提高土地利用率或牲畜繁殖 率。農作物和動物越健康，生產商就能通過更高質量的產品獲得更高的利潤，增加牧場和農田產量。

從農場種植到家庭小規模耕種，印度尼西亞的農業生產方式十分多樣，并且家庭耕種仍然是許多農戶重要的收入來源。

印度尼西亞的初創企業和政府為提高小農戶的產量付出了巨大努力。例如，有人開發了一款手機應用程序。該程序能夠采集 天氣數據，并利用數據模型幫助農民在種植、施肥和收割時做出更科學的決策。農民還能在應用程序中查看市場信息，并反 饋他們村莊的災害情況。

第三階段 ：
系統

農民們希望跟蹤異常情況，將多個農場的信息匯集在一起，提高牧場 / 農田產量，并分析供求情況，以進一步提高市場價格 和產量。此外，農民能利用程序對設備進行維護，以防發生故障。一旦發生故障，他們將面臨收成或牲畜損失。

第四階段 ：
組織

可視化和自動化使農民能夠專注于生產力和相關資產的管理。主動或預測性的設備維護能降低成本并進一步提高產量。有了 針對特定農產地的應用軟件，農民能減少農藥和化肥的使用量，從而降低生態影響和成本。例如，對擠奶或喂養的自動化進 行投入，能實現對畜群的有效監測，確保動物健康、長壽、高產。實現作物生產自動化有助于解決缺乏農業工人的問題。農 民可以通過探索替代性作物或耕作技術實現收入或產量的提升。

日本正利用數據可視化來提高產量、提高可持續性。

日本有許多通過農業科技使農民獲益的例子，比如 ：使用云平臺進行數據分析，在稻田中使用傳感器（物聯網）檢測空氣和 土壤溫濕度、土壤水分和土壤肥力。通過攝像頭進行長時間的視覺對照，并將多個農場的數據使用情況進行匯總，能夠提高 大米的產量和品質，滿足清酒釀造商朝日酒造（Asahi Shuzo）的需求。

第五階段 ：
生態系統

利用互聯技術生態系統，農民能夠通過收集和分析數據，發現每片牧場和農場的細微差別，從而減少投入和成本。這將有助 于農民保護自然資源。利用共享和分析天氣、土壤等指標的平臺，能實現區域內數據共享或與類似生態系統進行比較。通過 與市場上的合作伙伴（包括食品加工企業）進行連接，將為運營決策提供支持，以便進行情景分析。通過穿戴式設備，農民可 獲得遠距離、多點數據，快速應對自然災害，減少對作物、產量和牲畜的負面影響和損失。

第一階段 ：
任務

產品和制造活動由人工完成，涉及紙質文檔。技術主要用于通信和記錄。

巴基斯坦以高質量的服裝生產而聞名，但他們主要依靠手工生產。

制衣業是巴基斯坦第二大行業，企業依靠工廠工人、合同工和居家工人完成勞動力要素驅動的生產，他們通常按件計酬。由 于電力供應問題，工人要手動操作機器以提高生產力。訂單管理和成本表通常由人工處理，或者在計算機的有限輔助下進行 處理（例如，使用電子表格開具發票）。

第二階段：
功能

收集數據可用于管理庫存和識別產品或產品線層面的問題和基本質量問題。通過提高質量和批次一致性，制造商將能獲得更 好、獲利更豐厚的合同。開具發票的錯誤減少后，制造商收到付款的速度將更快，糾紛將減少。

第三階段 ：
系統

數據分析和 KPI 能進一步提高質量和產出，還能提升生產的一致性。制造商能監控生產設備，采用維護和維修程序，安排停工 時間，以減少故障。一旦發生故障，生產效率的損失將達到每小時數萬甚至數十萬美元。

第四階段 ：
組織

對績效可衡量、可視化和自動化的重視擴展到供應商和客戶。當出現供應中斷或需求激增時，更先進的企業將收到早期預警， 從而能提前尋找替代性供應來源或協調資源，以應對需求激增和供應方面的限制。制造業的自動化能縮短生產周期，實現自 動化的生產商能快人一步贏得訂單。機器人能實現人力無法企及的負荷強度和速度，制造商可以通過機器人提高產量。車間設 備一旦出現小問題，幾分鐘內就能將其解決，而無需等到設備真正發生故障時再去解決。生產負荷能在不同的產線或地點間 靈活切換，盡量降低對產量的影響，并且設施的維護可以及早進行，而不用等到真正出現故障時再被動應對。

德國提出了工業 4.0 的概念，并掌握著先進的制造技術。

德國的汽車和航空領域有許多制造自動化和預測能力的例子。例如，寶馬的智能制造工廠應用機器學習 /AI 輔助質量檢驗。 他們還使用相同的生產線生產多款不同車型，每天的產能達 9,000 輛，能支持最高10 億個特征組合（針對寶馬 3 系車型）。 寶馬的制造工廠具備平臺驅動的智能分析能力，支持創新的自動化與輔助系統、質量可視化檢測、流程控制、資產維護，以 及針對異常檢測的裝備維護。

第五階段 ：
生態系統

制造商與供應鏈深度融合，并能動態適應生態系統中不斷變化的機會。零部件或原材料供應方面的限制或航運線路的中斷， 可通過市場或預先協商合同加以解決。通過基于互聯生態系統的決策自動化，可實現運輸重定向或供應商變更。在需求激增 的情況下，可以通過市場協調擴大產能，購買和上線富裕的工廠產能。對于產能未得到充分利用的工廠，可通過向其他生產 商提供產能來拓展收入來源。產品將內置信息化能力，通過服務實現產品的擴展，創造新的業務模式。例如，可預測器件故 障的聯網產品、可追蹤遺失電子產品的定位芯片組等。

第一階段 ：
任務

服務業采用基于人工處理的勞動密集型服務供應模式。技術主要用于通信和記錄。

菲律賓以為企業提供客戶服務而聞名，特別是英文客服。

對于大量文檔需要處理或需要客服人員協助的情況，Magellan Solutions 等企業提供外包人力資源，以協助進行表單處理、虛 擬助理、客服中心人員配置和內容的創作和審核。企業通過系統管理人力、工作安排、時間、考勤、開票等。然而，大部分工作屬于勞動密集型的操作性工作。

第二階段 ：
功能

服務按照標準流程進行交付，以提高服務的一致性和客戶滿意度。回頭客業務能降低吸引新客戶的成本，并實現老客戶推薦 新客戶。企業會不斷對流程進行改進，以確保服務的一致性。

得益于物流（海運）和金融行業的發展，阿曼服務業對 GDP 的貢獻從 1980 年的29.4% 上升至 2019 年 的 52.6%。隨著 2030 數字阿曼戰略（eOman）的持續落地，寬帶和云基礎設施的發展加速了金融、政務和交通行業的數字化轉型。

這為金融服務業開發金融科技產品和服務，實現進一步發展創造了條件。政府、機場和港口已加速其大部分服務的數字化轉型。 目前，阿曼已成為海灣國家中進出口合規進步最快的國家之一，也是該區域效率最高的一大物流中心。條形碼掃描儀的使用 讓數據獲取更加便捷和準確。云化貨運系統可以迅速提供服務，提升客戶體驗，客戶也可以登錄系統進行自主查詢。

第三階段 ：
系統

通過數據分析和 KPI 的設定，能更好地追蹤客戶服務指標。客戶服務不斷完善，并成為服務提供的一個亮點。提高服務標準 能提升員工士氣，使企業能夠吸引更高質量的員工。隨著對企業的自豪感不斷提升，員工將提供更高質量的服務，并為客戶付 出更多努力。這將進一步增加銷售額、維系客戶并降低招聘成本。

第四階段 ：
組織

服務自動化使流程更順暢，從而節約時間和成本。工作單管理或等級等日常任務的自動化可以減少失誤，使員工有更多精力 關注客戶需求。此領域的生產力提升能節約成本。減少服務接觸中的失誤能創造更無縫的客戶體驗，從而提高客戶滿意度。 例如，自動化給現場服務帶來諸多好處，工作協調更有序，出行時間和費用得以降低，現場服務人員能隨時獲取所需信息， 而無需聯系辦公室獲取。通過資源的優化，客戶服務水平和盈利能力得以提升。自動化處理和信息提示提供了新的客戶互動方 式，讓客戶能以喜歡的方式與企業聯系。

第五階段 ：
生態系統

通過服務網絡的整合，企業能擴展現有的服務能力。以消費者業務領域為例，出行旅客在離開機場時，仍然可以使用同一款 航空公司的應用程序預訂共享車輛，繼續余下旅程。同時，旅客還可以在該應用程序上訂餐，一到家即可享用美食。通過抽 取傭金或與打車和訂餐平臺的跨平臺支付，航空公司能獲得新的收入來源。企業將與更多的合作伙伴進行整合，擴展服務能力， 提高自身網絡的用戶粘性。這將創造新的收入來源、實現商業模式的擴展。

第一階段 ：
任務

研究活動采用人工記錄的方式進行。電子表格可用于編制數據和呈現研究結果。

第二階段 ：
功能

數據收集更加復雜，但數據的數字化能減少錯誤，加快數據處理的速度。數字化收集數據能提高結果的準確性，并能收集到額外參數。這 將增加將客戶或市場的反饋融入商業創新的潛力，從而使創新能獲得更好的商業成果。

第五階段 ：
生態系統

國內外生態系統的協作將催生創新和開發網絡，將新興技術與創新過程相結合，探索信息技術、新產品開發、材料科學等領域的新方向。通過 數字孿生進行 AI/ 機器學習驅動的生成式設計，能實現物理產品、流程和生態數字孿生的自我模擬和自我創新，促成產品服務化的商業成果。