小新說

為推動國有企業(yè)改革深化提升行動走深走實，聚焦改革重點難點，梳理鮮活經(jīng)驗和有益探索，國資小新以視頻為載體，推出“他山之石”國企改革深化提升行動微案例集系列報道，供廣大國有企業(yè)有針對性地學(xué)習(xí)借鑒和復(fù)制推廣。

在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)及業(yè)務(wù)向綠色數(shù)智轉(zhuǎn)型的過程中，不少企業(yè)在轉(zhuǎn)型理念、數(shù)據(jù)管理和流程管控等方面存在明顯短板。該如何補齊短板、提升效能？今天與您分享第二十七期案例《中國遠洋海運推動傳統(tǒng)業(yè)務(wù)綠色數(shù)智轉(zhuǎn)型》，看中國遠洋海運如何通過集聚“大數(shù)據(jù)”、研發(fā)“大模型”、搭建“大平臺”為轉(zhuǎn)型賦能。

針對傳統(tǒng)船舶服務(wù)業(yè)務(wù)

在綠色數(shù)智轉(zhuǎn)型過程中

存在的理念認識、數(shù)據(jù)管理

和流程管控方面的短板問題，

中國遠洋海運成立了

賦能行業(yè)、面向市場的

綠色數(shù)智船舶服務(wù)平臺。

平臺通過對航運大數(shù)據(jù)

挖掘和治理，

推進現(xiàn)代前沿數(shù)字技術(shù)

和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深度融合，

推動船舶服務(wù)

全要素生產(chǎn)效率的顯著提升。

集聚船舶服務(wù)“大數(shù)據(jù)”，筑牢數(shù)智轉(zhuǎn)型根基

數(shù)智化轉(zhuǎn)型中，

數(shù)據(jù)

無疑是最重要的“燃料”。

為了集聚好這些“燃料”，

平臺運用大數(shù)據(jù)采集分析

和信息服務(wù)系統(tǒng)實時監(jiān)控技術(shù)，

搭建了航運數(shù)據(jù)中臺，

實現(xiàn)對船舶航行全生命周期行為的

精準(zhǔn)識別、全面監(jiān)控預(yù)警

以及全球港口實時監(jiān)控。

目前，

航運數(shù)據(jù)中臺

已匯集近540萬條

涵蓋船舶、港口、碼頭、

設(shè)備檔案等方面的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，

為全系統(tǒng)互聯(lián)互通

和行業(yè)產(chǎn)業(yè)化服務(wù)奠定基礎(chǔ)。

航運數(shù)據(jù)中臺還匯集了

全球26萬多艘船舶、

超1億條全生命周期動態(tài)數(shù)據(jù)，

促使航行安全保障

從經(jīng)驗主導(dǎo)向數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)變，

大幅降低航行風(fēng)險。

同時，

中國遠洋海運還構(gòu)建了

統(tǒng)一的航運管理信息標(biāo)準(zhǔn)化平臺，

運用數(shù)字化手段賦能船舶管理，

推動船舶管理從經(jīng)驗管理

邁向“數(shù)據(jù)+經(jīng)驗”的科學(xué)管理新階段，

提高船舶管理效率和科學(xué)性。

研發(fā)船舶服務(wù)“大模型”，釋放數(shù)據(jù)要素潛能

“燃料”有了，

下一步是使其充分“燃燒”，

以釋放更大的能量。

為此，

平臺研發(fā)了多個“大模型”，

賦能數(shù)據(jù)要素的價值釋放。

一是融合AI技術(shù)

打造4套行業(yè)垂直大模型算法，

構(gòu)建起預(yù)測性維護保養(yǎng)算法體系，

可優(yōu)化船、貨、港匹配，

解決船舶備件供應(yīng)及時性問題。

實施后，

物流成本降低5%以上，

備件供應(yīng)時效提高50%以上。

二是運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法

監(jiān)控分析油耗、預(yù)測可航里程、

推薦加油方案，

該方案在1200多家客戶中應(yīng)用，

船舶能耗降低8%以上，

推動監(jiān)管方式升級。

三是分析采購數(shù)據(jù)，

構(gòu)建采購策略匹配模型，

輔助交易決策，

提高采購信息準(zhǔn)確性和及時性，

訂單執(zhí)行響應(yīng)速度提高5%以上。

搭建船舶服務(wù)“大平臺”，重塑業(yè)務(wù)管控流程

搭建平臺

不僅強化了對航運大數(shù)據(jù)

挖掘和治理，

也使得各項業(yè)務(wù)流程

變得更加規(guī)范。

主要體現(xiàn)在三個方面：

第一，讓業(yè)務(wù)看得見、摸得著。

平臺上線統(tǒng)一采購系統(tǒng)，

不僅打通了

全域備件、燃油業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)連接，

實現(xiàn)業(yè)務(wù)全流程操作留痕

和可視化呈現(xiàn)，

還打通了

與第三方物流平臺數(shù)據(jù)接口，

實現(xiàn)訂單全流程可視化監(jiān)控預(yù)警。

這將推動船舶備件采購模式轉(zhuǎn)變，

顯著提升船舶有效營運率，

減少運營時間損耗。

第二，確保庫存數(shù)據(jù)實時、完整。

通過船舶備件智能管理系統(tǒng)

（應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)射頻識別技術(shù)），

規(guī)范了庫存管理流程，

實現(xiàn)了更科學(xué)、更精細的管理。

目前已在集團內(nèi)10艘船舶

和集團外42艘船舶試點應(yīng)用，

推動備件采購從被動響應(yīng)

向主動感知轉(zhuǎn)變，

提高庫存管理效率，

船舶運營實現(xiàn)降本增效。

第三，保障業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)真實、可靠。

基于區(qū)塊鏈技術(shù)，

實現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式存儲和共識驗證，

保證關(guān)鍵數(shù)據(jù)完整性、

真實性和可靠性。

平臺節(jié)點數(shù)5個，

擁有近70萬條電子數(shù)據(jù)證據(jù)，

整合線下分散業(yè)務(wù)，

實現(xiàn)數(shù)智化革新和科學(xué)化管理，

提升業(yè)務(wù)管理可信度和規(guī)范性。

在綠色數(shù)智轉(zhuǎn)型過程中，

要重視數(shù)據(jù)整合利用、

借助科技賦能創(chuàng)新業(yè)務(wù)、

聚焦協(xié)同增效與成本控制持續(xù)改進，

才能確保轉(zhuǎn)型之路行穩(wěn)致遠。

中國遠洋海運總結(jié)了三條經(jīng)驗：

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型是核心。要重視數(shù)據(jù)的采集、治理和整合，將分散的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為業(yè)務(wù)決策和創(chuàng)新提供支撐。

技術(shù)融合是動力。要有機融合人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)，深度挖掘數(shù)據(jù)潛能，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提升業(yè)務(wù)智能化水平和運營效率。

流程重塑是保障。要搭建數(shù)字化平臺，重塑業(yè)務(wù)管控流程，實現(xiàn)業(yè)務(wù)可視化、管理精細化、數(shù)據(jù)可信化。

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責(zé)任編輯丨李虹縈

校對 | 張越越

執(zhí)行主編丨劉海草 張灝然

內(nèi)容來源 | 中國遠洋海運