Η Ψηφιακή Τεχνολογία Καθιστά τις Εφοδιαστικές Αλυσίδες Πιο Ανθεκτικές

Για μεγάλο χρονικό διάστημα, οι ψηφιακές και φυσικές βιομηχανίες παρέμειναν κάπως διαχωρισμένες, με εργαλεία όπως το Enterprise Resource Planning (ERP) και το Customer Relationship Management (CRM) να αντιπροσωπεύουν το μεγαλύτερο μέρος της «ψηφιοποίησης».

Αυτό αλλάζει γρήγορα καθώς η παραγωγή, η εφοδιαστική αλυσίδα και ολόκληρος ο κλάδος αυτοματοποιούνται σταδιακά και γίνονται «έξυπνοι». Η εμφάνιση ολοένα και πιο χρήσιμων και ισχυρών εργαλείων AI θα επιταχύνει μόνο αυτή την τάση. Αυτό οδηγεί σε μια προοδευτική τεχνολογική σύγκλιση των ψηφιακών και πραγματικών οικονομικών κλάδων.

Αυτό παρέχει στους βιομηχανικούς φορείς ανεπανάληπτες γνώσεις για κάθε φυσικό κρίκο της εφοδιαστικής αλυσίδας, από τον στρατηγικό προγραμματισμό και την πρόληψη κινδύνων έως τις προμήθειες, τον προγραμματισμό παραγωγής και τη λογιστική.

Ως εκ τούτου, τους προσφέρει επίσης μια ανεπανάληπτη ευκαιρία για ενίσχυση της ανθεκτικότητας της εφοδιαστικής αλυσίδας.

Μια νέα μελέτη δύο ερευνητών από το Jiangxi University of Finance and Economics στην Κίνα αναλύει αυτό το ερώτημα. Διαπίστωσε ότι η ενίσχυση της ανθεκτικότητας της εφοδιαστικής αλυσίδας καθοδηγείται από μερικούς βασικούς παράγοντες: την άμβλυνση των χρηματοοικονομικών περιορισμών, τη μείωση της συγκέντρωσης της εφοδιαστικής αλυσίδας και την προώθηση της τεχνολογικής καινοτομίας.

Δημοσίευσαν τα ευρήματά τους στο International Review of Economics & Finance¹, υπό τον τίτλο «The impact of technological convergence between digital and real economy industries on supply chain resilience».

Όλο και Πιο Πολύπλοκες & Ευαίσθητες Εφοδιαστικές Αλυσίδες

Μία χαρακτηριστική ιδιότητα της σύγχρονης οικονομίας είναι ότι κάθε προϊόν που παράγεται εξαρτάται από μια εφοδιαστική αλυσίδα της οποίας η πολυπλοκότητα αυξάνεται συνεχώς. Αυτό περιλαμβάνει όχι μόνο τα εισροές για την κατασκευή ενός δεδομένου προϊόντος, αλλά και όλα τα εξαρτήματα, σπάνια στοιχεία και υπερ-ειδικά μηχανήματα που απαιτούνται για τη μετατροπή των βασικών υλικών σε τελικά προϊόντα και, έμμεσα, όλες τις άλλες εισροές, εξαρτήματα και μηχανήματα για την κατασκευή αυτών των εργαλείων και των βασικών υλικών.

Σε περιόδους κρίσης, όπως κατά τη διάρκεια της πανδημίας Covid, οι αλληλοσυνδεδεμένες εφοδιαστικές αλυσίδες μπορούν να καταρρεύσουν υπό πίεση, προκαλώντας μια αλυσίδα διαταραχών που αντηχούν σε ολόκληρους κλάδους.

Καθώς οι γεωπολιτικές εντάσεις, οι φυσικές καταστροφές και οι εμπορικές τριβές γίνονται όλο και πιο συχνές και έντονες, το παλιό μοντέλο των εφοδιαστικών αλυσίδων just-in-time, που είναι ευάλωτο σε εξωτερικές συγκρούσεις, αμφισβητείται ολοένα και περισσότερο.

«Για παράδειγμα, η ξαφνική επιβολή αυστηρών δασμών από τις ΗΠΑ στις αρχές του 2025 διέκοψε την προμήθεια πρώτων υλών για πολυάριθμες εταιρείες, αναγκάζοντας τη διακοπή των παραγωγικών δραστηριοτήτων και προκαλώντας σημαντικές οικονομικές απώλειες.»

Αυτό έχει προκαλέσει ανανεωμένο ενδιαφέρον για μια πιο ανθεκτική εφοδιαστική αλυσίδα, η οποία διαθέτει την εγγενή ικανότητα να απορροφά και να αντέχει σε εξωτερικές συγκρούσεις, διασφαλίζοντας έτσι τη συνεχή προμήθεια βασικών καταναλωτικών αγαθών και στρατηγικών υλικών.

Τελικά, η μακροπρόθεσμη σταθερότητα και βιωσιμότητα της οικονομικής ανάπτυξης θα εξαρτηθεί από την ανάπτυξη μιας τέτοιας πιο ανθεκτικής εφοδιαστικής αλυσίδας.

Ψηφιακές Τεχνολογίες & Εφοδιαστική Αλυσίδα

Συγχώνευση της Ψηφιακής Οικονομίας με τη Φυσική

Η προστιθέμενη αξία της ψηφιακής οικονομίας της Κίνας αναμένεται να φτάσει τα 49 τρισεκατομμύρια RMB μέχρι το 2025, αποτελώντας περίπου το 35 % του ΑΕΠ της χώρας, με παρόμοιους αριθμούς σε πολλές άλλες ανεπτυγμένες οικονομίες.

Με ένα τόσο μεγάλο τμήμα της οικονομίας ήδη ψηφιακό, η μοναδική διαδρομή για περαιτέρω ανάπτυξη της ψηφιακής οικονομίας είναι η περαιτέρω συγχώνευσή της με τη φυσική και η ενίσχυση της παραγωγικότητας και στις δύο.

Από τη μία πλευρά, αυτό θα επιτρέψει στις τεχνολογίες της ψηφιακής βιομηχανίας να ενσωματώσουν διαφοροποιημένες πηγές δεδομένων, κεφάλαιο γνώσης και καινοτόμα παραδείγματα στο τεχνολογικό πλαίσιο των πραγματικών βιομηχανιών.

Από την άλλη, οι πραγματικές βιομηχανίες λειτουργούν ως πεδίο δοκιμών για τις ψηφιακές τεχνολογίες, προσφέροντας πλούσια πειραματικά περιβάλλοντα και σαφείς κατευθύνσεις βελτιστοποίησης ώστε να έχουν μεγαλύτερο αντίκτυπο στην παραγωγικότητα της οικονομίας συνολικά.

Και δεν υπάρχει σχεδόν κανένας τομέας όπου η επίδραση θα είναι πιο άμεση από τις εφοδιαστικές αλυσίδες.

Ανάλυση Πραγματικών Εφοδιαστικών Αλυσίδων

Οι ερευνητές επέλεξαν κινεζικές εταιρείες με μετοχές A από το 2011 έως το 2024, με το τελικό σύνολο δεδομένων να περιλαμβάνει 13 410 έγκυρες παρατηρήσεις εταιρεία-έτος.

Μετρήσαν τα εξής μετρικά:

• Ανθεκτικότητα εφοδιαστικής αλυσίδας, που αποτελείται από αρκετά υποσυστήματα:
  • Ανταπόκριση εφοδιαστικής αλυσίδας, η ικανότητα να ανταποκρίνεται γρήγορα σε εξωτερικές διαταραχές για να αντιμετωπίζει τις διακυμάνσεις προσφοράς και ζήτησης.
  • Αντοχή εφοδιαστικής αλυσίδας, η δυνατότητα διατήρησης συνεχούς λειτουργίας και ομαλής κυκλοφορίας όταν αντιμετωπίζει εξωτερικές συγκρούσεις.
  • Ανάκτηση εφοδιαστικής αλυσίδας, που αντικατοπτρίζει πόσο αποτελεσματικά η εταιρική απόδοση αντέχει και ανακάμπτει από εξωτερικές συγκρούσεις.
• Τεχνολογική σύγκλιση των ψηφιακών και πραγματικών οικονομικών κλάδων, που μετράται όταν μια πατέντα ταξινομείται εκτός του τομέα τεχνολογίας της ψηφιακής βιομηχανίας αλλά αναφέρει τουλάχιστον μία πατέντα τεχνολογίας ψηφιακής βιομηχανίας.
• Μεταβλητές ελέγχου, όπως το μέγεθος της εταιρείας (Size): ο φυσικός λογάριθμος των συνολικών περιουσιακών στοιχείων στο τέλος του έτους· ηλικία εταιρείας, μόχλευση, απόδοση περιουσιακών στοιχείων, ανάπτυξη εσόδων, ταμειακές ροές, μέγεθος διοικητικού συμβουλίου, συγκέντρωση ιδιοκτησίας κ.λπ.

Πώς η Ψηφιοποίηση Μπορεί να Βελτιώσει τις Εφοδιαστικές Αλυσίδες;

Το πρώτο βήμα, που είναι πιθανότατα το πιο προχωρημένο ήδη χάρη στο ERP, είναι η μετατροπή των στοιχείων δεδομένων και των πληροφοριών από άκρο σε άκρο σε στρατηγικούς πόρους πληροφοριών.

Τα μοντέλα παρακολούθησης κινδύνου υψηλής πιστότητας μπορούν να ανιχνεύσουν με ακρίβεια πιθανές ευπάθειες, όπως περιορισμούς προμηθειών στην ανάντη αλυσίδα και διαταραχές στη λογιστική. Ο βασικός παράγοντας θα είναι η μετάβαση της διαχείρισης κινδύνου από αντιδραστική μετρίαση σε προδραστική πρόβλεψη, ενδεχομένως με τη χρήση εξειδικευμένων AI πρακτόρων.

Ένα ακόμη βήμα είναι η υλοποίηση εργαλείων όπως ψηφιακά δίδυμα και εικονικοί πόροι προσομοίωσης. Μπορούν να μοντελοποιήσουν σενάρια διαταραχής σε εικονικά περιβάλλοντα, ώστε οι εταιρείες να διαμορφώνουν προληπτικά ευέλικτα πρωτόκολλα επαναδιαμόρφωσης για κρίσιμους κόμβους της εφοδιαστικής αλυσίδας.

Κατά την αντιμετώπιση πραγματικών διαταραχών, η προ-ελεγμένη ευέλικτη διάθεση πόρων μπορεί να μετριάσει αποτελεσματικά τη ζημιά στο συνολικό σύστημα.

Ένα ακόμη βήμα θα είναι η διάσπαση των διαβιομηχανικών σιλοπυρήνων γνώσης και η διευκόλυνση της ολοκληρωμένης ενσωμάτωσης δεδομένων από την ανάντη παραγωγή μέχρι την κατώτερη κατανάλωση.

Με αυτόν τον τρόπο, οι εταιρείες μπορούν γρήγορα να εντοπίζουν προβληματικούς κόμβους μετά από σοκ, να συγχρονίζουν ενοποιημένα πρωτόκολλα έκτακτης ανάγκης με τους εταίρους της εφοδιαστικής αλυσίδας και να κινητοποιούν αποδοτικά κρίσιμους πόρους προς τις προβληματικές ενότητες.

Και φυσικά, για όλες αυτές τις πρωτοβουλίες και τα δεδομένα, η αυστηρή κρυπτογράφηση και έλεγχος πρόσβασης θα είναι κρίσιμη για την προστασία της εμπιστευτικότητας και της ακεραιότητας των βασικών δεδομένων των εταιρειών.

Ανακούφιση των Χρηματοοικονομικών Περιορισμών

Πιο ακριβή δεδομένα μπορούν να προσφέρουν στα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα αξιόπιστες γνώσεις για τη βασική επιχειρησιακή βιωσιμότητα και τη δυνατότητα εκπλήρωσης των εταιρειών.

Για παράδειγμα, η τεχνολογία μεγάλων δεδομένων ενσωματώνει πολυπλοκότητα πηγών πληροφοριών, όπως δεδομένα φορολογίας και κοινωνικής ασφάλισης, για τη δημιουργία δυναμικών προφίλ πιστοληπτικής ικανότητας για τις επιχειρήσεις.

Οι κίνδυνοι που σχετίζονται με την προέγκριση δανείου και τα κόστη παρακολούθησης κατά τη διάρκεια της διαδικασίας μπορούν να μειωθούν με την παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο των ροών αγαθών, πληροφοριών και κεφαλαίων.

Αυτό θα πρέπει τελικά να μειώσει το κόστος του κεφαλαίου και να ενισχύσει τη χρηματοοικονομική βάση της ανθεκτικότητας της εφοδιαστικής αλυσίδας.

Μεγαλύτερη Διαφοροποίηση Προμηθειών

Πολλή από την ευθραυστότητα της εφοδιαστικής αλυσίδας προέρχεται από έλλειψη πληροφόρησης για τις υπάρχουσες επιλογές. Αυτό συχνά οδηγεί στην εξάρτηση από ένα μικρό, εδραιωμένο σύνολο εταίρων, αυξάνοντας την έκθεσή τους σε ηθικούς κινδύνους όπως η αθέτηση των εταίρων και η απάτη.

««Στα συμβατικά μοντέλα εφοδιαστικής αλυσίδας, τα αποτρεπτικά κόστη αναζήτησης και η ασυμμετρία πληροφοριών εμποδίζουν την ικανότητα μιας εταιρείας να εντοπίζει και να αξιολογεί αποτελεσματικά πιθανούς προμηθευτές και πελάτες σε παγκόσμιο επίπεδο.»»

Αντίθετα, η αναγνώριση, η φιλτράρισμα και η ανάλυση σε πραγματικό χρόνο, βασισμένες σε δεδομένα, της παγκόσμιας διανοητικής προσφοράς-ζήτησης, μπορούν να προσφέρουν πολύτιμες εναλλακτικές.

Αυτό μπορεί να είναι ιδιαίτερα πολύτιμο όταν ένας συγκεκριμένος κόμβος επηρεάζεται από μια διαταραχή. Συνολικά, μπορεί να βελτιώσει την επιρροή της εταιρείας στην αγορά και τις δυνατότητες κατανομής πόρων, να μειώσει την εξάρτηση από έναν μόνο προμηθευτή ή γεωγραφική περιοχή, και τελικά να προωθήσει τη διαφοροποίηση της εφοδιαστικής αλυσίδας από την πλευρά της ζήτησης.

Μπορεί να έχει σημαντικές συστημικές επιπτώσεις, καθώς μια δεδομένη διαταραχή εμποδίζεται να εξαπλωθεί σε άλλους κόμβους της εφοδιαστικής αλυσίδας, βελτιώνοντας τη συνολική ανθεκτικότητα της εφοδιαστικής αλυσίδας με τρόπους που δεν είχαν παρατηρηθεί.

Ενίσχυση της Καινοτομίας

Η ψηφιακή και πιο διαφανής εφοδιαστική αλυσίδα σημαίνει επίσης δυνατότητα ακριβούς αντιστοίχισης και ελαστικής παροχής πόρων καινοτομίας. Αυτό μπορεί να ενισχύσει την ποιότητα της καινοτομίας μέσω καλύτερης αποδοτικότητας στην κατανομή των πόρων καινοτομίας.

««Επιτρέπει στις εταιρείες να παρακολουθούν σε πραγματικό χρόνο την απόδοση των νέων τεχνολογιών και να ποσοτικοποιούν τη συμβολή τους στην αποδοτικότητα της παραγωγής και την εξοικονόμηση κόστους, μειώνοντας σημαντικά το κόστος αναζήτησης, δοκιμών-σφαλμάτων και αντιστοίχισης που ενυπάρχει στη διαδικασία έρευνας και ανάπτυξης (R&D)»»

Μπορεί επίσης τελικά να δημιουργήσει μια αλλαγή παραδείγματος στη στρατηγική καινοτομίας των εταιρειών από το «κλειστό» στο «ανοιχτό και συνεργατικό» και να διευκολύνει την ελεύθερη ροή και αποδοτική ενσωμάτωση των πόρων καινοτομίας εντός του οικοσυστήματος.

Δημιουργία Ανθεκτικών Ψηφιακών Εφοδιαστικών Αλυσίδων

Κρατικές Επιχειρήσεις έναντι Ιδιωτικών Επιχειρήσεων

Οι κρατικές επιχειρήσεις (SOEs) επωφελούνται από μια μορφή «πλεονάζουσας πόρων», συμπεριλαμβανομένης της προνομιούχας πρόσβασης σε τραπεζική πίστωση, κρατικών επιχορηγήσεων και κυρίαρχων θέσεων στην αγορά, ενώ οι ιδιωτικές εταιρείες συχνά λειτουργούν υπό πολύ πιο αυστηρούς περιορισμούς πόρων.

Αυτό δημιουργεί την κατάσταση όπου οι ψηφιακές πρωτοβουλίες που ενισχύουν την ανθεκτικότητα έχουν μεγαλύτερο αντίκτυπο σε πιο ευάλωτες ιδιωτικές εταιρείες.

Πνευματική Ιδιοκτησία & Ψηφιακό Οικοσύστημα

Ένα άλλο αποτέλεσμα που διαπίστωσαν οι ερευνητές είναι ότι η ισχυρή προστασία της πνευματικής ιδιοκτησίας και η ανεπτυγμένη ψηφιακή υποδομή βελτιώνουν επίσης την επίδραση των πρωτοβουλιών ανθεκτικότητας της εφοδιαστικής αλυσίδας.

Σε αυτήν την περίπτωση, αυτό πιθανότατα οφείλεται στο γεγονός ότι μεγαλύτερη δέσμευση και επενδύσεις μεγάλης κλίμακας στην καινοτομία γίνονται όταν προστατεύονται από μηχανισμούς όπως πατέντες, πνευματικά δικαιώματα λογισμικού και εμπορικά μυστικά.

««Σε ένα αδύναμο καθεστώς πνευματικής ιδιοκτησίας (IPP), οι εταιρείες είναι πιο ευάλωτες στους κινδύνους αποκάλυψης τεχνολογίας, γεγονός που υποσκάπτει τη σύνδεση μεταξύ επένδυσης στην καινοτομία και αναμενόμενων αποδόσεων. Συνεπώς, το κίνητρο των εταιρειών να ασχοληθούν με βαθιά τεχνολογική καινοτομία μειώνεται, οδηγώντας τες να προτιμούν μια στρατηγική «αναμονής» ή να περιορίζονται σε υιοθέτηση επιφανειακής τεχνολογίας.»»

Έτσι, το ρυθμιστικό περιβάλλον και οι εθνικοί θεσμοί μπορούν να έχουν σημαντικό αντίκτυπο στη σύγκλιση των ψηφιακών και φυσικών οικονομιών, συμπεριλαμβανομένων των εφοδιαστικών αλυσίδων.

Αναλόγως, η ανάπτυξη ψηφιακών υποδομών, όπως η πρόσβαση σε πόρους όπως η υπολογιστική νέφους και μεγάλα κέντρα δεδομένων, μπορεί να επιταχύνει τις διαδικασίες ανάπτυξης, επανάληψης και εμπορευματοποίησης των ψηφιακών προϊόντων.

««Αντίθετα, οι περιοχές με υποανάπτυξη ψηφιακών υποδομών συχνά χαρακτηρίζονται από ελλείψεις όπως ανεπαρκής κάλυψη IoT και ανεπαρκή υπολογιστική ισχύ. Αυτοί οι περιορισμοί εμποδίζουν τη μαζική, σε πραγματικό χρόνο, συλλογή και ανάλυση δεδομένων, γεγονός που με τη σειρά του εμποδίζει το TCDR να ενισχύσει αποτελεσματικά την ανθεκτικότητα της εφοδιαστικής αλυσίδας.»»

Αυτό οδηγεί άμεσα σε μείωση του κόστους δοκιμών-σφαλμάτων για τις εταιρείες στην τεχνολογική καινοτομία και επιταχύνει τη σύγκλιση των ψηφιακών και φυσικών οικονομιών.

Συμπεράσματα Επένδυσης

Η ψηφιακή μετασχηματισμός συνήθως θεωρείται μέσα από το πρίσμα της βελτίωσης της αποδοτικότητας. Ωστόσο, όλο και περισσότερο, πρόκειται για τη δημιουργία ενός μετρήσιμου πλεονεκτήματος ανθεκτικότητας για τις βιομηχανικές εταιρείες, ειδικά όταν λειτουργούν σε τομείς με πολύπλοκες τεχνολογίες και εκτεταμένες διεθνείς εφοδιαστικές αλυσίδες.

Η σύγκλιση του ψηφιακού και του φυσικού βελτιώνει τις εφοδιαστικές αλυσίδες μέσω τριών κύριων καναλιών: την άμβλυνση των χρηματοοικονομικών περιορισμών, τη μείωση της συγκέντρωσης της εφοδιαστικής αλυσίδας και την προώθηση της τεχνολογικής καινοτομίας.

Έτσι, οι ψηφιακές τεχνολογίες θα πρέπει σήμερα να θεωρούνται ως ανταγωνιστικό πλεονέκτημα και ουσιαστικό μέρος της υποδομής ανθεκτικότητας, αντί για προαιρετικές δαπάνες πληροφορικής.

Αυτό ισχύει ιδιαίτερα για τα πιο δημιουργικά δεδομένα και προχωρημένα εργαλεία όπως η βιομηχανική AI, τα ψηφιακά δίδυμα, η προσομοίωση, η συνδεδεμένη παραγωγή και το λογισμικό εφοδιαστικής αλυσίδας.

Επένδυση στα Βιομηχανικά Δεδομένα

Siemens AG

Η Siemens είναι γίγαντας των βιομηχανικών εργαλείων και της κατασκευής, με ασύγκριτη ευρύτητα όσον αφορά τις ψηφιακές τεχνολογίες για την αυτοματοποίηση της παραγωγής, το IoT (Internet of Things), το βιομηχανικό λογισμικό, τη βιομηχανική AI, την προσομοίωση, τα ψηφιακά δίδυμα και συνολικά τη «έξυπνη κατασκευή».

««Η έννοια προβλέπει εργοστάσια όπου συνεργατικά ρομπότ εργάζονται με ασφάλεια δίπλα σε ανθρώπους, όπου η τεχνητή νοημοσύνη υποστηρίζει αντί να αντικαθιστά τη λήψη ανθρώπινων αποφάσεων, και όπου οι διαδικασίες παραγωγής σχεδιάζονται ώστε να ελαχιστοποιούν το περιβαλλοντικό αποτύπωμα ενώ μεγιστοποιούν την εξατομίκευση και την ευελιξία.

Industry 5.0: Bridging human-machine collaboration».»

Είναι επίσης κύριος προμηθευτής απαραίτητων φυσικών εξαρτημάτων όπως βιομηχανικοί ελεγκτές και προγραμματιζόμενοι λογικοί ελεγκτές (PLCs), κινητήρες και μετατροπείς, διακόπτες, έλεγχοι δικτύου, αυτοματισμός κτιρίων κ.ά.

Δεν είναι επίσης μόνο προμηθευτής λογισμικού, αλλά και βιομηχανικός φορέας με δική του ύπαρξη μέσω επιχειρήσεων όπως η Siemens Mobility, η οποία παράγει τρένα και σιδηροδρομική υποδομή.

Συνολικά, αυτό καθιστά το προφίλ της Siemens τον τέλειο συνεργάτη για μεγάλες παγκόσμιες επιχειρήσεις που επιδιώκουν να αναβαθμίσουν τη δυνατότητα παραγωγής τους, είτε με την Intel (INTC ) στα ημιαγωγούς, είτε με τη Hyundai στην ναυπηγική, είτε με τη Foxconn για έξυπνα ηλεκτρικά οχήματα, είτε με τη Nvidia (NVDA ) για ψηφιακά δίδυμα που συμμορφώνονται με τη φυσική πραγματικότητα ολόκληρων εργοστασίων.

Source: Siemens

Η άμεση και συνεχής εμπειρία της Siemens στην κατασκευή, συνδυασμένη με το ευρύ φάσμα βιομηχανικών συνεργασιών της, την καθιστούν μια καλά τοποθετημένη εταιρεία για να επωφεληθεί από τη συνεχιζόμενη συγχώνευση των ψηφιακών και φυσικών οικονομιών, καθώς και από την ολοένα και πιο ψηφιοποιημένη παραγωγή και εφοδιαστικές αλυσίδες.

««Συστήματα με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αναλύσουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων σε πραγματικό χρόνο που συλλέγονται από αισθητήρες IoT σε όλο το εργοστάσιο, εντοπίζοντας μοτίβα, προβλέποντας βλάβες εξοπλισμού και αυτόνομα προσαρμόζοντας τις παραμέτρους παραγωγής για βελτίωση της αποδοτικότητας και της ποιότητας. Η επίδραση της AI εκτείνεται πολύ πέρα από τη λειτουργική αποδοτικότητα. Αυτά τα έξυπνα συστήματα επιτρέπουν στους κατασκευαστές να λαμβάνουν πιο ενημερωμένες, βασισμένες σε δεδομένα αποφάσεις σχετικά με το σχεδιασμό προϊόντων, τη διαχείριση εφοδιαστικής αλυσίδας και τον στρατηγικό προγραμματισμό.»»

Ένα βασικό στοιχείο των μελλοντικών «εργοστασίων 5.0» της Siemens θα είναι το Intelligence Center X, το λογισμικό ορχήστρας βιομηχανικής AI επιπέδου επιχείρησης. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάπτυξη αυτόνομων πρακτόρων AI παράλληλα με τους ανθρώπινους εργαζόμενους και για τη συγκέντρωση όλων των επιπέδων σιλοπυρήνων δεδομένων που αυτή τη στιγμή είναι διαχωρισμένα στα εργοστάσια.

Source: Siemens

Η εταιρεία ήδη παρατηρεί ισχυρή ζήτηση σε όλη τη ψηφιακή και υποδομική της δραστηριότητα. Το τρίτο τρίμηνο του οικονομικού έτους 2026, τα έσοδα λογισμικού Digital Industries αυξήθηκαν κατά 15 %, ενώ οι παραγγελίες Smart Infrastructure αυξήθηκαν κατά 42 %, συμπεριλαμβανομένης μιας άλγης 81 % στις ΗΠΑ. Αυτό την καθιστά μία από τις σπάνιες γερμανικές εταιρείες που ωφελούνται τόσο από την κινεζική αγορά όσο και από τις προσπάθειες της ΕΕ και των ΗΠΑ για επανεξέλιξη της βιομηχανίας.

Source: Siemens

Το ίδιο ισχύει για την έξυπνη υποδομή (παραγγελίες αυξημένες κατά 81 % στις ΗΠΑ και διψήφια ανάπτυξη παντού), ενώ η επιχείρηση κινητικότητας (τρένα) παραμένει σταθερή.

Συνολικά, αυτό καθιστά τη Siemens μια εταιρεία που ιστορικά ήταν ένας σημαντικός γερμανικός κατασκευαστής τρένων και τουρμπίνων, αλλά όλο και περισσότερο παγκόσμιος βασικός συνεργάτης για την προώθηση της έξυπνης κατασκευής, της βιομηχανικής AI και των αντιδραστικών/ανθεκτικών εφοδιαστικών αλυσίδων.

Τελευταία Ειδήσεις και Αναπτύξεις Μετοχών Siemens AG (SIE)

Αναφορά Μελέτης

^{1. Haohua Liu and Qiang Pan. The impact of technological convergence between digital and real economy industries on supply chain resilience. International Review of Economics & Finance. Οκτώβριος 2026. Article: 105741. Volume 111.}