そして、私は企業として、これらの野心的な目標を設定することによって、私たちがナンバーワンになりたいかどうか、これらの分野でトップティアになりたいかどうか、そして継続的に利益を生み出したいかどうかを言わざるを得ないと考えています。テクノロジーを使ってどうやってそこにたどり着くのか？ そのため、誰かに追従することはできないため、私たちは思い込みを捨てざるを得なくなります。 そして、そこにたどり着くまでの道のりは、もちろんテクノロジーとソフトウェア、イネーブルメントと投資によるものですが、実際には目標指向になることによるものです。 そして、これらの野心的な目標をサポートするためにテクノロジー側でインフラストラクチャを作成する方法のこれらの例を見ると、私たち自身も野心的になる必要があります。たとえば、サプライチェーンのトップ 10 に入るには、差別化が必要です。 それはただの集まりに合格しません。
ですから、トップレベルでは、ビジネスの野心から始まると思います。 そこから、ビジネスの野心とテクノロジーのトレンドが交わる場所で組織化して、非常に充実したディスカッションを行い、多くの感動的な要素をどのように組み合わせるかの接着剤となることができます。その使命を達成するための一部として登場し、その一部となることができる、進歩しつつある技術。 これが、プロセス側で設定する方法です。 例として、それはイノベーションでもあると思いますが、あまり話題にはなりませんが、そこにいるコミュニティにとっては、どうすればトップに立つことができるかということが非常に重要になると思います。データ主権の問題とデータのローカリゼーションについて? クラウド、プライベート、パブリック、エッジ、オンプレミスが今後どのように見えるかを再考するために必要な作業はたくさんあります。これにより、各市場で最先端を維持し、競争力を維持しながら、増加するガイダンスに対応することができます。データのローカリゼーションとデータの主権について、国や規制機関から入手しています。
そのため、私たちの場合、香港に上場し、世界中で事業を展開するグローバル企業として、ソリューションのアーキテクチャについて深く考え、長期的な成長のためにどのように設計できるかについてイノベーションを適用する必要がありました。 、しかしますます不確実性が増している世界で。 ですから、ある意味で多くの原動力があると思います。それは私たちの企業の願望であり、多くの不確実性が続いている私たちの事業環境であり、最先端がどのように見えるかについて非常に鋭いレンズを取ることを本当に余儀なくされています. そして、それは常に明るく輝くテクノロジーとは限りません。 最先端とは、執行委員会に行って、「ねえ、コンプライアンスに関する課題に直面するつもりだ」と言うことを意味するかもしれません. これが、私たちが順守しなければならない次の国や規制制度だけでなく、次の 10、次の 50 にも対応できるように、私たちがアーキテクチャーにもたらしているイノベーションです。
月桂樹： それでは、具体的な例をもう少し詳しく説明すると、R&D は、ソフトウェア サプライ チェーンの製造や、人工知能や産業用メタバースなどの新しいテクノロジの改善にどのように役立つのでしょうか?
美術： ああ、私はこれが大好きです。これは、テクノロジー業界で多くのことが起こっていることの完璧な例であり、適用された好奇心とこれを試す方法の初期のポイントに戻ることがたくさんあるからです. したがって、特に人工知能と産業用メタバースに関しては、これらはレノボの本来の強みと非常にうまく調和していると思います。 私たちの遺産は世界をリードする製造業者であり、現在はサービス主導型への移行も検討していますが、AI とメタバースのようなテクノロジーを工場に適用しています。 ローレルとは逆のことを話す方が簡単だと思います…なぜなら、私たちがこれを計画したことを非常にはっきりと覚えています。 . 例を考えてみると、実際、私たちがこの議論を行っているのは非常にタイムリーです。 Lenovo は、世界経済フォーラムで、製造業をリードする世界的な灯台ネットワークの一部として、ほんの数週間前に認められました。
そしてそれは、AI とメタバース テクノロジを適用し、自社のサプライ チェーンと製造ネットワークに関するあらゆる側面にそれらを組み込むことに大きく基づいています。 そのため、工場内の品質面でいくつかの例を挙げれば、設計からコスト、設計から品質まで、以前よりもはるかに高速な方法でデジタル ツイン テクノロジを組み合わせて実装しました。デジタルの世界でプロトタイプを作成すると、より高速で低コストになり、エラーの修正がより迅速かつタイムリーに行われます。 そのため、製品のイテレーションをより迅速に行うことができます。 より良い品質を実現できます。 品質の欠陥を早期に特定できるように、高度なコンピューター ビジョンを採用しています。 AR と VR の側面を使用して、工場労働者をより効果的に、より適切にトレーニングできるように、産業用メタバースに関するテクノロジを実装することができます。
また、効果的な製造オペレーションを実行する上で非常に重要な部分の 1 つは、実際には生産計画です。何千もの部品が入荷するためです。聞いている人なら誰でも、そこにどれほどの不確実性と不安定性があるかを知っていると思います。サプライチェーンに含まれています。 では、このような数千次元の計画問題をどのように取り上げて最適化するのでしょうか? これらは、スマート生産計画モデルを適用して工場を完全に稼働させ、顧客の納期に間に合わせることができるものです。 だから私はドローンを飛ばしたくはありませんが、文字通り答えは次のとおりだと思います: ロジスティクス、計画、生産、スケジューリング、出荷について考えれば、AI とメタバースのユースケースが見つからなかった場所はありません。業務の運営方法を大幅に強化することができます。 繰り返しますが、私たちはこれを社内で行っているため、世界経済フォーラムが私たちをグローバル ライトハウス ネットワークの製造メンバーとして認めたことを非常に誇りに思っています。
月桂樹： これは確かに重要です。特に、このように複雑さが増しているコンピューティング環境と IT 環境を統合する場合はなおさらです。 ビジネスが変革を続け、その変革を加速する中、レノボ全体で回復力を構築するにはどうすればよいでしょうか? それは確かに非常に必要なもう1つの基本的な特性だからです.