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數字化、智能化如何找到發力點?

http://www.199rrr.com 2023-05-09 10:34 來源:西門子Mendix

歷年來IT信息化建設由業務驅動主導的模式,這個模式在數字化很難行得通,更別說智能化了,但多年來的習慣要改變很難,甚至這個習慣還在延續,看看現在我們做的很多數字化的建設,絕大部分還是在做報表、看板、問題發現,是利用大數據的技術提供常規業務功能,能讓這些報表、看板的信息更全面、更及時;能讓問題的發現更提前、更全面,等,本質上還是業務Owner想看,還是需求拉動的數字化基本技術的使用。

不是說需求拉動就是問題,但公司需要競爭力,才能有希望在市場競爭中獲得生存機會,而需求拉動,很難產生重大變革,很難對公司的競爭力產生重大影響。IT若還是以需求驅動為主,那它就成為不了公司數字化轉型的戰略力量,這個公司的數字化轉型也基本遙遙無期。

IT必須要制定技術賦能業務的競爭力的規劃,要找到技術和業務的競爭力結合部,既能讓當前的業務KPI得到大幅提高,遠超業務需求拉動的建設成果,獲得業務領導信任和支持,又能讓公司產品的競爭力提升,成為公司產品特征的一部分,從而成為公司愿意持續耕耘的賽道,也能讓公司數字化、智能化建設成為常態。

是不是有點天方夜譚?太難了,接下來就是我的胡思亂想了。

咱們把業務縮小到汽車供應鏈業務,找找規律。首先無論業務需求怎么提,業務的基本管理就是PDCA,即Plan、Do、Check、Action,其次汽車供應鏈業務的KPI聚焦于降本增效,如產銷之間的交付滿足率、單車制造成本,管理也是圍繞這些KPI進行PDCA,具體來講:

● Plan

P就是年初對這些KPI制定相比于往年更進一步的指標;

● Do

D就是各個基地按照產銷計劃在精益制造管理體系上進行制造,這是供應鏈體系的大協同,包括了我們和各個零部件供應商及配套服務商,如運輸服務商;

● Check

C就是專門負責檢查KPI等指標實際狀態的工程師們的工作,利用各類信息化和數字化工具來全面檢查,報表、大數據看板、各類例會等;

● Action

A就是物流部、質保部、ME、采購部等眾多工程師的解決問題的工作,因為汽車制造的復雜,即使有強大的體系支持,信息化支持,但還是會有預想不到的事件發生,產生損失產能、質量溢出等問題,影響KPI實現,急需解決,這時候需要大批的問題解決人員,用經驗來制定行動方案來快速解決問題。

所以PDCA是業務固定的幾個階段,圍繞每一個KPI,都有自己的PDCA,而KPI,因為有層層分解,所以有公司級的、板塊級的、部門級的、崗位級的,數量極大,業務的運作,實際上可以理解為極大數量的KPI的PDCA交織在一起,就像巨大的燒水壺,一直沸騰。

從PDCA各個階段的投入人員,A一定是最多的,看看這些部門的崗位設定和工作實際,就可以判斷,所以KPI是否能實現,負責A的工程師們是最關鍵的。

在業務驅動的IT建設中,PDCA的信息化程度如何?D是最多的,C其次,P有一些,而A應該是最少的,因為人員多且來自各個部門,沒有明確的業務Owner,也就沒有業務需求,所以也就沒有信息化建設,更別提數字化、智能化了。當D和C獲得每年的關注,不斷獲得建設投入的時候,A卻被冷落了,而A卻是業務人員最多的、靠每個人的經驗的、沒有基本信息化支撐的、和KPI密切相關的、成本和效率不受控的,簡直就是吃的是草,產出的是奶啊。A才是更需要信息化、數字化和智能化支撐的階段,只有這樣,才能提煉出問題的根源,去完善P、完善D、完善C,才能真正意義上把PDCA形成閉環,試想一下這個場景:營銷的一個提前要車,會涉及到眾多零部件的需求變化,該如何把變化轉化為成本、時間影響最小的行動步驟,來引導自動化的、或者和人工合作半自動化模式的執行,以規定步驟、規定時間來執行,這個效率是否遠勝于人工憑經驗來解決。再試想另一個場景,零件報廢率高,A階段的人分析下來根源是裝配步驟的問題,那就可以在D的信息系統上加上正確裝配步驟的提示,并在該工位的屏幕上用視頻的方式提示,從而讓操作工快速理解,按照正確的步驟裝配,大幅降低報廢率,又把信息提供給該工段的質檢臺,從而提示該信息并要求有一段時間針對性的檢查,這就把問題的解決措施和C和D都進行了比較完美的結合。

PDCA四個環節的信息化、數字化及智能化相輔相成,齊頭并進,才能把可能發生的問題發現在源頭,最快時間解決,從而大幅減少A的投入,也能最大限度地保持高交付率及制造的精益性,從而可以把準時快速交付作為我們產品的特征,也可以把穩定的高質量作為我們產品的特征,從而提升產品的競爭力。

所以基于PDCA管理機制,我們把信息化、數字化和智能化和該機制結合起來,優先布局A環節,應該有機會大幅提升KPI,也能提升供應鏈賦予產品的競爭力。

A的場景,在交付類型的業務,就是解決執行過程中的問題,即高效解決問題,穩定交付,在產品類型的業務中,就是解決產品用戶使用過程中的問題,即高效服務運營,穩定口碑。

那么對于A,數字化和智能化的方案是什么?從場景分析如下幾步:

  1. 問題推送和接收,需要考慮問題信息如何讓接收者快速理解,而且大家都能一致的理解;
  2. 問題的推送對象,如何準確?這對解決效率及成本控制都很重要;
  3. 如何匯聚有利于該問題解決的相關知識;
  4. 如何方便問題接收者開展協同工作,快速聯系協作伙伴,快速溝通,如線上會議,快速形成溝通紀要,并按照What、Who、When進行任務拆分、精準推送、時間管理、狀態收集;
  5. 如何判斷問題解決,需要關聯D和C的系統,真實獲取解決狀態;
  6. 問題關閉,形成問題報告,度量解決效率,更新知識,更新人員績效。

以上這些步驟,快速、精準是成功的關鍵。

逐個分析每一步,我們發現,這對現有的技術平臺提出了很多挑戰:

  1. 技術平臺需要能敏捷響應新需求;
  2. 技術平臺要能快速的與已有系統(特別是核心業務系統)做數據對接;
  3. 需要能對企業的業務知識進行智能的生成、存儲和檢索。

要應對這些挑戰,我們需要使用合適的產品或技術。在這里我主要推薦兩個:

  1. Mendix 低代碼開發平臺,使用模型驅動的開發方法和可視化編輯器幫助企業快速開發應用,能敏捷響應新需求。Mendix內置豐富的連接器,支持與企業內外各系統進行實時數據同步,從而實現與核心業務系統的快速數據對接。它可以用來應對前兩個挑戰。
  2. 以 ChatGPT 為代表的 LLM 技術,它是一種以神經網絡深度學習為基礎的自然語言生成模型。它可以對人工智能訓練用的海量文本數據進行分析理解,學習企業內的業務知識與術語,然后對這些知識進行智能的生成、存儲和檢索。 它可以用來應對最后一個挑戰。

企業數字化轉型是一場萬里長征,路上荊棘遍布。許多企業陷入需求驅動的誤區,難以取得突破。要找到發力點,企業IT部門必須放眼長遠,主動出擊,并尋找技術與業務的結合點。  希望通過以上思考和建議,能為企業數字化轉型的長征添磚加瓦,起到拋磚引玉的作用。數字化轉型,盡在起點!

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