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數(shù)字化、智能化如何找到發(fā)力點(diǎn)?

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

歷年來IT信息化建設(shè)由業(yè)務(wù)驅(qū)動主導(dǎo)的模式,這個模式在數(shù)字化很難行得通,更別說智能化了,但多年來的習(xí)慣要改變很難,甚至這個習(xí)慣還在延續(xù),看看現(xiàn)在我們做的很多數(shù)字化的建設(shè),絕大部分還是在做報(bào)表、看板、問題發(fā)現(xiàn),是利用大數(shù)據(jù)的技術(shù)提供常規(guī)業(yè)務(wù)功能,能讓這些報(bào)表、看板的信息更全面、更及時(shí);能讓問題的發(fā)現(xiàn)更提前、更全面,等,本質(zhì)上還是業(yè)務(wù)Owner想看,還是需求拉動的數(shù)字化基本技術(shù)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(jī)會,而需求拉動,很難產(chǎn)生重大變革,很難對公司的競爭力產(chǎn)生重大影響。IT若還是以需求驅(qū)動為主,那它就成為不了公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略力量,這個公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也基本遙遙無期。

IT必須要制定技術(shù)賦能業(yè)務(wù)的競爭力的規(guī)劃,要找到技術(shù)和業(yè)務(wù)的競爭力結(jié)合部,既能讓當(dāng)前的業(yè)務(wù)KPI得到大幅提高,遠(yuǎn)超業(yè)務(wù)需求拉動的建設(shè)成果,獲得業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)信任和支持,又能讓公司產(chǎn)品的競爭力提升,成為公司產(chǎn)品特征的一部分,從而成為公司愿意持續(xù)耕耘的賽道,也能讓公司數(shù)字化、智能化建設(shè)成為常態(tài)。

是不是有點(diǎn)天方夜譚?太難了,接下來就是我的胡思亂想了。

咱們把業(yè)務(wù)縮小到汽車供應(yīng)鏈業(yè)務(wù),找找規(guī)律。首先無論業(yè)務(wù)需求怎么提,業(yè)務(wù)的基本管理就是PDCA,即Plan、Do、Check、Action,其次汽車供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)的KPI聚焦于降本增效,如產(chǎn)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(jìn)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(jìn)一步的指標(biāo);

● Do

D就是各個基地按照產(chǎn)銷計(jì)劃在精益制造管理體系上進(jìn)行制造,這是供應(yīng)鏈體系的大協(xié)同,包括了我們和各個零部件供應(yīng)商及配套服務(wù)商,如運(yùn)輸服務(wù)商;

● Check

C就是專門負(fù)責(zé)檢查KPI等指標(biāo)實(shí)際狀態(tài)的工程師們的工作,利用各類信息化和數(shù)字化工具來全面檢查,報(bào)表、大數(shù)據(jù)看板、各類例會等;

● Action

A就是物流部、質(zhì)保部、ME、采購部等眾多工程師的解決問題的工作,因?yàn)槠囍圃斓膹?fù)雜,即使有強(qiáng)大的體系支持,信息化支持,但還是會有預(yù)想不到的事件發(fā)生,產(chǎn)生損失產(chǎn)能、質(zhì)量溢出等問題,影響KPI實(shí)現(xiàn),急需解決,這時(shí)候需要大批的問題解決人員,用經(jīng)驗(yàn)來制定行動方案來快速解決問題。

所以PDCA是業(yè)務(wù)固定的幾個階段,圍繞每一個KPI,都有自己的PDCA,而KPI,因?yàn)橛袑訉臃纸猓杂泄炯壍摹鍓K級的、部門級的、崗位級的,數(shù)量極大,業(yè)務(wù)的運(yùn)作,實(shí)際上可以理解為極大數(shù)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(shè)定和工作實(shí)際,就可以判斷,所以KPI是否能實(shí)現(xiàn),負(fù)責(zé)A的工程師們是最關(guān)鍵的。

在業(yè)務(wù)驅(qū)動的IT建設(shè)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(yīng)該是最少的,因?yàn)槿藛T多且來自各個部門,沒有明確的業(yè)務(wù)Owner,也就沒有業(yè)務(wù)需求,所以也就沒有信息化建設(shè),更別提數(shù)字化、智能化了。當(dāng)D和C獲得每年的關(guān)注,不斷獲得建設(shè)投入的時(shí)候,A卻被冷落了,而A卻是業(yè)務(wù)人員最多的、靠每個人的經(jīng)驗(yàn)的、沒有基本信息化支撐的、和KPI密切相關(guān)的、成本和效率不受控的,簡直就是吃的是草,產(chǎn)出的是奶啊。A才是更需要信息化、數(shù)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(huán),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(zhuǎn)化為成本、時(shí)間影響最小的行動步驟,來引導(dǎo)自動化的、或者和人工合作半自動化模式的執(zhí)行,以規(guī)定步驟、規(guī)定時(shí)間來執(zhí)行,這個效率是否遠(yuǎn)勝于人工憑經(jīng)驗(yàn)來解決。再試想另一個場景,零件報(bào)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(tǒng)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(bào)廢率,又把信息提供給該工段的質(zhì)檢臺,從而提示該信息并要求有一段時(shí)間針對性的檢查,這就把問題的解決措施和C和D都進(jìn)行了比較完美的結(jié)合。

PDCA四個環(huán)節(jié)的信息化、數(shù)字化及智能化相輔相成,齊頭并進(jìn),才能把可能發(fā)生的問題發(fā)現(xiàn)在源頭,最快時(shí)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(zhǔn)時(shí)快速交付作為我們產(chǎn)品的特征,也可以把穩(wěn)定的高質(zhì)量作為我們產(chǎn)品的特征,從而提升產(chǎn)品的競爭力。

所以基于PDCA管理機(jī)制,我們把信息化、數(shù)字化和智能化和該機(jī)制結(jié)合起來,優(yōu)先布局A環(huán)節(jié),應(yīng)該有機(jī)會大幅提升KPI,也能提升供應(yīng)鏈賦予產(chǎn)品的競爭力。

A的場景,在交付類型的業(yè)務(wù),就是解決執(zhí)行過程中的問題,即高效解決問題,穩(wěn)定交付,在產(chǎn)品類型的業(yè)務(wù)中,就是解決產(chǎn)品用戶使用過程中的問題,即高效服務(wù)運(yùn)營,穩(wěn)定口碑。

那么對于A,數(shù)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(zhǔn)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(guān)知識;
  4. 如何方便問題接收者開展協(xié)同工作,快速聯(lián)系協(xié)作伙伴,快速溝通,如線上會議,快速形成溝通紀(jì)要,并按照What、Who、When進(jìn)行任務(wù)拆分、精準(zhǔn)推送、時(shí)間管理、狀態(tài)收集;
  5. 如何判斷問題解決,需要關(guān)聯(lián)D和C的系統(tǒng),真實(shí)獲取解決狀態(tài);
  6. 問題關(guān)閉,形成問題報(bào)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(zhǔn)是成功的關(guān)鍵。

逐個分析每一步,我們發(fā)現(xiàn),這對現(xiàn)有的技術(shù)平臺提出了很多挑戰(zhàn):

  1. 技術(shù)平臺需要能敏捷響應(yīng)新需求;
  2. 技術(shù)平臺要能快速的與已有系統(tǒng)(特別是核心業(yè)務(wù)系統(tǒng))做數(shù)據(jù)對接;
  3. 需要能對企業(yè)的業(yè)務(wù)知識進(jìn)行智能的生成、存儲和檢索。

要應(yīng)對這些挑戰(zhàn),我們需要使用合適的產(chǎn)品或技術(shù)。在這里我主要推薦兩個:

  1. Mendix 低代碼開發(fā)平臺,使用模型驅(qū)動的開發(fā)方法和可視化編輯器幫助企業(yè)快速開發(fā)應(yīng)用,能敏捷響應(yīng)新需求。Mendix內(nèi)置豐富的連接器,支持與企業(yè)內(nèi)外各系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步,從而實(shí)現(xiàn)與核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)的快速數(shù)據(jù)對接。它可以用來應(yīng)對前兩個挑戰(zhàn)。
  2. 以 ChatGPT 為代表的 LLM 技術(shù),它是一種以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的自然語言生成模型。它可以對人工智能訓(xùn)練用的海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析理解,學(xué)習(xí)企業(yè)內(nèi)的業(yè)務(wù)知識與術(shù)語,然后對這些知識進(jìn)行智能的生成、存儲和檢索。 它可以用來應(yīng)對最后一個挑戰(zhàn)。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一場萬里長征,路上荊棘遍布。許多企業(yè)陷入需求驅(qū)動的誤區(qū),難以取得突破。要找到發(fā)力點(diǎn),企業(yè)IT部門必須放眼長遠(yuǎn),主動出擊,并尋找技術(shù)與業(yè)務(wù)的結(jié)合點(diǎn)。  希望通過以上思考和建議,能為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的長征添磚加瓦,起到拋磚引玉的作用。數(shù)字化轉(zhuǎn)型,盡在起點(diǎn)!

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