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数字化、智能化如何找到发力点?

2023-05-11
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  历年来IT信息化建设由业务驱动主导的模式,这个模式在数字化很难行得通,更别说智能化了,但多年来的习惯要改变很难,甚至这个习惯还在延续,看看现在我们做的很多数字化的建设,绝大部分还是在做报表、看板、问题发现,是利用大数据的技术提供常规业务功能,能让这些报表、看板的信息更全面、更及时;能让问题的发现更提前、更全面,等,本质上还是业务Owner想看,还是需求拉动的数字化基本技术的使用。


  不是说需求拉动就是问题,但公司需要竞争力,才能有希望在市场竞争中获得生存机会,而需求拉动,很难产生重大变革,很难对公司的竞争力产生重大影响。IT若还是以需求驱动为主,那它就成为不了公司数字化转型的战略力量,这个公司的数字化转型也基本遥遥无期。


  IT必须要制定技术赋能业务的竞争力的规划,要找到技术和业务的竞争力结合部,既能让当前的业务KPI得到大幅提高,远超业务需求拉动的建设成果,获得业务领导信任和支持,又能让公司产品的竞争力提升,成为公司产品特征的一部分,从而成为公司愿意持续耕耘的赛道,也能让公司数字化、智能化建设成为常态。


  是不是有点天方夜谭?太难了,接下来就是我的胡思乱想了。


  咱们把业务缩小到汽车供应链业务,找找规律。首先无论业务需求怎么提,业务的基本管理就是PDCA,即Plan、Do、Check、Action,其次汽车供应链业务的KPI聚焦于降本增效,如产销之间的交付满足率、单车制造成本,管理也是围绕这些KPI进行PDCA,具体来讲:


  ● Plan


  P就是年初对这些KPI制定相比于往年更进一步的指标;


  ● Do


  D就是各个基地按照产销计划在精益制造管理体系上进行制造,这是供应链体系的大协同,包括了我们和各个零部件供应商及配套服务商,如运输服务商;


  ● Check


  C就是专门负责检查KPI等指标实际状态的工程师们的工作,利用各类信息化和数字化工具来全面检查,报表、大数据看板、各类例会等;


  ● Action


  A就是物流部、质保部、ME、采购部等众多工程师的解决问题的工作,因为汽车制造的复杂,即使有强大的体系支持,信息化支持,但还是会有预想不到的事件发生,产生损失产能、质量溢出等问题,影响KPI实现,急需解决,这时候需要大批的问题解决人员,用经验来制定行动方案来快速解决问题。


  所以PDCA是业务固定的几个阶段,围绕每一个KPI,都有自己的PDCA,而KPI,因为有层层分解,所以有公司级的、板块级的、部门级的、岗位级的,数量极大,业务的运作,实际上可以理解为极大数量的KPI的PDCA交织在一起,就像巨大的烧水壶,一直沸腾。


  从PDCA各个阶段的投入人员,A一定是最多的,看看这些部门的岗位设定和工作实际,就可以判断,所以KPI是否能实现,负责A的工程师们是最关键的。


  在业务驱动的IT建设中,PDCA的信息化程度如何?D是最多的,C其次,P有一些,而A应该是最少的,因为人员多且来自各个部门,没有明确的业务Owner,也就没有业务需求,所以也就没有信息化建设,更别提数字化、智能化了。当D和C获得每年的关注,不断获得建设投入的时候,A却被冷落了,而A却是业务人员最多的、靠每个人的经验的、没有基本信息化支撑的、和KPI密切相关的、成本和效率不受控的,简直就是吃的是草,产出的是奶啊。A才是更需要信息化、数字化和智能化支撑的阶段,只有这样,才能提炼出问题的根源,去完善P、完善D、完善C,才能真正意义上把PDCA形成闭环,试想一下这个场景:营销的一个提前要车,会涉及到众多零部件的需求变化,该如何把变化转化为成本、时间影响最小的行动步骤,来引导自动化的、或者和人工合作半自动化模式的执行,以规定步骤、规定时间来执行,这个效率是否远胜于人工凭经验来解决。再试想另一个场景,零件报废率高,A阶段的人分析下来根源是装配步骤的问题,那就可以在D的信息系统上加上正确装配步骤的提示,并在该工位的屏幕上用视频的方式提示,从而让操作工快速理解,按照正确的步骤装配,大幅降低报废率,又把信息提供给该工段的质检台,从而提示该信息并要求有一段时间针对性的检查,这就把问题的解决措施和C和D都进行了比较完美的结合。


  PDCA四个环节的信息化、数字化及智能化相辅相成,齐头并进,才能把可能发生的问题发现在源头,最快时间解决,从而大幅减少A的投入,也能最大限度地保持高交付率及制造的精益性,从而可以把准时快速交付作为我们产品的特征,也可以把稳定的高质量作为我们产品的特征,从而提升产品的竞争力。


  所以基于PDCA管理机制,我们把信息化、数字化和智能化和该机制结合起来,优先布局A环节,应该有机会大幅提升KPI,也能提升供应链赋予产品的竞争力。


  A的场景,在交付类型的业务,就是解决执行过程中的问题,即高效解决问题,稳定交付,在产品类型的业务中,就是解决产品用户使用过程中的问题,即高效服务运营,稳定口碑。


  那么对于A,数字化和智能化的方案是什么?从场景分析如下几步:


  1.问题推送和接收,需要考虑问题信息如何让接收者快速理解,而且大家都能一致的理解;


  2.问题的推送对象,如何准确?这对解决效率及成本控制都很重要;


  3.如何汇聚有利于该问题解决的相关知识;


  4.如何方便问题接收者开展协同工作,快速联系协作伙伴,快速沟通,如线上会议,快速形成沟通纪要,并按照What、Who、When进行任务拆分、精准推送、时间管理、状态收集;


  5.如何判断问题解决,需要关联D和C的系统,真实获取解决状态;


  6.问题关闭,形成问题报告,度量解决效率,更新知识,更新人员绩效。


  以上这些步骤,快速、精准是成功的关键。


  逐个分析每一步,我们发现,这对现有的技术平台提出了很多挑战:


  1.技术平台需要能敏捷响应新需求;


  2.技术平台要能快速的与已有系统(特别是核心业务系统)做数据对接;


  3.需要能对企业的业务知识进行智能的生成、存储和检索。


  要应对这些挑战,我们需要使用合适的产品或技术。在这里我主要推荐两个:


  1.Mendix 低代码开发平台,使用模型驱动的开发方法和可视化编辑器帮助企业快速开发应用,能敏捷响应新需求。Mendix内置丰富的连接器,支持与企业内外各系统进行实时数据同步,从而实现与核心业务系统的快速数据对接。它可以用来应对前两个挑战。


  2.以 ChatGPT 为代表的 LLM 技术,它是一种以神经网络深度学习为基础的自然语言生成模型。它可以对人工智能训练用的海量文本数据进行分析理解,学习企业内的业务知识与术语,然后对这些知识进行智能的生成、存储和检索。 它可以用来应对最后一个挑战。


  企业数字化转型是一场万里长征,路上荆棘遍布。许多企业陷入需求驱动的误区,难以取得突破。要找到发力点,企业IT部门必须放眼长远,主动出击,并寻找技术与业务的结合点。  希望通过以上思考和建议,能为企业数字化转型的长征添砖加瓦,起到抛砖引玉的作用。数字化转型,尽在起点!

 

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这家伙很懒,什么描述也没留下

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