Eine Reihe von Daten, die ausführlich diskutiert wurden, macht die reale Situation vieler Unternehmen sehr deutlich: Die Abdeckung srate der digitalen Transformation von Industrie unternehmen über der festgelegten Größe liegt bei fast 90%, aber die Durchdringung srate von Anwendungen für künstliche Intelligenz liegt nur über 30%. Um es besser zu sagen, sind die meisten Fabriken "mit dem Internet verbunden", und es gibt immer noch einige, die wirklich anfangen, "das Gehirn zu benutzen".
Es geht nicht darum, Unternehmen dafür zu kritisieren, dass sie nicht hart arbeiten. In den letzten zehn Jahren haben die Cloud, das System und das Sammeln von Geräten das Problem gelöst, ob Informationen fließen können. Die digitale Intelligenz muss gelöst werden, ob die fließenden Informationen den Entscheidung zyklus verkürzen und die Kosten für Versuch und Irrtum senken können. Der Unterschied zwischen den beiden ist nicht eine teurere Software, sondern ob die Geschäfts ergebnisse klar definiert sind.
Was ist die Digitalis ierung und was fehlt in der digitalen Intelligenz?
Digitale Transkripte sind normaler weise sehr gut: ERP ist online, der Workshop hat einen Arbeits auftrag, die Finanz berichte können erstellt werden und die WeChat-Gruppe kann Anomalien synchron isieren. Das Problem ist, dass diese Systeme häufig nach Abteilungen gebaut werden und das Kaliber nicht einheitlich ist. Das Inventar, das der Planer sieht, das Inventar, das die Lager verwaltung sieht, und das Inventar, das die Finanzen sehen, können drei Zahlen sein. Der Verkauf verspricht dem Kunden die Lieferung, und die Produktion bestätigt nicht, ob sie es tun.
Bei der digitalen Intelligenz müssen Unternehmen nicht sofort ein großes Modell haben. Der pragmatischere Standard lautet: Es gibt nur eine Haupt daten für dasselbe, die Anomalie kann von den Regeln erfasst werden, anstatt sich auf Personen zu verlassen, der Pilot effekt kann durch Ertrags rate, Lieferzeit, Bestands umsatz und Zahlungs tage überprüft und akzeptiert werden. Wenn dies noch nicht der Fall ist, werden falsche Entscheidungen nur schneller getroffen, wenn Sie zuerst zur Intelligenz gehen.
Warum stecken KMU im "Gehirn" fest?
Es gibt drei gemeinsame Karten punkte. Erstens beginnt das Projekt mit dem "Kauf des Systems" und nicht mit dem "erprobten Ergebnis". Die Funktions liste ist also sehr lang und die erste Linie folgt weiterhin der alten Methode, nachdem sie online gegangen ist. Zweitens reicht die Daten qualität nicht aus, um die automatische Beurteilung zu unterstützen. Ohne Erfassung, Reinigung und Berechtigungen kann KI nur Gas tauft ritte demonstrieren. Drittens haben sich die organisator ischen Anreize nicht geändert: Die Geschäfts abteilung ist nicht für die Daten ver antwort lich, die IT ist nicht für die Ergebnisse ver antwort lich, und das Projekt ist zu einem grauen Bereich geworden, den beide Parteien erklären können und der niemand tragen muss.
Auch das politische Umfeld ändert sich. Subventionen und Bewertungen verlagern sich von "ob Sie es gekauft oder nicht verbunden haben" zu "wie es verwendet wird und wie effektiv es ist". Dies bedeutet für Unternehmen: Kleine Projekte, die Input und Output klar erklären können, können leichter interne Unterstützung und externe Ressourcen erhalten als die großartige Plattform im Drei jahres plan.
Nur drei Dinge im ersten Jahr
Wir empfehlen Wachstums unternehmen, das erste Jahr in drei Dinge zu verwandeln, anstatt zehn Module gleichzeitig zu verteilen.
- Wählen Sie eine Schwach stellen szene aus: Beispiels weise ist die Liefer frist häufig nicht vertrauens würdig, die geliehenen Materialien werden in die Produktions linie eingegeben und die Außenhandels dokumente sind immer unvollständig. Die Szene muss einen Meister haben und Basisdaten haben.
- Öffnen Sie den geschlossenen Kreislauf der kleinsten Daten in dieser Szene: Woher kommen die Dokumente, wo bleiben sie, wer hat das Recht, sie zu ändern, und wie Sie nach der Änderung Spuren hinterlassen.
- Geben Sie den Akzeptanz index und den Überprüfung rhythmus an: Sehen Sie ihn einmal in 90 Tagen, kopieren Sie ihn, wenn er gültig ist, und stoppen Sie den Verlust, wenn er ungültig ist. Verlassen Sie sich nicht auf die Zusammenfassung zum Jahresende, um die Abweichung zu finden.
Dies steht im Einklang mit der politischen Ausrichtung von "klein, schnell, leicht und genau": Miniatur isierung, schnelle Bereitstellung, geringes Gewicht und genaue Lösung spezifischer Probleme. Kleine und mittlere Unternehmen haben begrenzte Budgets für Versuch und Irrtum, und die Opportun itäts kosten für umfassende Intelligenz sind hoch.
Die Plattform soll der Szene dienen, nicht umgekehrt
Unternehmen benötigen letztendlich noch einheitliche Berechtigungen, Organisationen und Stamm daten, andernfalls wird jede Szene zu einer neuen Insel. Die Reihenfolge der Konstruktion muss jedoch umgekehrt sein: Zuerst wird eine verifizierte Szene vorhanden sein, und dann werden die wieder verwendbaren Funktionen auf die Plattform gezogen. Das digitale intelligente XYN-System geht diesen Weg: Verwenden Sie kon figur ierbare Geschäfts anwendungen, um bestimmte Szenarien zu übertragen, und verwenden Sie dann ein einheitliches Framework, um Identitäten, Prozesse und Daten zu verwalten, anstatt zu versprechen, dass "ein großes System alle Probleme löst".
Von der Digitalis ierung bis zur Digitalis ierung ist es kein modischeres Wort. Unternehmen müssen zugeben, dass Vernetzung nur Tickets ist und das Gehirn das Spiel ist. Unternehmen, die bereits Tickets haben, sollten sich wirklich fragen, welche Entscheidung im nächsten Quartal weniger Erfahrung und mehr auf denselben Satz vertrauens würdiger Daten beruhen kann.