Una serie di dati ampiamente discussi rende la situazione reale di molte imprese molto semplice: il tasso di copertura della trasformazione digitale delle imprese industriali sopra la scala è vicino al 90%, ma il tasso di penetrazione dell'applicazione della tecnologia di intelligenza artificiale è poco più del 30%. In modo più colloquiale, la maggior parte delle fabbriche è stata "connessa a Internet", e ce ne sono ancora alcune che hanno davvero iniziato a "usare il cervello.
Questo non è per criticare le aziende per non lavorare sodo. Negli ultimi dieci anni, sul cloud, sul sistema, sulla raccolta del dispositivo, la soluzione è se le informazioni possono fluire, l'intelligenza digitale da risolvere, è il flusso di informazioni in grado di abbreviare il ciclo decisionale, ridurre il costo di prova ed errore. La differenza tra i due non è un insieme più costoso di software, ma se i risultati di business sono chiaramente definiti.
Cosa è stato realizzato dalla digitalizzazione e cosa manca alla digitalizzazione
Le trascrizioni digitali sono generalmente molto belle: ERP è online, i workshop hanno ordini di lavoro, è possibile produrre bilanci e i gruppi WeChat possono sincronizzare le anomalie. Il problema è che questi sistemi sono spesso costruiti per dipartimento e non sono uniformi. L'inventario visto dal pianificatore, l'inventario visto dal magazzino e l'inventario visto dalla finanza possono essere tre numeri; le vendite promettono la data di consegna del cliente e la produzione non conferma di non poterlo fare.
L'intelligenza digitale non richiede alle aziende di avere immediatamente grandi modelli. I criteri più pragmatici sono: c' è solo un master data per la stessa cosa; Le eccezioni possono essere catturate dalle regole invece di essere osservate dalle persone; L'effetto pilota può essere controllato e accettato con una buona tariffa del prodotto, data di consegna, fatturato dell'inventario e giorni di raccolta dei pagamenti. Se questi non sono disponibili, andare prima al corpo intelligente renderà più veloce la decisione sbagliata.
Perché le piccole e medie imprese sono bloccate nel "cervello"
Ci sono tre punti di carta comuni. In primo luogo, il progetto inizia con "compra il sistema", non "quale risultato verificabile. Di conseguenza, l'elenco delle funzioni è molto lungo e la prima riga segue ancora il vecchio metodo dopo essere andato online. In secondo luogo, la qualità dei dati non è sufficiente per supportare il giudizio automatico: mancanza di raccolta, mancanza di pulizia, mancanza di autorità, l'IA può solo fare dimostrazioni ospiti. In terzo luogo, gli incentivi organizzativi non sono cambiati: i reparti aziendali non sono responsabili dei dati, l'IT non è responsabile dei risultati ei progetti diventano aree grigie che entrambe le parti possono spiegare e nessuno deve portare.
Anche l'ambiente politico sta cambiando. I sussidi e le valutazioni si stanno spostando da "comprati o meno, collegati o meno" a "quanto bene vengono utilizzati e quanto sono efficaci". Per le imprese, significa che i piccoli progetti in grado di spiegare chiaramente input e output sono più facili da ottenere supporto interno e risorse esterne rispetto alla grande piattaforma del piano triennale.
Tre cose da fare nel primo anno.
Raccomandiamo alle aziende in crescita di premere il primo anno in tre cose, piuttosto che posare dieci moduli contemporaneamente.
- Seleziona uno scenario di dolore: ad esempio, il periodo di consegna è spesso rotto, i materiali in entrata non sono abbastanza buoni per entrare nella linea di produzione e i documenti del commercio estero sono sempre incoerenti. La scena deve avere il proprietario, avere dati di base.
- Passare attraverso il ciclo minimo di chiusura dei dati di questa scena: da dove viene il documento, dove rimane, chi ha il diritto di cambiarlo e come lasciare un segno dopo la modifica.
- Regolamenti sugli indicatori di accettazione e ritmo di ripresa: una volta ogni 90 giorni, copia se efficace, stop loss se inefficace e non fare affidamento sul riepilogo di fine anno per scoprire la deviazione.
Ciò è coerente con l'orientamento politico del "piccolo, veloce e leggero": miniaturizzazione, distribuzione rapida, soluzione leggera e precisa a problemi specifici. Le piccole e medie imprese hanno budget limitati per tentativi ed errori e il costo opportunità della piena intelligenza è elevato.
La piattaforma dovrebbe servire la scena, non il contrario.
Le aziende alla fine hanno ancora bisogno di autorizzazioni unificate, organizzazione e dati master, altrimenti ogni scenario farà crescere nuovi silos. Tuttavia, la sequenza di costruzione deve essere invertita: ci sono prima scenari verificati e quindi le capacità riutilizzabili vengono disegnate sulla piattaforma. Il sistema di intelligenza digitale di XYN prende questo percorso, utilizzando applicazioni aziendali configurabili per trasportare scenari specifici e quindi utilizzando un framework unificato per gestire identità, processi e dati, invece di promettere "un grande sistema per risolvere tutti i problemi".
Dalla digitalizzazione alla digitalizzazione, non è una parola più alla moda. Richiede alle aziende di ammettere che il networking è solo un biglietto e l'uso del cervello è il gioco. Per le aziende che hanno già i biglietti, ciò che dovrebbe davvero essere chiesto è: quale decisione può fare affidamento meno sull'esperienza e più sullo stesso insieme di dati credibili nel prossimo trimestre.