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制造业数字化转型的新运营架构

2016-09-19 15:21
默菲
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  制造业企业大多都在进行数字化转型,至少都在思考如何做好数字化转型的工作。许多组织错失的是以系统的方法来管理组织各个层级和职能的数字化转型。在这个过程中,考虑将工业物联网等技术作为数字化转型的核心组成部分,实现颠覆转变产品、价值链、业务流程以及连接服务交付,已经成为一种趋势。

  在整个的数字化转型工作中,企业的最高管理层包括董事长、总经理都需要花费大量的精力,通过对业务流程以及服务交付/实施来指定数字转型的战略目标。所有的业务部门的领军人物、业务核心主管应该把人、流程与技术进行重新整合,实现卓越运营的框架与机制。在运营架构的设计环节,首席数字官以及IT与OT的领导们就需要扫描所有领先的技术,特别是工业物联网与大数据等相关技术,从而得以实现IT-OT的融合。

  有了运营架构,就可以在相关专家引领下选择合适的商业案例,定义短期以及长期的投资化实施计划以及展开成本架构与投资回报的分析,毕竟转型是将一切围绕着企业更高的效益作为核心出发点。而针对商业案例所选择的解决方案则是最终落地的工具与技能,在整个数字化转型的工作链里面处于最末端的位置。最后一步就是PDCA,把每个环节的价值结果输出作为输入到上面一个层级,形成了一个完整的回路。

  战略需要有颠覆性与可执行性

  从顶层设计角度来看,现今的制造型企业需要花大力气在类似IIoT等这些新技术如何能够颠覆转变产品、价值链、业务流程以及连接服务交付上。智能制造是长期的工作,在战略层面,企业应做出5年、10年、甚至20年的相对应的计划。而这些转型愿景都建立在企业具有竞争优势、服务交付不断变化的属性以及工业4.0、智能制造或智能连接资产等现有模式上。

  卓越运营需要精益及创业精神

  从目前全球领先的企业和成功的大数据案例来看,针对应用大数据的分析阻力基本体现在技术、人力与流程方面。而人员、流程和技术恰恰是卓越运营各项举措的基础,这些通常由组织内业务领导掌管。各个大公司如今已经开发了成熟的模式来帮助人员、流程和技术功能设定目标和发展计划,以及度量程序来评估运营各个方面的性能。投资任何的先进技术,无论是为了提高预测,增加消费服务,减少成本,降低风险,提高透明管理等等,都是围绕着提高经营业绩这个核心目的。

  而企业往往会在某个时间段,有偏向性地关注或投入这三大类中的一种, 例如只投入技术和工具,而忽略或滞后了人力以及流程其他两种,很容易出现缺乏完整和平衡性的设计,这是非常不明智的。大多数世界级的制造型企业都有某种形式的并且有十多年历史的卓越运营措施和最佳实践。这些措施/实践一般都包含了企业多种管理系统和持续改进的能力,比如精益和六西格玛。再进一步说,制造公司需要继续发展卓越运营措施,不仅成为公司持续改进的发动机,还要同时成为创新的动力。这也往往意味着,当对待那些有着提供远远多于大部分持续改进措施能带来的1%~2%收益的实验项目时,要有“经常失败、快速失败”的精益、创业精神。

  运营架构需要建立CDO+IT+OT的超级团队

  IT组织已经采用了传统企业架构,而这种企业架构往往专注于建立稳健的程序与技术来发展企业应用格局、支持IT堆栈。通用的运营技术包括了自动化、企业工程和/或先进制造,分别拥有工厂级技术的技术架构。随着工业物联网的出现,制造型企业建议采取将正式、精确的企业架构流程应用于整个IT-OT堆栈的运营架构方法。为了实现此目的,企业需要创立一支超级团队,尽早在企业内建立合作文化和机制。建立超级跨职能团队,专注于数据体验的开发,通过建立聆听平台,尝试着与之前没有交集的团队进行合作。

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