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幫助您的數位化轉型帶來改變

幾週前,在我們的一次定期會議裡,某工廠經理對於他們公司所實施的第一階段數位化轉型感到相當興奮,而現在他們正邁入第二階段。

我在向他表示祝賀後,隨即想知道他用以解決的業務問題,但他一時的反應是驚訝無比,並回答「我不知道。」

這不是單一事件,因為我見過這種情況的次數,比各位想像的更頻繁。製藥產業的公司都知道,由數據驅動的轉型是革新與前進的方向。這些公司投資最新的硬體與軟體解決方案,但他們有時候卻未考慮轉型應該解決的個別問題。

目前關於技術方面的噱頭很多,工業4.0推動了許多我們今天看到的東西,但我聽過工業5.0、甚至6.0的討論……究竟還有多少版本呢?

技術投資只是轉型的一小部分,企業需採取全面性的方法並檢視其營運的各個面向,進而檢視可用的解決方案,並決定哪些解決方案最適合其總體目標。

如果您不會開車的話,那擁有一輛法拉利是毫無意義的。當然,它停在你家外面看起來很棒,但您並沒有實現它的價值,而這就是您所錯過的。

我們所看到的(尤其在軟體領域),經常是我們的製藥客戶希望找到能讓他們將產品個性化、降低成本以及更精簡化的解決方案,以利產品能夠更快上市。

但製藥產業也有其他現實面,特別是法規和合規性方面。這些現實面意味著許多工作正融入他們的數據處理與整合能力中,不僅僅是收集數據,也需使用正確的數據,並將其作為決策的基礎。

在這種情況下,最常問到的問題是:他們是否信任他們的數據和結果報告?

客戶告訴我們,他們需要協助以更深入了解供應鏈中的所有數據,然後將這些數據轉化為有用的形式。當我們討論此一挑戰時,客戶的第一個反應往往是「給我使用案例」。

 

不要為了技術而導入技術,需先計畫(至少要有一些計畫),並有心理準備部分 計畫會被拒絕

但是,如何為我們不知道的東西提供使用案例呢?客戶說「我們希望更快推出產品」或「我們希望在安裝和產品上更快獲得FDA批准」,這兩者皆涉及大量數據的匯整,我們的回答是:不要拘泥在第一個使用案例,看一下這些數據可以實現哪些其他目標。

您混合的數據越多,您發現的就越多,包括趨勢和相關性;您甚至可以透過分析做出預測,這有助於確定哪些地方需提高速度與效率。

但客戶會考慮所有結果嗎?數據量的激增亦導致新職稱的產生。我見過「增長工程師」和「數據科學家」,他們的職責是運用演算法找出相關性和新的見解。

但是,唯有從全局進行了解並取得各方面的支持,這些新職務才能發揮效果,否則他們仍是孤立的決策者,而他們所負責的計畫,是設計來移除他們剛重建的「孤島」。

的確有許多演算法可以解決單一狀況,但演算法無法綜合情境或概念性的智慧;這種分析與決策必須由人類完成,從而巧妙地引導我們到下一個問題:您的人才具備合適的技能嗎?

組織必須管理其人員並對他們進行培訓,讓人員可以學習,並與這些新的網路資訊協同合作,他們需要能夠提出「我需要得知哪些資訊才能做出明智的決定?」而不只是「數據會告訴我什麼?」的問題。

所以,我的建議是:不要為了技術而導入技術,需先計畫(至少要有一些計畫),並有心理準備部分計畫會被拒絕。

確保導入第一階段不只是在完成待辦事項,而是為了解決問題,或建立基礎以利解決更多其他問題。不要受流行用語的誘惑,而是需了解它們的好處,並思考它們能為您做些什麼。

學習如何導入技術,並考慮到技術每三到五年發生變化,進而將技術的變化與人類較長的適應期加以平衡。

考慮可擴充性、升級、易用性與遷移。一旦您掌握了這些基礎,您的數位化轉型其實就是您正在尋找的跳板。

 


Michel Huy
Regional Sales Director EMEA ISPB, Rockwell Automation
Michel is passionate about helping companies transform their operations and finding new ways for customers to become more efficient and effective.
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