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AI时代下,延锋集团的数字化革命

AI时代下,延锋集团的数字化革命

作者: b664163b2e4c | 来源:发表于2018-11-22 15:27 被阅读23次

本期内容整理于2018KNX用户生态峰会

延锋汽车饰件系统有限公司

培训高级经理黄智鑫的演讲内容

数字化发展是当下全球商业的关键,是企业制定管理战略的重中之重,越来越多的企业领导者也意识到了数字化变革的重要性。

从市场价值角度出发,目前数字化创新的领军企业都是科技公司,最常见的也是人们最为所熟知的包括特斯拉的Autopilot、苹果的Siri,微软的Cortana,谷歌的Contact CenterAI,这些应用都可以帮助人类更快地解决问题,从而提升用户的体验度,显然在未来还会深度渗透到更多工作,生活场景中去。

延锋集团同样也认识到数字化转型是全球市场环境的必然趋势,如何将公司管理和数字化趋势相结合,是他们企业的重中之重。

今天我们就来看一下延锋集团是如何运用数字化实景来进行变革、推动组织发展的。

专业技能人员能力提升的困惑与瓶颈

延锋是一家制造型企业,对于专业技能人员有人群定义。他们在生产现场中大致分为三类人群,设备维护维修人员、数控操作编程人员、智能仓储物流人员。

结合当今时代大背景,延锋发现现代社会对制造行业的从业人员能力要求越来越高。就拿负责系统电流的技术人员来说,之前会维修、控制电器就可以,但是现在的智能化工厂要求不光懂电,还必须要懂得互联网技术,会组件技术等相关内容。

延锋集团高瞻远署,深知制造型企业想要跟上大数据时代,持续发展,就必须提升专业技能人员的工作能力。

企业在做决策时,总会有不同的声音,部分人认为,未来的智能化工厂一定是无人化,没有必要做人才提升项目。

但这个观点是片面的,因为在很多智能的化工厂中,很多东西还是需要人类的智慧协助做决策才能完成的,只有从业者的能力提高,才能在遇到问题时做出有效的、最佳的决策。

因此,延锋集团基于人员提升的瓶颈和困惑,延伸出了三个值得探索与思考的问题。

如何将人员养成做到更有前置性?

员工在发展的过程中,会遇到很多问题,如何把这些问题前置化,提前做一些准备工作,是值得思考的。

如何将资深人员的经验场景化?

在实际的现场过程中,延锋集团发现老师傅在教新人的时候往往是以口口相传的方式,有时老师傅认为不重要的东西,会自动忽略掉,没有传授给新人,这会导致学员在学习的过程中出现困惑,所以如何把资深人员这些经验场景化,是他们思考第二个问题。

如何对人员能力进行评价?

能力跟知识的评价方式是不一样的,因为知识是显性的,能够被评价,而能力则要从系统层面去看,如何对人员的能力进行评价,也是待解决的问题。

数字化场景下的能力评价体系搭建

延锋集团前期设计的评价体系,基本上分为三大类,学习者、熟练者、指导者。基本掌握技能相关的概念,并能将其表达清楚称为学习者;能熟练独立完成工作称为熟练者;精通该领域相关知识,能处理富有挑战性和复杂的事项,能在领域内提出战略性的建议,能培训或者指导他人的人称为指导者。

但他们在实际应用过程当中会有一些偏颇,比如员工在评价自己的时候,总认为自己的能力其实已经到位了,但是让主管去评价的时候,主管总觉得其能力其还有所欠缺。

延锋集团虽然有了衡量人才的工具,但由于主观性太强,在衡量不同人才时所得出的结论会有很大的差异,他们在摸索的过程中获得新的认知。

在研究工业心理学时他们发现,一个人从理论学习开始,到最终形成实践性的知识,当中是有一个过程的,这个过程就是工作过程知识。工作过程的知识必须要跟工作场景挂钩,不能脱检。

很多企业在做员工能力评价的的时候,往往侧重于跟工作情境无关的理论知识,忽略了情景,这样做出的结果是有问题的,因为在不同的情境下,解决问题的思路和解决问题的方式可能是有差异化的,所以我们在人员养成的过程中,一定要结合到实际的情境当中去。

当理论和实践过渡到第三个层级就是实践性知识,把知识和经验固化和沉淀下来,变成自己的语言,才是最高的境界。达到这个境界的人称为引导者,因为他已经成为了领域专家,他们不仅能够指导别人,而且还能成为领域的发言人。

对于这个层级上的人来说,企业需要思考如何将其沉淀,目前大多都是以文本形式存在,但如果写的不好的话,新人往往很难看懂,未必能够理解背后的深层意义。

而且在实际的工作当中,技能人员会出现年龄断层,他们大多处于第一个阶段,就是掌握了跟情境无关的很多知识,比如工业工程毕业的人才,把他放到实际工厂中去解决实际问题,你会发现他们会存在很多认知概念。

那么如何聚焦这个群体,怎样去构建工作过程知识,也是需要去解决的一个问题。

构建跟情景相关的工作知识,需要把尺子放在一个合适的位置上去,怎么做才能把尺子放在一个合适的位置上去衡量呢?延锋借助兴起的AR和VR概念,就有了这个数字化场景的能力评价体系构建。

延锋在这个构建的过程当中提出了三层次理论,他们把整个的工作过程知识要分成了三个层次,分别叫Know that、Know why、Know how。 Know that跟工作情景是没有关系的,只是引导行为的知识;Know how的意思是必须要知道怎么做,跟工作群体有关系,Know why就是一个更高的层级,不光要知道怎么做,还要知道为什么做。

基于这三个定义,延锋集团把技能人员的能力做了扩展,分成了八个维度,四个能力项和四个意识项,四个能力项分别是逻辑性、功能性、持续性、系统性。这里重点说一下系统性,比如在一个工厂中,让员工去解决一个问题,有可能他解决了这个问题,却引发出了另外一个问题,简单来说就是缺少系统性的概念。

想让员工具备系统性思维,就要把他放到这个场景中去,因为让他到场景中去解决实际问题,才能够看出他有没有系统性地思考。 这就是从心理学的角度出发,透过员工内部的行为去做衡量。

那么从意识层面来讲应该更加强调创新,创新意识是员工必须要具备的,当这种意识停留在脑子里面,就会转化成一个实际行为。当员工在情景中遇到某种问题之后,会不会有新的想法和更好的解决方案,如果不这样做还能怎么做会更好?这点是很重要的。

结合八种维度,延锋把整个目标划分成了24点,再经过大数据的积累和运用,输出结果的可信度就会越高,产出的能力评价报告也就越准确。

以上就是延锋整个能力评价体系的构建过程。

VR数字化工作任务场景构建

接下来就是VR数字化工作场景的构建了,过程可想而知是非常艰难的。

他们最初要对整个岗位进行梳理,对于向智能制造转型升级的企业来说,很多传统岗位已经不适用了,必须去改变。

岗位梳理清楚以后想要成功实施,还需要将关键任务提炼出来,确定任务步骤。

最难做是建立观测点,因为观测点对于被测者来说,必须要有验证的过程,想要观测者的行为被很好的体现出来,是需要反复去验证的,在目前阶段,他们整个系统还在不断的优化和验证过程当中。

最后是行为数据的采集。采集的目的不是在于评价某一个人,而是要形成一个可预测性的行为模型,比如招人的时候,在基础了解他目前状态后,就可以把他放到这个产品中去,对他的行为做分析,然后去跟样本数据库做比对之后去寻找新的概念,然后围绕这个概念再去针对性的做提升。

以上就是延锋构建VR数字化工作任务场景过程的整个思路。

他们的构建并不是凭空想象,因为他们有很多基于现场实际的场景设备,包括相关操作过程、虽然困难重重,他们都能积极克服,通过数据量不断的积累,从而达到精准分析。

构建这个场景的好处,不仅不受场地限制,还降低了培训成本。而且数字化场景中的场景任务还可以迭代更新,在操作过程中也可以达到零风险。

这项技术将会为制造型企业培训员工带来很大的帮助,因为对于很多制造型的企业来说,操作设备需要非常谨慎,尤其是高端精密的机械,不会轻易让新人去操作的。不想让新员工操作,但又想让员工能够掌握这个系统,光靠在课堂去灌输的知识,是一种缺失。

而且很多场景只有老师傅才经历过,并且知道怎么解决,大多数新人未必会遇到。所以对于一些既不常见,但又典型的故障场景,把它提炼出来,对培养新人是非常有帮助的。

延锋集团研发的这个项目,目前还在试点阶段,每个员工手机端都安装了数字化场景的APP小游戏,还能对操作过程进行评价。他们新颖的操作模式,生动的场景,让员工爱上培训,从被动变为主动,使用VR数字化工作任务场景培训员工真是非常不错的选择。

如今,数字化发展已经进入快车道,中国已然开启了优渥的数字化经济之路,无论企业领导人将数字化战略用于扩大原有模式盈利、或者颠覆传统商业模式、或升级为新的平台实现可持续发展,都需要与过去告别,拥抱消费用户,融入互联网,用新思维重塑业务发展模式。

每一位企业的领导者都应该学会将公司管理和数字化趋势相结合,引领和运筹适合公司、满足市场需求的战略,使企业走上健康,可持续的发展道路。

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