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毛基业:数字化转型“混战时代”,落地才是赛点

发布时间:2024-01-08


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前期

毛基业教授分享了

企业数字化转型认知的若干观点


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基于大量企业的数字化转型最佳实践

毛教授本期将和大家探讨

企业数字化转型方法论的

五个主要步骤


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(点击图片查看文章详情)





一、组织学习:

一把手自我学习,再推动组织学习







企业首先必须通过学习来提升认知,其中领导层的学习至关重要。


一旦领导层的认知得到提升,便能够为企业设定新的愿景和挑战性目标,带动整个组织的学习,而不是仅仅停留在表面的修修补补。


例如,三一重工的董事长梁稳根本人就极度重视学习,有坚持每天1小时以上学习的习惯,先提高自己的数字化认知水平,再将个人的意志传递给组织,为企业的转型提供了清晰的方向。



企业转型的成功往往取决于其员工的学习能力和适应性。


在这个快速变化的时代,所有员工都必须不断学习新技术和新理念,以保持竞争力。


组织学习的过程也是一个筛选人才的过程,通过它企业可以识别出那些真正愿意与时俱进、能够在数字化转型中承担未来重任的员工。


这种学习不是个人行为,而是一种组织行为,需要集中时间和资源,以确保每个人都能参与并从中受益。


企业内部可以通过读书会、参访行业标杆、参加智能制造博览会等方式,不断学习和吸收新知识。


友达集团就是一个很好的例子,他们每年派出80个中高层管理人员脱产学习人工智能三个月,不仅是为了完成知识的积累,更是为了在实际工作中应用这些知识,实现转型的成功。


之后,友达再通过自上而下和自下而上的研讨,逐渐确定当年和未来几年的转型路径和当年的重点任务。



二、确定方向:

构建新愿景和蓝图、新业务战略



企业数字化转型愿景需要新的、激进的目标。组织学习到位,认知提升了,就自然会形成新的愿景。


例如,三一重工在2020年提出五年内将蓝领工人的数量从3万减少到3千,同时将工程师数量从5千增加到3万的激进目标。有挑战性的目标可以帮助企业加快转型步伐。



三、重构组织:

新架构、设立新部门



数字化转型不仅仅是技术的升级,更是组织结构的变革。


组织结构的调整和挑战性目标的设定至关重要。例如,通过设立新部门、引入种子用户、快速迭代等方式,推动组织结构的变革和人效的提升。


最终,企业转型不仅仅是技术或产品的更新,而是一场涉及组织、流程、人员等多方面的全面变革。


转型的成功也取决于组织的能力,并在各个层级上设立专门的部门和团队负责实施。


例如,友达在总经理办公室、各下属工厂都有专门的负责人和新设立部门负责转型,确保技术研发、前端和工厂的转型得到有效管理。


设立专门的转型部门,不意味着从外部大量招聘新员工。友达是选拔内部最优秀的10%的员工变成专业的转型团队,以及确保每个部门都有相应的数字化团队和种子用户。这样的组织调整不仅要求领导层有清晰的视野,还需要员工有愿意学习和适应新变化的意愿。


随着数字化进程的推进,企业IT部门的角色正在经历一场转变,它可能会从系统的搭建者和提供方转变成为一个赋能者,标准的制定者,技术基础设施的提供方。


随着低代码平台等新型技术的完善,我们需要重新审视IT部门的角色。



四、打造队伍:

招聘新人、培训原有员工



企业转型不仅需要硬件的投入,更需要软件和人力的支持,同时一种学习和创新的企业文化。


通过建立跨组织的虚拟团队,鼓励员工在自己的工作领域内进行创新,企业可以实现知识的共享和快速推广。


在数字化转型的过程中,企业不可避免地要设计新人员和部门。


面对这样的挑战,我们可以参考三一重工这样的相对高毛利行业公司的做法,即通过投入巨资挖掘人才来实现转型。


相对而言,友达光电则采取了精细化的人才转型,让部分员工先进行战略转型。所谓的“部分员工先转”,是指采用721战略,即:


70%的员工坚守部门本职工作,20%的绩优员工专门做本部门的数字化及智能制造工作,最优秀的10%被抽调到新事业条线进行内部创业,他们将通过学习Python、RPA等新技术、新工具获得数字化技能,进行数字化探索。


通过这样的策略,最终实现人效的提升,同时完成数字化转型的目标。




五、快速迭代:

先做试点(0到1),再快速复制(1到N)



数字化应该面临很多不确定性,因此快速迭代是很重要的。


如果三年内看不到转型的效果,人们的热情可能会减退。针对此问题,企业不妨从见效快,投资回报快的痛点入手。


比如有时候也可以采取野蛮生长的方式,全面开花做转型,让员工先看到效果,同时进行认知的提升。在能力和认知都得到提升后,即使需要重新开发,也不会那么困难。


总的来说,先做快速迭代,然后再进行快速复制。这是很重要的一条路。


总之,企业的数字化转型是一个全面的改革过程,它包括了人岗匹配的优化、工作流程的数字化、质量控制的自动化,以及管理决策的数据驱动等。


通过这些变革,企业能够在最科学合理的流程上从传统制造走向智能制造,提升效率、降低成本,最终实现商业模式的创新和对外赋能。