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AI作為數位轉型的核心技術也將扮演至關重要的角色

製造業在後疫情世代,積極追求數位轉型(來源:unsplash)

後疫情時代,企業進入全面化的數位轉型。數位轉型不再是大型企業的奢侈品,而是企業在下一個時代的基本生存技能,而人工智慧作為數位轉型的核心技術也將扮演至關重要的角色。最近豐田開始推動數位轉型進行汽車銷售,許多歐美二手車商也在推動全面數位轉型,這樣的機遇將是先行者先贏。

除了汽車產業以外,也可以參考披薩產業的兩大巨頭—必勝客與達美樂披薩。達美樂長期以來市場佔有率一直小於必勝客,但在8~9年前達美樂推動全面性的數位轉型,利用人工智慧、數據分析相關自動化技術提高對客戶個性化服務的能力,在維持高服務水平同時也降低內部成本,被自動化的人力則轉為做數據分析工作,進一步提升公司效率。

根據達美樂披薩2019年公布的數據,現在這家公司有50%~60%的間接人力參與進行數據分析工作。而這反映出來的效果也相當驚人,在過去九年,他們的股價提高了25~30倍,同一個時間必勝客的母公司股價只提升了兩倍左右。從上述案例可以看到,一旦企業數位轉型成功,競爭者將不易追趕。

數位轉型三步驟搶先看

針對數位轉型,訊能集思(Synergies)CEO張宗堯指出,數位轉型分成三個階段,一是數位轉換、二是數位升級、最後一階段才是數位轉型。

第一階段:數位轉換,數據化類比訊號

在此階段是透過設備和資源的優化配置,將類比訊號轉為數位型態的轉換過程。例如從類比電視到數位電視、膠卷相機到數位相機。以製造業為例,此階段是藉由製程的自動化以降低人力。

第二階段:數位升級,將流程數據化

在此階段係將工作流程進行數據化,從而倍增了工作協同效率、資源利用效率,為企業創造了資訊化價值,以製造業而言,此階段是透過流程自動化提升人均產值。

第三階段:數位轉型,突破現有商業模式

此階段是為數位轉型的關鍵,也就是商業模式的轉型,比方說由標準化大量生產改為客製化生產,而此處的客製化生產就是從客戶體驗或者從市場反饋而來的需求,亦是三階段當中最具挑戰性的。以Synergies一綠能產業客戶為例--該產業發電量與營收直接相關,而維運品質的好壞對發電量影響甚鉅,因此維運向來是綠能產業的一大難題。過去此客戶每年花費大量成本於維運 ,而現在透過AI數據分析系統可以精準判斷每一塊太陽能板的清洗維護時機及問題診斷,成功降低維運成本並改變商業模式,達成全面性的數位轉型。

上述僅是其中一項代表性案例,數位轉型與AI的核心目的是「如何對客戶做出更好,更個性化的服務,在提供更好的服務同時又能大幅降低內部成本。」傳統製造業慣以大量而少樣的生產模式,如此一來便能取得最低生產成本;然而,當全球需求都向少量而多樣長尾市場趨勢發展時,傳統大量少樣市場所給予的報價與毛利也不停在被壓縮,直至毫無利潤可言。

因此,我們看到大量的傳統製造企業在近年的轉型浪潮大量倒閉,究其原因可能與其認為數位轉型是大型企業的專利或者想靜觀同業成效之後再著手進行數位轉型等迷思有關,以至於其仍停滯在數位轉型的前兩個階段。事實上,從智慧工廠應該追尋的第三階段的商業模式轉型,就是如何在少量多樣的長尾生產模式之上,有最快的企業響應速度、最滿意的客戶服務能力與更低的生產成本。

數位轉型勢不可擋,破除迷思、掌握關鍵方能領先同業

人工智慧與數位轉型帶來經濟成長是必然的,如同前幾次工業革命的自動化之後將人類生產力大幅提升。唯有實現上述數位轉型三步驟的第三階段—商業模式轉型,透過AI分析流程累積的大數據、找出隱藏訊息,包含潛在缺失與需求並重新設計工作流程,才能真正達到數位轉型,成功降低成本和提升收益,領先競爭同業。除此之外,訊能集思(Synergies)CEO張宗堯也表示:「在數位轉型的路上,有些人會認為數位轉型是大型企業的專利又或者數位轉型將威脅自身工作,關於這類的迷思與挑戰,Synergeis在未來也會持續與各位分享。」

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