过去成十年,北美企业在提高生产效率上,侧重点逐渐从蓝领转移到白领,改进对象从产品流转向信息流,目标从更快地生产转向更好地决策。这也是从自动化向智能化转移的趋势。
自动化主要是针对基于规则的工作。
此类工作多属操作、执行层面,可以清楚地设定规则,通过自动化来降低人工投入,从而提高生产效率。富士康的机器人是自动化,电子商务也是自动化。前者是生产过程的自动化,起步早、做得也更好,尤其是劳动力成本高昂的国家;后者是交易流程的自动化,起步晚,而且因为处理对象多为信息流,比较隐蔽,并不是被每一个人重视。
例如对客户的订单数据来说,建立EDI或网上平台,直接从客户的系统导入自己的ERP是挺好,但让客服的小姑娘一条条输入,也不是件大不了的事啊。一个客户是大不了的事,几十、几百个客户,围绕订单的手工操作有多少,看看客服部门有多少小姑娘就知道了。即便是生产企业,很多问题也不再是来自具体生产,而是订单的跟踪、处理、交付,以及后续的付款。
所以,蓝领工作要自动化,白领工作也要自动化。
智能化主要是针对基于判断的工作。
基于判断的工作多属管理类,没法简单地依赖规则,必须借助于人的职业判断。
如果说自动化是提高生产效率的话,智能化则是从大量的数据中提取合适的信息,帮助管理者快速、准确地判断、决策,以提高决策的质量。公司这么大,产品、组织、流程复杂,供应链上下游那么多企业,数据很多,杂音很多,真正有用的信息很难提炼。缺乏智能,公司运作的透明度就不足,决策质量就欠佳。
粗放管理中的“拍脑袋”,跟没有足够的智能离不开关系:既然决策支持(员工+系统)没法提供有意义的决策依据信息,那就只能靠领导拍脑袋了。北美企业相对好一些,这跟数据驱动的决策流程有关,也跟传统上的科学管理有关。管理的精细程度,很大程度上取决于信息的智能化水平。这几年流行起来的大数据、商业分析、商业智能,都在试图提供更多的智能,系统地提高决策质量。
纵观供应链,产品流是根本,它是价值的载体,自动化可改善产品流的质量、降低波动、加快速度;信息流更重要,因为它是供应链的神经,主导和支配产品流、现金流。从技术角度讲,信息流的改善一方面得借助于自动化,以有效地搜集、整理数据;另一方面得借助智能化,从数据中提炼信息,以供管理者作出正确的判断和决策。信息流的最终目的就是及时、准确地做决策,由决策驱动行动。
不管产品流的效率多高,没有正确的决策,就成了“南辕北辙”中的那辆车:跑得越快,离目标就越远。这就如你的生产计划是错的,生产线的效率越高,生产地越快,堆积的库存就越多,你的损失也越大一样。我们的重点从自动化到智能化的转移,这就是根本原因之一。
对于当前的本土企业来说,人工成本的上升,凸现了自动化的重要性。富士康的百万机器人计划就是例子。这是蓝领工作的自动化。面临人工成本更低的国家的竞争,离开自动化,就没法在技术含量低的行业生存。前段时间看80年代的《读者》(当时叫《读者文摘》),上面有一篇文章,说香港在玩具、成衣、电子等产品的世界排名,不是第一就是第二,读来恍如隔世:现在这些产品,还有多少是在香港生产呢?对本土企业来说,低端生产制造,如果不在自动化上下功夫,香港的昨天就是本土企业的明天。
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