【N世代學苑】標竿企業實戰班🔎 #學而實戰之
#運用智慧製造重新形塑企業與產銷策略
數位轉型對企業來說往往具有強烈目的導向,例如避免重工、降低溝通成本🤝、提升產品良率與如期交貨等🤩,而最重要的起步工作通常是先調整企業體質。
N世代學苑團隊特別邀請到王品共同創辦人-成真咖啡王國雄董事長,來擔任 #N世代學苑實戰班企業個案 三風食品的陪跑教練,一步步陪伴企業定義系統需求、畫出產品輪廓與方向,以及未來產銷策略。也期待藉由企業資源規劃系統ERP的建立,揉合三風新舊廠的製程體系,為企業指引一條嶄新的品牌之路💎。
與三風食品林協理的第一印象,是個溫文儒雅、充滿書卷氣的人,事實上他也的確是臺大資工所的高材生,離開軟體工程師身份回家做麵,可想而知是另一段故事✍️;
而工作小組在線上會議看到一代董事長、姊姊、太太全家出動加入視訊,就知道三風的企業接班,是扎扎實實一家人支撐著企業傳承🙏。
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也邀請大家 #一起想想看三風食品的下一步
🎯 問題1:教練提到的企業代工與品牌合作可操作的步驟為何?
🎯 問題2:三風接下來的新廠營運,會對既有的組織帶來什麼衝擊?
🎯 問題3:您可能也可以想想看,新舊廠的模式該如何共存?
#中小企業接班傳承數位成長計畫
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創新工場和BCG波士頓諮詢合作的「+AI改造者」系列:創新工場投資的追一科技,用領先的「數位員工」解決方案幫傳統企業降本提效。
改造者系列:傳統企業應用AI別想「短平快」 -- 本文来自BCG微信公眾號,經授權轉載。
近期,創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫,推出「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智慧在大陸有著明確的落地應用場景,大量的AI企業活躍於這些垂直場景中,我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場長期看好AI領域,深入佈局,至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中,我們采訪了數家創新系AI企業,通過這些「改造者」的視角,探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
隨著當前人口紅利趨弱,企業的用工成本增加,「數位員工」存在大量的市場需求。成立於2016年的追一科技,通過其核心的AI語義分析技術,幫助傳統企業利用人工智慧技術解決勞動力短缺的問題,實現降本提效。
在采訪中,追一科技首席戰略官成捷認為,傳統企業應該扭轉AI應用「短平快」的認知,投入時間和精力去梳理和構建特定於AI的業務流程,以達到正向的循環。
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出,圍繞「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」的課題,我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在企業服務領域,AI企業,即「改造者」,能夠最直接地賦能企業提升管理效率與節降成本。追一科技便是這一賽道的佼佼者之一,借助自然語言處理技術,其「AI數位員工」可以勝任線上客服專員、行銷專員、資料質檢員、銷售上崗培訓師、反洗錢專家等崗位。
■本期受訪嘉賓:成捷
追一科技是「AI數位員工」提供商,主攻深度學習和自然語言處理,提供智慧語義、語音和視覺的AI全棧服務。追一科技的AI數位員工智慧平臺與業務場景深度融合,提供不同類型的AI數位員工,滿足企業和政府使用者服務、行銷、運營、 辦公等多種場景的智慧化升級需求,幫助他們降本提效,改善用戶體驗,驅動創新和增長。
成捷是追一科技首席戰略官。在此之前,他曾任職于麥肯錫與騰訊。成捷先生擁有清華大學學士學位與加州理工大學博士學位。
■對談實錄
Q1:追一科技為何選擇幫助傳統企業應用AI?
成博士:追一科技的定位是「AI數位員工」服務商,本質上是智慧軟件,面向企業提供AI企業軟件來説明其降本增效。當前,隨著人口紅利趨弱,企業用工成本水漲船高,員工的流動性也在增加,市場上存在大量對於智慧客服、行銷、內部溝通等的需求,企業希望由機器解決勞動力短缺問題,並為企業降本。而追一的核心AI能力是語義分析,即機器如何像真人一樣理解和表達文本資訊,再結合創始人團隊的企業服務背景,恰好能夠滿足我們稱之為「數字員工」的市場需求。追一的語音、視頻應用能夠滿足銀行、運營商等企業線上交互管道上海量的對話交互需求,涉及行銷和業務辦理等,幾乎等同于傳統呼叫中心上千乃至上萬的人工。
同時,我們也看到近些年大量企業在推進資訊化建設、雲建設,企業數位化的基礎在不斷成熟。許多企業已經積累了大量結構化或非結構化的資料,但並不知道如何應用,不知道如何從海量資料中提煉洞察。追一可以説明他們通過資料分析來實現更精細化的運營,從而提升人的產能。以保險電銷為例,通過對銷售人員的資料分析,追一能夠提煉高績效員工值得借鑒的話術和知識點,標準化後以輔助推廣培訓。
Q2:在賦能傳統企業應用AI的過程中,追一遇到過哪些挑戰?又是如何應對的?
成博士:AI火爆之後,大部分企業的心態是先投資一部分進行嘗試,其中有些企業成功地體驗到了AI的成效,於是自發地持續梳理其業務流程、構建並優化知識庫,進入了一個正向循環,投入產出比也合理,逐漸能夠覆蓋到更多場景和業務部門。
而有些企業原本對AI的預期是「隨插即用」,期待AI能在短期之內帶來巨大改變,他們應用AI的效果往往就無法達到預期,也很難將AI的效用發揮到最大,往往在一次采購之後就沒有下文了。AI企業要扭轉傳統企業認為AI「短平快」的認知,投入時間和精力去梳理和構建特定於AI的業務流程,才能步入正向的循環。
其次,許多較早開始應用AI的企業組織規模都很大,涉及到很多不同的部門——分條線、分版塊、分職能等。如何能夠協調大型企業多部門之間不同的利益和訴求,這對於AI應用而言是另一大難點。以銀行為例,總行負責智慧化建設的IT或科技部門往往考慮更有整體性的、大量部門可以通用的、長期的解決方案,且看中綜合性和可持續性更強的供應商。而業務部門往往偏好更迅速、更精准的解決方案,傾向于先行自行采購。AI企業就需要平衡和兼顧雙方的需求。我判斷在中長期會有多流匯聚的趨勢,即企業的科技部門會統籌AI智慧化建設的規劃以及技術合作夥伴的選取,總部科技部門和一線業務部門會一同系統性地梳理需求。
同時,在業務梳理過程中,AI企業也需要增進其對行業的理解,從而幫助傳統企業梳理出哪些業務或場景更有AI價值、更容易落地,以塑造短期速贏。追一在進入每個行業時都需要花大量時間瞭解業務流程,建立行業知識庫。
最後,AI不像ERP之類的傳統軟體系統,沒有成熟的全鏈路玩家,還處在比較初級的階段,因此端到端的、定制化的AI服務是稀缺資源且具差異化優勢——系統實施上,大型企業系統多,往往也不標準化,十分消耗人力;知識庫定制上,不同企業的業務流程不同、知識不同,需要定制知識庫;軟體功能定制方面,不同規模、業務類型的企業依然存在不同的需求;哪怕在部署之後,AI企業依然需要持續優化場景,根據交互的效果持續優化業務流程,並試圖拓展新的場景。
Q3:如何理解追一「開放共贏的生態合作體系」?
成博士:追一對各類企業都秉持著開放合作的心態,我們識別了四大類合作夥伴——平臺夥伴、行業夥伴、區域夥伴和咨詢夥伴。
1. 平臺夥伴包括騰訊雲、華為雲等企業,平臺夥伴能夠提供基礎設施,起到「鋪電線」的作用。憑藉平臺夥伴強大的客戶資源和銷售網路,追一能夠觸達更多的終端客戶。而追一能在平臺夥伴通用性的基礎設施之上提供特定垂直領域的解決方案,使面向客戶的解決方案更好落地實施。
2. 行業夥伴指特定行業領域的資訊科技企業,他們相比其他夥伴有更深的行業理解以及更多行業內的客戶資源,也願意在科技方面進行嘗試。追一可以與行業夥伴共同拓展行業內的科技解決方案。
3. 區域夥伴指在當地有較強商務關係、對當地市場瞭解較深入的夥伴。
4. 咨詢夥伴則能夠提供整合咨詢服務,在數位化咨詢、財務咨詢等細分方向擁有豐富的咨詢經驗。
追一在生態合作中除了能夠提供行業定制化的技術方案之外,還可以分享和拓展渠道資源,幫助系統集成商、ISV增收。長遠來看,追一希望把產品服務做得更加標準化,可供他人調用,也可以在自有平臺上集成協力廠商產品和服務。
Q4:你認為未來AI企業的發展趨勢是什麼?
成博士:大趨勢一定是行業越做越深、場景越做越精,提供整體性的行業AI解決方案。這也是追一未來發展的優先事項。
此外,AI企業還應當繼續推進技術普惠,在當前AI大多只在大型企業使用,而未來應當覆蓋更多中小規模的企業。AI企業能做的是把大客戶的主流需求打磨好、標準化,大量復用從頭部企業積累的垂直領域專識,再在過程中逐步建立跨行業復用的能力。
■要點回顧
1.「人工智慧即服務」(AI-as-a-service)依然處於初級階段,還沒有成熟的全鏈路玩家,因此端到端的、定制化的AI服務能夠打造差異化的競爭優勢。
2. 傳統企業需要抓住時間窗口,憑藉多年深耕行業的經驗積累,在AI技術企業追趕行業知識的檔口自我顛覆、自我革命。
3. 對「改造者」而言,「先縱後橫」不失為可行的策略——欲實現持續穩定的AI發展,需要長期深耕垂直領域,持續積累行業know-how,並將縱深積累標準化,以複製到更多的垂直行業。
erp定義 在 緯育TibaMe Facebook 的最讚貼文
#每日5分鐘快速添補AI知識與技能
之前跟大家介紹,商業智慧BI 跟 大數據Big Data
但你認識他們的差異嗎?
#商業智慧 (BI)的資料多是
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搭配文字與圖表呈現在可以互動的介面上。
可以幫助企業跟相關工作者,快速參考做正確的決策。
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#大數據 (Big Data) ,簡單說就是數據資料的增量版。
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如果資料集大到一個正常尺寸電腦無法存放,
就可能可以說是大數據。
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而我們還可以透過不同角度來區分兩者,
運用這5種判斷方式👇
https://blog.tibame.com/?p=17440
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#AI60問 #BI #BigData
由TibaMe彙整
【AI/資料科學不可不知的60道問題】
每週4篇AI新知識,一次只要5分鐘,
具備AI跨域知識,為職場技能加分💪
erp定義 在 erp定義在PTT/Dcard完整相關資訊 的必吃
| [PDF] ERP(Enterprise Resourcep Planning)的發展Market Intelligence Center) 所定義,提供各位參考:. 圖1-2 MIC-ERP 演進歷程之發展. 資料來源:資策 ... ... <看更多>
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erp定義 在 [心得] 淺談ERP到底為何物- 精華區MIS - 批踢踢實業坊 的必吃
ERP,全名就不贅述,其中文意涵是「企業資源規劃」。
當把「企業資源規劃」為了符合企業營運應用在資訊科技上,
就成為了俗稱「ERP系統」的東西。
一般我從接聽的電話得知,其實每個人對於ERP這一詞的定義有很大的差異。
如果沒有待過大公司或學習過有關ERP的知識,
大概會稱這類的系統叫
「公司的會計系統」、「進銷存」、「訂單系統」、「POS」
的確,這類的系統是最容易被員工所碰到的,
因為大部分的人碰觸的時候都是碰到系統的一部分,
所以認知通常也是一塊一塊的。
我們再回歸到名詞本身,ERP,廣義來說,他其實是一個概念,
我們以資訊導入「ERP」的概念,而建造了一個軟體系統,
這個系統至少要能夠輔助企業基本營運。
我們就不去探究什麼時候ERP從一個概念變成了一個系統的名詞,
如果要找企業的系統,通常大家最容易找的關鍵字就是:
"ERP"、"進銷存"
就我自己定義來說,ERP如果把他當成系統,
就是一個「行業別前端」加上「會計系統」的定義,
而「進銷存」,代表的是以「買賣」為主的前端系統。
行業別指什麼呢?
如食品業、電子業、工程服務業,
每一個業別又可以再細分上中下游,成為製造業、代理商、分銷商、店面
每一個角色的屬性都會有所不同,
這也是為什麼一個「套裝」系統總是很難符合企業的所有需求,
因為這些流程是有差異存在的,用同一套邏輯去滿足本來就會有問題。
比如說製造業,他的重點在於BOM(物料組成表),依BOM/製程去展開製令,
還有物料、人工、費用的計算,成本需要計算到多細,要考慮多少因素進來。
根據產業原料的不同,就會有不同的「料號檔」,
還會有不同的庫存管理方式,單位就會需要轉換。
舉例如肉品,就會有重量、片、肉品等級這些欄位,
而電子產品,則會有規格、最小包裝量……這些欄位。
這些影響到庫存、盤點、出貨、理貨、標籤……等等。
根據產業接單的方式不同,其「報價」、「訂單」流程就需要做到調整,
我舉例如廚具業、衛浴業,其特性之一就是報價複雜,
很多系統商選擇不將這一段納入系統,
這也導致廚具衛浴的系統通常都不是那麼符合業主所需。
還有很多根據可以引用,但您會看到,
其實這就是所謂「企業資源規劃」,真正要做好ERP(概念),
就需要真正了解到企業自身的流程有哪些。
當我在為客戶做規劃的時候,一定會先將制式的流程拿出來講,
不是因為這些流程是標準,而是要先了解怎麼開始討論ERP(概念)。
企業的資訊系統一定會有基本資料,
如客戶、廠商、員工、部門、料號,從這裡就可以延伸很多討論。
接下來一般的商流如進貨、銷貨、存貨相關的流程,
然後因為前面討論過基本資料,若有生管流程時就要搭配使用。
甚至還有可能有外部的營業點、特殊的經營方式,
如店面、寄賣、寄庫、直送、三角貿易、事務採購(費用)……等等。
企業也有外部因素,
如配合政府政策的食品雲、電子發票、一例一休、半年特休、二代健保、IFRS
在一般的管理建構差不多前,都要確保這些流程可以很順暢的走到財會流程。
然後還會有高階的管理需求,如分析報表、漂亮畫面、方面的簽核……。
還可以再延伸下去,再往產線走,會碰到MES(製造執行系統)…
再往網路走會碰到EIP(企業內部入口網站)、電子商務…
再往財務端走會碰到預算、融資、投資、自動付款…
再往人事走會碰到HRM(人力資源管理,包含薪資、人力盤點、教育訓練…)
再往倉庫走會碰到WMS(倉儲)、物流…
再往原廠、客戶端走會碰到EDI(電子資料交換)、退佣管理、SRM/CRM、SCM…
再往……
所以講ERP,其實是很廣的,講進銷存,就是一個很小的範圍,
這是給還沒有ERP概念的人一點概念,不知道夠不夠簡單,要講還是可以再講很多…
知道以上的東西,應該可以讓你更清楚ERP在搞些什麼東西,
可以了解個大概這樣~!
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