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首頁 數位轉型切忌盲目跟風 組織再造/科技導入要同步

數位轉型切忌盲目跟風 組織再造/科技導入要同步

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Gartner近日提出2020年企業必須了解的十大策略性科技趨勢,分別為超級自動化、多重體驗、專業知識的全民化、增進人類賦能、透明化與可追溯性、更強大的邊緣運算、分散式雲端、自動化物件、實用性區塊鏈以及人工智慧安全性。這些技術看似發散,彼此關聯不高,但Gartner認為,這十大科技趨勢可以用「以人為本」、「智慧空間」兩個主題來貫串。

十大科技趨勢展現濃濃人本特質

這十大技術趨勢中,有些是直接以增強人的能力為主要目的,例如增進人類賦能、多重體驗,有些則是用來打造智慧空間的核心技術,例如邊緣運算跟自動化物件。而目前喊得震天價響的數位轉型或工業4.0,說穿了,也是想藉由新科技導入,讓工作空間變得更智慧,進而提升員工生產力。

Gartner大中華地區資深合夥人龔培元(圖1)表示,2020年Gartner十大策略科技趨勢均圍繞著「以人為本的智慧空間」這個核心概念,也是現今科技發展最重要的面向之一。從思考科技對顧客、員工、商業夥伴、社會或其他重要利益關係人會產生什麼樣的影響,企業採取的所有行動都是為了直接或間接影響這些個人和群體,這就是以人為本的做法(圖2)。

圖1 Gartner大中華地區資深合夥人龔培元表示,2020年Gartner提出的十大科技趨勢,環繞著「以人為本的智慧空間」來貫串。
圖2 Gartner 2020年十大科技趨勢

建立在以人為本概念上的智慧空間,則代表人類與科技系統能夠在日益開放、互聯、協調、智慧的生態系統中進行互動的實體空間,結合個人、流程、服務和物件等多項元素,創造出更身歷其境、高互動率及高度自動化的體驗。

根據Gartner定義,策略性科技趨勢是指正處於有所突破或崛起狀態,且未來可能帶來廣泛的顛覆性影響與更多應用的趨勢;此外,策略性科技趨勢同時也具有快速成長、變動性高且將於未來五年內到達引爆點的特性。

也因為數位轉型的終極目標是要提高生產力,因此,當企業主或管理者在思考數位轉型的問題時,不僅要考慮科技導入的問題,同時也要處理因為導入新科技所帶來的組織改造、文化變革需求。

事實上,做事的方法跟組織文化,對員工生產力的影響絕對不容小看,處理起來也更棘手。科技導入反而是一個比較單純的問題,只要確立了KPI跟轉型方向,科技業界不僅早已備妥許多解決方案,也有很多外部顧問的資源可用。

就製造業的數位轉型而言,龔培元認為,超級自動化與自動化物件是最需要關注的兩個科技趨勢。這兩個趨勢跟智慧製造的發展息息相關,而且很快就會對正在進行數位轉型的製造業帶來影響。

超級自動化跟自動化物件,正好就是技術相對成熟,但因為製造業者本身還沒有想清楚該怎麼導入,KPI該怎麼制定,而難以進一步推動落實的環節。畢竟,在沒有通盤考量跟長期規劃的情況下,貿然推動數位轉型的失敗風險相當高。因此,外部顧問搭配技術供應商的組合,對於推動數位製造,或許將產生更大的助力。

IBM攜手台灣產業鏈 加速數位轉型落實

從全球製造業轉型升級工業4.0到貿易戰引動供應鏈大洗牌,面對前所未有的機會與挑戰,台灣IBM攜手產業夥伴凌華科技、大聯大控股旗下世平集團、台達電子與緯謙科技打造智慧製造生態圈,整合營運技術(OT)、資訊技術(IT)與人工智慧(AI),協助台灣製造業加快數位轉型腳步,讓智慧製造加速落地並實現平行展開。

台灣IBM全球企業諮詢服務事業群合夥人李立仁表示,精度、良率、稼動率是製造業競爭力之所在,涵蓋人員、機器、物料與流程等生產線四大要素,串連OT與IT將是不可或缺的關鍵,也是將AI落實於製造的前提。IBM攜手各具技術優勢及產業經驗的夥伴,打造完整生態圈,合力提供從OT、IT與AI到企業應用系統與混合雲的完整解決方案與專業服務,讓智慧製造真正落地為應用場景,創造可實現的投資效益與可規模化的營運架構。

李立仁指出,目前台灣較具規模的科技製造業者,普遍都已經完成示範產線的建置,但在大規模推廣或平行展開上,卻遇到許多問題。因此,IBM提出智慧製造「5C成熟度模型」(圖3)作為行動藍圖,五個C分別是Connect、Convert、Cyber、Cognitive與Configure,每個階段各自有其關鍵技術與導入工作。例如Connect的重點在布建物聯網/機聯網,Convert則是建置AI大數據平台與邊緣運算,Cyber則要進一步落實數位雙胞胎(Digital Twins),Cognitive則要將重點放在機器學習,最後到了Configure階段,才是建置B2B混合雲跟導入區塊鏈。

圖3 IBM針對製造業數位轉型所提出的5C評估模型

IBM的策略夥伴在5C模型中,著重在解決物聯網連結層設備連網與資料抽取的挑戰以及邊緣(edge)端的應用場景,協助客戶突破將OT數據轉換為IT資料的技術瓶頸,亦即實現前兩個C。IBM則可協助客戶在資料萃取後,進一步打造AI數據應用場景與AI平台,協助客戶逐步落實動態模擬、智慧工廠、動態客製等後續三個C。

凌華科技董事長劉鈞則認為,智慧製造邊緣解決方案最重要的是資料導向為中心的思維,面對多樣化人事物的應用場景,確保OT與IT端安全、穩定、易整合的連接,高效獲取資料資訊;結合IBM豐富的系統整合經驗,協助雙方客戶精準擷取生產線現場稍縱即逝的資料,轉化為邊緣運算的智慧動能。

大聯大世平集團物聯網解決方案部副總經理鈕因任指出,物聯網聚合商的角色是獨特而創新的模式,透過全面的產業視角跟廣泛的供應商觸角,縮短客戶採購與採用相關解決方案所需的時間。我們期望與IBM合作發展物聯網生態圈,以群策群力的方式,共同推動應用標準的建立,這也呼應了我們所屬企業集團大聯大控股在數位轉型的策略方針。

緯創集團子公司緯謙科技總經理夏志豪博士指出,該公司母集團本身在智慧製造的實務經驗,是緯謙的獨特優勢。我們利用數據與數位工具、涵蓋產線、員工及管理階層,協助不同規模的製造業實踐智慧製造。透過與IBM的合作,以及雙方在產品方案和產業應用的互補性,將我們的集團經驗擴大並拓展至新市場。

研華致力發展工業App生態系統

除了透過外部顧問跟技術供應商聯手提供數位轉型方案外,參考個別垂直應用的成功範例,進而微調出適合自己的方案,也是一種可行的做法。畢竟,碎片化是工業應用的特性之一,不同垂直產業所需要的解決方案大不相同,參考成功者的經驗,不僅能幫助製造業者理清頭緒,也能讓相關業者少走許多冤枉路。

在面對工業物聯網極為碎片化的應用困境,研華以發展行業應用的工業App破解現有挑戰,並透過WISE-PaaS工業物聯網雲平台中的「解耦」(de-coupling)再「重構」(refactoring),以模組化及微服務讓行業系統整合夥伴(Domain-focused Solution Integrator, DFSI)更容易擷取並運用功能模組。而為了強化其共創生態圈的戰力,研華也強化其WISE-PaaS Marketplace,推出2.0版本。

研華工業物聯網事業群總經理蔡淑妍表示,為能加速應對工業物聯網困境並促成應用導入,研華工業物聯網事業群於2020年策略方針包含鎖定垂直市場、提升產品技術動能、接軌創新趨勢,完善營運與導入WISE-PaaS Marketplace 2.0,以及加強夥伴深度鏈結、共創思維交流等三大策略方向。

研華技術長楊瑞祥則表示,由於各垂直產業的需求有極大差異,光靠一家公司之力,不太可能開發出滿足各種場景的應用。因此,研華過去幾年一直在倡導「共創」(co-creation)思維,希望與更多夥伴一同合作,開發完整的各垂直產業服務方案。

但在過去幾年的推廣經驗中,研華也發現,目前企業內資料孤島(Data Silo)的情況非常嚴重,從IT到OT,往往都是一個應用一個系統,要實現跨系統間的串接非常困難,因此研華一方面倡導共創,另一方面也開始思考,如何將這些專為特定應用所開發的系統,拆解成一個個功能模組,然後再依照應用場景的需求,重新組合成使用者需要的系統。

這個概念就是所謂的解耦再重構。就像每個人手上的智慧型手機硬體規格大同小異,但上面安裝的App各不相同,使得每個人的手機都是按照自身需求而客製化的系統。在研華的願景中,未來的工業場景也會像智慧型手機一樣,底層有一些共通元素,應用層則充滿各式各樣的工業App,滿足不同垂直產業需求(圖4)。

圖4 針對碎片化的工業App市場,研華提出解耦與重構的概念,以打造出貼近不同垂直產業需求的解決方案。

要實現這個願景,除了要有大量的開發者外,還要有一個媒合使用者跟開發者的交易市集,這也是研華很多年前就已經開始建構的項目。而這次推出的WISE-PaaS Marketplace 2.0,跟先前版本的最大差異,就在於落實了解耦再重構的理念。除了基本共通App,例如邊緣功能模組(Edge.SRP)、中台(Common App)、產業通用App之外,針對不同垂直產業所設計的領域專用App,甚至人工智慧(AI)模組等,會有更清楚的分類,例如智慧製造、智慧零售、智慧醫療等,並加入更多使用者示範案例,讓其他使用者能更快上手,而且在App管理、訂閱、帳務方面也有所強化。

科技導入必須跟著組織再造走

從IBM與研華在製造業數位轉型方面所提出的觀點,不難發現製造業數位轉型所需要用到的技術已經大致到位,真正的問題在於如何導入應用,讓技術得以創造價值。若沒有對應的組織作業流程改造跟組織文化變革,光靠導入新技術,很難達成數位轉型的目標。許多製造業數位轉型的先驅者,甚至早在技術還沒到位前,就已經調整好自身的組織結構跟文化。

因此,真正決定一家企業能否完成數位轉型目標的關鍵,其實是管理者有沒有明確的數位轉型願景,以及是否有計畫地進行對應的組織調整跟文化改造工作。倘若技術先行,組織結構跟文化卻沒有調整,數位轉型不僅無法解決老問題,反而會製造更多新問題。

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