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1、IBM 商业价值研究院 研究洞察 电子行业应对 新数据经济的 三大战略 开发利用业务平台、技术堆栈 和快速创新的能量 Grant Bodley、 Cristene Gonzalez-Wertz、 William Thomas 和 Amy Slagle Swanson 合著 谈话要点 简介 硬件仍在推动交互,但存在被边缘化的风险 人们越来越关注电子产品的角色将如何演 变。电子产品企业必须获得更多数据、洞察, 更加接近互动和内容流,才能拥有良好的客 户关系。 电子行业高管可以促进整个生态系统的变革 许多企业逐渐转向建立以设计和技术人才为 核心的创新中心,以期优化效率。这些中心 通常被称为“Gara
2、ge(车库)”,支持整 个电子行业生态系统的创新开发和交付。 电子产品企业纷纷将赌注押在平台上 技术平台逐渐成为业务平台的“伙伴”,二 者协作助力企业获得成功。如果平台是在参 与者之间实现价值交换的手段,那么平台就 是“内容”,技术堆栈就是“方式”。 2018 年末,IBM 商业价值研究院对全球 70 名电子行业高 管进行了访谈, 了解该行业的现状以及未来三年的发展方向。 他们的回答清楚地表明了两点:1) 持续的技术进步将继续 引发快速变革。2) 技术变革带来挑战的同时,也提供了解 决方案。 第一点:61% 的受访高管表示,技术正在飞速发展,这种 速度正在加快行业整体变革的步伐。令人惊讶的是,
3、多达 97% 的受访者认为这将在 2022 年成为现实。1 虽然有一 种隐含的理解,即电子产品将在未来几年成为用户和技术的 主要交互点,但人们对电子产品的角色将如何演变越来越感 到不安。每次用户命令工作台面上的设备“添加米饭”到购 物清单时,都会有这样的风险: 电子产品会成为中间的“哑 巴显示器” 吗?尽管这些话可能有些刺耳, 但问题确实存在。 电子行业如何才能更接近用户如此看重的数据、洞察、互动 和内容流? 对于这个问题答案的寻找,带领我们来到第二点:技术虽然 是问题的一部分,但同时也是解决方案的一部分。行业高管 们越来越多地将新一代技术整合到企业和客户服务运营当 中。超过一半的受访电子行业
4、高管表示,他们的公司目前正 在利用区块链、 物联网、 多云整合和机器人流程自动化 (RPA) 等技术实施业务转型。 1 2 61% 的电子行业高管表示技术正在 飞速发展,而这种速度正在加 快行业整体变革的步伐;多达 97% 的受访者认为这将在 2022 年 成为现实。 超过 80% 的电子行业高管预计,到 2022 年,他们的企业将利用区块链、 物联网、多云整合和机器人流 程自动化 (RPA) 等技术彻底重 塑业务。 60% 的电子行业高管已将 RPA 加入 他们未来三年计划获取的必备 技术的清单。 超过 80% 的受访高管预计他们的企业预计将在 2022 年之 前部署这些技术(见图 1)。该
5、行业不再仅仅构建更智能的 设备,而是转向采用技术来推动新型客户体验和以客户为中 心的业务模式,逐渐淘汰仅使用硬件的模式。 电子行业高管现在认识到,硬件只是进入多个潜在收入流的 箭头的顶端一角。每个设备交互都需要丰富的数据和洞察, 而交互数量的不断增长带来了巨大的机器学习潜力。每当有 人与机器交谈或互动时,就有机会收集和构建知识。目前, 许多电子产品公司都错过了这个不断增长的知识库,也没能 获得可能会带来潜在新收入模式的洞察。 数据经济及其相关平台代表着通向更高价值的桥梁。正如我 们在之前的一份报告 “电子行业借助平台形成优势 : “轻资产” 企业如何在全新的数据经济时代茁壮成长”中所指出的,对
6、 行业开发平台的关注代表了行业战略的转变 更少地关注 设备,而更多地关注解决方案。2 我们的分析表明,要将电 子产品企业转变为平台来支持其在数据经济时代繁荣发展, 需要关注三个关键战略重点: 1. 创建以平台为核心、以人工智能为中心并且倾向于机器 人技术的“技术堆栈”。 2. 拥抱设计思维, 将深度客户知识转化为更好的产品和服务。 3. 开发创新管道,通过多学科团队加速交付。 每次设备交互都提供了一个收集 数据和洞察的机会。 图 1 高管们对电子行业正在发生的变化发表了果断一致的观点 当前及未来三年内电子行业发生的变化 技术变革正在加速行业整体变革的步伐 业务运营在物联网、区块链、机器人、云计
7、算、 分析等技术的作用日趋一体化 客户/消费者行为从基于产品或服务转向基于 体验 业务模式正在向个性化、以客户为中心的方 向转变 在产品/服务、 价格、 质量和交付方式等方面, 供应商之间的差异显著缩小 来自行业外部和/或非传统竞争对手的竞争 加剧 现在 未来三年内 来源:制胜战略研究未发布的数据。IBM 商业价值研究院。2018 年 9 月。 这些战略能够为客户提供令人愉悦的、面向用户的、有洞 察力的互动设计,并且更易于通过应用、附件和附加组件 来增强这些互动。这些战略有助于推动连接设备和客户, 创造可持续价值和收入流,从而使设备非中介化变得更加 困难。它们还支持更高水平的重用和模块化。正如
8、我们的 调查所显示的那样,电子行业的高管们一致认为,技术将 继续快速发展,加快行业整体变革步伐。目前的问题是, 这些高管能以多快的速度转移关注焦点,确保自己在数据 经济中占有一席之地。 战略 1 创建以平台为核心、以人工智能为中心并且 倾向于机器人技术的“技术堆栈” 受访高管一致认为,平台非常重要,或者正在变得越来越 重要。3 然而,这并不意味着整个行业都清楚地认识到了 这一点。平台会朝着不同的方向发展,其中三个方向与电 子产品企业密切相关: 业务平台,其中数据、工作流程和专业知识推动竞争优势 技术平台 亦称“技术堆栈” 将应用程序和基础架构 融入流动的工作流程中并支持业务平台 大众消费平台,
9、比如,阿里巴巴、eBay 或 Facebook, 专注于通过广告或商业活动,利用客户数据创造实际 效益。 3 61% 97% 51% 81% 36% 57% 20% 54% 10% 49% 13% 37% 技术平台通常被称为技术堆栈,它正逐渐成为业务平台和大 众消费平台的“伙伴”,三者协作助力企业获得成功。因此, 如果平台是在参与者(开发人员、客户、产品设计人员、数 据提供者和原始设备提供商)之间实现价值交换的手段,那 么平台就是 “内容” , 技术堆栈就是 “方式” 。 三者共生共荣。 业务平台有三种变体。内部平台可以增强运营竞争力。它们 通过利用新技术和技能,提高公司内部活动的效率。行业平
10、 台代表生态系统合作伙伴和潜在竞争对手提供关键流程能 力,增强企业的市场相关性,提升其市场地位。最后一个, 跨市场平台代表更广泛合作伙伴生态系统来管理基本流程或 增值流程,从而占领新的和相邻的市场领域。 业务平台类型 内部平台 行业平台 这类平台能够创造内部能力和竞争优势。 一个典型的例子是供应链控制塔,它可以 为拥有不同产品集的企业提供广泛的可见 性,缩短响应时间。 这类平台支持特定的垂直整合或价值链 整合。例如,半导体制造设备解决方案 (MES)。 跨市场平台 4 这类平台可为行业指定和设置参数。电气 和电子工程师协会 (IEEE) 标准组织就是 一个例子。 “技术堆栈”带来业务敏捷性和竞
11、争优势 平台逐渐成为了一种组织战略。它们越来越多地反映了企 业所重视的内容、数据和概念思维,以及跨其生态系统进 行访问的需求。平台通过支持这种价值交换促进协作。这 种行业平台的概念将帮助电子产品企业与合作伙伴协作或 独自将新型解决方案快速推向市场。开发人员、制造者、 设计师、制造商、数据提供者和用户可以与数据、部件、 算法、技术、设施、机器、人才等进行互动。 在电子产品领域, 技术堆栈通过业务平台的潜力带来回报。 技术堆栈中的每个元素不仅需要独立工作,还需要协作支 持提升价值和实现更出色的性能。这就是新一代技术的用 武之地。 在过去几年里,云计算已经成为应用管理和创新的实际方 法。4 同时,随
12、着物联网 (IoT) 传感器和数据流呈爆炸式增 长,分析是成为基础技术堆栈的一部分。5 展望未来三年,高管们表示,他们将继续投资以下四项关 键技术, 这些技术能够支持挖掘数据的价值, 推动快速行动 : 人工智能、云计算、机器人/RPA 和物联网。计划投资移 动技术、增强现实和区块链技术的受访者所占比例较小(见 图 2) , 我们进行了四舍五入。 6 这些技术可以发挥协同作用, 改善业务决策, 优化工作流程。 它们有助于挖掘数据的价值, 并且几乎从本质上就能支持验证业务规则、加快流程和缩 短上市时间。拥抱这些技术,并研究它们在何处发挥作用 并推动数据经济发展,这是确定正确投资策略的关键。 “所有
13、创建的数据中有 80% 是暗 数据和非结构化数据,我们在过 去 40 年中开发的计算机无法有效 地分析这些数据。” Alessandro Curioni 博士,IBM 院士,IBM 欧洲区副总裁, IBM 研究院(苏黎世实验室)主任 图 2 企业最需要的技术堆栈 未来三年最有可能的技术投资 61% 认知计算/人工智能 60% 云计算 60% 机器人/RPA 54% 互联互通的物联网 34% 移动技术和应用 31% 增强现实 来源:制胜战略研究未发布的数据。IBM 商业价值研究院。2018 年 9 月。 从云到多云 虽然在过去几年里,云计算投资一直很可观,但最近的投 资明显倾向于多云管理,目的在
14、于提高业务灵活性。企业 越来越希望同时实现现有应用的现代化和转型。对于这些 任务,一个云解决方案无法满足所有不同的需求,而多云 平台则提供了管理不同需求的方法。 多云环境为企业的多个云环境提供了模块化和可组合的架 构,允许企业基于现有投资进行构建。它还将公共云与私 有云相结合, 允许每个云进行所需的计算处理, 而无需同步。 这进而增加了灵活性,同时允许企业处理安全、治理和地 理问题。 人工智能快速发展 人工智能已经进入了高管们的视野。电子行业的领导者认 识到,人工智能在以下方面具有普遍优势:客户分析和推 荐 (70%);认知分析和规范性分析 (63%);通过预测性质 量管理、物流和工作流程优化
15、进行主动资产监控 (60%); 互联产品中的认知助手 (47%)。7 两个新概念正在重塑人工智能在技术堆栈中的价值:“暗 数据”和“广义 AI”。广大企业中普遍存在暗数据。它由 计算机和流程生成,但在制定决策或生成洞察的过程中经 常被忽略(见图 3)。IBM 研究院院士、IBM 研究院(欧 洲)副总裁 Alessandro Curioni 博士估计,如今的数据 当中有 80% 都是暗数据,这意味着其中还有很多价值有 待挖掘。 黑暗数据可能会被困在客户查询处理或工程师无缝制造变 更的结果中,但从未被记录下来。它可能存在于保修过程 决策或备件处理阶段。人工智能可以帮助企业从暗数据中 提取价值,通过
16、解析和重组信息,将其转化为人类可以理 解和利用的洞察,从而加快决策速度。 5 欧司朗选择多云解决方案来满足 合规需求 8 世界级照明解决方案提供商欧司朗 (OSRAM) 采用了一 种多云策略来满足安全与合规需求。根据德国的相关规 定,该公司需要在德国境内存储数据。欧司朗在短短 9 个月的时间里,将其 ERP 环境从本地环境迁移到管理 服务环境,并将非 ERP 应用迁移至管理服务。之后, 该公司认为非管理服务与其需求更一致,所以领导层决 定实施多云策略。欧司朗能够将非 ERP 应用移植到裸 机服务器上,这是一个复杂的迁移工程,而整个过程只 用了 6 个月的时间,而且业务中断时间不到一天。 6 时
17、间戳(或 系列)数据 运营数据 元数据 图 3 数据类型:在“黑暗”中探索 地理时空数据(包括有效时间、 事务处理时间和轨迹) 多态数据/面向对象的代码 数据(如社交媒体) 音频、视频和图像数据(包括面部 识别等高维数据) 客户和交易数据 物联网传感器、边缘 和机器数据 公开数据集(比如,健康、 安全、 专利或人口普查数据) 过程数据(如供应链 或制造数据) 来源:IBM 商业价值研究院分析。 广义 AI 是从人工智能统一体的中间地带发展起来的。在 这个统一体的一端,是应用于某一特定任务的狭义 AI 或 机器学习,例如,推荐引擎或采购定价裁定。目前人工智 能领域的大部分工作都集中在这里。尽管使
18、用了先进的技 术,但是这些系统一次只能解决一个挑战。这些算法通常 需要大量的训练集,但可以提供高置信度的输出结果。 统一体的另一端是通用人工智能 (AGI)。关于机器的讨论 一直都未停息,这些机器能够针对广泛的主题进行推理并 自主采取行动。人工智能目前还远远没有达到 AGI 的门 槛。然而,广义 AI 能够将跨多个主题的领域或行业知识 结合在一起。以电子产品行业的供应链为例。必须有效地 结合与多个合作伙伴、多个地点和多个产品相关的预测和 需求数据,才能解决问题并提出建议。这就是广义 AI 发 挥作用的地方 让行业经验和数据能够推动扩展和自动 化。广义 AI 可以令大部分先前的暗数据变得可用。在
19、这 种情况下,它也有助于缩短训练时间,加快上市速度。 56% 51% 49% 49% 49% 47% 44% 41% 37% 33% 60% 的电子行业高管已将 RPA 加 入他们未来三年计划部署的必备技 术的清单。 高管们认识到,广义 AI 有潜力应对一系列挑战。根据我们 的研究,电子行业高管希望解决的最大挑战会影响公司的收 入和利润:56% 的高管选择了客户体验个性化,51% 的 高管选择了改善资产利用率。将近 50% 的电子行业高管还 提到了业务流程优化、客户需求新洞察挖掘以及新收入机会 发现(见图 4)。 机器人流程自动化 (RPA):提升速度和敏捷性的新力量 在过去,工作流程自动化非
20、常复杂,需要专门的技能和应用 才能实现。相比之下,RPA 可以检查有待自动化和简化的 用户互动和目标流程。 它会检查各种应用, 结合规则和操作, 无缝跨系统执行工作。 图 4 高管希望利用人工智能解决的挑战 实现客户体验个性化 提高资产利用率 优化业务流程 生成客户需求洞察 发现新的收入机会 提高员工的工作能力/工作效率 增强预测和决策能力 实现产品和服务个性化 改进风险与合规管理 提高运营响应能力 举个例子,想一想检查客户电子邮件查询的过程。传统上, 这项任务需要客户支持人员跨应用开展工作。然而,RPA 可以快速查询所有必要的系统并返回一个答案。它还可以发 现数据不匹配的情况 例如,有人错误
21、地输入了系统中已 经存在的数据作为新条目。RPA 可以在几分钟内在测试日 志中找出问题区域,如果采用其他方法,这项任务将需要耗 时数小时。这就是为什么 60% 的电子行业高管已将 RPA 加入他们未来三年计划部署的必备技术的清单。10 超过三分之二的电子行业高管希望应用 RPA 来改善客户体 验、改进决策、提高可靠性和可预测性。超过 60% 的高管 寻求改善数据分析以及员工安全和福利。11 来源:制胜战略研究未发布的数据。IBM 商业价值研究院。2018 年 9 月。 7 新技术,新窍门 区块链、3D 打印、边缘计算、增强现实技术和自动导 向工具(如无人机或叉车)现在都是技术堆栈中的新兴 成员
22、。虽然不像其他技术那样得到了广泛采用,但它们 也带来了新的机遇。 技术 增强现实 3D 打印 区块链 边缘计算 自动导向 工具 8 应用领域 动态图片胜过千言万语的领域:维修、 设计和教育 速度和复制,一次性: 原型构建以及本地的备件或过期部件需求 需要多方鉴定、 可追溯性和信任的领域: 防伪、材料内容申报、负责任的采购、 “了解你的供应商” 极低的延迟和在精确位置进行精确处理: 外科/医疗设备(机器人)、电网设备和 自动驾驶汽车 提高速度和效率:大型生产设施、仓储 以及取货或送货 随着越来越多的高管开始了解区块链的优势,这项技术受 到了极大的关注。例如,艾默生 (Emerson) 加入了 F
23、ood Trust 区块链。该公司的冷链技术有助于在整个食品运输过 程中提供和跟踪温度信息。 12 另一个例子是希捷 (Seagate)。 该公司将区块链平台与专有技术相结合,用于解决全球硬盘 假货问题。希捷可以使用其在制造时使用的 Seagate Sec ID (eID) 电子指纹技术,利用产品认证数据来更新区块链。 此外,希捷的 Certi 采用加密擦除技术来生成数据清除的数 字证书,该证书由 Seagate Secure 公开密钥基础架构 (PKI) 下 的设备进行电子签名,并存储在区块链上,用于合规管理。13 采取行动 确定生态系统在哪个方面能够带来竞争优势 平台的目的是通过更广泛的参
24、与者(包括组织内外)发掘竞 争优势。虽然高管们对如何参与、在哪里参与有明确的看法, 但有时候,开始就是成功的一半。 向可信任的合作伙伴甚至整个市场开放数据、代码片段和软 件开发工具包,允许更广泛的参与,缩短开发时间。此外, 参与开放式开发社区,可以更快地整合经过功能测试的新技 术。正如我们在“电子行业借助平台形成优势”报告中所指 出的,开发具有专有优势的独特平台以及应对相关挑战会占 用大量资源,而这些资源本可以更好地用于获得经验。14 确 定您想要如何参与并尽早采取行动。 建立新的技术堆栈 考虑到云计算不断扩展,是时候整理云环境了。多云战略是 关键。增加一个领域中数据的价值,只能用于有限的范围
25、。 云应该是可互操作的,并允许在多个地方使用和转换数据, 以获得模块化的优势。 RPA 可以处理日常任务,让员 工集中精力处理更复杂的工作。 从狭义 AI 转向广义 AI,让电子产品企业能够向客户提供 行业专业知识。人工智能可以从数据集中发掘出更深入的 洞察,并带来实实在在的好处,包括优化预测、生产、营 销和供应链。它可以提高人力和资产的生产效率,以一种 狭义 AI 无法做到的新方式组合数据,超越基本用例。 RPA 可以处理日常任务,让员工集中精力处理更复杂的工 作。例如,如果您的系统可以在没有人工干预的情况下加 速新产品测试设计或备件发布,那么员工将有更多的时间 来实现更高价值的结果。 评估
26、流程效率和规模可以在哪些环节为客户体验增加价值 或降低成本,这一点很重要。RPA 可以帮助将基本的客户 查询进行分类和处理,并标记异常交易以减少欺诈。区块 链还可以通过改进目标定位(例如,识别需要召回的产品) 来帮助消除业务摩擦。它还可以通过加速材料报单并验证 真实性来帮助建立和增加信任。 对于每种技术,重点都应该放在提供价值验证而非技术验 证的用例上。这些技术不是新生事物。各个行业和企业都 有成功的案例。因此,重点应该放在技术能够为贵企业带 来的特定价值上。选择清楚展示业务价值的用例。 在确定业务案例时,管理人员应该考虑获得批准所需的详 细程度。粗略收益框架是否合适,或者企业是否需要详细 的
27、对标?有时一个粗略的数量级就够了,而在其他情况下, 需要全面的案例来筹措资金和扩大规模。后者需要详细的 企业对标,这通常可以由具备与您想要重塑的流程相关的 专业知识的可信合作伙伴提供。 战略 2 拥抱设计思维,将深度客户知识转化为更 好的产品和服务 如果高管们需要证明设计思维有助于打造有深度的技术应 用的证据,他们只需看看麻省理工学院 (MIT) 和斯坦福大 学等领先的学术机构。这两所高校的课程体系中都有很多 有关设计思维的课程。15 为什么呢?在这个体验至关重要 的时代,传统的产品设计机制难再奏效。此外,设计思维 可以帮助企业从技术投资中获得更多的价值。 设计思维:与客户心灵相通的途径 设计
28、良好、灵活且开放的技术堆栈和业务平台支持设计思 维方法,并为应用提供经改进的洞察、技术和数据。这意 味着更短、更有效的设计周期,可以交付更好的产品。以 下两个例子说明了设计思维可能产生的影响:16 由一个团队在超过 40 周时间内完成的小型项目预计将 获得 200 万美元的利润。设计思维实践将项目完成时间 缩短到仅 20 周。 一个大型项目通常由两个团队在超过 100 周时间内完 成,预计利润为 400 万美元。设计思维实践将项目完成 时间缩短到仅 50 周。 9 项目阶段 初始设计和调整 效益 所需时间减少了 75% 开发和测试时间 所需时间减少了 33% 项目设计缺陷 设计思维的切入点是用
29、户而非 项目。 图 5 更详细地展示了设计思维如何影响两种不同类型项目 的设计和开发时间表、设计缺陷和成本节约。虽然这些效 益看起来很特别,但实则是常态。 设计思维的切入点是用户而非项目:用户对其他人说了什 么或者需要说什么?他们如何表达自己?这可以确定用户 的期望和反应:他们对目前的形势有什么看法?他们的世 界观是什么?这可以确定用户的行动:他们需要做什么来 完成他们的工作?这可以确定用户的价值观:这个人对他/ 她的工作感觉如何?特性和功能无法解决这些基本的、经 验性的问题。(请参阅侧边栏:认识 Clarice)。 深厚的行业经验必须与专注于快速进入市场相结合。例如, 一家主要制造商计划每六
30、个月更新一次软件。当该公司询问 用户时了解到,他们希望每个月都有更新,以确保拥有最新 和最强大的功能。基础软件需要为大多数人而设计,这是标 准。然而,在应用世界中,为核心用户而设计意味着更具体 地了解客户,并提高企业交付的敏捷性。 例如, 当美敦力 (Medtronic) 开始设计其 Sugar.IQ 应用时, 必须实现更高水平的个性化。Sugar.IQ 智能助手利用丰富 的人工智能功能,不断分析可以影响糖尿病患者血糖水平的 模式。美敦力增加了血糖辅助功能, 图 5 使用设计思维的小型和大型设计项目在产品开发周期中获得的实际效益(按阶段列出) 小型项目成本节约 大型项目成本节约 10 缺陷减少
31、了 50%, 减少了返工 196,000 美元 223,000 美元 77,000 美元 872,000 美元 110 万美元 153,000 美元 认识 Clarice Clarice 是一位工程师。她 28 岁,大学毕业后已经工 作 5 年时间。她在上海的一家工厂管理着一个由 5 名 生产技术人员组成的团队,负责开发新的光学解决方 案。她已经在这个岗位上工作了 4 个月时间,觉得很 有挑战性。团队应该如何为她进行设计? 她不仅需要看到度量指标,还需要绩效建议。 她需要理解技术人员所说的术语, 以赢得他们的尊重。 她需要在遇到问题时迅速采取行动。 她想为她的公司和家庭做得更好, 获得事业上的
32、成功。 所说 所思 Clarice 所做 所感 设计团队必须了解 Clarice 和她的愿望和需求(与 她的问题相关),以便积极地为她和那些喜欢她的 人解决问题。同样重要的一点是,组建合适的团队 来解决她的问题 在这个案例中,也就是要组建一 个了解如何制造光学器件、可能遇到的困难以及新 任经理如何有效地与她的团队沟通的团队。 11 使用户可以看到他们如何应对含糖量较高的食物,并调整 他们的治疗方案。该应用还可以搜索和分享血糖升高和降 低的隐藏原因。它会调查哪些活动会影响个人用户的血糖 水平,提供个性化的信息。它还显示个性化的每日血糖趋 势总结,这样用户就可以知道他们当前和总体的情况。 采取行动
33、 立即开始行动:构建设计思维桥头堡 电子产品企业可以从多个来源获得设计思维课程和资源, 从中摸清门道。我们建议从几个小项目开始,或者只做一 个项目。设计思维是一项适度的投资,但提供针对每个项 目的设计资源和技术资源。虽然设计资源可能专门用于特 定的项目,但是技术人员可能跨项目开展工作。所以要有 效利用资源, 并跨项目管理一个项目当中可能出现的宕机。 一定要选择拥有成功经验的设计思维合作伙伴。审查团队 资源,以了解您计划处理的项目类型,以及他们在行业、 设计思维方法和技术方面的经验。特别关注他们如何理解 所有类型的数据和用户上下文来建立竞争优势。 以自己的方式开展研讨会,获得更好的初始概念 使用
34、便利的设计思维研讨会来收集不同的观点,并支持参 与者做出决策。选择了解您想要创建的应用或工具的最终 用户的参与者。利用研讨会加快成果展望。利用用户研究 以及可能会提供反馈的“赞助用户”,补充和完善研讨会。 此外,选择在整个项目运行期间将与之协同工作的核心项 目团队,并确定专注于特定功能的里程碑。此外,保留会 议回放,让利益相关者观看回放,交流反馈意见。 为了推进变革,许多公司转向 建设创新中心(或 Garage), 将设计和技术人才汇聚一起。 消除障碍 设计思维不仅有助于提高客户满意度和辨别业务优先级, 还能将协作和信任融入整个过程当中。您可能会遇到变革 阻力。产品、服务、技术和数据设计专业人
35、员协同工作没 有常态化准,因此,强调潜在的好处(比如减少冗余和加 快上市速度)很重要。 为了顺利采用设计思维,高管们应该像支持公司的其他举 措一样支持这一变革。考虑采用与可服务性设计或可靠性 计划相同的方式来设计这一变革,并阐明总体目标是实现 长期收益和客户互动。 利用广泛的生态系统建立治理机制 治理极具挑战性,但也是必要的,可以帮助确保有效的、 高效的应用,而在企业越来越多地邀请合作伙伴参与流程 的情况下,治理的重要性尤为突出。安全是关键的考虑 因素。人们与应用交互的频率和位置如何?为数据、事务 和互动创建安全的环境。在流程的早期阶段考虑并确定服 务级别协议 (SLA) 和服务条款 (ToS
36、)。 投资领域 3 开发创新管道,通过多学科团队加速交付 这些围绕技术、数据好奇心和应用开发的变化对企业来说 并非微不足道。绝大多数受访电子行业高管表示,他们有 能力应对即将到来的变革 无论是现在还是未来 36 个 月。然而,只有 9% 的受访者表示他们的员工现在已经做 好了准备,不到一半的人表示他们的员工三年后就会准备 好。高管们认为,与业务伙伴合作的情况会更糟,他们表 示,三年后只有 19% 的公司能做好准备。18 因此,电子 行业高管表示,人工智能应用面临的最大挑战是员工抗拒 (51%)、技能不足和相关执行人员不足 (50%),这毫不 奇怪。19 12 为了促进变革,许多企业逐渐转向建立
37、以设计和技术人 才为核心的创新中心,以期优化效率。其中一些中心被 称为“Garage”(车库),遵循硅谷将车库作为发明空 间的传统。20 创新中心:建立 Garage,实现模块化、可扩展的价值 对于电子公司来说,创新中心(或 Garage)的目标是尽 可能快速地将数据和洞察转化为面向用户的高级功能。无 论项目涉及什么 (从新产品开发到应用和用户界面设计) , Garage 都应该支持跨电子行业生态系统的创新开发和交 付的整合方法。 要做到这一点,需要多个学科的专家,他们不仅可以互相 帮助,而且可以实时合作,可以立即会面,可以在数小时 或数天内(而不是数周或数月)从理论转向实践。今天的 Gara
38、ge 旨在帮助快速推进从设计到原型构建再到扩展的 整个过程,促进企业不断创新。它们不仅能够将硬件和应 用变为现实,还有助于提高用户忠诚度和互动水平,发挥 设备、数据和上下文的综合价值。 Garage 汇集了灵活的交付资源,支持根据需要随时获取 和更新专业知识。它们专注于 T 型人才,一横代表知识的 广度,一竖代表深厚的专业知识。这些敏捷开发团队利用 “Scrum”敏捷开发方法,该框架支持团队自主组织,通 过经验不断学习,快速做出更改并持续学习。整个过程都 有敏捷开发大师提供全程支持。 共 同 运 营 共 同 创 造 共 同执 行 Garage 模型 运营 学习 发现 文化 推理 展望 开发 G
39、arage 专为访问和迭代而设计,将开发人才与行业和技术 知识结合起来。例如,一个 Garage 团队为“了解您的供应 商”应用开发区块链方法,需要具备区块链、数据安全和网 络安全方面的知识和资源。该团队还需要具备金融专业知识 的人才,以及了解数据、典型合作关系、合作伙伴资格等的 行业供应专家。 得益于所具备的流程和人员,Garage 才可以快速地交付价 值。Garage 利用三个“C”:Co-create(共同创造)、 Co-execute(共同执行) 和 Co-operate(共同运营) (见 图 6)。在共同创造阶段,团队成员共同制定业务计划或推 动获得有关现有创意的新洞察。他们依靠概念
40、验证和用户测 试来展望未来发展,确定相关计划的优先级。这个研究和原 型构建阶段以融资关卡结束,以便支持未来工作。 在共同执行阶段,使用通过发起者用户获得的最终用户反馈 来测试项目假设。得到的信息用于构建证明产品/市场匹配 的最小可行产品 (MVP)。这个阶段以登台关卡结束,该关卡 仅评估和资助与产品和市场匹配度高的应用。最后是共同运 营阶段,这一阶段涉及扩展和优化,进而支持规划和部署。 应用:一步一个脚印,让用户满意 针对特定用户设计的应用运行效果最佳。理想情况下,这类 应用旨在帮助围绕用户创建平台、数据和设备,同时提供适 当的安全性和治理。它们在本质上也是模块化的。 在应用开发中有一个概念,
41、即构建完整的应用,使其能够持 续扩展。但是,应用的每个部分都必须是完整的。例如,某 个应用的第一次迭代可能只有一个关键功能,但是这个功能 可以满足用户的需求。您可以简单地将其想象成一个滑板。 为这个应用添加更多功能并不等同于添加第二个滑板。 图 6 共同创造未来。制定业务计划,或者针对现有创意发掘新 洞察。 共同敏捷执行。在市场中试验 MVP 或者构建一系列 MVP 来进行测试。 共同运营,实现大规模交付。在市场中扩展 MVP,提升市 场价值。 来源:IBM Garage(车库创新)。 这需要升级整体体验,就好像从滑板升级为自行车。在上 一个迭代中,这个应用进一步升级,提供了更丰富的体验, 继
42、续我们的类比,它现在就像一辆汽车。企业应该避免在 第一次迭代中就尝试设计汽车这样的错误。这将需要大量 的工作,但没有机会验证用户的需求并做出改进。如果用 另一个类比来说,就是:在应用设计过程中不要试图“煮 沸海洋”(比喻面面俱到,一次搞定所有事情)。 13 应用 1 备件管理:选出最佳的服务中 心位置,为大多数客户提供服 务和备件。 设备库 位置数据 物联网算法 备件 BOM 数据 客户使用模式 应用 2 全球供应链更新机制,以应对 天气和地理位置突发事件。 设备库 位置数据 天气数据 备件 BOM 数据 应用 3 保修保护和维修加速区块链推动 客户注册以及支付维修费用。 设备库 位置数据 天
43、气数据 区块链 物联网算法 本地零售商 员工和技能 备件 BOM 数据 客户使用模式 相比之下,Garage 资源一方面提供更多的功能,另一方面 也提供更多的行业专业知识,可以将这些知识结合起来,实 现更加敏捷的交付。当数据和功能存在于平台上时,就可以 轻松地将它们组合起来,因为它们已经被规范化了。例如, 考虑从一组核心功能或数据出发,设计三个应用(见图 7)。 第一个应用可能推动备件管理和服务中心的位置选择。第二 个迭代可能是升级,添加天气数据来处理甚至避免部分供应 可能出现的中断。第三个应用可能是为该公司的消费者和零 售商而设计,使用区块链注册客户并通知保修索赔。 图 7 应用模块化设计
44、当它们存在于平台上时,企业 和生态系统的开发人员可以轻 松将其组合起来 设备库 位置数据 天气数据 区块链 物联网算法 本地零售商 员工和技能 备件 BOM 数据 客户使用模式 来源:IBM 商业价值研究院分析。 14 Garage 集中了整个企业的创新人才,可能还包括整个生态 系统的创新人才,能够加快进入市场的速度。企业越来越 多地选择开放安排,允许合作伙伴在 Garage 中发挥更积 极的作用,从而在整个行业中传播文化和速度优势。 采取行动 从一个 Garage 开始 创建试点 Garage,整合多种资源,包括产品和软件设计、 策略、用户体验、创意、技术专长和开发等。确保团队成 员中包含精
45、通技术堆栈、云计算、人工智能、物联网、边 缘计算、5G 分析、区块链和其他相关领域知识技能的人员。 在可能的情况下,考虑让所有人在同一地点开展工作以加 速进展。最后,不要害怕尝试和快速失败。知道什么有效, 什么无效,这样更好。这是确保下一次获得成功最可靠的 途径。 在 Garage 环境中不要害 怕尝试和快速失败。 组合搭配应用开发人员和业务资源,专注于价值,而不是 炫酷的功能 建立 Garage 的目的是利用设计思维的力量,把重点放在 用户价值上。Garage 团队从产品设计开始,与更传统的 产品开发团队协同工作。 没有哪个团队是在真空中工作的。 虽然 Garage 团队提供行业和技术方面的
46、专业知识,但业 务资源带来了对市场的了解、赞助用户以及对“野外”设 备和机器的理解。 尽早发布并增加发布频率 持续发布好过等待完美,反馈环路是必不可少的。应用您 所了解的内容 ; 然后让用户参与进来, 尽早并经常进行验证。 保持测试模式并不违法。 事实上, 与用户一起测试新数据、 特性和功能非常重要。先进行开发冲刺,然后发布监控良 好的版本,这有助于更快识别漏洞和缺陷。只要安全性坚 如磐石,客户就可以在发现开发人员可能忽略的环节时发 挥作用。 构建生态系统 我们建议您从生态系统开始。让生态系统参与者作为合作 者参与进来以促进共同成功, 可以帮助降低失败的风险 (只 要确保建立适当的治理机制即可
47、)。可以参考用户社区和 论坛,让参与者能够自我服务,并定期向开发管道贡献新 构想。通过 Garage 优先发展和创新。 需要思考的重要问题 如何使用每种战略来最大限度提升企业 在数据经济中的潜力? 可以对哪些项目使用 Garage 方法,从 而在企业中实现持续的敏捷创新? 技术堆栈和平台将如何协调发挥作用, 以纳入新技术并增强差异化竞争优势? 15 关于作者 Grant Bodley Grant.B grantbodley/ Grant Bodley 是 IBM 全球企业咨询服务部北美地区电子 行业主管。他与电子和高科技产业的领导者密切合作,利用 数字技术改善企业绩效,建立颠覆性的新业务模式。
48、他负责 IBM GBS 电子行业实践的各个方面,涵盖战略、交付以及 客户的整体成功。他之前曾在 Infoworks、Hortonworks 和 SAP 担任高管职位。 Cristene Gonzalez-Wertz C cjgw1/ Cristene Gonzalez-Wertz 是 IBM 商业价值研究院的电 子、环保、能源与公用事业行业邻域的研究主管。她负责为 客户提供人工智能、分析技术、物联网、安全性、数据和客 户体验方面的技术、 趋势和战略定位建议。Cristene 为高管、 创业家、董事会、公司股东以及利益相关方提供新兴价值商 机指导,尤其擅长数据经济方面。她曾担任首席营销官和执 行策略师。 16 William Thomas william-thomas-iii/ William Thomas 是北美地区电子行业数字战略主管。他负 责帮助客户发现战略价值, 设计必要的变革措施来捕获价值, 并推动团队实现价值。他早期从事的工作包括为工业领域客 户开发移动优先的应用程序。他拥有媒体和娱乐行业工作背 景,曾负责开发新媒体和商业应用。他拥有斯坦福大学学位。 Amy Slagle Swanson A slagle-swanson