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沃铛上市体系如何运行AI智能数据

woniu 2021-06-28 8393 浏览 0 评论

沃铛上市体系如何运行AI智能数据  第1张


随着通讯技术的发展,以及各种国外先进生产管理数据系统的引入。再加上国内现在人口红利消退,机器取代人工,无人工厂,智能化工厂是一个不可阻挡的发展潮流。在这个过程当中,制造业全套AI智能数据系统起到一个关键的框架支撑作用。是制造业发展壮大,拥抱资本,成功上市必不可少的部分。


一般来说:AI数据系统由以下几部份组成:

1:研发端:集成开发平台(IPD)

2:生产端:企业资源管理系统(ERP)、高级生产计划排程系统(APS) 、制造执行系统(EMS)、供应链管理系统(SCM)。

3:信息端:客户关系管理系统(CRM):

4:管理端:产品生产周期管理系统(PLM)、企业决策管理系统(BI)。

5:财务端:财务管理系统(FMS)。

6:人力端:人力资源管理系统(HRMS)。

7:入口端:统一数据门户入口(MIP)


国内知名的企业,例如:华为,美的,海尔等,他们很早开始实施AI智能化数据系统。在保障企业快速稳步发展起到至关重要的作用。从某种意义上来说,如果没有实施AI智能数据系统,就没有现在的华为,美的,海尔等知名公司。


实施AI数据系统是一个漫长的过程,需要投入很大的人力,物力,一般中小型企业是很难承受,就是中型规模的上市公司也只能上一部份,不能达到全系列多上。只有制造业做好基本功,吸引资本投资,有足够大的资金保障,才能保障系统成功运行。产生更大效益。所以他是资本眼里制造业打造高不可攀的护城河,是竞争壁垒的核心部份。


制造业如果实施全套或大部份AI数据系统,能够实现:订单垂直化、研发分工化、生产专业化、营销数据化,数据智能化,成本透明化。服务专业化。让整个体系自动化,智能化运行,这是制造业的理想状态,是资本眼中投资的香鋍鋍,非常容易获得资本的青睐。


沃铛上市体系如何运行AI智能数据  第2张


但是为什么大多数制造业上不了数据系统,或者说上了部份,又不能做好,得到他应有的效果。


一、内部因素:


管理层思维

1:AI数据系统是一个系统工程,他不是立杆见影,打一个强心针一样的效果。作为管理层要有一个试错,打磨的心理思想准备。

2:需要企业管理层主动认知,并全力执行,全员推进,需要强大的执行力作为支撑。

3:实施过程当中每个企业多是独立的个体,需要从公司管理层面,文化层面,全员思想层面,加以改变,转型,打磨,试错的一个过程。

4:在这个过程当中会影响到公司很多传统员工的既得利益,会有很大的冲突,反弹情绪,管理层要作好充分的心理思想准备。


财务成本

1:AI数据系统需要投入比较大的财务成本,如果没有资本投资的介入,依靠企业自身他是很难解决财务问题。

2:企业不想投资,不想承受财务成本,又没有做好准备,引进不了资本,则自然往节约方面去操作,那没有充分的预算和投入,及打磨试错成本,肯定找不到优秀团队来操作执行,那结果自然可想而知。


人员素质

1:系统运行需要人员去操作,去执行。但新系统会动到他们的既得利益,所以他们的积极性不高,抗拒心理会比较强烈。

2:人员素质程度决定了系统运行的结果,所以如何快速培养一批高素质的员工队伍,决定了系统运作的结果。

3:只有在资本介入的情况下,才能给员工更大的收益源动力,保障系统流畅运行。


中层管理水平


1:系统运行是需要中层管理层配合外部数据供应商协同运作的。

2:中层管理团队的能力,心态,认知,以及对于系统也会动到他们的既得利益,这些方面的细节决定了中层管理层的执行力度,配合力度。以及对于一线执行员工的管理状态。对于最终结果起到至关重要的作用。


二、外部因素:


1):外部因素主要是外部供应商的实力,企业能否找到名符其实的供应商,对于系统最终结果起了决定性的因素。


2):AI数据系统一般实施过程:

1:规划梳理。

2:选择软件供应商

3:配套硬件

4:企业内部实施落地。

5:反馈,更新,改进,系统迭代。


3):他是一个长期持续的行为。需要企业内部和外部供应商,持续配合,运行,并保持系统持续更新迭代,满足企业不断发展的需求。


4):在这个过程当中,供应商的梳理规划能力,专业度,以及培训能力多决定了系统执行的最终结果的满意度。


5):市面上数据系统的供应商,有大型跨国集团,例如 IBM,又有国内头部企业:例如金蝶,占大多数的多是开发单一SAAS数据系统的软件开发商。


6):作为一个企业,如何在众多的供应链当中筛选出适合自己的供应商,并用好他们,为结果负责。毕竟他们作为单一供应商,不可能为结果负责,同样也做不到为结果负责。


7):这是一个难度相当大的问题。目前来说可以说无解。因为就象华为。美的等大公司他们在这方面也走了弯路,付了不少学费,试错成本。


8):如果没有资本投资资金的介入,对于供应商来说,企业没有足够的资金量来维持系统持续运行,更新迭代。那系统成功运行的可能性会降低很多。


AI数据供应链现状:


获客难,优质客户数量少:

1:做AI数据项目需要巨大的体量及财务成本。

2:市场上有能力上AI数据系统的客户数量有限。

3:很多企业多知道上AI数据系统的好处,但基本上处于心有余而力不足的二难境地。


供应链鱼龙混杂:

1:现在市场上充斥着各种数据供应链公司,这个说自己是华为出来。那个说自己是美的出来。让人无法分辨,无从评估。

2:AI数据供应链他是一个系统的团队作战工程,并不是一个个人,或一个单独的公司就能搞定的。

3:再加上大批量中小型SAAS数据系统的供应商,他们为了销售,为了获客,根本不会站在客户角度上去设计。很难满足客户需求。

4:客户被教育得太多了,心理自然产生防备。自然而然导致这个市场非常混乱。


信任度难建立:

1:客户自身对于AI数据系统缺少系统认知。

2:市面上又充斥各种单一数据系统供应商,客户没有识别供应链的能力。

3:单一数据供应商以销售系统为目的, 提供不了成套解决方案给客户,所以客户使用后,期望值和现实会有一个很大的落差。

4:加上各种培训,各种资讯让客户更加难以识别。

5:客户被割韭菜次数太多了,导致信任度更加难以建立。


沃铛上市体系如何运行AI智能数据  第3张


沃铛上市体系是如何操作的呢:


首先组建全新AI数据供应系统的拟上市公司:

1:抱着为结果负责的目标,通过资本高度,吸引业内优秀人士加入,把AI数据系统庞大复杂的、供应体系整合成一个AI数据拟上市公司,为体系内制造业提供AI数据系统服务。

2:沃铛上市体系和制造业拟上市公司和AI数据系统拟上市公司三者交叉持股,实现利益共享。数据互通,风险共担。

3:AI数据拟上市公司是根据制造业具体情况,提供全套系统布局。从一开始就布局制造业拟上市公司,最大程度上为结果负责。


资金支持:

1:制造业按标准法务,税务,知识产权布局,以上市为最终目标,成为行业独角兽为目的拟上市公司。

2:非常容易获得资本青睐。

3:沃铛私募基金协同资本市场看好制造业的PE/VC共同投资制造业拟上市公司。

4:以资本高度解决了AI数据资金投入问题。


成本管控:


软件和硬件成本:

1:启动AI数据前期主要投入是 软件开发成本和规划成本、把传统为一家单独开发的软件,通过增加兼容性使用到、体系内的多家公司。如果100家公司在使用,那软件开发成本 理论上就变成1%。

2:同样为一家专门来做梳理规划的团队也可服务多家公司,自然降低规划人力成本。

3:借助沃铛上市体系的体量优势,可降低硬件采购成本。


管理试错成本:

1:AI数据系统是一个系统工程,是把巨量数据 通过人脑训练系统,让系统自主学习,达到自动运行的一个过程。

2:传统制造业多是老员工为主,存在着错综复杂的 利益关系,使用AI数据系统 会动到他们利益,有很大的实施障碍。

3:沃铛体系内制造业公司是新成立的拟上市公司,实行公司负责制,无老公司错综复杂的利益关系。实施障碍为零。

4:新公司是以上市为目的,发展空间够大,员工实施的源动力更高。

5:试错成本:沃铛上市体系通过AI数据互联系统,把AI数据实施过程当中的成功和失败经历,上传到数据库当中,自行智能分析。再复制到体系内其他制造业拟上市公司,把传统由一家企业承担的试错成本分摊到多家,降低了试错成本。


综上所述:沃铛上市体系,以资本高度,吸引业内优秀人士加入,把AI数据系统庞大复杂的、供应体系整合成一个AI数据拟上市公司。


再通过资本投资制造业拟上市公司的方式,解决了传统制造业实行AI数据系统的资金问题。


通过交叉持股,以及AI数据互联解决了信任度和沟通方面的问题。


通过成本管控,降低了制造业拟上市公司实施AI数据的成本问题。


通过成立制造业全新拟上市公司的模式,解决了管理障碍,让AI数据系统能够顺利推进,在资本角度给予参与者更大的利润空间,和发展空间,提高参与者的源动力。为制造业拟上市公司获得资本青睐,打造核心竞争力,树立高竞争壁垒,成功上市,拥抱资本打下坚实基础。


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