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美的:從數(shù)字化到全業(yè)務(wù)場景AI戰(zhàn)略|綠盟空間
中國綠公司聯(lián)盟

 

7月30日,中國綠公司聯(lián)盟新一期的「綠盟空間」美的站活動在廣東佛山舉行,美的集團副總裁兼CDO張小懿、美的集團美云智數(shù)總裁金江、美云智數(shù)數(shù)字運營總經(jīng)理王賢海,圍繞美的AI戰(zhàn)略數(shù)字化轉(zhuǎn)型渠道與營銷等主題分享,并與綠盟企業(yè)家和中國企業(yè)家俱樂部理事企業(yè)高管充分研討交流。

 

 

 

美的集團副總裁兼CDO 張小懿:

《數(shù)字美的》

 

美的以 “科技領(lǐng)先、用戶直達、數(shù)智驅(qū)動、全球突破” 為四大戰(zhàn)略主軸,重點推進全球化、向 To B 轉(zhuǎn)型及 OBM 優(yōu)先;同時自研垂類大模型,將 AI 作為戰(zhàn)略投入以提效增收,其 AI 應(yīng)用從效率提升、業(yè)務(wù)融合、產(chǎn)品與服務(wù)升級三個維度推進,目前已在多領(lǐng)域落地見效。

美的數(shù)字化轉(zhuǎn)型聚焦三大變革方向:

一是商業(yè)模式創(chuàng)新,關(guān)注對產(chǎn)品與服務(wù)的升級;

二是經(jīng)營模式優(yōu)化,聚焦全價值鏈通過數(shù)字化實現(xiàn)高效協(xié)同;

三是工作模式轉(zhuǎn)變,即從依賴經(jīng)驗的管理模式,轉(zhuǎn)向依托數(shù)字化、數(shù)據(jù)透明化與數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理模式。

 

談及推動數(shù)字化的心得,有三點關(guān)鍵經(jīng)驗:

一是實行 sponsor 負責(zé)制,明確推動主體為業(yè)務(wù)一把手而非專職數(shù)字化人員;

二是同步培養(yǎng)業(yè)務(wù)骨干(金種子)與數(shù)字化人才,將兩類人才共同調(diào)配至核心項目組;

三是重視構(gòu)建長效運營機制,夯實運營體系建設(shè),在項目上線前便明確各項運營指標(biāo)。

在問答環(huán)節(jié)中,與會者圍繞美的在數(shù)字化和 AI(含 AIGC)領(lǐng)域的戰(zhàn)略、落地路徑、投入產(chǎn)出、內(nèi)外部協(xié)同、組織人才支撐等問題展開了熱烈交流。

 

 

 

 

美的集團美云智數(shù)總裁 金江:

《美的集團數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略》

 

回顧和梳理美的集團的數(shù)字化歷程,共經(jīng)歷四個階段:

第一階段(2013-2016 年),因集團整合上市需提升管理效率,啟動 “632” 項目解決企業(yè) IT 管理一致性問題;同時,面對互聯(lián)網(wǎng)興起帶來的行業(yè)變革,布局大數(shù)據(jù)、移動辦公及智能制造相關(guān)基礎(chǔ)工作,為數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定基礎(chǔ)。

第二階段(2016-2019 年),美的從被動應(yīng)對轉(zhuǎn)向主動轉(zhuǎn)型,推行 C2M 模式,同步推進數(shù)字營銷、數(shù)字企劃、柔性制造及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),以此解決庫存問題、提升市場響應(yīng)速度。

第三階段(2020-2022 年),基于前期轉(zhuǎn)型成效,提出 “全面數(shù)字化” 與 “全面智能化” 戰(zhàn)略,推動所有業(yè)務(wù)在線化、透明化,以數(shù)據(jù)支撐決策并實現(xiàn)部分流程智能化;同時推進家電產(chǎn)品智能化,連接 1 億多在線家電及 1.3 億用戶,深化用戶互動與價值挖掘。

第四階段(2023-2025 年),在國內(nèi)數(shù)字化模式成熟后,向海外業(yè)務(wù)推廣,針對海外業(yè)務(wù)及收購的企業(yè),通過植入統(tǒng)一數(shù)字化標(biāo)準(zhǔn)實現(xiàn)管理對標(biāo),快速識別優(yōu)劣并推動相互學(xué)習(xí)與提升,從而高效整合優(yōu)化海外業(yè)務(wù)。

 

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企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型要勇敢起步、持續(xù)迭代,關(guān)鍵在于做好頂層設(shè)計與整體規(guī)劃,通過端到端流程拉通提升效率,并以此統(tǒng)一企業(yè)的“經(jīng)營語言”。

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美的在各領(lǐng)域的數(shù)字化實踐各有側(cè)重:研發(fā)領(lǐng)域借助數(shù)字化提升效率、精準(zhǔn)洞察用戶需求,同時利用仿真技術(shù)降低試錯成本;制造領(lǐng)域通過對接需求、精簡 SKU,結(jié)合數(shù)據(jù)與 AI 技術(shù)提升生產(chǎn)效率與產(chǎn)品品質(zhì);供應(yīng)鏈領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)采購數(shù)字化留痕,依托核價模型精準(zhǔn)定價,并通過智能排程靈活應(yīng)對各類變動;產(chǎn)銷協(xié)同方面推行 T+3 模式,實現(xiàn)全渠道業(yè)務(wù)在線,提升訂單準(zhǔn)確性與物料、生產(chǎn)、物流的協(xié)同效率;銷售與服務(wù)領(lǐng)域則通過通路數(shù)字化直連消費者,推動服務(wù)透明化,以數(shù)字化手段提升工程師服務(wù)效率。

 

 

 

美云智數(shù)數(shù)字運營總經(jīng)理 王賢海:

《美的渠道變革和營銷數(shù)字化》

 

美的集團營銷數(shù)字化轉(zhuǎn)型的啟動,源于渠道負擔(dān)重、庫存積壓、利潤微薄,以及消費市場分層、需求差異化帶來的沖擊。

美的營銷數(shù)字化轉(zhuǎn)型分兩個階段:在“產(chǎn)品領(lǐng)先、效率驅(qū)動、全球運營”三大戰(zhàn)略時期,聚焦解決營銷體系一致性、打通端到端流程并推動產(chǎn)銷變革,轉(zhuǎn)向高質(zhì)量增長。而在加入 “用戶直達”戰(zhàn)略以后,則強調(diào)以用戶為中心倒推商業(yè)模式,縮短渠道鏈路。通過構(gòu)建統(tǒng)一營銷數(shù)字化平臺,實現(xiàn) “人不見人的生意”,支持渠道信息互通、門店線上自主交易及企業(yè)直配服務(wù),倒逼后端全鏈路改造,推動營銷模式從代理分銷逐步向“直達用戶”演進,提升效率與用戶體驗。

 
 

—— 互動交流 ——

 

海亮集團輪值總裁 何文天:

Q: 中長期看,AI給企業(yè)高層帶來哪些應(yīng)警醒和思考的問題?美的有沒有專門做知識支持的團隊及規(guī)模?美的如何對待、培養(yǎng)和留住AI時代涌現(xiàn)的超級個體員工?

A:中長期看,家電AI化、機器人化趨勢不可阻擋,需重兵投入,關(guān)注業(yè)務(wù)融合;有五六人團隊做知識管理平臺,每個業(yè)務(wù)領(lǐng)域有1 - 2人(兼職或?qū)B殻┳鲋R治理;對超級個體員工,提升其待遇(如工藝工程師提至研發(fā)專家待遇),鼓勵員工使用AI提升自己。


 

TCL實業(yè)鴻鵠實驗室副總經(jīng)理 唐志明:

Q: AIGC在家庭場景落地較慢的原因及面臨的問題,美的未來如何處理?美的視角下,哪些技術(shù)需要大量投入研發(fā)人員和高級技術(shù)人才去攻克?

A:家庭場景落地慢因不能出錯、場景復(fù)雜、泛化要求高,需謹(jǐn)慎找切入點;工廠場景可簡化不確定性,醫(yī)療場景依賴AI大模型長處且需求迫切,落地較快;AI研究院需研究與設(shè)備、場景結(jié)合的能力,需專業(yè)人才處理數(shù)據(jù)、算法和模型訓(xùn)練,由AI研究院、IOT及各事業(yè)部研發(fā)團隊聯(lián)合完成。


 

廣聯(lián)達董事、高級副總裁 劉謙:

Q: 過去的數(shù)字化和未來的AIGC戰(zhàn)略,在提高毛利率向現(xiàn)金流、凈利潤轉(zhuǎn)化過程中,數(shù)字化是怎么落地的?AIGC的目標(biāo)有什么考量?

A:數(shù)字化在集團管理透明化和效率驅(qū)動(提高各環(huán)節(jié)效率)方面發(fā)揮作用,保證利潤率穩(wěn)定的情況下降低成本;通過精益化管理供應(yīng)鏈,縮短現(xiàn)金周期,減少中間庫存,提高效率;AIGC最大方向還是提高效率。


 

中國企業(yè)家俱樂部常務(wù)副理事長兼秘書長

土士學(xué)習(xí)創(chuàng)始人 程虹:

Q: 基礎(chǔ)模型公司要進入垂類領(lǐng)域,怎么看?

A:數(shù)據(jù)仍是關(guān)鍵,基礎(chǔ)模型公司做垂類,需要企業(yè)開放數(shù)據(jù),但企業(yè)因信息安全不會全部開放。誰掌握更多知識和數(shù)據(jù),做垂類模式更有優(yōu)勢。


 

得益乳業(yè)數(shù)字化總監(jiān) 鄭遠鴻:

Q: 在數(shù)字化過程中,美的是戰(zhàn)略先行還是業(yè)務(wù)先行?兩者出現(xiàn)矛盾時誰牽頭解決?

A:跟著企業(yè)戰(zhàn)略走,每年做戰(zhàn)略規(guī)劃,結(jié)合技術(shù)路線和業(yè)務(wù)(含各部門規(guī)劃及用戶需求),業(yè)務(wù)方向占比80%,預(yù)留預(yù)算應(yīng)對變化;出現(xiàn)矛盾時,根據(jù)業(yè)務(wù)重要性調(diào)整資源和預(yù)算。


 

廣東蘑菇物聯(lián)科技創(chuàng)始人兼CEO 沈國輝:

Q: 大模型和智能體蓬勃發(fā)展的趨勢下,乙方軟件公司和甲方之間的關(guān)系會如何演變?

A:一切以業(yè)務(wù)效果為導(dǎo)向,內(nèi)外部解決方案都可“賽馬”,業(yè)務(wù)效果最好的才被采用,會購買外部服務(wù),鼓勵內(nèi)外部全面合作,但需符合算法平臺注冊、數(shù)據(jù)信息安全和合規(guī)要求。


 

上海納爾實業(yè)輪值總裁 游愛軍:

Q: 中小企業(yè)在數(shù)字化和AI投入產(chǎn)出方面有何建議?

A:中小企業(yè)可外購軟件能力,內(nèi)部要做好管理、精益化管理、數(shù)據(jù)治理和流程優(yōu)化。


 

釘釘副總裁 賈偉:

Q: 對于發(fā)展中的中小企業(yè),不太可能把數(shù)據(jù)進行標(biāo)注和向量化,請從數(shù)據(jù)的角度講講如何融入AI?講講美的的想法和框架

A:數(shù)據(jù)治理可分領(lǐng)域、分塊進行,某塊治理好后再上相關(guān)工具和AI能力。


 

江蘇澄星磷化工助理總裁 石秋林:

Q: 對市值40億的老牌上市公司在組織轉(zhuǎn)型、事業(yè)部轉(zhuǎn)型上有何建議及避坑點?

A:美的分權(quán)徹底,將可見權(quán)利分給經(jīng)營單位,不可見權(quán)利收回,有賽馬機制和激勵體系。

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