企業如何借用新創之力轉型?三大關鍵與三大心法
受疫情及國際局勢變遷影響,中小企業都面臨轉型的壓力;隨著AI、IoT的興起,單憑內部研發團隊,難以負擔龐大的人才、時間、資源等需求,與 AI 新創團隊合作成為眾多企業的重要選項。根據資策會統計,擁有AI創新技術的新創企業在台灣約有300家,AI新創企業技術確實有其獨特性,透過「企業出題、新創解題」方式能降低企業進入AI數位轉型的成本,新創也成為推動產業創新的關鍵角色。
不過在實際落地應用時,還是會遇到一些問題,例如雙方常因溝通語言不同、目標不一致等狀況,導致合作無法順利進行,致使企業對導入AI應用感到挫折,甚或望之卻步。雙方是否能理解彼此的需求與幫助,將是合作能否順利進行的關鍵。
企業想導入AI?關鍵橋樑角色不可少
由財團法人人工智慧科技基金會(AIF)與工業局、資策會合作舉辦「AI Starts」計畫,今年邁入第二年,邀請長期耕耘台灣產業、協助企業成功轉型升級具豐富經驗的專家擔任企業輔導顧問,與AIF執行團隊共同擔任企業與AI新創團隊間轉譯與輔導的角色,藉由合適的界接與協助,讓AI新創團隊了解企業所面臨的問題,同時也讓企業理解 AI 新創團隊可提供的幫助。
資料成熟度四等級與導入AI三大關鍵
詠鋐智能執行長謝宗震曾協助多家企業AI專案導入,他建議企業在計畫進行AI落地的過程中,需要畫出產業AI化的藍圖並掌握企業的位置,接著要思考的問題就是資料應用還是AI應用。依照資料分析應用的成熟程度又可分為四個等級,第一級是擁有初階的應用場景,這時候企業已經知道開始蒐集資料,但資料仍停留在特定機台與產線,彼此並未串連,只能在獨立的資訊看板中進行營運狀況監控。
第二級則是開始串連不同功能部門的資料,可以進行生產履歷的分析;第三級則具備運算資源,並能串連原始資料,能進行如產品配方品質的模擬。第四級是開始有即時性的推薦系統,且系統已穩定上線一陣子,曾經對於模型進行更新或修正。
謝宗震坦言,目前只有少數大型組織才有機會往三、四級走,企業如果要做到AI落地需要逐步累積,從資料採集開始慢慢進行基礎的建設,企業很難跳級到下個階段,除非投入相當多的資源,大幅度的更新企業結構,用錢的力量讓事情快速進行。
謝宗震認為,企業從零到一,成功導入AI的三大關鍵是:「對的題目」、「對的團隊」、「以終為始,落地為王」。所謂對的題目指的是能在三至六個月中,從討論、執行到落地快速完成,具有足夠高的效益且已有資料,在完成後能快速擴展的題目。而對的團隊則是上層要能選對投資組合發展AI運作藍圖,並基於組織架構之上找到合適的人來做。初期,即使內部沒有團隊,身為一個具有遠見的經營者也該思考企業的投資圖跟藍圖是什麼?更重要的是,在專案過程中,要考慮以終為始、落地為王,AI專案並不能只限於研究報告,必須是可持續運作且能進行版本更新,也就是一個最小可運行的系統,不一定是個完整的資訊系統,但要能對應在日常工作流程,例如產品生產配方推薦系統。
當中小企業遇上新創團隊,如何培養共通默契?
近幾年積極投入數位化及數位優化的海陸家赫,主要是經營金屬加工的切削油品經銷商,因此累積了不少數據及客戶資料,並衍伸出不同的業務內容,並朝減碳的方向前進。海陸家赫總經理曾煥龍說:「最重要的策略是運用科技,讓切削油的管理更簡單。」
2021年,海陸家赫參與「AI Starts」計畫,並與新創團隊台灣創博識媒合成功,該組的合作目標可以說是物流業的共通課題:如何運用人工智慧協助優化貨物配送的路線,以期提升送貨效率及降低成本的目標。
由於企業每天需要花費許多時間在派車上,從成本的角度來看,每天配送的過程中,常會因為急單或是路線安排問題導致運送效率無法提升。在車子的位置、載重以及包材都是固定的狀態下,如何快速優化每天兩三百張訂單的路線並降低配送成本?經過雙方討論收斂後,選擇以運輸成本最佳化跟數據搜集研究跟計畫性的運輸配送作為專案題目。
曾煥龍說,公司目前從電子商務的下單管理到內部的客戶關係管理,結合網站需求所收集到的數據,並為此建了一個混合的數據中台,讓前端跟ERP的資料能快速串聯。之後更從ERP衍伸出MES的數據收集,以及廠務的設備偵測器與節點的連結,並結合工廠內部的能源、用電以及警報系統管理,幫助企業優化製程以及滿足未來的減碳需求,最後則有一個商業智慧(BI)平台的呈現。這些架構並非一朝一夕就能完成,而是企業大概耗時五、六年的時間才架構起來。
提及去年跟新創團隊合作的重點,曾煥龍說,主要在於能提供符合需求且乾淨的數據讓新創能進行資料分析,以及進行數據科學的應用,並能利用這些資料完成建模實際應用。他坦言,在合作的過程中,對組織內部也是一種學習過程。最重要的問題還是組織內部同仁對於專案執行的了解,以及執行這件事對於未來的幫助是否理解。光是內部溝通就花費許多時間,最後則是以企業的願景作為驅動,讓員工可以了解這些調整將對企業帶來哪些幫助。
這個合作幫助海陸家赫優化了百分之十至二十的配送油費或公里數,接下來,他們要考慮的是,如何將成果系統化,並使之能持續在公司中運作。由於多年來搜集了足夠的數據,海陸家赫也十分期待能有機會能與其他新創開啟不同的合作可能。
新創與企業合作的三大心法
「必須要尊重傳產的原創性文化,」台灣創博識創辦人吳定謙認為,這是新創在與傳統企業或中小企業溝通時必須要有的觀念。他說,傳產的管理模式是值得尊重的,傳產最重要的無形資產是人跟經驗,從企業管理的角度來看這是優點也是缺點。他建議,新創在與企業合作時有三大重點:流程化、透明化,及事實。流程化是幫助企業知道問題點,可以利用視覺化的工具與圖表,呈現傳產的管理模式甚至是商業模式。
下一階段則是「透明化」,透過數據呈現,例如里程數、油費、人力與工時,這些資料大多數會累積在公司的財報中,協助業者找到問題痛點進行改善。最後,則是如實將前後對比呈現在報表上,在傳統產業中,縮小AI的角色,避免讓企業有AI是萬靈丹的錯誤認知,或是以為AI會取代人的位置。
曾煥龍認為,這次合作的精髓是場域端與AI執行者有良好的默契,互相搭配,同時企業擁有整理數據的能力,也能清楚掌握藍圖。他認為,「快贏」專案能快速建立團隊的成就感,也是個很大的驅動力,讓團隊能持續前進,進行下一步探索。雖然多數製造業仍在數位化的階段,對中小企業來說,要邁向AI還有很長的路要走。但從這次的合作經驗,也讓他看到企業競爭力的提升及後續帶來的效益將會非常大。