数字化管理的下半场
2023-05-26 18:26:39 16 举报AI智能生成
数字化管理的下半场
作者其他创作
大纲/内容
为什么要进行数字化转型？
有机成长型组织的必经之路
AI前夜的必要铺垫
传统企业数字化转型困惑
业务模式的困惑
管理模式的困惑
组织模式的困惑
开发模式的困惑
数字化转型的五大趋势
从垂直构建到平台共生
从IT主导到全民开发
从单点集成到平台链接
与预设流程到智能化决策
从通用型界面到千人千面
低代码数字化管理三个层面
看数：数据可视化
“提升的前提是先看见”
管理数据可视化的误区
可视化就是报表和酷炫驾驶舱
不是所有报表/驾驶舱都能让你看见
低代码带来的管理视角
多彩的大盘视角
全生命周期档案视角
阶段看板视角
分拆逻辑的指标图视角
价值流图：能够落地的管理视角
价值流简介
demo讲解：CDC全流程视角价值流图构建
用数：数据对人的驱动
“老数据蕴藏新价值”
基于数据的人员精准触达
触发事件演示
数据二次组合
demo讲解：如何整合学习、工作圈的数据进行综合绩效考核
决策：数据辅助决策
“数据让每一步决策都更合理”
工作流决策中，实时提供辅助决策数据依据，促进全局运营目标的达成
工时
成本
差错率
场景demo
合理搭配班组-材料品牌降低总维修成本
【存量数据】维修材料申请单
工单号 | 申请材料品牌 | 采购单价 | 申请量
【数据工厂建模】按工单号聚合，某种品牌的材料平均一个单子消耗的成本均值（成本=单价*申请量）
【低码侧效果】
形成模型统计表
排名号 | 材料品牌 | 单均成本
形成流程推荐选项表
NO.1 品牌A，单均50元
NO.2 品牌B，单均57元
NO.3 品牌C，单均60元
低码自定义组件可显示列表
案例分享：道一售前系统安排人员获得更好的销售成功率
案例分享：施耐德的智能巡检应用实现漏检率与检测时长的平衡
数字化管理的未来：AI辅助的低代码
更强的数据感知能力
更强的代码生成及维护能力
更强的应用组合能力
开发者角色的转变
i 编程
爱 编程
AI 编程
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