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长城汽车:数字化转型实践赋能业务增效
2021-04-19  来源:CIO发展中心

本文由AAIDA根据长城汽车副总裁、CIO段仰圣先生在《AAIDA联盟汽车行业数字化转型峰会》上的演讲整理。 在《AAIDA联盟汽车行业数字化转型峰会》的主题分享环节,长城汽车副总裁、CIO段仰圣先生根据长城汽车在数字时代的变化,向参会嘉宾进行了精彩的分享。首先,段总总结了集团上下在数字化转型时面临的诸多挑战,这些挑战来自方方面面,其中最主要来自于快速变化的长城汽车;然后,分享了他在应对这些挑战时的一些关键举措,包括平台型组织设计、中台建设、资源池化、多云管理等;最后,提出了长城汽车未来的规划目标,即在企业内部持续数字化转型的同时,迈向产业互联网。

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段仰圣 长城汽车副总裁、CIO 

快速变化的长城汽车

2020年,长城汽车旗下四大品牌(哈弗、WEY、欧拉、皮卡)取得了优异的成绩,总销量超过110万辆,其中哈弗H6更是被消费者亲切地称为“神车”,欧拉纯电动汽车以时尚的外观收获了一大批女性客户,长城皮卡也获得了广大用户的喜爱。能够取得如此成绩,在于长城汽车将细分品类做到了极致,以品类策略打造品牌,最终形成了自身独有的营销策略和核心竞争力。

从表面看,长城汽车取得了不错的成绩,其实与其对市场的理解息息相关。长城汽车认为如今是一个不断变化的时代:“新四化”带来了产业变革、全球经济不确定性不断增加、合资品牌业绩下探、造车新势力兴起,种种变化使车企的发展充满挑战。对于广大车企来说,市场的变化集中体现在三个方面:一是个性化消费正在成为用户消费趋势;二是年轻化已经是一种状态、一种表达,不分年龄界限;三是女性经济地位提高与话语权大幅提升。

为了更好地顺应市场的变化,长城汽车自身也在转变:首先,由工程师文化向用户文化转移,更加注重消费者的感受;其次,长城汽车深刻认为“没有危机就是最大的危机“,为了解除这个最大的危机带来的挑战,长城汽车将由中国汽车制造企业向全球化科技出行公司转型;最后,长城汽车将打造全新森林式企业生态模式,与业内伙伴形成竞争共生的企业生态。

在这一轮转变过程中,长城汽车以“绿、智、潮、玩、嗨世界”为愿景,期待未来长城的产品更加环保、智能、潮流、可玩、走向全球。

总结去年一年,长城汽车的转型具体体现在以下8个方面:

从中国地方车企向全球化科技出行公司转型 从传统汽车制造模式向数字化产品与企业转型 从厂家定义产品向与用户共创产品模式转型 从传统销售模式向品牌差异化运营模式转型 从过去被动处理用户投诉向主动运营用户模式转型 从职能型组织向流程型组织转型 从关系企业各自独立发展向产业互联网模式转型 从口号式传统企业文化向更活泼与全面焕新文化转型

总体来说,未来长城企业的发展,将会从传统制造型车企向具备制造能力的互联网企业转型。  

长城汽车数字化转型面临的挑战与举措

基于长城汽车的发展愿景,如何在多变的市场环境下进行数字化转型,对企业内的数字化团队提出了以下五大诉求:

理解客户需求:IT要以业务为客户,与业务紧密结合,快速理解业务,并迅速响应;

重视用户体验:IT要重视用户体验,让使用者由不得不用,到愿意用,到乐意用;

赋能业务发展:IT要不断赋能业务,使业务提高工作效率,甚至改变业务模式;

提升自身效率:IT要不断提升自身效率,保证服务质量,不作为业务工作的绊脚石;

具备全局视野:IT要有全局观,识别个别差异,确保企业整体数字化水平的提升。

在带着这五大诉求去推进数字化转型的过程中,段仰圣发现集团数字化团队面临着九大挑战:一是确保业务主动拥抱数字化转型非常困难;二是IT缺乏服务意识,与业务部门相互独立;三是由于职能组织的原因,IT烟囱系统林立;四是IT项目以功能驱动,用户体验不是IT服务的重点;五是IT部门中充满小IT,各个小IT具备重复的能力,资源无法复用,效率不透明;六是过去的IT对于数字化新技术落地没有相关经验,推动困难;七是引入的虚拟化技术与现代化云架构有一定差距;八是项目管控能力较为局限;九是缺乏架构管控能力。

通过分析得知,产生以上九大挑战的根本原因有四个方面:一是过去领导对数字化转型重视程度不够;二是组织运作不通畅;三是新技术掌握不透彻;四是核心能力有所欠缺。

面对以上四大原因,长城汽车采取了以下九大举措进行应对:

1、领导高度重视并以身作则,形成积极权威的带头效应

数字化转型不仅是技术的转型,而更是业务的转型,所以业务部门的需求是数字化转型的源动力。因此长城汽车高层领导制定例会制度,驱动业务部门提出数字化转型需求,正是因为领导的重视,有效推动了数字化转型的相关工作开展。

2通过服务型平台组织设计,形成乘法型团队支撑模式

打造数字化BP (Business Partner),由业务领域入手,为商品企划、产品研发、供应链、智能制造、经营决策、海外以及各个品牌提供直接的业务支持;同时建立UED与前端开发、业务中台、数据中台、后台开发、信息安全等资源团队。底层则基于云架构,战略规划,PMO等打造支持平台,确保所有项目的顺利进行。将整个数字化团队打造为“乘法团队”,而不是“加法团队”。

3、通过能力型中台团队构建,打造数字化转型支撑能力

在中台的建设上,通过自研与外采并重;产品经理、平台开发等方式支撑中台的快速迭代建设,以更好地服务业务部门。

4、通过共享型的资源池建设,确保团队能力不断提升

在研发、供应链、智能制造等各个领域中的BP,通过领域代表来调动中后台资源,以提升人员的使用效率。

5、不断引入先进数字化技术,沉淀至三大中台共享能力

目前长城汽车搭建了业务、数据、AI三个中台,业务中台的作用是用业务的方式运营,将能力沉淀到业务中台,在各个场景中不断复用;数据中台的作用是导出以及整合数据,持续提供数据服务;AI中台的作用是把AI能力沉淀到中台,主要是一些机器视觉与语音识别能力的建设。值得注意的是RPA、区块链、知识图谱等数字化技术的应用也值得探索。未来知识共享更是长城汽车数字化转型建设的一个重要方向。

6、结合并融合各类公私有云,提供能感知的基础资源服务

对于云的应用,长城汽车目前正在打造多云管理平台,提供混合云的资源服务,帮助使用者提高效率。过去服务器的使用基本上是通过虚拟化的方式去供给到业务,未来将会把公有云的服务体验引入到企业数字化中心,帮助用户获得更加优质的体验。

7、强化企业架构设计与治理,确保数字化建设能不漏不重

客观来看,企业架构非常重要,它能够帮助企业明确业务流程、应用架构、数据架构等等,长城汽车尝试通过架构治理,确保所有数字化建设能够挂图作战,不漏不重,应通尽通。在过程中寻找到合适的架构师是非常困难的,而且执行的过程中,往往评审环节非常容易被忽略,殊不知通过评审能够有效确保解决方案架构符合企业的架构规范,避免后期烟囱系统的困扰。

8、优化项目管理流程与机制,确保执行能力与高标准交付

需要注意的是如果企业的系统过多采用外采的方式,那么项目管理能力以及风险识别能力就会弱化,所以通过项目管理的流程标准化来确保每个项目的准时交付,是非常重要的。

9、加强产品运维与运营管理,让产品所有用户对产品不舍

用户愿意去使用一个产品,原因在于体验感。所以用户体验方案的设计,可以采用设计思维(Design Thinking)的方法,从用户角度梳理用户旅程。运营和运维有本质的差别,长城汽车希望倾听用户的声音,不断对产品进行迭代更新,为用户提供一个更加优质的体验。

长城汽车通过以上行动,持续为内部的客户创造价值,而且在数字化转型领域实现了“三个价值”:第一是提高用户体验,第二是提升运营的效率,第三是商业模式的创新。相对来说商业模式的创新应当作为一个中长期的目标,但是在短期内,数字化部门应该在提升用户体验和效率提升上做出一些成绩。

从长城汽车自身的情况来看,员工较多,大部分简单与重复的工作是由人力来完成,所以通过引入RPA的方式,释放出了一部分人力,让这些人做更有意义的事。比如在一些开票与对账等重复性较高的工作,完全可以交给机器人去做,不但避免了出现错误,而且充分提升了效率,未来长城汽车将要实现的是“自动化运作是常态,人工介入是例外”。

此外,长城汽车在很多项目里,要求UED团队在第一时间介入,项目一开始就从用户体验入手,来了解用户的需求,希望让用户感受到实时、按需、个性化的服务,以提升用户的使用体验。

长城汽车希望支持商业模式创新驱动能力提升,让数字技术真正助力商业成功,现阶段也在尝试提升管理精细化,提高产品生产效率,通过对工业物联网的应用,未来不但改变企业,甚至改变行业。 

未来展望与几点建议

放眼未来,长城汽车将在企业内部持续进行数字化,2025年实现从自动化向数字化工厂的转型;以终端消费者为中心的业务模式(C2M)带动长城汽车产业链的升级与变革;让知识嵌入业务流程,助推业务运行效率及质量提升,赋能企业智慧运营;使业务透明化,助力企业流程改进、产品迭代、管理优化、业务变革、提高效率,通过数据驱动业务践行闭环管理。而且长城汽车还将向产业互联网持续迈进,相对来说,长城汽车集团拥有完整的产业链,可以充分发挥长城汽车企业产业链龙头的地位,将“肥沃的土地”(EDC的服务、平台)提供给上下游。同时构建产业互联网,以实现共生、共享,带动产业链创造更大的价值。 演讲最后,段仰圣为正在推进数字化转型的企业提出了以下四点建议:

一定要让领导重视和支持:数字化转型是一把手工程,缺乏领导的支持,很难由IT部门自行推动;

团队的用户意识需要不断提升:只有提高服务意识才能体现数字化转型更深层的价值,UED与用户运营都是关键;

企业架构的能力建设非常关键:特别是在中型企业的信息化建设时期,通过企业架构治理避免重复、层出不穷的“烟囱”;

数据治理的能力与机制需及早建立:数字化转型的核心是发挥数据的价值,若缺乏数据治理的能力与机制,数据将无法使用,阻碍长期的数字化转型工作。