AI时代下，延锋集团的数字化革命
本期内容整理于2018KNX用户生态峰会
延锋汽车饰件系统有限公司
培训高级经理黄智鑫的演讲内容
数字化发展是当下全球商业的关键，是企业制定管理战略的重中之重，越来越多的企业领导者也意识到了数字化变革的重要性。
从市场价值角度出发，目前数字化创新的领军企业都是科技公司，最常见的也是人们最为所熟知的包括特斯拉的Autopilot、苹果的Siri，微软的Cortana，谷歌的Contact CenterAI，这些应用都可以帮助人类更快地解决问题，从而提升用户的体验度，显然在未来还会深度渗透到更多工作，生活场景中去。
延锋集团同样也认识到数字化转型是全球市场环境的必然趋势，如何将公司管理和数字化趋势相结合，是他们企业的重中之重。
今天我们就来看一下延锋集团是如何运用数字化实景来进行变革、推动组织发展的。
专业技能人员能力提升的困惑与瓶颈
延锋是一家制造型企业，对于专业技能人员有人群定义。他们在生产现场中大致分为三类人群，设备维护维修人员、数控操作编程人员、智能仓储物流人员。
结合当今时代大背景，延锋发现现代社会对制造行业的从业人员能力要求越来越高。就拿负责系统电流的技术人员来说，之前会维修、控制电器就可以，但是现在的智能化工厂要求不光懂电，还必须要懂得互联网技术，会组件技术等相关内容。
延锋集团高瞻远署，深知制造型企业想要跟上大数据时代，持续发展，就必须提升专业技能人员的工作能力。
企业在做决策时，总会有不同的声音，部分人认为，未来的智能化工厂一定是无人化，没有必要做人才提升项目。
但这个观点是片面的，因为在很多智能的化工厂中，很多东西还是需要人类的智慧协助做决策才能完成的，只有从业者的能力提高，才能在遇到问题时做出有效的、最佳的决策。
因此，延锋集团基于人员提升的瓶颈和困惑，延伸出了三个值得探索与思考的问题。
如何将人员养成做到更有前置性？
员工在发展的过程中，会遇到很多问题，如何把这些问题前置化，提前做一些准备工作，是值得思考的。
如何将资深人员的经验场景化？
在实际的现场过程中，延锋集团发现老师傅在教新人的时候往往是以口口相传的方式，有时老师傅认为不重要的东西，会自动忽略掉，没有传授给新人，这会导致学员在学习的过程中出现困惑，所以如何把资深人员这些经验场景化，是他们思考第二个问题。
如何对人员能力进行评价?
能力跟知识的评价方式是不一样的，因为知识是显性的，能够被评价，而能力则要从系统层面去看，如何对人员的能力进行评价，也是待解决的问题。
数字化场景下的能力评价体系搭建
延锋集团前期设计的评价体系，基本上分为三大类，学习者、熟练者、指导者。基本掌握技能相关的概念，并能将其表达清楚称为学习者；能熟练独立完成工作称为熟练者；精通该领域相关知识，能处理富有挑战性和复杂的事项，能在领域内提出战略性的建议，能培训或者指导他人的人称为指导者。
但他们在实际应用过程当中会有一些偏颇，比如员工在评价自己的时候，总认为自己的能力其实已经到位了，但是让主管去评价的时候，主管总觉得其能力其还有所欠缺。
延锋集团虽然有了衡量人才的工具，但由于主观性太强，在衡量不同人才时所得出的结论会有很大的差异，他们在摸索的过程中获得新的认知。
在研究工业心理学时他们发现，一个人从理论学习开始，到最终形成实践性的知识，当中是有一个过程的，这个过程就是工作过程知识。工作过程的知识必须要跟工作场景挂钩，不能脱检。
很多企业在做员工能力评价的的时候，往往侧重于跟工作情境无关的理论知识，忽略了情景，这样做出的结果是有问题的，因为在不同的情境下，解决问题的思路和解决问题的方式可能是有差异化的，所以我们在人员养成的过程中，一定要结合到实际的情境当中去。
当理论和实践过渡到第三个层级就是实践性知识，把知识和经验固化和沉淀下来，变成自己的语言，才是最高的境界。达到这个境界的人称为引导者，因为他已经成为了领域专家，他们不仅能够指导别人，而且还能成为领域的发言人。
对于这个层级上的人来说，企业需要思考如何将其沉淀，目前大多都是以文本形式存在，但如果写的不好的话，新人往往很难看懂，未必能够理解背后的深层意义。
而且在实际的工作当中，技能人员会出现年龄断层，他们大多处于第一个阶段，就是掌握了跟情境无关的很多知识，比如工业工程毕业的人才，把他放到实际工厂中去解决实际问题，你会发现他们会存在很多认知概念。
那么如何聚焦这个群体，怎样去构建工作过程知识，也是需要去解决的一个问题。
构建跟情景相关的工作知识，需要把尺子放在一个合适的位置上去，怎么做才能把尺子放在一个合适的位置上去衡量呢？延锋借助兴起的AR和VR概念，就有了这个数字化场景的能力评价体系构建。
延锋在这个构建的过程当中提出了三层次理论，他们把整个的工作过程知识要分成了三个层次，分别叫Know that、Know why、Know how。 Know that跟工作情景是没有关系的，只是引导行为的知识；Know how的意思是必须要知道怎么做，跟工作群体有关系，Know why就是一个更高的层级，不光要知道怎么做，还要知道为什么做。
基于这三个定义，延锋集团把技能人员的能力做了扩展，分成了八个维度，四个能力项和四个意识项，四个能力项分别是逻辑性、功能性、持续性、系统性。这里重点说一下系统性，比如在一个工厂中，让员工去解决一个问题，有可能他解决了这个问题，却引发出了另外一个问题，简单来说就是缺少系统性的概念。
想让员工具备系统性思维，就要把他放到这个场景中去，因为让他到场景中去解决实际问题，才能够看出他有没有系统性地思考。 这就是从心理学的角度出发，透过员工内部的行为去做衡量。
那么从意识层面来讲应该更加强调创新，创新意识是员工必须要具备的，当这种意识停留在脑子里面，就会转化成一个实际行为。当员工在情景中遇到某种问题之后，会不会有新的想法和更好的解决方案，如果不这样做还能怎么做会更好？这点是很重要的。
结合八种维度，延锋把整个目标划分成了24点，再经过大数据的积累和运用，输出结果的可信度就会越高，产出的能力评价报告也就越准确。
以上就是延锋整个能力评价体系的构建过程。
VR数字化工作任务场景构建
接下来就是VR数字化工作场景的构建了，过程可想而知是非常艰难的。
他们最初要对整个岗位进行梳理，对于向智能制造转型升级的企业来说，很多传统岗位已经不适用了，必须去改变。
岗位梳理清楚以后想要成功实施，还需要将关键任务提炼出来，确定任务步骤。
最难做是建立观测点，因为观测点对于被测者来说，必须要有验证的过程，想要观测者的行为被很好的体现出来，是需要反复去验证的，在目前阶段，他们整个系统还在不断的优化和验证过程当中。
最后是行为数据的采集。采集的目的不是在于评价某一个人，而是要形成一个可预测性的行为模型，比如招人的时候，在基础了解他目前状态后，就可以把他放到这个产品中去，对他的行为做分析，然后去跟样本数据库做比对之后去寻找新的概念，然后围绕这个概念再去针对性的做提升。
以上就是延锋构建VR数字化工作任务场景过程的整个思路。
他们的构建并不是凭空想象，因为他们有很多基于现场实际的场景设备，包括相关操作过程、虽然困难重重，他们都能积极克服，通过数据量不断的积累，从而达到精准分析。
构建这个场景的好处，不仅不受场地限制，还降低了培训成本。而且数字化场景中的场景任务还可以迭代更新，在操作过程中也可以达到零风险。
这项技术将会为制造型企业培训员工带来很大的帮助，因为对于很多制造型的企业来说，操作设备需要非常谨慎，尤其是高端精密的机械，不会轻易让新人去操作的。不想让新员工操作，但又想让员工能够掌握这个系统，光靠在课堂去灌输的知识，是一种缺失。
而且很多场景只有老师傅才经历过，并且知道怎么解决，大多数新人未必会遇到。所以对于一些既不常见，但又典型的故障场景，把它提炼出来，对培养新人是非常有帮助的。
延锋集团研发的这个项目，目前还在试点阶段，每个员工手机端都安装了数字化场景的APP小游戏，还能对操作过程进行评价。他们新颖的操作模式，生动的场景，让员工爱上培训，从被动变为主动，使用VR数字化工作任务场景培训员工真是非常不错的选择。
如今，数字化发展已经进入快车道，中国已然开启了优渥的数字化经济之路，无论企业领导人将数字化战略用于扩大原有模式盈利、或者颠覆传统商业模式、或升级为新的平台实现可持续发展，都需要与过去告别，拥抱消费用户，融入互联网，用新思维重塑业务发展模式。
每一位企业的领导者都应该学会将公司管理和数字化趋势相结合，引领和运筹适合公司、满足市场需求的战略，使企业走上健康，可持续的发展道路。
