当今世界科技日新月异，人工智能（AI）已经成为当今社会不可忽视的重要力量。各行各业的企业都在寻找如何适应和利用这一变革性技术。随着人工智能技术的飞速发展，汽车行业也在经历着深刻的变革。这种变革不仅体现在产品设计、制造和营销方面，同时也影响到了汽车零部件公司的运营模式。面对这样的变化，作为汽车零部件公司信息化、数字化负责人，如何应对人工智能带来的挑战呢？以下是我近期的一些思考，与大家共同分享：

       首先，我们需要认识到人工智能在汽车零部件行业中的重要性。人工智能可以帮助我们更好地理解客户需求，提高生产效率，并且可以帮助我们更好地预测市场趋势。汽车零部件企业需要深入理解企业自身的核心业务流程，找出可以通过AI优化或自动化的环节。例如，可以使用机器学习算法预测销售趋势，或者利用自然语言处理技术来提高客户服务效率。或者我们可以利用AI技术来分析客户的需求数据，从而更好地了解他们的需求和偏好，并且可以根据这些数据来制定更加个性化的生产策略。此外，人工智能还可以帮助我们更好地管理生产和供应链，提高生产效率，并且可以帮助我们更好地管理库存和生产计划。

       技术研发是汽车零部件企业应对AI变化的关键。以青特集团在智能化建设方面为例，信息化团队协同工艺研发等部门，利用机器学习算法和数据分析技术，对生产线进行了智能化改造。通过实时监测生产过程中的各项数据，系统能够自动给出调整生产参数依据，从而支撑相关部门优化生产流程。这不仅显著提高了生产效率，还大幅降低了能源消耗和废品率。

       其次，我们需要不断学习和掌握人工智能技术。人工智能是一个不断发展的领域，我们需要不断学习和掌握新的技术和工具，以适应市场的变化和需求的变化。例如，我们可以利用AI技术来开发更加智能化的生产系统，从而更好地满足客户的需求。此外，我们还可以利用AI技术来开发更加智能化的质量控制系统，从而更好地保证产品的质量。

       第三，我们需要注重数据的收集和分析。数据是人工智能的基础，我们需要注重数据的收集和分析。通过收集和分析大量的数据，我们可以更好地了解市场需求和客户需求，从而更好地制定生产计划和营销策略。汽车零部件企业需要确保有足够的高质量、结构化的数据供AI使用。这可能包括客户信息、销售数据、生产流程等。同时，这些数据应该是准确无误的，因为AI模型的训练和预测都依赖于这些基础数据。此外，我们还可以利用AI技术来分析和挖掘数据的价值，从而更好地指导企业的决策。

       以青特集团为例，汽车零部件公司在发展和智能化建设过程中通常会面临以下问题：

       1.数据分散：由于各个系统独立运行，数据分散在不同的系统中，导致无法全面掌握企业的运营状况。

       2.数据整合困难：由于数据来源和格式不同，整合不同系统的数据是一项复杂的工作，需要耗费大量的人力和时间。

       3.报表制作效率低下：员工需要花费大量时间制作报表，而且报表的质量和准确性难以保证，导致决策者难以获得及时、准确的信息。

       4.数据分析能力不足：由于缺乏统一的数据分析工具，员工难以进行深入的数据分析，无法发现潜在的业务机会和风险。

       5.难以满足个性化需求：由于缺乏灵活的报表和数据分析工具，员工难以根据个人需求进行定制化分析和报表制作。

       6.难以实现数据驱动决策：由于缺乏统一的数据平台和分析工具，决策者难以获得全面、准确的数据支持，难以实现数据驱动的决策。

       7.传统的代码级报表开发方式，需要10天左右，周期长、应变差、工作量大，不能快速响应业务需求。

       青特集团按照以下路径将AI技术模型融入经营管理中：

业务自助分析

       管理不但需要“设计”和“执行”，更需要“监控”与“完善”，讲求“过程化管理”和“结果化管理”的双结合，缺少数据分析系统支撑的经营管理存在以下典型痛点：

       1.管理效率低下：企业传统的经营管理方式没有与现代信息化工具接轨，管理效率有待提高。

       2.缺少闭环机制：对经营问题没有建立发现、分析、改善、跟进、反馈的闭环机制。

       3.管理决策滞后：经营过程数据无法及时获取，导致经营决策滞后。

       4.绩效信息黑匣：经营绩效结果数据没有自上而下进行透明。

       5.目标缺乏协同：目标管理与拆解过程混乱乱，没有统一协同管理平台。

       通过AI数据分析平台的建设可以将现有的各业务系统数据打通，按照不同的业务部门和条线归纳各分析场景所需的数据，将数据按需分配给业务用户，让用户自主进行拖拽分析。

业务报表固化

       经营分析所使用的报表和看板主要通过将业务系统报表导出后进行Excel加工生成，业务系统更新意味着需要重新进行修改和计算，使用较为复杂且展现形式单一。

       AI自助分析平台建设以后，业务人员可以通过拖拉拽的方式完成现有报表的开发，数据可以直接取自业务系统，业务系统数据更新以后无需重复开发和修改。同时结合预警功能可以实现由人找数据到数据找人的转换。

       青特集团AI自助分析平台的建设所包含的内容：细分为标准数据体系、数据分发权限体系、数据使用规则。

       1、标准数据体系建设

       重点在于基于自助分析数据需求&固定化报表数据需求进行系统的设计并在AI系统中依据设计搭建，包括原始表、基础表、分析表三层：

       ●原始表为数据需求中所需要的原始维度表、原始事实表，属于最顶层数据，其作用与使用场景是支撑基础表、分析表的完善；

       ●基础表是数据分析需求过程中所需要的基于业务域的宽表，包括按照业务域划分的维度表与事实表合并的明细大宽表、基于明细大宽表上卷汇总得到的汇总表，其作用与使用场景是支撑前端的拖拉拽分析以及分析表的完善&实现；

       ●分析表是面向前端分析所使用的直接数据表，是在基础表基础上加工得来的表，往往是分析所需要的数据，不需要的维度、指标不在分析表中。

       2、数据分发权限体系

       重点在于基于标准数据体系，实现分层分权，保证数据的安全性以及口径统一。

       将AI自助分析平台分析系统使用人员分为数据管理员、自助分析角色、领导角色三大类；

       A.原始表对应的角色权限为数据管理员具备原始表的管理权限，自助分析角色具备原始表的使用权限，领导角色不具备权限；

       B.基础表对应的角色权限为数据管理员具备基础表的管理权限，自助分析角色部分具备管理管理权限、全部具备使用权限，领导角色具备使用权限；

       C.分析表对应的角色权限为数据管理员具备管理权限，自助分析角色具备管理权限、领导角色具备使用权限。

       3、数据使用规则

       核心在于基于标准数据体系以及权限分发体系，实现数据的分层分人使用，数据需求以及权限都走逐级申请，不可跨级申请。

       通过AI自助数据分析平台的建设，为公司战略落地、预算执行、业务分析、绩效评价、持续改进提供了一个高效、闭环的运营监控平台，通过对企业关键经营指标数据系统运算、多维度的分析展示和层层钻取，为各级领导高效、及时决策提供更可靠、更精准的数据支撑。

       通过系统自动抽取、运算，减少人工干预，回归数据真相，计划释放10名及以上统计人员的工作精力，提高统计效率50%以上；实现了公司从原有数据统计向分析改进转型，充分挖掘数据价值，业务问题识别、改善效率大幅提升，预计重复性问题再发降低60%，企业运营效率提升20%以上。

       下一步，青特集团计划将AI数据分析平台扩展到车桥行业供应链上下游，通过供应链数据联动，为汽车零部件及车桥行业链形成行业层面的大数据AI分析平台，并探索试点行业企业数字资产交易，开展数据资产变现增值服务，将数据真正的资产化。

       汽车零部件公司在发展AI应用技术的同时还要顶格做好AI数据安全相关工作，强化数据安全措施。AI系统依赖于大量数据，因此必须采取严格的数据安全措施，防止数据泄露和滥用。遵守隐私法规，确保企业AI应用符合相关的隐私法规，保护客户和员工的个人信息。

       第四，需要组织结构和文化的转型，注重人才的培养和引进。

       建立跨部门协作团队：人工智能的应用往往涉及多个部门，因此需要建立跨部门的协作团队，促进信息共享和协同工作。培养敏捷性和组织弹性：AI的快速发展要求企业具备更强的敏捷性和组织弹性，能够快速响应市场变化和技术进步。建立开放和创新的文化：鼓励员工尝试新想法，推动内部创新，以适应人工智能带来的变化。

       另外，汽车零部件企业还需要注重对现有内部员工在人工智能方面的能力培养。评估现有员工技能，通过调查或评估，了解员工在AI相关技能上的差距，以便进行针对性的培训和提升；创造和提供培训和教育机会，为企业员工提供必要的AI知识和技能培训，让他们更好地理解和使用AI工具。鼓励终身学习，在人工智能时代，终身学习和持续技能提升是至关重要的。企业应该鼓励员工持续学习，跟上技术的步伐。

       此外，人工智能技术的发展需要大量的专业人才，因此，我们需要注重人才的培养和引进。我们可以通过与高校合作、提供培训机会等方式，培养和吸引更多的人工智能领域的专业人才，从而更好地推动企业的发展。

       最后，汽车零部件企业有条件的话可以设立专门的AI研发团队，探索和开发适合自身业务的AI解决方案。可以与专注于AI技术的初创公司合作，结合其最新技术制定符合汽车零部件行业发展的AI解决方案。鼓励内外部的创新想法，形成开放的创新文化。

       总之，面对人工智能带来的变革，汽车零部件公司需要积极应对，不断学习和掌握新技术，注重数据的收集和分析，提前部署AI相关的数据安全策略，并注重人才的培养和引进，自研或与AI公司合作打造赛道专属AI解决方案。只有这样，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地！