数字化技术和挑战哪个好 ,数字化技术和挑战哪个好学

遭遇数字化挑战,企业HR如何平稳过渡?
让数字化见鬼去吧!———企业HR如何面对数字化挑战?
随着人工智能,大数据的技术普及,数字化来临是不可避免的,数字化并不可怕,它只是提高效率的工具。让数字化见鬼去吧,我能做数字化做不了的事!
有哪些事数字化做不了:
一、数据分析之后
再强大的数字化也无法代替,分析之后人的决策。
1、招募策略。
2、招募渠道的建立。
3、招募***的制定与实施。
4、招募流程的制定与优化。
5、人才需求调查等等......
做决策的事,数字化做不了。
1、员工的入职面谈
2、员工的离职面谈
3、员工的工作面谈
抓人心的事,数字化做不了。
三、文化的导入
1、公司企业文化的优化。
2、公司企业文化的宣导。
3、公司企业文化的执行。
4、公司企业文化的各项活动举办。
5、员工心态的把控与梳理。
文化这件事,数字化做不了。
四、HR的人脉
流动性越来越大的社会,企业HR有谁也替代不了的核心优势。
就是你的人脉,越厉害的HR,拥有越高级的人才网络。
1、当别人找不来人才的时候,他/她能找到人来。
2、他/她能让公司重要岗位上都是一流人才。
3、他/她能通过自己的能力让公司的人才密集度越来越高。
4、他/她能通过自己的逻辑,吸引到更多的人才。
五、所有的HR都应该知道,人力资源部是一个业务部门,而不是一个后援部门。
人力***部的人员,要参与到公司业务的每一个点。清晰了解公司的业务的模型,知道公司是怎么做生意的。人力***部是公司的业务部门!
任何一家公司人力***部负责人都是公司当仁不让的公司合伙人。所以,让数据化见鬼去吧!
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工业4.0、工业互联网、数字化工厂等对制造业企业造成了哪些挑战?
工业4.0的浪潮为制造业企业带来了前所未有的挑战,诸如数据量的急剧增长、设备的无缝互联,以及生产方式的个性化和智能化趋势。然而,这些挑战并非难以跨越的鸿沟,反而成为企业转型升级的催化剂。
制造业企业只要积极拥抱新技术,加强数据分析能力,重塑生产流程,便可实现从“制造”到“智造”的华丽转身。
当然,数据安全和隐私保护亦不可忽视,一旦泄露,将给企业带来不可估量的损失。
制造业这几年面临各种市场状况的冲击,「韧性」被拉上台面,变成最重要的根本,制造流程的改善和企业传承的思维建立,是两大最关键的任务。
同时也驱动企业正视转型与传承两件事。在这个过程中,需要具备「由外而内」、「由内而外」两大思考方向:
由外而内:当环境变了、客户变了,企业必须适应这些变化。在这个环节面临的挑战,就是数字化转型大环境带来的新趋势。
由内而外:根据企业长期经营的企图心,检视企业本身的体质跟经营,无论环境与顾客怎么变,企业都需要超越任何一个自然人经历与寿命的角度,进行世代交替长线布局,在这个脉络上,企业所面临的最大挑战就是企业传承。
挑战一:供应链成本管控与制造流程改善
2020疫情造成供应链大乱,包括市场需求预估、库存管理,或是因为抢货柜的现象发生,而对于运输时间的掌控等环节,都出现问题。在这样多变的环境中,仍有许多企业没有运用合理的数位方法来计算所需要准备的库存,而循往例透过采购人员根据所谓的安全库存量进行备料,导致高库存造成爆仓,甚至引起现金流的资金压力,危及营运。
如果企业建置了数字化工具,例如MES系统、PLM系统、PMC系统等,如今零代码技术的出现,企业更加可以自由方便地去搭建符合直接的企业的系统,企业如果有用数字化***系统就可依据顾客需求量变化,来产生各项重要物料***购需求,预先判断重要物料的前置准备、运输时间等数据,再加上人力的经验与智慧,判断保持运输量或安心量或断料后的取替代料,让信息系统可以根据这些逻辑,动态产生各重要物料的***购点、***购量、分批交货等建议,有利于改善***购决策,避免盲目***购,降低库存成本及资金积压。
制造业
挑战二:企业传承与创新
经营者开始思考「百年企业」的今日,要强调以看「长」的文化为基底,在放大拉长的时间格局中,随着环境的变化,企业环绕着事与人,得不断追求再合理化,久而久之自然可期待企业韧性的打造与动能的积累。
最重要的根本,是保持第一代不断创新创业的精神与血液,立志让自己成为另外一个「新一代」,建立动态能力,并在短期内稳固核心价值,让顾客在市场中不找别人,只找你。
长期而言,这考验着组织内部文化,策略调适能力,如果没有坚定愿景与使命,容易形成口号或者空忙,所以一定要清楚「为谁而战?」、「为何而战?」,随时关照动态全局的战略,选择最适当的战术,才是真的韧性。在转型过程中,也需要尝试导引整个组织在重新想象,理解客户甚至是客户背后顾客前提下,进行营销、供应链、***购、生产、人力***等环节。
蓝库云认为制造业进行数字转型的组织可以从中受益良多,除了财务和商业利益之外,还有环境和社会方面的积极因素,因此为了确保生存能力和维持竞争力,转型势在必行。
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