豐田汽車北美公司(Toyota Motor North America)正加速發展自動化計畫,其策略是以雲端為核心來採用各種工具,目的除了節省成本外,更重要的是將營運模式調整為以資料來驅動。
文/Paula Rooney‧譯/林麗冠
自動化長久以來一直是 IT 工作的命脈。在整個組織的口袋裡,針對自動化流程提出的呼籲,一向是推動 IT 計畫的關鍵因素,無論是計畫是關於在銷售或行銷功能部門內還是在 IT 本身內革新目標流程。
但是人工智慧(AI)和機器人流程自動化等數位能力的興起,以及透過數位轉型將整個企業營運數位化的推動力,已經促使一些 IT 組織的自動化計畫超速發展,預示著「超自動化」或「超級自動化」(hyperautomation)的新時代到來,其中業務營運的所有方面,包括日常任務、產品開發、製造,都被視為可以實現自動化收益的網際互聯流程。
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採用雲端 已 20 多年的豐田汽車北美公司就是這樣一個追求超級自動化的企業。該公司技術資料長以及數位技術事業群副總裁 Brian Kursar 表示,在過去的三到四年裡,該公司愈來愈仰賴亞馬遜網路服務(Amazon Web Services,AWS)─ 以及許多獨立的自動化工具 ─ 以實現加速的自動化計畫,現在幾乎所有的業務營運都在雲端實現自動化。「現在最大的改變是這種超級自動化,」在豐田管理大約 2,500 名 IT 專業人員的 Kursar 說。「我告訴我的團隊,自動化是我們的救星。」
宣傳口號似乎起了作用。豐田聲稱,超級自動化迄今已經為公司省下 1000 萬美元,相當於每年省下約 500 萬美元。根據該公司,一個團隊透過這些努力行動,省下 6 週的勞動力,相當於省下 25 萬美元,該公司光是在數千個資料庫 ETL(提取、轉換、載入)平台的調度程序上,就至少運行了 100,000 個自動化腳本。
「這絕對是一項全公司的措施,」 Kursar 說。
以超級自動化推動效率
近十年前,Gartner 創造「超級自動化」一詞來指跨所有業務部門的自動化。
Gartner 傑出副總裁 Frances Karamouzis 表示,雖然超過 80% 的企業採用某種自動化,但達到超級自動化的企業相對較少,只有不到五家企業 ─ 其中包括愛立信和嬌生公司 ─每年在全球從其超級自動化計畫中省下超過 1 億美元的費用。
超級自動化「是一種嚴謹的方法,可以做三件事:快速識別、審查和自動化盡可能多的流程,」Karamouzis 表示。「它可以是業務流程或 IT 流程。為了做到這點,人們使用無數的技術,包括 AI、機器人流程自動化(RPA)、整合平台服務(iPaaS)和低程式碼。」
豐田還沒有完全做到這一點,儘管該公司不斷加強的自動化計畫涵蓋了業務、開發和製造流程。技術資料長 Kursar 敏銳聚焦於豐田的雲端工程和開發實務,這使所有業務部門能夠以易於實施的方式,利用雲端自動化功能來滿足需求。
藉著在 AWS 基礎服務上實施 Spotify 的開放原始碼專案 Backstage,開發人員和最終用戶可以編寫 Python 程式腳本和建置應用程式,而不必擔心「他們是否關閉了正確的端口,並在容器中設定正確的權限,」Kursar 表示。他也補充說,有了內建的開發平台安全性,許多員工就可以使用該平台的自動化功能來完成任務。
業務分析師和開發人員也可以使用各種開發工具來建立自動化工作流程,包括供非開發人員使用的低程式碼平台、較高階的 RPA 和 AI 機器學習模型自動化工具。開發人員還可以使用專為汽車業開發、名為 Chofer 的 worklet(小型可重複使用的程式碼模組化組件)開發套件。
Kursar 說,豐田 IT 在雲端中的超級自動化除了大幅節省成本之外,也為業務部門提供更多可用於分析、建立模型和揭露資料洞察力的資料 ─ 和投資。
「很早以前,我們高度聚焦於維持運轉和建置平台。如果企業太投入經營業務,就沒有資金可以用於分析,」Kursar 指出。「〔來自超級自動化〕的再投資已經用來投資於資料科學家,這些科學家可以開發非常複雜的機器學習模型,使公司節省更多成本和獲得更多價值。」
那是「這種超級自動化最偉大的成就之一,」Kursar 說。「這些聰明的工程師可以聚焦於推動洞察力,為我們的業務提供決策支援。」
採用自動化優先的方法
Kursar 證實,豐田產品工程師在製造流程中也使用了自動化。豐田 ─ 和所有其他汽車製造商─ 絕非全自動化製造汽車,但許多公司正在將自動化整合到設計、規格和品質保證流程中。
豐田針對汽車進行的製造測試中,有一項是熱成像,用於測試車架的焊接情況。他指出,這「非常耗時」,但自動化的實施不僅為公司節省數百萬美元,而且帶來更高品質的產品 ─ 現在每輛車都以這種方式進行測試。
豐田在北美經營大約 15 家製造工廠,目前正與 Panasoic 在北卡羅來納州設立一家新工廠,以支援其電動汽車(EV)電池。「那裡的一切都以資料優先和自動化優先藍圖的方式來進行,」Kursar 補充說。
市場研究公司 IDC 指出,在 2017 年至 2021 年之間,超過 1,500 億美元用於自動化。然而,根據 IDC 在 2023 年 3 月舉行的 IDC Directions 活動中發表的新報告,只有大約三分之一的企業在基本軟體開發、IT 和業務流程(例如理賠處理)的自動化目標中達成逾 50%。
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「對許多企業來說,自動化始於他們已經完全了解的流程。然而,機器學習和 AI 讓工程師能夠更進一步了解,操作參數中的細微差別如何對業務成果產生重大影響,」IDC 副總裁 Dave McCarthy 說。
許多最高管理層現在聚焦於 IDC 所謂的「企業自動化 2.0」(Enterprise Automation 2.0),「企業自動化 2.0」被定義為一種「統一的封閉迴路自動化方法,其中人工智慧持續支援決策制定和自動化行動,以積極主動地使結果最佳化和充實豐富,進而充分提高自動化的商業價值,」IDC AI 和自動化事業群副總裁 Ritu Jyoti 說。
IDC 報告指出,下一代「自動化 2.0」將跨越整個組織,包括生成式 AI 和業務流程,例如流程和任務挖掘、RPA、工作流自動化、業務流程管理(BPM)、應用程式整合、API 管理、資料整合和事件代理(event brokers)。
上述技術 ─ 包括機器學習模型的建立 ─ 目前大多獲得 Gartner 確定的超級自動化最先進 100 家公司(Hyperautomation 100 Club)採用。但專家預測,隨著企業繼續使用數位轉型流程來節省成本和使本身產品差異化,那些技術很快就會在數千家公司中變得普遍。
「自動化是我們超越競爭對手的方式,」豐田的 Kursar 說。「透過將許多流程盡可能自動化,我們就可以真正聚焦於高價值和差異化的工作。」
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