采訪摘錄
問：請您介紹一下CIO的角色發生了怎樣的變化?
作為一名業務領導者，我的職責是投資于技術，并通過使其與企業的特定需求保持一致來創造業務價值。技術本身并不是最關鍵的方面;它必須與業務目標相結合才能生效。在過去的30年里，CIO的角色已經從后臺職能演變為董事會級別的職位。
最初，重點是通過SAP和Oracle等ERP系統實現業務流程的標準化。2015年左右，云技術開始出現，使得數據可以從任何地方訪問。目前，該行業正朝著個性化和人工智能主導的轉型方向發展。
CIO推動并引領這些變革，利用技術創造投資回報、質量效益和業務模式創新。
問：對塔塔鋼鐵(Tata Steel)而言，這些趨勢意味著什么?
在塔塔鋼鐵，我們一直處于技術采用和投資的前沿。我們明白，技術在推動業務價值方面發揮著至關重要的作用，并已采取措施確保其整合。一個重要的成就是我們的S/4HANA實現，它是亞洲最大規模的遷移項目之一。
這一標準化工作能夠將收購無縫集成到我們的公司中，使其成為“即插即用”的過程。我們已經創建了一個模板，可以在幾周內快速集成新業務。
此外，我們認識到數據民主化的重要性，并投資創建了一個數據平臺。該平臺為業務洞察力和價值創造奠定了基礎，為內部和外部利益相關者提供幫助。我們的七層架構包括網絡安全、網絡、云、“傳感器化”、應用平臺、數據虛擬化和分析。
這一戰略方針確保我們在實施人工智能和其他先進技術之前建立堅實的基礎。通過互聯人員、互聯資產、互聯運營和互聯客戶等平臺，我們利用技術提高了員工安全、優化了維護、改進了運營決策，并為客戶提供了一個方便訪問我們產品的在線門戶。
這些平臺已經生成了大量的用例，并且能夠更快地交付業務需求。通過互聯交易平臺實現交易流程的自動化，我們實現了業務的集中化和標準化，從而更加專注于業務轉型。
如你所知，我們收購了Bhushan Steel(2018年)和Neelachal Ispat Nigam，現在我們稱之為塔塔鋼鐵Meramandali。這些都是非常龐大、復雜的收購。當我們進行收購時，我們所收購的公司并沒有太多的IT系統。
但由于我們創造的標準化和即插即用能力，它們已經無縫地成為塔塔鋼鐵的一部分，而沒有擾亂任何業務。
因此，對我們來說，這只是增加更多的用戶，集成更多的流程，并迅速適應被收購公司可能擁有也可能沒有的新流程或新業務線。
問：請簡要介紹一下塔塔鋼鐵公司。
塔塔鋼鐵在荷蘭、英國和東南亞都有業務，但我們未來的戰略重點是往印度擴張。
我們的目標是通過收購Neelachal、Bhushan Steel(Meramandali)等公司，到2030年在印度達到約4000 - 5000萬噸的產能。雖然塔塔鋼鐵在賈姆謝德布爾(Jamshedpur)的歷史產能約為1000萬噸至1100萬噸，但我們認為在賈姆謝德布爾進一步擴張的可能性不大。
相反，我們正在投資Kalinganagar和Meramandali等新工廠，并在“長材”(long products)領域進行收購。隨著我們在印度繼續發展，這一重點轉移標志著我們的中心從賈姆謝德布爾轉移到其他地區。
問：談談你們在構建這個“即插即用”的集成框架時所面臨的挑戰。
2018年，我們做出了一項戰略決策，將重點放在塔塔鋼鐵的數字化和自動化上。我們建立了一個標準模板，作為我們業務流程的基礎，包括人力資源、財務、賬戶、采購等等。該模板通過SAP作為HANA的單個實例實現，包含我們的事務操作。
我們還標準化了我們的制造執行系統，并對資產實施了“傳感器化”，以實現遠程監控和數據利用。
在收購Bhushan Steel這樣的公司時，我們面臨的挑戰是如何高效、快速地整合它們的系統。為了克服這個問題，我們將塔塔鋼鐵的模板復制到被收購的實體上，從我們的組織中部署人員來了解他們的運營，并逐漸融入塔塔鋼鐵的經營方式。
學習過程是雙向的，因為我們也吸收了被收購公司的成功實踐。在保持獨立的法人實體的同時，一旦獲得監管部門的批準，我們就打破了系統之間的障礙，確保了無縫集成。這種即插即用的方法擴展了我們的處理和云容量，同時有效地集成了業務流程。
為了管理不同的法律實體，我們采用了多租戶架構，提供個性化的訪問和設施，類似于擁有相同房間但不同鑰匙的酒店。這種方法可以在我們的公司家族內部實現平穩的數據共享和集成。
通過遵循我們的七層架構，專注于云、數據和人工智能，我們建立了一個標準化和可擴展的IT基礎設施，在滿足獨特業務需求的同時，簡化了收購的操作。
問：在從工業4.0向工業5.0過渡的背景下，您如何實現自動化?
在我們的組織中，我們已經實施了一個名為工業4.0和5.0的框架，它類似于工業4.0的架構。然而，我們在兩者之間實現了一些明顯的區別。
在宏觀層面上，我們已經開發了1400多個描述性分析模型，我們的操作運行在這些模型之上。這些模型不是手動的;它們在一個畫面屏幕上運行，允許用戶分析數據并做出明智的決定。此外，我們已經實施了250多個支持機器學習的模型，這些模型可以自動化各種流程，例如生成產量、能源、吞吐量、質量和生產率(EHQP)指標。
這些模型在實現我們的量化目標方面發揮著至關重要的作用，包括每年通過數字化轉型改善20億美元(1.6萬億盧比)的稅息折舊攤銷前利潤(Ebitda)。這些模型的一個例子是在采購部門，我們使用一個模型來預測煤炭等材料的現貨價格和質量。
這種優化幫助我們確定正確的時間、地點和采購實體，確保我們優化成本并保持質量標準。另一個重要的模型是綜合利潤管理，它考慮了庫存和操作需求，以便在多個生產地點有效地分配資源。
在煉鋼過程中，我們使用人工智能模型來優化熔爐中的化學混合物。這些模型建議最佳的組合，產生最佳的產量，使用最低的能源，提高生產力，并減少排放。我們還使用圖像分析來檢測過程中早期鋼表面的缺陷，使我們能夠在鋼生產之前采取糾正措施。這有助于我們最大限度地降低成本，并向客戶提供無缺陷的產品。
除了這些具體的例子，我們還將AI模型用于預測、規劃、客戶分析、財務分析、人力資源分析和其他橫向功能。我們的運營經歷了重大轉變，操作員現在在一個中央控制室工作，控制室配備了LED屏幕，顯示工廠及其設備的數字孿生。
這種設置被稱為集成遠程操作控制(iROC)，允許我們從遠程位置實時監控和控制操作。
此外，我們的維護過程通過綜合卓越維護中心(iMAC)進行集中調度。這種集中式方法通過密切監控操作并為潛在的安全違規或設備故障提供實時警報，實現了主動維護，提高了安全性，并確保了合規性。
工業4.0主要側重于提高效率，而工業5.0則強調人與機器之間的有效性和協作。目標不是取代人類操作員，而是讓他們成為技術的副手。我們相信賦予員工權力，讓他們與人工智能合作，而不是將其視為威脅。
借助高清攝像機等技術，我們提高了操作人員的安全性和效率，提高了他們做出明智決策的能力。
我們的轉型之旅一直以KPI為主導，技術是推動者。我們強調負責任的人工智能實施，并認識到管理這些技術的社會影響的重要性。我們努力創造一個安全和同理心的工作環境，同時利用人工智能提取效率、有效性和整體業務績效。
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