Jabil以简化为先推进AI集成，构建可扩展数据基础
Jabil通过先简化系统再引入AI，证明了“规模化下的简洁”是竞争优势，值得企业借鉴。
Jabil是一家全球制造企业，拥有100多个工厂。随着规模扩大，系统分散和数据孤岛成为风险。该公司采取“先简化、后创新”的策略，通过SAP集成套件统一流程和数据，为AI应用铺路。目标是让数据顺畅流动，提升供应链实时可见性和响应速度，最终实现可衡量的业务价值。
正文摘录
- title: 以简约实现规模化 AI 集成 - sourcecompany: MIT Technology Review - bodymarkdown: 随着企业规模的扩大，支撑运营的技术既可能成为资产，也可能迅速变成负担。相互割裂的系统、针对特定站点的工具、电子表格和人工临时方案会形成数据孤岛，让企业更难及早发现问题、协调响应并充满信心地做出决策。对于在全球 30 多个国家拥有 100 多个站点的全球制造公司 Jabil 来说，答案是将集成与简化作为优先事项。 Jabil 的 SAP IT 总监 Harish Manohar 表示，公司秉持"先简化、再创新"的理念，认识到在未降低复杂性的情况下引入新技术只会带来更多风险。目标是标准化流程、尽可能整合资源，并在整个组织中建立更一致的数据骨干。"任何没有简化的创新都会增加更多复杂性，"Manohar 说。 这一理念也改变了 Jabil 对待现代化的方式。"任何现代化或转型都应当带来可衡量的业务价值，"Manohar 说。公司专注于打通供应链各环节的端到端流程，并创建能够在各区域一致扩展的基础。集成之所以排在首位，正如 Manohar 所说，"任何当代或现代组织的骨干都是数据。"在组织能够优化、自动化或应用 AI 之前，数据需要在各系统之间无缝流动。 但在全球性组织中做到这一点绝非易事。Jabil 的 100 多个站点在流程成熟度、遗留系统和本地化工作流方面各有不同，而受监管的业务还带来额外的合规要求。因此，在不同区域和业务环境中实现标准化意味着要在不干扰现有运营的前提下改变流程和治理。 这项工作的价值不仅限于技术本身，还延伸到使用技术的人。集成工作流可以为员工提供共享的数据可见性，减少人工数据对账的工作量，帮助他们从"追逐信息"转变为"基于洞察采取行动"。