本文为《福布斯》印度版对塔塔钢铁的CIO Banerjee的采访。
采访摘录
问：请您介绍一下CIO的角色发生了怎样的变化?
作为一名业务领导者，我的职责是投资于技术，并通过使其与企业的特定需求保持一致来创造业务价值。技术本身并不是最关键的方面;它必须与业务目标相结合才能生效。在过去的30年里，CIO的角色已经从后台职能演变为董事会级别的职位。
最初，重点是通过SAP和Oracle等ERP系统实现业务流程的标准化。2015年左右，云技术开始出现，使得数据可以从任何地方访问。目前，该行业正朝着个性化和人工智能主导的转型方向发展。
CIO推动并引领这些变革，利用技术创造投资回报、质量效益和业务模式创新。
问：对塔塔钢铁(Tata Steel)而言，这些趋势意味着什么?
在塔塔钢铁，我们一直处于技术采用和投资的前沿。我们明白，技术在推动业务价值方面发挥着至关重要的作用，并已采取措施确保其整合。一个重要的成就是我们的S/4HANA实现，它是亚洲最大规模的迁移项目之一。
这一标准化工作能够将收购无缝集成到我们的公司中，使其成为“即插即用”的过程。我们已经创建了一个模板，可以在几周内快速集成新业务。
此外，我们认识到数据民主化的重要性，并投资创建了一个数据平台。该平台为业务洞察力和价值创造奠定了基础，为内部和外部利益相关者提供帮助。我们的七层架构包括网络安全、网络、云、“传感器化”、应用平台、数据虚拟化和分析。
这一战略方针确保我们在实施人工智能和其他先进技术之前建立坚实的基础。通过互联人员、互联资产、互联运营和互联客户等平台，我们利用技术提高了员工安全、优化了维护、改进了运营决策，并为客户提供了一个方便访问我们产品的在线门户。
这些平台已经生成了大量的用例，并且能够更快地交付业务需求。通过互联交易平台实现交易流程的自动化，我们实现了业务的集中化和标准化，从而更加专注于业务转型。
如你所知，我们收购了Bhushan Steel(2018年)和Neelachal Ispat Nigam，现在我们称之为塔塔钢铁Meramandali。这些都是非常庞大、复杂的收购。当我们进行收购时，我们所收购的公司并没有太多的IT系统。
但由于我们创造的标准化和即插即用能力，它们已经无缝地成为塔塔钢铁的一部分，而没有扰乱任何业务。
因此，对我们来说，这只是增加更多的用户，集成更多的流程，并迅速适应被收购公司可能拥有也可能没有的新流程或新业务线。
问：请简要介绍一下塔塔钢铁公司。
塔塔钢铁在荷兰、英国和东南亚都有业务，但我们未来的战略重点是往印度扩张。
我们的目标是通过收购Neelachal、Bhushan Steel(Meramandali)等公司，到2030年在印度达到约4000 - 5000万吨的产能。虽然塔塔钢铁在贾姆谢德布尔(Jamshedpur)的历史产能约为1000万吨至1100万吨，但我们认为在贾姆谢德布尔进一步扩张的可能性不大。
相反，我们正在投资Kalinganagar和Meramandali等新工厂，并在“长材”(long products)领域进行收购。随着我们在印度继续发展，这一重点转移标志着我们的中心从贾姆谢德布尔转移到其他地区。
问：谈谈你们在构建这个“即插即用”的集成框架时所面临的挑战。
2018年，我们做出了一项战略决策，将重点放在塔塔钢铁的数字化和自动化上。我们建立了一个标准模板，作为我们业务流程的基础，包括人力资源、财务、账户、采购等等。该模板通过SAP作为HANA的单个实例实现，包含我们的事务操作。
我们还标准化了我们的制造执行系统，并对资产实施了“传感器化”，以实现远程监控和数据利用。
在收购Bhushan Steel这样的公司时，我们面临的挑战是如何高效、快速地整合它们的系统。为了克服这个问题，我们将塔塔钢铁的模板复制到被收购的实体上，从我们的组织中部署人员来了解他们的运营，并逐渐融入塔塔钢铁的经营方式。
学习过程是双向的，因为我们也吸收了被收购公司的成功实践。在保持独立的法人实体的同时，一旦获得监管部门的批准，我们就打破了系统之间的障碍，确保了无缝集成。这种即插即用的方法扩展了我们的处理和云容量，同时有效地集成了业务流程。
为了管理不同的法律实体，我们采用了多租户架构，提供个性化的访问和设施，类似于拥有相同房间但不同钥匙的酒店。这种方法可以在我们的公司家族内部实现平稳的数据共享和集成。
通过遵循我们的七层架构，专注于云、数据和人工智能，我们建立了一个标准化和可扩展的IT基础设施，在满足独特业务需求的同时，简化了收购的操作。
问：在从工业4.0向工业5.0过渡的背景下，您如何实现自动化?
在我们的组织中，我们已经实施了一个名为工业4.0和5.0的框架，它类似于工业4.0的架构。然而，我们在两者之间实现了一些明显的区别。
在宏观层面上，我们已经开发了1400多个描述性分析模型，我们的操作运行在这些模型之上。这些模型不是手动的;它们在一个画面屏幕上运行，允许用户分析数据并做出明智的决定。此外，我们已经实施了250多个支持机器学习的模型，这些模型可以自动化各种流程，例如生成产量、能源、吞吐量、质量和生产率(EHQP)指标。
这些模型在实现我们的量化目标方面发挥着至关重要的作用，包括每年通过数字化转型改善20亿美元(1.6万亿卢比)的税息折旧摊销前利润(Ebitda)。这些模型的一个例子是在采购部门，我们使用一个模型来预测煤炭等材料的现货价格和质量。
这种优化帮助我们确定正确的时间、地点和采购实体，确保我们优化成本并保持质量标准。另一个重要的模型是综合利润管理，它考虑了库存和操作需求，以便在多个生产地点有效地分配资源。
在炼钢过程中，我们使用人工智能模型来优化熔炉中的化学混合物。这些模型建议最佳的组合，产生最佳的产量，使用最低的能源，提高生产力，并减少排放。我们还使用图像分析来检测过程中早期钢表面的缺陷，使我们能够在钢生产之前采取纠正措施。这有助于我们最大限度地降低成本，并向客户提供无缺陷的产品。
除了这些具体的例子，我们还将AI模型用于预测、规划、客户分析、财务分析、人力资源分析和其他横向功能。我们的运营经历了重大转变，操作员现在在一个中央控制室工作，控制室配备了LED屏幕，显示工厂及其设备的数字孪生。
这种设置被称为集成远程操作控制(iROC)，允许我们从远程位置实时监控和控制操作。
此外，我们的维护过程通过综合卓越维护中心(iMAC)进行集中调度。这种集中式方法通过密切监控操作并为潜在的安全违规或设备故障提供实时警报，实现了主动维护，提高了安全性，并确保了合规性。
工业4.0主要侧重于提高效率，而工业5.0则强调人与机器之间的有效性和协作。目标不是取代人类操作员，而是让他们成为技术的副手。我们相信赋予员工权力，让他们与人工智能合作，而不是将其视为威胁。
借助高清摄像机等技术，我们提高了操作人员的安全性和效率，提高了他们做出明智决策的能力。
我们的转型之旅一直以KPI为主导，技术是推动者。我们强调负责任的人工智能实施，并认识到管理这些技术的社会影响的重要性。我们努力创造一个安全和同理心的工作环境，同时利用人工智能提取效率、有效性和整体业务绩效。
