Oshkosh met les solutions numériques à l’épreuve

Beaucoup de gens ne connaissent peut-être pas la marque Oshkosh, mais les véhicules spécialisés du constructeur se cachent à la vue de tous. Camions de pompiers, camions de livraison de courrier, véhicules de remorquage et de collecte des ordures, équipements d’accès et véhicules militaires – les produits d’Oshkosh sont partout.

En fait, si vous regardez un programme d’information sur un réseau couvrant une escarmouche quelque part dans le monde et que vous repérez un véhicule d’apparence formidable en arrière-plan, il y a de fortes chances qu’il ait été fabriqué par la division de défense de cette société innovante, basée à Oshkosh, Wisc. Au total, la société compte 130 sites de fabrication/distribution de véhicules commerciaux et militaires dans 24 pays à travers le monde.

Ce qui n’est peut-être pas aussi évident, ce sont les investissements et les activités de l’entreprise dans les analyses avancées, la fabrication numérique, l’électrification, les produits intelligents ainsi que l’autonomie et la sécurité active, qui sont appliqués dans les véhicules aujourd’hui et pourraient un jour être utilisés par la NASA lors de son retour à la lune avec son projet d’exploration humaine soutenue prévu.

Alors que l’entreprise dirige le développement technologique pour les marchés qu’elle dessert, l’organisation informatique de l’entreprise travaille dans les coulisses, qui est chargée de fournir des solutions numériques et des informations commerciales utiles sur les conditions du marché, la concurrence, la chaîne d’approvisionnement et les clients. La personne à la tête de cet effort est Anupam Khare, directeur mondial de l’information et du numérique d’Oshkosh, qui maintient ses équipes fortement concentrées sur des domaines clés tels que l’analyse avancée, l’IA, la cybersécurité, la transformation de l’entreprise, l’infrastructure, la résilience et la gestion du portefeuille numérique.

Khare admet volontiers, cependant, que son travail le plus important et le plus critique consiste à gérer et à motiver les personnes au sein du groupe informatique et de l’entreprise. « La philosophie générale ici est de comprendre les gens et leurs aspirations, et de libérer au maximum leur potentiel », explique-t-il.

Khare a récemment participé à un conseil exécutif du CIO Avenir en avant interview en podcast pour fournir des détails sur certaines des initiatives technologiques innovantes d’Oshkosh, ainsi que sur les défis à venir en termes de chaînes d’approvisionnement, de talents informatiques et de garder les yeux sur la route pendant les périodes imprévisibles.

Cliquez sur les lecteurs de podcast ci-dessous pour écouter les parties 1 et 2 de la conversation. Voici des extraits édités de cette discussion.

Tim Scannell : Les données sont aujourd’hui au centre des préoccupations de la plupart des organisations informatiques : elles sont collectées à partir de diverses sources, transformées en informations décisionnelles et mises entre les mains des bonnes personnes au sein de l’organisation. Quelle est l’étendue de votre stratégie axée sur les données aujourd’hui ?

Anupam Kharé : Nous avons commencé cela voyage dans l’analyse de données et l’IA en 2019 et il est devenu très omniprésent au sein de l’organisation. Je pense que nous avons toujours été une organisation axée sur les données, mais ce que nous faisons grâce à l’IA et à l’analyse crée une riche culture de données et de prise de décision. L’approche que nous utilisons consiste à développer des modèles analytiques basés sur des cas d’utilisation, avec une définition claire des problèmes et de la valeur de l’entreprise. Jusqu’à présent, nous avons déployé environ 71 modèles avec un bénéfice d’exploitation clair et un impact sur l’entreprise. Nous avons des modèles sur la sécurité et les ressources humaines, mais nos plus grandes concentrations se situent davantage dans la chaîne d’approvisionnement et le domaine des ventes. C’est une question de priorisation là où la valeur est la plus élevée, mais nous avons éparpillé ces modèles partout.

J’imagine que ces modèles ont un impact direct sur l’expérience client.

Khar : Oui, ils le font. Si vous regardez le thème plus large, nous rendons la prise de décision plus intelligente, et donc plus prédictive par nature. Le résultat est que le client reçoit les produits à temps. Bien que nous ne puissions pas directement attribuer cela à un seul effort, cela aide certainement notre entreprise à aider nos clients.

Dans quelle mesure ces modèles et initiatives de renseignement s’alignent-ils sur l’entreprise en termes d’objectifs et de priorités ? Existe-t-il un processus décisionnel multidivisionnel pour décider des projets et des activités ?

Khar : Nous avons un processus décisionnel à deux niveaux. L’un est axé sur les décisions d’entreprise, où chaque année je décris un processus, essentiellement un livre blanc sur les tendances numériques et comment la technologie numérique peut aider l’entreprise. Un exemple de cette stratégie numérique et de ce processus d’alignement au niveau de l’entreprise a été la création de trois fonctionnalités avancées : l’IA et l’analyse, l’automatisation intelligente et la fabrication numérique. La direction du PDG est impliquée dans ce processus. Le deuxième niveau se situe au niveau de la division, ou des segments d’activité, où nous examinons les domaines prioritaires pour les objectifs de chaque segment pour une année particulière et même trois à cinq ans.

De plus, nous avons également un processus d’activation de portefeuille interentreprises où nous donnons la priorité à la valeur et à l’investissement et décrivons comment nous nous concentrons sur des projets de plus grande valeur. Ce processus de portefeuille nous a aidés à réduire le nombre de projets que nous réalisons et à nous concentrer davantage sur les projets qui ont le plus grand impact sur l’entreprise. L’activation du portefeuille boucle la boucle.

De nombreuses organisations affirment aujourd’hui qu’elles s’engagent à créer une culture innovante. Selon vous, quelles sont les caractéristiques d’une culture informatique efficace et dynamique, et comment, en tant que leader, encouragez-vous la croissance et le développement de cette culture ?

Khar : Nous avons ce que j’appelle un cadre de compétences et c’est quelque chose que nos dirigeants créent collectivement. Nous l’appelons CARE parce que nous nous soucions de vous en tant que client et nous nous soucions de vos résultats. Il y a cependant deux significations. En interne, le « C » de care représente notre obsession pour le client, le « A » représente l’agilité, le « R » représente les résultats et le « E » représente l’esprit d’entreprise.

Ce que nous faisons à travers CARE, c’est entretenir un environnement. Nos dirigeants mettent en évidence et connectent les employés individuels à travers des exemples et comment ils démontrent ces principes. Nous avons également un processus de célébration et de récompense pour reconnaître les personnes, dans un cadre plus large, qui illustrent l’une de ces compétences dans leurs rôles. Nous avons commencé ce voyage il y a trois ans et demi et ce que nous voyons, ce sont de plus en plus d’idées venant des membres de l’équipe du côté de l’innovation incrémentale et aussi du côté plus large de l’innovation perturbatrice.

Nous vivons à une époque incertaine, où presque chaque jour apporte un nouveau défi. Comment gérez-vous les incertitudes et où voyez-vous des technologies comme l’IA ou le ML vous aider à cet égard ?

Khar : Je regarde l’incertitude à deux niveaux. L’un concerne les incertitudes au niveau macro et le second, le niveau micro. La pandémie tombe au niveau macro parce que nous ne pouvons vraiment pas prédire ce genre d’événements. Les incertitudes au niveau micro, cependant, sont de bons cas où l’analyse et l’IA peuvent être injectées pour résoudre un problème. L’année dernière, par exemple, nous avons développé un modèle prédictif des pénuries de pièces qui nous aide à mieux comprendre le comportement passé d’un fournisseur et les différentes sources qui y sont liées. En utilisant le mode, nous pouvons prédire avec une grande précision si la pièce arrivera en retard ou non. Nous le savons quelques semaines à l’avance et sommes en mesure de prendre une décision de production sur l’approvisionnement de cette pièce. Il y a tellement d’incertitudes comme celle-ci dans la gestion d’une entreprise où l’analyse et l’IA peuvent nous aider et nous aident.