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當 PMP 也要 IoT


 


以往的 PMP 專案管理,只要努力掌握九大要領,自然能有彈性且有效的掌控所有專案的進度,但隨著科技時代的進步,物聯網的概念亦被提出,所有的系統商、硬體商、服務提供商皆開始往物物相連的世代邁進時,PMP 也不再只能停留在傳統作業流程的思考觀念了,因為「IoT」的專案管理時代,已經悄悄地、無縫的到來了。


 


其實企業的 IoT專案管理,很有可能會是 PMP 的另一波革命,也有可能是 PMP 的另一種轉機。原因在於,IoT 後的專案管理,反而讓 PMP 的工作變得更輕鬆,且更能即時反應專案狀況,讓專案經理做出最正確的決策。


 


試想,當所有的企業工作狀態都能數據化時會是什麼樣子:


‧ 範圍管理:利用雲端會議確認專案範圍,自動紀錄並發送會議通知;在專案進行過程中不斷監控專案流程,確保不會超出範圍規劃,若有超出情事,主動發送通知給各利害關係人。


‧ 時間管理:所有專案進度、各項子工作皆進行量化,並透過雲端介面分析,進行預測專案時程進度延遲時間,提供專案經理判斷是否需要進行流程調整。


‧ 成本管理:公司原物料成本、人力成本、甚至會議時間造成的成本都能精準運算上雲端進行分析;當系統預測專案將會超出成本時,自動發送通知並提供建議解決方案。


‧ 品質管理:遠端監控產品測試品質,主動分析產品品質通過率,當品管測試結束時,報告亦已精確產生送往雲端,無需再透過人力撰寫/登記來產出。


‧ 人力資源管理:數位化記錄各部門人力主力專案範圍、自動判斷並建議可挪用人力,不需再依照舊有流程由各部門透過人工方式進行協調。


‧ 溝通管理:所有會議紀錄皆透過系統自動產生並執行追蹤,利用行動裝置、車載型智慧型系統掌握即時訊息,所有訊息可透過語音輸出與輸入,畸零時間不再浪費;所有資訊公開透明,不在辦公室,也能辦公事,網路會議讓人們不在侷限在辦公室才能進行溝通,隨時隨地都可以讓你進行有效會議。


‧ 風險管理:風險不再是“突發狀況”,透過系統化的分析基本上都可以預知風險的存在,並且於初期規劃就做好預防措施;即使在專案執行過程中產生了新的風險,也可透過雲端化的系統提供適當的解決方案。


‧ 採購管理:各家合作廠商資料可任意調出比對進行參考,價錢、運送時間、載貨量…等資訊皆可透過系統進行初估。


 


然而 IoT 並不僅僅是把流程數位化而已,真正的 IoT 精神是把事物通通都串接起來,達成無縫接軌,0時差,0距離的企業流程,透過海量資料的運算,PMP 也可以試著思考下個 Generation 我們面對數位化的趨勢,它可以如何來翻轉我們的生活和工作,把原本很理所當然的流程,從“喔~好,我知道了”變成是“WOW! 你怎麼知道?”,很多在事物中我們一般人看不到的一些關聯和自然而然形成的工作 Pattern 都可以透過 IoT 的方式來協助我們找到、看到並且運用到,甚至把它發揮的淋漓盡致,工作不在一板一眼,而是更聰明更快速,例如:你每天上班都會經過並下車購買的咖啡店在你經過的同時就主動通知你可用的優惠,而你的公司系統主動的告知你今天早上會議的客戶喜歡的咖啡口味正好可用這些優惠來購買,當你進到會議室將咖啡交付到客戶手上時看到他們滿意的表情,你知道今天的會議應該會事半功倍;或是,公司的進銷存系統在得知歐美的物價波動將會影響你的進貨成本時,主動發送通知,並且提供過去一週的物價指數以及未來一週的預估指數,詳列出在這些指數影響下,公司的進出貨成本變動趨勢,而在你思考如何拿捏拋售數量時時系統已替你計算出應有的進出貨量,就在此時,老闆推門進來,詢問你他在新聞上看到的波動該怎麼處理,相信你已經勝券在握。


 


更甚之,把這樣的精神延伸到我們的客戶與產品服務上時,PMP 又該要用什麼樣的方式來因應?在 Trendwatching 最新的 Trend Briefing提到的一段話:「Consumer don’t want to make the world a better place, they want brand to make for them」, 如果我們今天自己就是一個 Brand,我們怎麼去 make a better place 去serve 你的 consumer,如何去 retrieve 這些資訊然後重組,讓他們知道一些他們原本不會知道的事情,但其實一直在他們的生活之中?


 


從 104 人力銀行放眼望去,企業對專案管理師的一些能力上的要求,從以往的只希望能夠考取 PMP 的證照,逐漸發展到現在還希望 PMP 能夠有 IoT 專案管理經驗就可以知道,IoT 的世界再過不久就要遍佈我們的生活,牽連起我們的一切,不論你是睜開眼睛開始工作,或是你睛上眼睛休息睡覺,IoT 無時無刻的看著你,計算著你,也估量著全世界所有與你有關的一切,PMP 必須要在短時間內儘快趕上這班變化萬千的列車,否則,墨守成規的結果很可能連這台列車的車尾燈都看不到了。




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