团队可能需要广泛的PLM培训以适应新工具

Oliver J. Freeman, FRSA
|  已创建:March 14, 2024  |  已更新:March 21, 2024
团队可能需要广泛的培训才能适应新的PLM工具

数字化转型是一个在各个行业和出版物中都能看到的流行词。每家公司都在进行中,而且当谈到在工作场所实施新的、易于访问的软件或系统时,它通常看起来就像是简单的插上即用。但事实往往并非如此。实际上,成功的实施依赖于有才华的团队和培训。

如果没有结构良好且全面的培训计划,公司就无法实现其尖端工具的潜力。在持续创新的背景下,这一点尤其正确,新的解决方案,如产品生命周期管理(PLM)和企业资源规划(ERP)等,正在涌现并打乱日常业务操作。

有效的PLM培训有多赋能?

根据盖洛普的全球工作场所状况 (2019)报告,提供足够培训的公司比那些不提供的公司生产力高出17%。专注于PLM基础,这在现代制造过程中是必不可少的,未经培训的团队可能可以使用软件,但不会理解其复杂性。他们不会使用所有功能;工作流程将保持低效;而且你的公司会错失通过新技术实现投资回报最大化的机会。

有效的PLM培训赋能团队去:

  • 掌握PLM工具的核心功能和原则的基础知识,以帮助顺利整合到现有工作流程中。核心功能包括:
  • 物料清单(BOM)管理。
  • 版本控制和修订历史。
  • 变更订单管理。
  • 与现有工具(例如EDA、CAD)的数据交换和集成。
  • 报告和分析能力。
  • 处理PLM众多功能相关的复杂性。实用的PLM培训使用户能够自信地探索功能,识别最适合他们特定需求的功能,并最大化其影响。通过指导练习、模拟和与员工任务相关的真实场景的实践操作使用PLM系统是一种有效的方法。
  • 接受并成为PLM过程的积极参与者;对新工具感到舒适和自信将帮助员工接受新系统,从而实现更顺畅的采用、改善数据质量,并最终成功实施。

回顾过去,PLM培训仅限于基本用户手册和一刀切的研讨会。如今,市场上工具的日益复杂化要求PLM培训采取细致的方法,以解决公司内不同团队的多样化需求。

例如,定制的PLM培训计划满足团队内不同角色(如设计师、工程师和项目经理)的特定需求和功能。对于需要灵活体验的员工,个性化学习方法结合了导师带领的课程、自定进度的在线模块和按需资源,以适应个人的学习风格和偏好。而且,鉴于技术处于持续演变状态,PLM培训计划也必须如此;公司可以纳入持续的PLM培训模块和资源,以使团队了解新功能和最佳实践,并创建持续学习的文化。

全面且可适应的PLM培训策略可以帮助公司装备团队采用PLM工具并且在产品设计和开发中蓬勃发展。这可能需要成本,但记住,投资于PLM培训不仅仅是一项开支;这是解锁成本节约和运营效率的承诺。

评估不同团队的PLM培训需求

不同的团队有着独特的需求和技能集,因此您必须为您公司的PLM培训方法量身定制,以达到最大的影响力。这些程序需要保证新工具的无缝采用和最佳使用。以下是如何评估和解决这些需求:

跨部门识别独特的PLM培训需求

  1. 从需求评估开始:联系参与PLM过程的每个团队的代表,并让他们完成调查、访谈或焦点小组讨论。这将帮助您了解他们当前的熟练程度、各自团队执行的特定任务,以及他们预期使用新工具时会遇到的挑战。
  2. 将功能映射到用户角色:分析PLM工具提供的不同功能,并将它们映射到每个部门内的特定角色——例如,设计工程师可能需要深入的PLM培训,关于CAD集成,而营销团队可能专注于内容管理功能。
  3. 考虑现有的技能差距:不要忽视您团队的预先存在的知识和技能集。识别可以利用当前技能的领域,并将PLM培训定制到最需要提升技能的领域。

为多样化技能集定制PLM培训程序

  1. 多样化是关键:提供多种PLM培训方式,以满足不同的学习风格和偏好。这可能包括讲师引导的研讨会、在线模块、自学教程和工作中的指导。
  2. 针对角色的内容:开发针对每个部门面临的挑战和任务的PLM培训材料。这意味着使用相关的示例、场景和练习,与他们的工作流程产生共鸣。
  3. 渐进式学习路径:设计具有递增难度级别的PLM培训程序;这允许用户在掌握工具时建立他们的技能和信心。
  4. 微学习机会:将复杂的功能分解成易于吸收和随需访问的小型学习模块。

这些列表并不详尽;有许多方法可以改进内部PLM培训过程。但无论选择哪种方法,有三个关键考虑因素,以确保成功。让不同团队的成员参与PLM培训设计过程将帮助您制定满足员工需求的程序;向参与者征求反馈将帮助您评估您的程序的有效性,允许在必要时进行调整;并且PLM培训不应在初始实施后结束。使其持续进行,提供持续的支持,并尝试让团队获得专家或领先机构的访问权限,以提高长期参与度和知识保留。

用PLM知识基础赋能战略决策者

重要的是要记住,PLM培训不仅仅是针对员工;有时,雇主需要同样的知识量。当谈到PLM基础知识等方面时,领导者必须理解其力量不仅限于操作效率;其集中的数据仓库,从整个产品生命周期收集的数据,可以帮助他们解锁有价值的洞察,以进行战略决策。

公司必须装备高管们,让他们能够充分利用这一工具,并协助他们的员工这样做。

专注于PLM集成的长期好处——大局。依靠改进的产品质量和成本效率因素,以及改善孤立团队之间的协作和缩短上市时间。在此基础上,教授如何从系统中提取和分析关键绩效指标(KPIs)以通知产品开发、资源分配和市场竞争力的战略决策,并向领导者展示PLM解决方案如何与特定的商业目标和目的相一致,为公司的战略愿景做出贡献。

将业务目标与PLM能力对齐

为了将业务目标与PLM能力对齐,利益相关者必须:

  • 识别并定义与您的业务目标一致的关键成功指标,并展示PLM工具如何跟踪和衡量朝向这些目标的进展。
  • 开发可定制的仪表板和报告,为领导者提供他们需要的信息,以做出明智的决策并跟踪朝向战略目标的进展。
  • 推广一种文化,在这种文化中,PLM系统中的数据被用来支持所有层级的决策过程。

衡量PLM培训的有效性和适应性

如果不衡量您的PLM培训计划的有效性并评估PLM实施的影响,您的公司将不知道其投资是否物有所值。但您如何设定成功的基准呢?首先,您需要明确一个清晰的学习目标,员工预期达到这个目标,然后您需要采取多管齐下的方法,专注于知识获取行为改变。以下是一些建议的方法:

PLM培训有效性

柯克帕特里克四级模型

唐纳德·柯克帕特里克于1959年提出的框架(并在1974年和1993年更新)今天仍然流行,它帮助在不同层次上评估PLM培训:

  • 反应:通过调查或反馈表来衡量员工满意度。
  • 学习:通过培训前后的测试、测验或模拟来评估获得的知识。
  • 行为:通过工作中的观察、自我评估或同行评审来评估员工是否应用了所学技能。
  • 结果:根据与PLM实施相关的业务成果来衡量培训的影响,如提高效率、减少错误或改善协作。

学习管理系统(LMS)数据

如果您的公司使用LMS,利用数据来跟踪完成率、参与度指标和在不同模块上花费的时间。这将为您提供员工进展的见解,并识别需要改进或进一步调整的领域。

衡量适应性

绩效指标:

监控与PLM相关的KPI,如数据输入速度、准确性和系统内特定任务的完成率,以帮助评估员工如何适应新系统以及其对他们工作的影响。

经理反馈:

团队参与度的70%归因于经理。考虑到这一点,鼓励团队领导定期向领导层更新员工进展。领导者可以使用这些反馈来识别员工在哪些方面表现出色以及在哪些方面存在困难。

自我评估调查:

进行调查,收集员工对使用PLM系统的舒适度和信心的反馈。这可以帮助识别可能需要额外支持和PLM培训的领域。

焦点小组:

所有员工可以通过包容性的焦点小组讨论他们对新PLM系统的体验。焦点小组提供了对挑战、改进建议和对新系统的感知的有用见解。

结合这些方法将帮助您了解您的员工对PLM采用的感受,他们是如何学习的,以及您是否需要调整您的方法以更好地适应他们。一个诚实、开放的沟通文化将帮助您识别改进的领域,确保成功实施,并最大化PLM系统为您的公司带来的好处。

实施新技术是一个持续的旅程,而不是一个目的地。最初的PLM培训至关重要,但对于计划最大化工具潜力并帮助其团队在动态行业中发挥最佳能力的公司来说,采用持续学习文化同样重要。通过评估PLM培训计划的有效性并根据员工需求调整它们,公司可以确保知识保留,鼓励提升技能和重新培训技能,并在整个板块推动长期成功。再次强调,这是对公司未来的投资,而不是勾选任务的开销。

关于作者

关于作者

Oliver J. Freeman, FRSA, former Editor-in-Chief of Supply Chain Digital magazine, is an author and editor who contributes content to leading publications and elite universities—including the University of Oxford and Massachusetts Institute of Technology—and ghostwrites thought leadership for well-known industry leaders in the supply chain space. Oliver focuses primarily on the intersection between supply chain management, sustainable norms and values, technological enhancement, and the evolution of Industry 4.0 and its impact on globally interconnected value chains, with a particular interest in the implication of technology supply shortages.

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