消費促進と新エネルギー自動車製品の成熟という有利な政策のもと、国内自動車産業は継続的に成長しており、2022年9月末時点で国内の自動車台数は4億1,200万台に達し、そのうち3億1,500万台が自動車生産台数に達する見込みである。自動車の月間新車増加台数は200万台を超え、月間の自動車生産・販売台数も前年同期比で大幅に増加している。
自動車 OEM は、自社での研究開発と外部技術サプライヤーの統合を通じて、自動車のマーケティングと生産のデジタル化プロセスを推進します。このデジタル化プロセスにおいて、基盤となるインフラは、各企業の技術責任者による研究開発チームの品質と効率の管理と、研究開発プロセス管理、研究開発成果の観点からの社内研究開発チームと外部技術サプライヤーの管理です。評価、研究開発リソース評価 OEM のデジタル化プロセスを促進します。
デジタル変革を構築する過程で自動車 OEM が直面する研究開発の課題には、マルチ端末、マルチプラットフォーム、ソフトウェアとハードウェアの組み合わせなど、さまざまなテクノロジーの組み合わせが含まれます。
- マーケティング面では、広告サプライヤーと連携してマルチプラットフォーム技術と連携して広告出稿を行い、自社構築ビッグデータによるセンター内の広告データの効果追跡、OEMコールセンターや店頭販売との招待リードの有効性検証、そして広告の価値を評価します。
- 販売面では、オンライン自動車所有者サービス、ブランド プロモーション、オンライン販売コミュニケーションのためのマルチ端末 APP と WeChat ミニ プログラムを使用するには、OEM の研究開発チームがディーラー システムを統合し、ブランドとデータのデータ交換を完了するために協力する必要があります。販売リンクと UI と UE 標準の統一。
- 生産面では、サプライチェーン管理システム、製造プロセスシステム、車両製品設計面での車両試験データ、モデルデータ、シミュレーションデータ、マーケティング面でのユーザー試乗フィードバック、車両購入意向収集などのデータを統合することで、需要、設計、生産を達成するために、クローズドループのデジタル生産プロセスを検証します。
デジタルトランスフォーメーションの過程で、Autohome はそのレイアウトを徐々に深化し、そのサービスチェーンは車の閲覧、車の購入、車の使用をカバーしており、その位置付けは垂直メディアから、C エンドの消費者、B エンドの OEM、ディーラー、およびサービスを結び付けるものに変化しました。その他の自動車 主要な自動車取引およびサービス プラットフォーム。私も OEM や自動車会社と同じ理解です。内向きに考えると、規模と事業の拡大は組織の複雑さの増大、情報通信とコラボレーションのコストの増大を意味します。シナリオと反復頻度の増加によりユーザーは固執し続ける一方、新しいビジネスはサポートを受けて迅速に開始する必要があります。既存のプラットフォーム データと技術的能力の不足により、製品価値を迅速かつ効率的に提供する研究開発チームの能力に対する要求が高まります。
内部要因と外部要因の共同影響を受けて、オートホームの研究開発チームは、全体的な効果を発揮し、業界全体に参考となることを期待して、組織レベルの効率改善を積極的に模索し始めました。
Autohome の R&D ツールの進化
R&D ツールの使用に関して、Autohome は次の段階を経ました。
第 1 段階: 会社の初期段階。ビジネス開発のスピードが最も重要です。研究開発 各部門のビジネス研究開発チームは、それぞれのニーズに応じて、さまざまなベンダーのツールやオープンソース ソリューションを採用しています。
第 2 段階: 企業のビジネスがより複雑になるにつれて、手動操作を減らすために管理ロジックの一部がツールに実装されることが望まれます。この目的を達成するために、Autohome は、プロジェクト管理ツール、カンバン ツール、OKR ツールなど、特定のシナリオ向けにいくつかの自社開発ツールの開発を試みてきました。ただし、ツールは互いに独立して存在し、点状に分散されています。
この段階での問題:
- 各事業部の研究開発ツールは統一されておらず
、従来は各事業部、あるいは事業部配下の部門チームごとに研究開発ツールチェーンを構築していました。
この側面により、コラボレーション コストが非常に高くなっています。一部のチームは、タスクの割り当てやステータスの追跡に、依然として比較的原始的な手動、電子メール、または会議の方法を使用しています。部門やチームを越えたプロジェクトが関与している場合、コミュニケーションとコラボレーションはより効率的になります。一方で、優れた研究開発実践が部門を超えて組織レベルで推進されることも難しい。 - 産学研連携チェーンが長い
事業の性質上、オートホームでは同一事業サービスBCが終了したり、他事業との連携が必要となるケースが多々あります。需要のソースは数多くあり、フィードバック サイクルの長さも異なります。研究開発部門は要件の頻繁な変更、品質の低さ、数量の不安定などを不満として受動的に要件を受け入れることが多い一方、企業側は生産や研究のサポートが不十分で進捗がわかりにくいと感じていることが多いです。 - パフォーマンスの現状が明確ではなく、
ツールが統一されていないため、大量の研究開発データが異なるツールに分散しており、ディメンションが統一されていません。測定のための信頼できるデータ基盤がなければ、研究開発マネージャーが全体的なパフォーマンスの状態を客観的に判断し、改善された意思決定を行うことは困難です。
現段階では、Autohome パフォーマンス プラットフォーム チームは、ワンストップ プラットフォームの構築に注力し始めており、研究開発の全体的なプロセスと効率を向上させると同時に、研究開発部門とビジネス部門間の接続とデータ連携を効果的に形成し、後続のパフォーマンス データの基礎となるデータの抽出と分析により、一貫性が保証されます。
ワンストップ連携効率化プラットフォームの全体構築構想
ワンストップの連携効率化プラットフォームの構築は、単なるシステム統合ではありません。Autohome のパフォーマンス プラットフォームの構築は、標準化、視覚化、測定可能性の 3 つの機能を中心に展開されます。
標準化: 各チームのコンセンサスを形成して、ツール プラットフォームが使いやすく使いやすいものであることを確認します。
パフォーマンスプラットフォームは最終的にさまざまなビジネスの研究開発チームによって使用されるため、構築初日から閉鎖して閉鎖することはできません。Autohome 効率プラットフォーム チームは、さまざまな R&D チームに対して調査を実施し、現在の R&D プロセスを整理し、標準化された R&D プロセスを見直して抽象化しました。この一連の標準化された R&D プロセスは、最終的に提供されるツール プラットフォームの可用性を確保するために、最前線の R&D チームによって承認される必要があります。
Autohome 効率プラットフォーム チームは、まずビジネス、製品、研究開発、テストをカバーする一連の R&D 標準手順を共同効率プラットフォームにデポジットし、プロセス仕様とプロセス テンプレートを通じて、ビジネス R&D チームは迅速に開始できるようになりました。
ビジネスチームの研究開発効率化プラットフォームへのスムーズな移行を促進するために、Autohome は次の 2 つの側面を実行しました。
- 標準プロセスに基づいて、ビジネス研究開発チームの個別のニーズをサポートします
Autohome Collaborative Effects Platform は、さまざまな段階、属性、規模のプロジェクトのニーズを満たすために、従来のウォーターフォールやアジャイル スクラムなどのフレームワークを導入しています。同時に、各チームは実情に応じてプロセス仕様をさらに洗練させることが奨励されており、例えば中古車チームでは、需要段階でのレビュー資料の充実度の標準化や、タスクの分解口径の定義などを優先しています。研究開発段階でのバグ率。
さまざまなビジネス R&D チームの使用中に、効率プラットフォーム チームも使用状況に関するフィードバックを継続的に収集し、ベスト プラクティスを蓄積し、プラットフォームをより標準化して使いやすくするために共通の要件を洗練します。
- 事業研究開発チームが価値をすぐに実感できる段階的なプロモーション
Autohome は、組織レベルで推進され使用されているカンバン ツールをエントリ ポイントとして採用し、各チームが要件管理、プロジェクト管理、カンバン管理、ドキュメント管理、その他の機能を共同効率化プラットフォームに段階的に移行するよう促します。
ビジネス研究開発チームがその価値をすぐに実感できるように、共同効率化プラットフォームはA-oneリリースプラットフォームにも接続されており、これによりチームは要件の入力からリリースまでのライフサイクル全体の管理が容易になり、開発からリリースまでの配信効率が向上します。グローバルな視点。統合ツール プラットフォームの助けを借りて、優れた R&D 実践を部門や事業分野の枠を超えて組織全体に広めて促進し、他のチームにもすぐに浸透させることができます。
見える化：「モノ」に着目し、事業・製品・研究開発を相互に見える化
オートホームは、協調効率プラットフォームの構築において、標準化された需要管理を出発点とし、「モノ」を中心に事業、製品、研究開発の三者を結びます。OKRの確立から、研究開発への関連要件の入力、オンラインでの機能連携まで、価値の流れを可視化することで、ビジネスサイド、プロジェクトサイド、プロダクトサイドの仲間が全体を直接把握できるようになります。研究開発の進捗状況と主要な州の進捗状況。
これにより、企業と産業と研究の長いコラボレーション チェーンと、不透明な情報によって引き起こされる貧弱なコラボレーション エクスペリエンスの問題が解決されるだけでなく、生産と研究のチームが何に研究開発リソースが投資されているかを直感的に理解し、無駄のない思考で限られた研究開発リソースを合理的に割り当てることができます。 。
事業内容：OKR関連プロジェクト、生産・研究進捗の透明化
ビジネスから研究開発の実施までのプロセス全体の情報の透明性を向上させるために、Autohome の共同効率化プラットフォームはプロジェクト管理システムと OKR システムをオープンにしました。O（目標）を分析すると、それをサポートするKR（主要な結果）だけでなく、どのプロジェクトが組織目標の達成をサポートしているか、これらのプロジェクトにどれだけのリソースが投資されているか、プロジェクトがどこに進んでいるか、また、組織目標の達成をサポートしているかどうかもわかります。彼らはボトルネックに至る問題に遭遇しました。ビジネス側での研究開発の進捗状況の認識が強化され、それに応じてコラボレーションのエクスペリエンスも向上します。
製品に関しては、ニーズが 1 か所に集められ、標準化され、オンライン化されます。
分散した要件やプロジェクト要件、ユーザー要件や商品企画要件に関係なく、あらゆる種類の要件がデマンドプールに統合され、統一的なスケジュール、分類、統合、配信が行われます。また、ビジネス チームは、費やした工数、投資したリソース、要件全体の全体的な進捗状況を確認できます。
このメカニズムにより、製品担当者は需要の品質を積極的に最適化し、研究開発リーダーに事前のコミュニケーションを促し、変更や繰り返しの説明を減らし、生産と研究の協力効率を向上させることができます。
研究開発: 統計的なタスクと労働時間、需要と供給の合理的な一致
一方で、タスクの解体と時間見積もりの基準が統一的に合意され、要求レベルがタスクの数とタスクのサイズによって定量化され、他方で、研究開発要員の有効なコーディング出力時間がカウントされて研究開発の成果が定量化されます。供給側のリソース。
需要と供給の両端を標準化して測定することで、研究開発リソースがどのニーズに投資されているかを時間単位で正確に把握できます。
これにより 3 つの利点がもたらされます。1 つ目は、製品と研究開発の両方がこれを使用して、研究開発チームの現在の焦点が期待を満たしているかどうかを知ることができること、2 つ目は、研究開発チームが研究開発の帯域幅と需要の優先順位を包括的に考慮し、タスクを合理的に計画して割り当てることができることです。 ; 第三に、分散した小さなタスクにスケジュールを散在させて、研究開発リソースの利用率を向上させることができます。
測定可能: 測定は目標ではなく、改善が目標です
Autohomeは、統一された協調効率プラットフォームに基づいて、一貫した寸法と高い信頼性を持つプロセスと結果データを収集し、効率の現状を定量的に評価および分析するための研究開発効率測定システムを徐々に確立し始めました。現在、Autohome は主に、研究開発の提供能力、効率、コストに重点を置いています。
指標の構築を段階的に行う
最初のステップは、コラボレーション システム、ビジネス システム、サポート エンド、および基本システムのデータ チェーンをオープンにし、R&D ツールのプロセス全体にポイントを埋め込んでパフォーマンス関連データを収集することです。
2番目のステップは、Autohome R&D指標ライブラリを確立し、配信効率、配信品質、配信コスト、配信能力、継続的改善などのさまざまな次元に従って分類および表示し、各指標の口径とグラフィックを視覚的に表示することです。 。
3 番目のステップは測定分析です。最初に、分析レポートと最適化の提案が、組織、プロジェクト、および人々の側面に従って作成されます。さらに、一部のチームは、より詳細でパーソナライズされた指標を確認したいと考えています。その後、カスタム レポートを作成します。をすばやく見つけて独自のかんばんボードに配置し、統計分析を自分で実行できます。レポートの形式でチームやビジネス関係者に提示します
。4 番目のステップは、測定のための測定を避け、測定によって洞察と改善を促進することです。研究開発チームは注力すべき指標を発見した後、特定のチームや一定期間など、改善の余地が大きい単一点をドリルダウンして特定し、分割分析会議を開催して議論します。最適化の提案と改善の方向性。
インデックスの選択と実践
指標ポートフォリオに焦点を当てる
この段階で、Autohome は配送効率、配送プロセスの品質と配送能力、需要スループット率などの指標にさらに注意を払います。測定指標システムの設計プロセスでは、さまざまな種類の指標の組み合わせに注意を払う必要があります。能力を評価するためのグローバルな結果指標、分析と改善を導くためのローカルなプロセス指標、事後レビューのための遅行指標を選択します。 。
例えば：
- デマンド配信サイクルとデマンド スループットはグローバルな結果指標であり、配信効率の全体的な評価に使用できます。
- 各段階の納期、要件変更率、要件レビュー合格率、および欠陥解決時間は、分析と改善の指針として使用できるローカル プロセス指標です。
- オンライン欠陥密度は遅行指標です。オンライン欠陥はすでに発生しています。私たちにできることは、欠陥の根本原因を検討して分析し、次の統計サイクルで品質と指標の改善に努めることだけです。
研究開発メンバーの見直しと経験と知識の蓄積により、測定指標システムを的を絞った方法で拡張することができます。
たとえば、レビューの分析を通じて、需要の低いスループットは同時に処理される WIP (進行中の作業) が多すぎることが原因であることが多く、メンバーはコンテキストを頻繁に切り替える必要があるため、効率が低下することがわかりました。最初に処理される WIP が多すぎる 指標は、需要のバックログが増加していることです。したがって、イテレーションによって実際に完了した要件の数が計画よりも少ないという問題を解決しようとする場合、仕掛品の量や要件のバックログの量も測定に含めることができます。
同等のコードの導入
オートホームは、プロジェクト管理プロセスにおける労働時間、要件、タスクなどの日常的なデータに加えて、SMAY を通じて業界の高度なコーディング リンク ワークロード インデックス (コードに相当) を基本インデックスとして導入しました。
一方で、コード等価インデックスはコード内の水を絞り出すことができ、コードの移動、追加、削除などの密度などによって引き起こされるワークロードの大きな変動を回避します。
一方、コード等価インデックスは、コードの論理的な複雑さと重要性を直接分析し、標準化された成熟した研究開発プロセスに依存せず、不完全、不正確、またはタイムリーな手動データ記録の影響を受けず、より堅牢です。Autohome が構築され、統合プラットフォームに移行されるにつれて、R&D の実践が調整され、コード同等の指標を使用してデータの逸脱をタイムリーに検出できるようになり、チームが R&D プロセスの仕様に注意を払うようになり、信頼性の高い健全なパフォーマンスが保証されます。メトリクス。
たとえば、コード相当量が著しく低い、または高い場合、必要なスループットと工数を組み合わせてドリルダウンし、コーディングの作業負荷が妥当かどうかを分析する必要があります。不当なコーディング作業負荷の背後には、需要の量と質、効果的なコーディング工数の不足、スキルスタックの不足、または時期尚早な提出やその他の研究開発プロセス仕様の問題が考えられます。
パイロット チームがドリルダウンして分析した結果、有効なコーディング工数と需要量には最適化の余地があることが判明しました。すべての研究開発スタッフが需要レビューに参加する前に、製品と研究開発リーダーの間で一連のコミュニケーションを追加し、事前に情報を調整することで、パイロット チームは、一人当たりの会議時間を四半期あたり 20 時間以上削減し、1 人あたりの会議時間を 1 時間増加しました。複数の製品要件に対する時間経過率を高め、生産コストと研究開発コストを削減し、コラボレーションコストにより開発者はコーディングに集中できるようになります。
Autohome の現在の研究開発効率分析はまだ初期段階にあります。パフォーマンス指標データはますます統合、充実、標準化されており、データのドリルダウンもサポートしています。コラボレーション効率プラットフォームを通じて、ビジネス チームの効率向上とコスト削減を支援し、同時に継続的なパフォーマンスの向上を促進できます。ツールの生態と研究開発手法の反復、それが私たちの価値です。
最後に書きます
ますます厳しくなる内外の状況に対処するために、Autohome は引き続きデジタル アップグレードの研究開発を深め、高度な研究開発ツールでチームを武装させ、効率管理コックピットを構築し、データを活用し、コストを削減し、効率を向上させます。 、次の競争イニシアチブでより大きな利益を獲得するために！