來源丨DataHunter

在如今的制造行業(yè)，基于數(shù)據(jù)來進行生產(chǎn)策略制定與管理已經(jīng)成為一種趨勢，特別是在工業(yè)4.0的浪潮下，數(shù)據(jù)戰(zhàn)略已經(jīng)成為很多制造企業(yè)的優(yōu)先戰(zhàn)略。那么，如何讓數(shù)據(jù)分析更好的賦能企業(yè)發(fā)展呢？

DataHunter建議，企業(yè)可以通過“敏捷BI+數(shù)據(jù)可視化大屏”解決方案，從生產(chǎn)數(shù)據(jù)、財務數(shù)據(jù)、運維數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)的可視化與分析入手，系統(tǒng)的提升數(shù)據(jù)價值。

制造業(yè)數(shù)據(jù)分析如何更加精進？

隨著信息化進程的推進，大部分制造企業(yè)已經(jīng)建立了比較完善的CRM、ERP、MES、MRP等基礎信息化系統(tǒng)，并積累了大量的歷史數(shù)據(jù)。但是，這些數(shù)據(jù)更多的時候只是“沉睡的金礦”，并沒有得到充分的利用。

隨著企業(yè)增長的驅動力已經(jīng)逐漸從IT向DT演進，制造企業(yè)需要改進其數(shù)據(jù)分析與處理的方式，實現(xiàn)從粗放式運營到精細化運營的轉變，滿足向工業(yè)4.0的轉型需求。

● 制造業(yè)數(shù)據(jù)缺乏整合與利用的現(xiàn)象較為突出。在生產(chǎn)、質檢、管理等各個環(huán)節(jié)，制造行業(yè)都在產(chǎn)生著龐大的數(shù)據(jù)量，這些數(shù)據(jù)包括生產(chǎn)效率達成情況、生產(chǎn)工單完成情況、異常工時分布、物料數(shù)據(jù)不良率、維修不良統(tǒng)計、返工統(tǒng)計等重要的數(shù)據(jù)。但同時，內部信息系統(tǒng)之間缺乏統(tǒng)一的平臺對數(shù)據(jù)進行關聯(lián)、整合及聯(lián)通，導致產(chǎn)銷存等各環(huán)節(jié)無法協(xié)同工作，難以完全釋放數(shù)據(jù)的真正價值。

● 制造業(yè)數(shù)據(jù)普遍缺乏分析與可視化處理。目前，多數(shù)制造企業(yè)還在用傳統(tǒng)的電子看板以及報表，最終輸出的結果是包含了大量數(shù)據(jù)的表格，無法實時、直觀的呈現(xiàn)當前的業(yè)務狀態(tài)。而且，由于制造生產(chǎn)過程、質量、成本管理都通過手工形式完成，所以很難與生產(chǎn)系統(tǒng)、管理系統(tǒng)的最新數(shù)據(jù)進行同步，也就無法生成實時性數(shù)據(jù)洞察。
 

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)報表編制極為繁瑣

傳統(tǒng)手工的數(shù)據(jù)分析方式對員工的工作造成了重大的負擔一方面，制造企業(yè)的數(shù)據(jù)報表往往有著嚴格的周期規(guī)定，每月、每周甚至每天都需要提供相應的報表，長年累月積累下來，數(shù)據(jù)報表的整理、編寫與分析會成為一個非常繁重的工作，很多企業(yè)一到月末，數(shù)據(jù)報表的編制甚至會占用員工80%以上的工作時間；另一方面，報表的制作要和大量的數(shù)據(jù)打交道，過程非常繁瑣，不僅對于專業(yè)能力提出了一定的需求，也很容易產(chǎn)生人為的錯誤。

● 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模式與智能時代的數(shù)據(jù)深度挖掘產(chǎn)生了尖銳的矛盾。

由于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)報表的編制以及分析效率制約，其只能在生產(chǎn)等重點的領域提供數(shù)據(jù)結果，無法分析海量的數(shù)據(jù)，也很難對于財務、人力資源、運維等部門提供數(shù)據(jù)支撐。

而且，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)報表的分析結果交付是單向的，只能是數(shù)據(jù)分析人員提供什么，受眾看什么，受眾無法通過雙向的高效反饋來靈活的獲取自己想要的數(shù)據(jù)可視化圖表。

因此，對于制造企業(yè)來說，改變傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與分析模式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的“減負”與增效，是提升數(shù)據(jù)價值的必然需求。

DataHunter“敏捷 BI+大屏”助力制造業(yè)

很顯然，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析與利用模式已經(jīng)不能滿足工業(yè)4.0背景下的業(yè)務增長需求。

針對制造行業(yè)的痛點，DataHunter 提供了智能數(shù)據(jù)可視化大屏解決方案，可以實現(xiàn)與企業(yè)原有自動控制系統(tǒng)相結合，通過虛擬展示業(yè)務流水線、設備運行情況、數(shù)據(jù)儀表盤等方式，有效提高產(chǎn)能、降低成本，釋放工業(yè)設備數(shù)據(jù)潛能。

● 在數(shù)據(jù)整合層面，DataHunter 可以幫助制造行業(yè)打破不同數(shù)據(jù)系統(tǒng)之間的壁壘

，其可以繼承集成產(chǎn)、供、銷、研、財、物等各業(yè)務系統(tǒng)的信息數(shù)據(jù)，整合信息流、物流、資金流，統(tǒng)一展現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營狀態(tài)信息，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫，為進一步的數(shù)據(jù)處理與利用奠定基礎。

在數(shù)據(jù)處理層面，Data Analytics 數(shù)據(jù)分析平臺可以通過制造業(yè)應用場景的分析，以及相應數(shù)據(jù)看板的建立，覆蓋制造企業(yè)的生產(chǎn)、運維、后勤等層面，

支持員工通過智能推薦圖形、圖表協(xié)同過濾、全維度數(shù)據(jù)鉆取，來獲取自己想要的數(shù)據(jù)結果。

這些結果可以用來輔助市場決策，提高投入產(chǎn)出比，并對采購進行預測分析，輔助物料訂單管理，提高物料周轉率。

從數(shù)據(jù)可視化分析層面，Data Analytics 數(shù)據(jù)分析平臺具備探索式分析模式，企業(yè)無需進行復雜的數(shù)據(jù)建模就可以進行數(shù)據(jù)分析，讓數(shù)據(jù)分析更加簡捷。在這些數(shù)據(jù)分析結果生成之后，還可以通過DataMAX 數(shù)據(jù)可視化大屏展示平臺來將數(shù)據(jù)結果以高度組織化的方式呈現(xiàn)在屏幕上，幫助制造企業(yè)的管理者獲得更直觀、清晰的數(shù)據(jù)洞察。

DataHunter“敏捷 BI+大屏”方案可實現(xiàn)：

在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，對接企業(yè)原有控制系統(tǒng)，實時采集各系統(tǒng)數(shù)據(jù)，整合數(shù)據(jù)資源，從而便于進行統(tǒng)一分析處理，并實時追蹤物料配送情況、生產(chǎn)參數(shù)、質量信息等各環(huán)節(jié)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，為實現(xiàn)自動化生產(chǎn)和加工提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

在運維環(huán)節(jié)，可以實時把控各設備運行狀態(tài)，并實時監(jiān)測各部件運行數(shù)據(jù)，如應力情況、超載使用情況等，保證企業(yè)的安全生產(chǎn)，并通過對故障設備的提前預警和維護，大大減少客戶損失。

● 在銷售環(huán)節(jié)，DataHunter 數(shù)據(jù)分析解決方案通過接入企業(yè)的相關業(yè)務系統(tǒng)，可以幫助企業(yè)分析不同產(chǎn)品在不同時間周期、不同區(qū)域的銷售分布，并通過細粒度的數(shù)據(jù)下鉆、數(shù)據(jù)關聯(lián)等功能，生成以不同維度來衡量的數(shù)據(jù)圖表，實現(xiàn)更加精準的業(yè)務洞察，輔助業(yè)務的高效開拓。

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