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永洪BI:制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型道阻且長(zhǎng),如何邁好關(guān)鍵的第一步

2022/06/29 12:41      IT產(chǎn)業(yè)網(wǎng) [No.H001]


  制造業(yè)由于體系龐大、業(yè)務(wù)鏈較長(zhǎng)等特征,導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型涉及的方面也較多。諸多企業(yè)面對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型無(wú)從下手,如何邁好關(guān)鍵的第一步,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的快速變現(xiàn)?

  我國(guó)制造行業(yè)的發(fā)展態(tài)勢(shì)與機(jī)會(huì)

  制造業(yè)是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ),是未來(lái)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。在面向數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的全球競(jìng)爭(zhēng)中,依托數(shù)字技術(shù)發(fā)展更高水平、更有競(jìng)爭(zhēng)力的先進(jìn)制造業(yè),已然成為各國(guó)的戰(zhàn)略共識(shí)。近年來(lái),德國(guó)提出了“工業(yè) 4.0”規(guī)劃,美國(guó)提出了“國(guó)家制造創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)”,日本提出了“創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)計(jì)劃”,中國(guó)也提出了“中國(guó)制造2025”發(fā)展規(guī)劃,其共同點(diǎn)是充分運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、5G 通信、機(jī)器人、人工智能等技術(shù)手段提升制造行業(yè)的智能化、無(wú)人化程度。

  在此背景下,作為制造大國(guó),我國(guó)制造業(yè)也迎來(lái)了新的發(fā)展。根據(jù)資料表明,截止到2021年,我國(guó)制造業(yè)增加值占GDP比重達(dá)到27.4%同比提高了1.1個(gè)百分點(diǎn),2021年也是我國(guó)制造業(yè)增加值排名連續(xù)第12年位居世界首位。

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  我國(guó)制造業(yè)蓬勃發(fā)展的同時(shí),也出現(xiàn)了一部分制造外流的現(xiàn)象。受到部分成本優(yōu)勢(shì)削弱、政策退坡等因素的驅(qū)動(dòng),部分中低端產(chǎn)業(yè)流至越南、印尼等東南亞國(guó)家,疊加目前國(guó)內(nèi)疫情管控升級(jí),對(duì)部分行業(yè)的供應(yīng)鏈造成一定影響。

  與此同時(shí),我國(guó)制造業(yè)發(fā)展也遇到了一些瓶頸。目前部分產(chǎn)業(yè)仍處于全球價(jià)值鏈的中低端,產(chǎn)品附加值較低。比如我國(guó)的芯片就存在“卡脖子”的現(xiàn)象,此外在航空工業(yè)、集成電路、高端數(shù)控機(jī)床、農(nóng)業(yè) 機(jī)械、高性能醫(yī)療機(jī)械等領(lǐng)域的核心技術(shù)仍與發(fā)達(dá)國(guó)家存在一定的差距,缺乏核心競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí)企業(yè)在環(huán)保上重視程度也比較低,存在“高能耗、高排放、高污染”現(xiàn)象。

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  制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何去邁出第一步

  制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,是戰(zhàn)略主導(dǎo)下的業(yè)務(wù)變革,是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能助力的研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、服務(wù)改善,最終推進(jìn)盈利模式優(yōu)化和用戶體驗(yàn)提升。它需要推動(dòng)業(yè)務(wù)與系統(tǒng)雙向融合,以數(shù)字化為核心,借助網(wǎng)絡(luò)化手段,實(shí)現(xiàn)智能化賦能,保證產(chǎn)品和服務(wù)高效保質(zhì)交付,持續(xù)提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。三個(gè)核心點(diǎn)就是實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略變革,提升企業(yè)運(yùn)營(yíng)的效率,提升用戶體驗(yàn)。

  如何把數(shù)據(jù)利用起來(lái),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù),數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步。但制造業(yè)在數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)存在普遍的痛點(diǎn):

  1、數(shù)據(jù)孤島

  制造企業(yè)由生產(chǎn)到銷售的鏈路長(zhǎng)、環(huán)節(jié)多,數(shù)據(jù)存在分散在不同系統(tǒng)、數(shù)據(jù)口徑不一致、數(shù)據(jù)顆粒度粗、更新頻率低等問(wèn)題。企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)相互分散,數(shù)據(jù)的口徑和質(zhì)量不一致,導(dǎo)致在業(yè)務(wù)人員在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí),需要耗費(fèi)大量的時(shí)間對(duì)不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與清洗,甚至出現(xiàn)數(shù)據(jù)大量缺失的問(wèn)題,最終結(jié)果缺乏準(zhǔn)確性。

  2、數(shù)據(jù)應(yīng)用不足

  制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化起步相對(duì)較晚,數(shù)據(jù)在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用少,業(yè)務(wù)價(jià)值尚未被充分驗(yàn)證。企業(yè)內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用多為簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)收集、統(tǒng)計(jì)、對(duì)比,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深挖與洞察方面仍存在大量不足,未能將數(shù)據(jù)分析方法與實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景決策、流程相結(jié)合,缺乏數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐案例。

  3、數(shù)據(jù)價(jià)值抑制

  多重因素導(dǎo)致企業(yè)的數(shù)據(jù)價(jià)值被抑制,難以用數(shù)據(jù)指導(dǎo)業(yè)務(wù)。

  針對(duì)這些問(wèn)題,永洪BI因其簡(jiǎn)潔易用、快速變現(xiàn)等特征成為了各大企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。永洪BI的優(yōu)點(diǎn)是可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合解決數(shù)據(jù)孤島,可以利用永洪BI里的數(shù)據(jù)分析方法和數(shù)據(jù)處理的技術(shù)讓業(yè)務(wù)人員將業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)有效的結(jié)合形成數(shù)據(jù)應(yīng)用,除此之外也可通過(guò)分析和查詢的工具準(zhǔn)確快速的提供各種報(bào)表和看板,為企業(yè)提供決策支持,發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。

  利用BI實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)通常分為 4 個(gè)階段:結(jié)果監(jiān)控、問(wèn)題診斷、決策支持、智能預(yù)測(cè)。

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  1、結(jié)果監(jiān)控

  對(duì)當(dāng)前的業(yè)務(wù)對(duì)象及時(shí)準(zhǔn)確的監(jiān)控,對(duì)出現(xiàn)異常情況能預(yù)警提示。在這個(gè)層級(jí)里面,需要不斷去看結(jié)果指標(biāo);幫助及時(shí)監(jiān)控業(yè)務(wù)狀況,提高監(jiān)管效率,實(shí)現(xiàn)智慧運(yùn)營(yíng)。

  以一家手機(jī)制造業(yè)的可視化分析為例。通過(guò)永洪BI對(duì)車間的生產(chǎn)進(jìn)行監(jiān)控,搭建指標(biāo),了解計(jì)劃達(dá)成率、生產(chǎn)線是否正常、各車間工位的產(chǎn)量是否達(dá)標(biāo),通過(guò)這樣的監(jiān)控可以直接讓工廠的領(lǐng)導(dǎo)知道生產(chǎn)的現(xiàn)狀,哪些存在問(wèn)題。

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  2、問(wèn)題診斷

  只是看結(jié)果還不夠,還需要快速找到業(yè)務(wù)問(wèn)題所在。結(jié)合場(chǎng)景業(yè)務(wù)邏輯,還有數(shù)據(jù),通過(guò)多維分析方式,逐層洞察數(shù)據(jù),快速定位業(yè)務(wù)問(wèn)題。其中還能預(yù)設(shè)規(guī)則,高亮預(yù)警逾期業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。幫助問(wèn)題快速溯源,提升問(wèn)題診斷效率。

  以永洪BI一家家電企業(yè)客戶為例。產(chǎn)品交期是一家企業(yè)生產(chǎn)能力的重要體現(xiàn),也是生產(chǎn)管理者最為關(guān)注的重要指標(biāo),同時(shí)也因其復(fù)雜的影響因素,而讓管理者無(wú)從下手。該企業(yè)交期指標(biāo)由平均交期、交期達(dá)標(biāo)率、平均影響天數(shù)和不達(dá)標(biāo)訂單數(shù)構(gòu)成。當(dāng)平均交期不理想時(shí),可以進(jìn)行問(wèn)題的下鉆診斷,查找到是因?yàn)閮x表生產(chǎn)線的原因?qū)е缕骄黄谧冮L(zhǎng),而儀表生產(chǎn)線則是因?yàn)樵谪?cái)務(wù)審核過(guò)程過(guò)長(zhǎng)導(dǎo)致,從而追溯到影響產(chǎn)品交期的根本原因,幫助企業(yè)采取更有針對(duì)性的措施,以提高產(chǎn)品交期效率。

  3、決策支持

  找到問(wèn)題還不是根本目標(biāo),根本目標(biāo)是找到解決問(wèn)題的方法,幫助決策支持。什么叫“真正的決策支持”?就是能從依托數(shù)據(jù)直接找到?jīng)Q策方法。

  以一家家居企業(yè)為例,以采購(gòu)經(jīng)理為視角,每天上班最關(guān)心的問(wèn)題是:

   哪些商品型號(hào)/物料今天需要下采購(gòu)訂單?

   下給哪家供應(yīng)商?

   下多少數(shù)量?

     供應(yīng)商有多大可能延期交貨?

  以商品“北歐簡(jiǎn)易布藝沙發(fā)為例”,當(dāng)點(diǎn)擊此類商品會(huì)進(jìn)行聯(lián)動(dòng)分析。通過(guò)庫(kù)存變化趨勢(shì)發(fā)現(xiàn),如果不予補(bǔ)給,第7天北歐簡(jiǎn)易布藝沙發(fā)的庫(kù)存量將下降至安全庫(kù)存值以下。通過(guò)類似的方法,這就能回答“哪些商品型號(hào)/物料今天需要下采購(gòu)訂單?“這個(gè)問(wèn)題。

  接下來(lái)要需要看的是下給哪家供應(yīng)商?下多少數(shù)量以及供應(yīng)商有多大可能延期交貨。

  假設(shè)下單數(shù)量為500,通過(guò)供應(yīng)商信息可以發(fā)現(xiàn),從最小下單要求來(lái)看,A/B/C三家供應(yīng)商都滿足;通過(guò)紅燈高亮預(yù)警,進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)供應(yīng)商A當(dāng)前處于“忙“的狀態(tài),而需要7天內(nèi)供貨,所以從供應(yīng)商交期安全角度,可排除A。

  再?gòu)墓⿷?yīng)商歷史交貨準(zhǔn)確率角度,可以優(yōu)先選擇B。如果前提是想有更大庫(kù)存冗余,比如700的數(shù)量,那么有一部分?jǐn)?shù)量就不是那么緊迫,從供應(yīng)商平衡角度,可以考慮下500給B,將剩余的200下給C。

  從采購(gòu)經(jīng)理角度,原來(lái)通過(guò)查看各類表單數(shù)據(jù)甚至打電話逐一確認(rèn),最快也要20、30分鐘,現(xiàn)在通過(guò)永洪BI用1分鐘就可以完成,也就意味著決策效率比以前提升了幾十倍。

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  4、智能預(yù)測(cè)

  除了利用當(dāng)前或者歷史的數(shù)據(jù)幫助發(fā)現(xiàn)目前業(yè)務(wù)中的問(wèn)題,找到原因,輔助領(lǐng)導(dǎo)做決策支持,還可以利用歷史數(shù)據(jù)建立AI模型對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè),比如在制造業(yè)里預(yù)測(cè)哪些設(shè)備可能存在故障等。

  以永洪BI一家風(fēng)機(jī)企業(yè)客戶為例。一般來(lái)說(shuō),風(fēng)機(jī)的壽命是20年。大部分風(fēng)機(jī)質(zhì)保在最初運(yùn)行的兩到五年,而且風(fēng)機(jī)的維護(hù)模式多以“被動(dòng)式運(yùn)維”為主,主要依靠現(xiàn)場(chǎng)工作人員進(jìn)行定期維護(hù)和故障檢修。單純靠人工蹲點(diǎn)維護(hù),運(yùn)維成本極高,也容易出現(xiàn)由于人員水平不一導(dǎo)致的發(fā)電損失甚至運(yùn)行安全問(wèn)題。

  在這種情況下就希望建立一個(gè)預(yù)測(cè)模型,幫助及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)機(jī)的故障。首先確定需求,然后收集數(shù)據(jù),做數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理、特征工程,最后利用AI算法建模,進(jìn)行模型的部署,最后模型的準(zhǔn)確率可達(dá)80% 左右。有了這樣的智能預(yù)測(cè),就可以提前知道哪些風(fēng)機(jī)有故障,有針對(duì)的維修,減少人員和時(shí)間的成本。

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  典型案例:全球型家電制造企業(yè)的轉(zhuǎn)型第一步

  該永洪BI的客戶是制造企業(yè)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型一個(gè)標(biāo)桿性的代表。早在2012年,該企業(yè)就開始了數(shù)字化轉(zhuǎn)型,至今已進(jìn)入第6個(gè)階段。每個(gè)階段的轉(zhuǎn)型都是為了解決一個(gè)具體的問(wèn)題,每個(gè)階段遇到的挑戰(zhàn)也各有不同。

  該企業(yè)于2015年與永洪科技達(dá)成合作,永洪BI作為該企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型1.0項(xiàng)目中的重要一環(huán)。這一時(shí)期數(shù)字化建設(shè)的實(shí)質(zhì)是信息系統(tǒng)的建立,同時(shí)BI平臺(tái)可以作為信息系統(tǒng)的補(bǔ)充,兩者相互依存,既可以實(shí)現(xiàn)IT業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化,也可以實(shí)現(xiàn)IT數(shù)據(jù)信息化,兩者彼此驅(qū)動(dòng)。

  該企業(yè)的策略是先數(shù)字化管理透明,后數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化管理。業(yè)務(wù)方面統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑,搭建業(yè)務(wù)指標(biāo)體系,通過(guò)手機(jī)、電腦、大屏的看板實(shí)時(shí)了解事業(yè)部的運(yùn)營(yíng)情況,通過(guò)大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)優(yōu)化、管理閉環(huán)。技術(shù)和人員方面實(shí)現(xiàn)全價(jià)值鏈數(shù)據(jù)拉通,建立大數(shù)據(jù)平臺(tái),完善大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)。

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  該企業(yè)的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)是看不清市場(chǎng)形勢(shì),不了解市場(chǎng)容量、競(jìng)爭(zhēng)品牌、主銷價(jià)位,經(jīng)營(yíng)決策存在“拍腦袋”的情況。店鋪運(yùn)營(yíng)靠經(jīng)驗(yàn),店鋪管理沒(méi)抓手,運(yùn)營(yíng)評(píng)價(jià)不科學(xué)。產(chǎn)品表現(xiàn)摸不透,不了解暢銷產(chǎn)品、新品表現(xiàn)、用戶流失原因,難以精準(zhǔn)提升銷量。用戶心聲聽(tīng)不到,不了解品牌口碑、用戶抱怨和差評(píng)管理,難以提高品牌聲譽(yù)、有針對(duì)性的改善產(chǎn)品。

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  IT痛點(diǎn)在于,原來(lái)的傳統(tǒng)BI平臺(tái)在使用中遇到了報(bào)表開發(fā)難、權(quán)限管控?zé)o法實(shí)現(xiàn)以及對(duì)業(yè)務(wù)需求響應(yīng)不及時(shí)等方面的問(wèn)題。2015年進(jìn)行敏捷BI選型時(shí),關(guān)注的幾個(gè)核心包括:

   要具備需求快速響應(yīng)的能力,先作為補(bǔ)充,之后逐步替換傳統(tǒng)BI;

   高性能,能夠滿足集團(tuán)的大數(shù)據(jù)量計(jì)算要求;

     易用性和可定制,一方面讓業(yè)務(wù)部門自助進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,另一方面能夠滿足集團(tuán)對(duì)于定制化的要求;

  l 要具備完善的權(quán)限管理機(jī)制,能夠適應(yīng)集團(tuán)化多組織機(jī)構(gòu)的特點(diǎn)。

  針對(duì)業(yè)務(wù)問(wèn)題,該企業(yè)建設(shè)了針對(duì)市場(chǎng)、用戶和企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)應(yīng)用三大模塊。

  1、 市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析

  采集五大電商數(shù)據(jù),洞悉市場(chǎng)格局,從互聯(lián)網(wǎng)視角剖析行業(yè)的市場(chǎng)格局、發(fā)展趨勢(shì)和用戶口碑,幫助企業(yè)深入分析市場(chǎng)、分析用戶、產(chǎn)品和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析,不斷優(yōu)化現(xiàn)有產(chǎn)品布局,促進(jìn)產(chǎn)品改進(jìn)。

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  2、用戶數(shù)據(jù)分析

  建立千人千面的用戶畫像,整合內(nèi)外部數(shù)據(jù),構(gòu)建用戶全景視圖,形成2億唯一身份識(shí)別用戶,10億+行為數(shù)據(jù),800+標(biāo)簽類型,為各類促銷活動(dòng)提供精準(zhǔn)支持。

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  3、內(nèi)部運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析

  其目標(biāo)是希望企業(yè)更加通透的了解自身情況,打造面向集團(tuán)的經(jīng)營(yíng)分析中心,打造統(tǒng)一數(shù)據(jù),統(tǒng)一平臺(tái),統(tǒng)一運(yùn)營(yíng)實(shí)現(xiàn)敏捷的經(jīng)營(yíng)洞察能力,包括財(cái)務(wù)、營(yíng)銷、供應(yīng)鏈、人力資源等,積累數(shù)據(jù),提升效率,釋放價(jià)值。

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  目前,永洪科技結(jié)合自身的經(jīng)驗(yàn),已經(jīng)與眾多制造企業(yè)共同打磨和制定標(biāo)準(zhǔn)化解決方案,并在制造行業(yè)中市場(chǎng)占有率第一。未來(lái),永洪科技將深入更多制造企業(yè),利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)幫助制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)科學(xué)的經(jīng)營(yíng)決策,為推動(dòng)我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型貢獻(xiàn)力量。

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