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    大数据如何改变现代制造业?

    发布时间:2016-10-15 点击率:566 作者:南通ag旗舰厅

    制造业在从诸多系统中采集并理解大量的数据,进而促进运营效率、提高服务级别并改善支持方面面临着前所未有的挑战。
    不管您对此是什么态度,制造业正在更加快速地发展,由于过时的商业系统无法为决策者提供必要的信息,因此足够好的现状已经一去不复返。
    在这里:您将看到领先的制造商利用数据转变制造业的四种方式:

    1、利用自助分析改善生产、工厂业绩和产品

    在过去,制造业人员通过静态报表访问数据洞察见解。这些报表来自于企业应用程序和商业智能工具,而 IT 部门是所有这些应用程序和工具的唯一管理者和使用者。这种旧方式主要是在上世纪九十年代设计并形成的,而且通常很复杂、死板而费时。
    由于最好的分析实现是在 IT 管理的基础结构上,运行用户创建的仪表板,因此自助服务的优化成了关键。
    自助分析能让每个制造人员和整个组织看到并理解贯穿需求链、生产运营和整个服务寿命周期中的数据。
    随着运营业绩的可视化程度提升,员工将能够监控整个组织内的数据,并利用这些数据通过六西格玛理念或精益原则,持续改善业务和流程。
    自助服务还有助于实施 DMAIC 框架,支持以数据驱动的改善周期,让个人能够探索并确定产品缺陷或瓶颈的根本原因。

    2、利用数据混合和预测改善销售和运营计划

    要大规模地完善制造业,就必须要从源头供应链开始。
    每位供应链专家必须能够利用不同的信息系统,在交期紧张的情况下交付商品和服务。
    现今的制造商面临着很多数据源:来自 ERP 系统的劳动力和订单计划、MES 系统的订单信息、时间和出勤记录、不同设备制造商的警报和生产数据以及不同的 PLC 和 SCADA 系统。将这些信息岛屿连接起来对于理解全局和决策至关重要。
    在此可视化中,预测模型通过易用的计算窗口暴露出了关键的问题和机会。用户可选择不同的建模方法,例如 “Aggressive” 、“Deterministic” 或者 “Cost Optimization”。这些计算可由您的组织定制并生成,因而能够灵活地对您的业务数据进行建模。

    3、利用实时分析实现供应链的移动化

    供应链运作更具革命性的能力是通过移动设备,实时查看并理解数据情况。
    制造数据不断变化,具有很高的时效性。利用适当时机的数据对于提高业务利润空间至关重要。
    好消息是什么?
    移动商业智能最终会在必要的情况下,提供所需信息来快速制定业务关键型决策。

    4、倾听、解读并更快地回应客户反馈

    说到底,最重要的还是客户的期望和需求。 制造商需要收听社交媒体、呼叫中心和客户调查等诸多不同的渠道,以此收集客户数据。
    在客户信息中发现见解洞察时,快速采取行动是最为重要的。 不再单一地使用电子表格,转而开始将自助数据可视化与客户服务数据相整合,显著缩短了获取洞察见解的时间。 现在,从获取数据洞察到让客户满意,整个周期时间比原来快了 10 到 100 倍。
    借助数据可视化,能 跟踪关键指标以更快地获取客户反馈。 他们能够挖掘数据找到答案,例如某地区的技术人员是否按时到岗?
    销售人员、制造人员和行政人员均可快速看到业绩最好和最差的地区,并下钻查询底层数据寻找原因。
    “我们能够找到机会,确定哪些销售办事处和地区存在提升的空间。因此,我们的客户将获得更好的体验,” 


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