核心摘要:

基础建设逐步完善,数据应用成为关键

随着基础性建设逐渐完善,制造行业逐渐步入数据分析阶段,开始部署BI平台,开发数据应用,打通数据链,通过数据的可视化,查看和管理整个企业的情况,并实现各类分析,发现成因,辅助决策,深化研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等环节的数字化应用,推动流程监控、成本管理、库存优化、质量管理、市场分析等,进而提高数据的感知、识别、挖掘、分析和管理能力。

数据应用基础较差,管理和整合能力是短板

数字化转型是一个庞大的体系、漫长的过程,尤其是对于制造企业,所涉及的业务范围较广,在转型过程中,由于时间、资金、人力等资源的有限,许多制造企业采取了按业务或按部门分阶段执行,这种方式在一定程度上减轻了短期内转型的压力,对于部门来说提升了转型的效率。然而,到了数据应用阶段,这种转型方式的缺点逐渐显现,由于前期缺乏统筹性的规划,导致出现缺乏数据管理机制和保障、数据整合的能力有限、数据应用能力差、数据共享不足等问题,掣肘数据赋能效果。

基于企业自身情况选择数字化变革路径

制造企业所面临的具体问题各有差异,需要结合自身的情况选择最适合的数字化变革路径。

1、面对挑战,制造企业需要引入强大的一站式BI数据分析平台,将各系统数据进行统一的整合、存储、分析。把大数据分析所需的产品功能全部融入一个平台下,进行统一管控;

2、构建各场景下的数据报表、看板,可以初步快速的实现数据应用,通过可视化的方式直观了解各场景下的业务情况;

3、在资源有限的情况下,可以结合自身业务体系,甄别出核心业务、数据变现成本低的业务或是在数据应用中可以最快呈现效果的业务,进行单点突破,使数据资产快速变现;

4、一些数字化基础较好、资源投入度高的大型制造企业,从顶层设计着手,逐步建立了全面的数据应用体系,其特点在于以企业业务的全流程为思路,形成从销售端、生产端到研发端再到支持端的全链路数据赋能;

5、对于数据应用效果差、难以真正做到数据赋能决策的问题,制造企业可以转变思路,以决策为出发点构建数据应用体系。

制造企业数据应用典型场景

对制造业BI应用常见的8大场景进行分析,以案例的方式解决制造企业在各个场景下数据赋能业务难、数据价值不突显的问题。

趋势:企业内纵向深入,行业中横向扩展

数据分析是实现制造企业数字化转型网络化阶段的基础条件,其主要特征是让数据在各业务链和管理线中自由流动,将各个环节串联并进行关联性分析,实现全流程的数字化管理与提升。智能化阶段的重点在于以量定产、以产定采等精准化、个性化、定制化的生产模式,最终实现社会资源的精准与高效配置。这便需要通过数据的深度挖掘,洞察和预测市场需求。在实际业务中,很多企业的数据参差不齐,多来源于企业中的不同部门以及外部数据,数据的可靠性、可用性无法得到保障。而AI在应用方面的问题,恰恰是BI的优势。BI的可视化能力、敏捷易用性、数据准备能力、高性能处理能力等都可让AI借力。

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