基礎建設逐步完善,數據應用成為關鍵
隨著基礎性建設逐漸完善,制造行業逐漸步入數據分析階段,開始部署BI平臺,開發數據應用,打通數據鏈,通過數據的可視化,查看和管理整個企業的情況,并實現各類分析,發現成因,輔助決策,深化研發設計、生產制造、經營管理、市場服務等環節的數字化應用,推動流程監控、成本管理、庫存優化、質量管理、市場分析等,進而提高數據的感知、識別、挖掘、分析和管理能力。
數據應用基礎較差,管理和整合能力是短板
數字化轉型是一個龐大的體系、漫長的過程,尤其是對于制造企業,所涉及的業務范圍較廣,在轉型過程中,由于時間、資金、人力等資源的有限,許多制造企業采取了按業務或按部門分階段執行,這種方式在一定程度上減輕了短期內轉型的壓力,對于部門來說提升了轉型的效率。然而,到了數據應用階段,這種轉型方式的缺點逐漸顯現,由于前期缺乏統籌性的規劃,導致出現缺乏數據管理機制和保障、數據整合的能力有限、數據應用能力差、數據共享不足等問題,掣肘數據賦能效果。
基于企業自身情況選擇數字化變革路徑
制造企業所面臨的具體問題各有差異,需要結合自身的情況選擇最適合的數字化變革路徑。
1、面對挑戰,制造企業需要引入強大的一站式BI數據分析平臺,將各系統數據進行統一的整合、存儲、分析。把大數據分析所需的產品功能全部融入一個平臺下,進行統一管控;
2、構建各場景下的數據報表、看板,可以初步快速的實現數據應用,通過可視化的方式直觀了解各場景下的業務情況;
3、在資源有限的情況下,可以結合自身業務體系,甄別出核心業務、數據變現成本低的業務或是在數據應用中可以最快呈現效果的業務,進行單點突破,使數據資產快速變現;
4、一些數字化基礎較好、資源投入度高的大型制造企業,從頂層設計著手,逐步建立了全面的數據應用體系,其特點在于以企業業務的全流程為思路,形成從銷售端、生產端到研發端再到支持端的全鏈路數據賦能;
5、對于數據應用效果差、難以真正做到數據賦能決策的問題,制造企業可以轉變思路,以決策為出發點構建數據應用體系。
制造企業數據應用典型場景
對制造業BI應用常見的8大場景進行分析,以案例的方式解決制造企業在各個場景下數據賦能業務難、數據價值不突顯的問題。
趨勢:企業內縱向深入,行業中橫向擴展
數據分析是實現制造企業數字化轉型網絡化階段的基礎條件,其主要特征是讓數據在各業務鏈和管理線中自由流動,將各個環節串聯并進行關聯性分析,實現全流程的數字化管理與提升。智能化階段的重點在于以量定產、以產定采等精準化、個性化、定制化的生產模式,最終實現社會資源的精準與高效配置。這便需要通過數據的深度挖掘,洞察和預測市場需求。在實際業務中,很多企業的數據參差不齊,多來源于企業中的不同部門以及外部數據,數據的可靠性、可用性無法得到保障。而AI在應用方面的問題,恰恰是BI的優勢。BI的可視化能力、敏捷易用性、數據準備能力、高性能處理能力等都可讓AI借力。
