近日，永洪科技受邀參加“2022沙丘大會(huì)——制造業(yè)數(shù)字化專(zhuān)場(chǎng)”活動(dòng)，并針對(duì)“制造企業(yè)如何邁出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步”的問(wèn)題進(jìn)行了干貨滿(mǎn)滿(mǎn)的分享，既有理論邏輯，又有實(shí)踐案例。以下為分享的主要內(nèi)容：

 

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。

 

我國(guó)制造業(yè)蓬勃發(fā)展的同時(shí)，也出現(xiàn)了一部分制造業(yè)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。

 

我國(guó)制造業(yè)體量大、體系完善健全、品類(lèi)齊全，同時(shí)在光伏、新能源汽車(chē)、家電、智能手機(jī)、高鐵、通信設(shè)備產(chǎn)業(yè)具有核心競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)優(yōu)勢(shì)。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。

 

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(hù)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(hù)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(xiāo)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，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)。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(xún)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)。

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(chē)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(xiàn)是否正常、各車(chē)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。

 

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。

 

以一家家電企業(yè)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(xiàn)的原因?qū)е缕骄黄谧冮L(zhǎng)，而儀表生產(chǎn)線(xiàn)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。

（插入視頻）

 

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：

l  哪些商品型號(hào)/物料今天需要下采購(gòu)訂單？

l  下給哪家供應(yīng)商？

l  下多少數(shù)量？

l  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(lèi)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(lèi)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(mǎn)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?xún)?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(lèi)表單數(shù)據(jù)甚至打電話(huà)逐一確認(rèn)，最快也要20、30分鐘，現(xiàn)在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。

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。

 

以風(fēng)機(jī)企業(yè)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。

 

典型案例：全球型家電制造企業(yè)的轉(zhuǎn)型第一步

 

該企業(yè)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(kāi)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)。

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(xiāo)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(xiāo)產(chǎn)品、新品表現(xiàn)、用戶(hù)流失原因，難以精準(zhǔn)提升銷(xiāo)量。用戶(hù)心聲聽(tīng)不到，不了解品牌口碑、用戶(hù)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。

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(kāi)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：

 

l  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；

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

l  易用性和可定制，一方面讓業(yè)務(wù)部門(mén)自助進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，另一方面能夠滿(mǎn)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(hù)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(hù)口碑，幫助企業(yè)深入分析市場(chǎng)、分析用戶(hù)、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)。

2、用戶(hù)數(shù)據(jù)分析

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

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(xiāo)、供應(yīng)鏈、人力資源等，積累數(shù)據(jù)，提升效率，釋放價(jià)值。

 

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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