傳統(tǒng)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)該怎么做?

時(shí)間：2023-01-29作者：深圳市海中信科技有限公司瀏覽：192

在這個(gè)充滿變化的時(shí)代，仿佛一年比一年較難。很多企業(yè)在時(shí)代的洪流中逐漸退出舞臺(tái)，但也有企業(yè)在每一次挑戰(zhàn)后變得較加有韌性。特別是傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)如何提升效益呢?不落后于時(shí)代?數(shù)字化成為一條必經(jīng)之路。但是傳統(tǒng)中小型制造企業(yè)由于技術(shù)資金等各方面限制，往往處于被動(dòng)狀態(tài)。想做，但又不知道該怎么做，面對(duì)市場(chǎng)上五花八門的系統(tǒng)、方案，較是一頭霧水。那傳統(tǒng)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型到底應(yīng)該怎么做呢?


傳統(tǒng)制造企業(yè)想要提高自身**競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，就需要找到自身企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的突破點(diǎn)，簡單、快速地構(gòu)建符合企業(yè)自身特性的數(shù)字化體系?？梢酝ㄟ^下面五個(gè)階段進(jìn)而幫助制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。


一、**階段:數(shù)據(jù)連接、采集、整理


數(shù)據(jù)是數(shù)字化的基礎(chǔ)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步往往都是**行數(shù)據(jù)連接。要分析什么業(yè)務(wù)， 分析的指標(biāo)有哪些，需要的數(shù)據(jù)有哪些，當(dāng)下已有哪些數(shù)據(jù)，哪些數(shù)據(jù)不足需要定向收集。比如生產(chǎn)可以通過智能設(shè)備收集生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，庫存可以通過掃碼等手段來收集，以及后續(xù)物流運(yùn)輸數(shù)據(jù)。銷售可以通過改進(jìn)業(yè)務(wù)流程，設(shè)置數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)來收集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集的成本比較高，而且往往大動(dòng)干戈。建議先做好數(shù)字化路線和場(chǎng)景的規(guī)劃，盡量自上而下推導(dǎo)到哪些數(shù)據(jù)及采集技術(shù)。


采集到數(shù)據(jù)為第一步， 后續(xù)需要大量的工作保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)有問題分析再嚴(yán)謹(jǐn)都是空談，建議在數(shù)字化規(guī)劃階段，需要對(duì)全數(shù)據(jù)鏈路進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì):爭(zhēng)取做到以下幾點(diǎn):


1、多個(gè)系統(tǒng)相通，較好是一體化系統(tǒng)，保證數(shù)據(jù)一致連接


2、通過數(shù)據(jù)鏈路設(shè)計(jì)使得相鄰環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)可相互校收。


3、數(shù)據(jù)質(zhì)量需融入日常運(yùn)營管理流程


最后是數(shù)據(jù)的整合。采集到的數(shù)據(jù)往往都分布在各業(yè)務(wù)系統(tǒng)內(nèi)，但后續(xù)分析的時(shí)候往往會(huì)涉及多種業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)，比如財(cái)務(wù)+銷售，所以系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)壁壘要打通，避免數(shù)據(jù)孤島。從系統(tǒng)來看，就是從數(shù)據(jù)分析出發(fā)，向上要?？趶降慕y(tǒng)一，避免數(shù)據(jù)對(duì)不上， 向下要以分析為主來搭建數(shù)倉和數(shù)據(jù)中心，讓數(shù)據(jù)整合數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)分析可視化都在一個(gè)平臺(tái)上進(jìn)行。企業(yè)可以借助一體化企業(yè)管理系統(tǒng)來搭建數(shù)據(jù)平臺(tái)。


二、*二階段:數(shù)據(jù)分析及可視化


數(shù)據(jù)連接完成后，下一 步是基于業(yè)務(wù)需求分析和可視化展示，分析成為歷史和當(dāng)下數(shù)據(jù)按指標(biāo)、業(yè)務(wù)歸類展示，生成報(bào)表、可視化報(bào)告。涉及到具體問題，則需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來，數(shù)字化成熟到一定程度， 各個(gè)業(yè)務(wù)都應(yīng)該有相應(yīng)的可視化模塊。像?？蛯欵RP系統(tǒng)中，就有生產(chǎn)看板管控，幫助制造企業(yè)可視化生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字可視化的重要工具。


三、*三階段:精益分析


在**階段和*二階段進(jìn)行一段時(shí)間之后，企業(yè)多數(shù)已經(jīng)具備自動(dòng)化和信息化的基礎(chǔ)，往往這時(shí)候企業(yè)會(huì)開始思考:“我有這么多數(shù)據(jù)，能看到這么多報(bào)表， 我怎么提升效率，降呢?”因此， 進(jìn)入數(shù)字化轉(zhuǎn)型的*三階段精益分析。


傳統(tǒng)企業(yè)一般通過現(xiàn)場(chǎng)診斷分析來發(fā)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營管理問題，所以絕大部分生產(chǎn)制造企業(yè)在精益化方對(duì)落后，而精益分析的階段需要企業(yè)利用數(shù)字化軟硬件技術(shù)和工具，來固化、簡化并優(yōu)化精益化的過程，將原來經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的現(xiàn)場(chǎng)診斷，逐步轉(zhuǎn)化并結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化診斷，較客觀、較及時(shí)、 較全面， 較智能地去發(fā)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中存在的浪費(fèi)和問題，這也是智能制造中所謂“智能” 的**小步。


四、*四階段:高階分析


基于*三階段精益分析的成果，企業(yè)及其管理者被賦能，能夠較簡單、較準(zhǔn)確、較及時(shí)地發(fā)現(xiàn)企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營問題后，就面臨到如何分析問題產(chǎn)生原因并提供問題解決方案的挑戰(zhàn)。這時(shí)候就該是大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的用武之地，通過機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對(duì)較佳歷史實(shí)踐進(jìn)行提煉并預(yù)測(cè)，通過APS等技術(shù)為企業(yè)的計(jì)劃排程提供智能決策，通過知識(shí)圖譜等技術(shù)構(gòu)建企業(yè)的知識(shí)庫，通過計(jì)算機(jī)視覺聽覺等技術(shù)替代現(xiàn)場(chǎng)枯燥無聊的重復(fù)勞動(dòng)工位等。針對(duì)于每一種行業(yè)、每一道工藝、每一個(gè)流程節(jié)點(diǎn)、都可能有一些工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景需要大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，來輔助管理人員進(jìn)行快速?zèng)Q策，乃至解放管理人員進(jìn)行自動(dòng)決策，從而真正實(shí)現(xiàn)企業(yè)智能制造，是為高階分析。


*五階段：全面轉(zhuǎn)型


當(dāng)企業(yè)推進(jìn)內(nèi)部的智能高階分析至一定階段之后，必然需要與全供應(yīng)鏈的其他智能企業(yè)進(jìn)行連接，實(shí)現(xiàn)制造企業(yè)的全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。



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