數(shù)字化轉型助力制造企業(yè)“顛覆式”成長

時間:2022-08-12

來源:OFweek人工智能網(wǎng)

導語:眾所周知,“數(shù)據(jù)孤島”是制造業(yè)企業(yè)經(jīng)常會遇到的問題。多年以來,大家都在說“數(shù)據(jù)中臺”,但是最核心的數(shù)據(jù)孤島問題卻一直沒有非常有效的解決方法。一些比較有錢的企業(yè),比如地產(chǎn)商、大型電子商務平臺,他們可以做數(shù)據(jù)中臺,花很多錢和精力、人力去構建起來很龐大的團隊。但是在制造業(yè)卻很難有這樣的資源做這樣的事情。當我們說制造業(yè)數(shù)字化轉型未來的時候,這個問題一直存在。

  舉個例子,如果需要優(yōu)化品質、提高良品率,必須把不同的信息化系統(tǒng)串聯(lián)在一起,包括MES、CRM、ERP、WMS等。如果產(chǎn)品良率不好,需要趕快追溯到核心原因——是機臺參數(shù)出現(xiàn)了問題?還是哪一批來料有問題?不管是提高品質,還是優(yōu)化公司的生產(chǎn)情況、減少庫存,都必須要形成完整的決策流程,在不同的信息化系統(tǒng)里實現(xiàn)各種分析——而這些在傳統(tǒng)的制造業(yè)非常難實現(xiàn)。

  近日,維科網(wǎng)受邀參加迅能集思媒體溝通會,據(jù)悉,迅能集思為幫助企業(yè)完成數(shù)字化轉型提出了“零IT”架構。希望通過一站式設備管理軟硬件整合方案,賦能IT薄弱與數(shù)據(jù)分析薄弱的企業(yè),實現(xiàn)數(shù)字化轉型升級。迅能集思強調(diào)的是,“零IT”并不是否定IT部門的價值,而是希望將IT團隊從重復性工作中解放出來,專注于更有價值的事情。

  事實上,很多制造業(yè)企業(yè)的IT技術團隊或者IT部門建制不完整,沒有很強的信息化團隊或者專門的數(shù)據(jù)分析團隊。在這樣的情況下,如何幫助他們一步一步成長為精密制造業(yè)、高附加值的高端制造業(yè)企業(yè),助力工業(yè)制造業(yè)企業(yè)突破所謂的“人才困境”、“技術困境”,是值得思考的事情。換句話說,對于這些IT資源薄弱的企業(yè),要用怎樣的框架協(xié)助他們進行轉型,幫助企業(yè)做到除了初步的降本增效,到未來也許可以做到商業(yè)模式的轉型或者產(chǎn)品競爭力的轉型?于是訊能集思提出了“零IT”的架構。

  數(shù)字化轉型戰(zhàn)略藍圖

  目前市場上存在著多種多樣的制造業(yè)數(shù)字化轉型方案,然而到底該怎么樣選擇對的數(shù)字化轉型的戰(zhàn)略藍圖,能夠幫企業(yè)在兩到三年的時間之內(nèi)變成顛覆性的制造企業(yè),提高市場占有率和競爭力?

  據(jù)悉,迅能集思先從“智能經(jīng)管”著手,可以理解為智能經(jīng)管就像電腦,讀取了ERP、MES、WMS數(shù)據(jù)以后,幫忙把銷管研、料工費數(shù)據(jù)串聯(lián)在一起。串聯(lián)在一起的價值有多大?每一個企業(yè),都有許多不同的管理軟件,這些管理軟件如果是分散的,很多決策沒有辦法真正做到很好。以迅能集思來講,如果其項目管理軟件跟財務系統(tǒng)是脫鉤的,就根本不知道公司現(xiàn)在做的客戶到底是不是對的客戶,項目執(zhí)行方法是不是對的,是不是虧了很多錢或者做得沒有效率?

  制造業(yè)企業(yè)是講究效率的企業(yè),如果這些數(shù)據(jù)沒有被串聯(lián)在一起,就發(fā)揮不了真正的價值。在這個情況下,企業(yè)雖然會產(chǎn)生出成百上千種報表,但是很難獲得真正有價值的結論。而數(shù)據(jù)分析平臺可以輔助企業(yè)管理者讀報表,告訴他們什么是重要的事,同時做實時差異分析,以及實時幫助企業(yè)做“健康監(jiān)測”,診斷“身體現(xiàn)在是什么問題,需要吃什么藥”。綜合所有的因子和因素里,迅能集思能夠幫企業(yè)繪制出一條數(shù)字化轉型的戰(zhàn)略藍圖,比如先從物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備著手,還是從排程、排產(chǎn)、良品率、報價等方面著手,或者要先解決交期問題。整條路徑可以一步步被有效的、具有最好投資效益的方法描繪出來。

  數(shù)據(jù)分析全流程

  一般業(yè)界會把“數(shù)據(jù)分析全流程”分為四種分析方式,包括描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指示型分析。“描述型分析”告訴我們銷售狀況怎么樣、良品率怎么樣;“診斷型分析”告訴我們上個月銷售狀況為什么不好;“預測型分析”提示下個月可能會賣的怎么樣;而“指示型分析”告訴我們要怎么樣讓下個月可以賣得更好,下個季可以賣得更好。

  完成這四種分析通常是需要不同的軟件,比如BI來做描述性分析,統(tǒng)計分析軟件幫忙做統(tǒng)計診斷,AutoML(自動化機器學習)可以實現(xiàn)預測型分析。當你掌握好的分析以后,就能夠知道今天要調(diào)整什么因子,比如機臺參數(shù)做怎樣的調(diào)整,良品率才能提升;以及為了讓下一季銷量提升,必須讓交期縮短,必須減少哪幾個供應商的交期,或者找到替代供應商。

  值得一提的是,迅能集思現(xiàn)在把這四種數(shù)據(jù)分析全部打通,目前已經(jīng)應用在包括富士康在內(nèi)的許多大型制造企業(yè)。當這些東西被打通以后,電腦實時幫助企業(yè)讀成千上萬的報表,甚至提出優(yōu)化方案的時候,導出來的結果是非常的驚人和可觀的,能夠幫助企業(yè)大幅提升毛利,減少人力的成本投入。或者加快從問題到答案到優(yōu)化建議的整條鏈路,提升了10倍甚至到百倍以上的效率。這些就是訊能集思JarviX 2.0在做的事情。

  JarviX 3.0

  JarviX2.0主要實現(xiàn)的是數(shù)據(jù)分析流程,包括描述、診斷、預測和指示。但根據(jù)Gartner的報告,分析流程只占數(shù)據(jù)生命周期的30%,而另外的30%則是數(shù)據(jù)治理,也被稱為“數(shù)據(jù)清洗”。大量數(shù)據(jù)中臺公司之前一直在強調(diào),如果你把數(shù)據(jù)作為最好的決策依據(jù),需要把數(shù)據(jù)清干凈才行。怎么清干凈?需要做到三件事情——標準化、清洗、特征工程。

  “標準化”在做的事情,就是將不同的軟件系統(tǒng),不同格式記錄的數(shù)據(jù),做到標準化。第二是數(shù)據(jù)的清洗和整理。第三,在整理的過程變成“特征工程”的方式,讓我們之后做分析的時候可以直接拿來用。之前數(shù)據(jù)科學家需要花大量的時間來做“數(shù)據(jù)治理”,但是迅能集思通過推出JarviX 3.0,讓大家用“拖拉點拽”的方式,就能夠做到數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)結構的優(yōu)化。

  傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理模式,是ETL(Extraction提取,Transformation轉換,loading載入)。之前的操作流程,是拿到數(shù)據(jù)之后,先進行第一次的轉換,轉換完了以后,把數(shù)據(jù)給到分析人員或業(yè)務人員,用于分析良品率、減少交期的方法等。在這個過程中,可能也會遇到很多數(shù)據(jù)的阻礙,要求這些數(shù)據(jù)必須重新被清洗或者轉化,于是請IT人員再做一次前面的提取和轉換。做了一段再碰到問題,又要再來一次。這個過程來來回回,往復循環(huán),可以想象兩個團隊要進行這樣密集的工作,失敗率是非常高的。而事實上不用數(shù)據(jù)做決策,“拍腦袋憑直覺”,這是現(xiàn)在許多工業(yè)企業(yè)做事的方法。數(shù)據(jù)操作既然這么困難,不能把數(shù)據(jù)用起來,談何數(shù)字化轉型、數(shù)字化決策。

  訊能集思解決的問題是把ETL變成ELT,把這兩個順序做一個調(diào)換,也就是數(shù)據(jù)進來以后,普通人員或者OT分析人員就能夠自行做轉換,或者進行數(shù)據(jù)清洗和治理,這種情況下,由兩個人的工作變成一個人的工作,可以快速地實現(xiàn)迭代。當數(shù)據(jù)沒有經(jīng)過正確清洗和治理情況下,往往會導向錯誤的決策。訊能集思希望通過JarviX 3.0,幫助大家用“拖拉點拽”的方式就能做正確的數(shù)據(jù)清理,得到正確的答案。

  JarviX3.0的核心功能,叫“分析樹”,它可以用來做動態(tài)知識的積累、建立、傳遞。這樣的工具可以完整記錄整個分析架構,自動化推薦分析建議,從而快速獲得優(yōu)化解。同時它也可以把所有分析流程建立成知識庫的形式,在企業(yè)內(nèi)部不同部門做共享分享,甚至在上面做迭代。

  運用JarviX,普通銷售人員幫助鑄造企業(yè)降低70%的不良率

  據(jù)維科網(wǎng)了解,訊能集思公司內(nèi)部的一位銷售人員,通過成功交付數(shù)據(jù)分析的項目,幫一家鑄造業(yè)企業(yè)客戶減少了70%的不良率。

  鑄造工藝的四個核心步驟——混砂、造型、熔煉和澆注,都受到機器和人的共同影響。傳統(tǒng)的工藝參數(shù)優(yōu)化方式,來自于現(xiàn)場的試錯方案加上工程師的日常經(jīng)驗。

  “我們的銷售同事所負責的一個鑄造業(yè)客戶遇到了產(chǎn)品良品率問題,依靠傳統(tǒng)方式找不到優(yōu)化方式。我們同事向客戶收集了各生產(chǎn)流程環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù),將工藝數(shù)據(jù)化及建模。通過拖拉拽、打字的方法,他實現(xiàn)了JarviX根因分析與參數(shù)優(yōu)化功能分析,找到了影響良品率的關鍵因子原來跟所謂‘緊實率’有關,而緊實率跟含水量有關,含水量跟加水量有關?!?/p>

  換言之,通過數(shù)據(jù)分析,該同事發(fā)現(xiàn)加水量居然跟不良率有這么高的關系。為什么?原來是因為最近天氣太熱,工廠以前加的水量一直是固定的,而最近天氣那么熱,蒸發(fā)率很高,在這個情況下水要多加一點。

  這個結論聽起來非常簡單,結論就是多加水,但影響良品率的關鍵因子是用數(shù)據(jù)找出來的。而將工藝優(yōu)化路徑導入后,這個工廠兩到三周內(nèi)不良率就下降了70%,大幅提升了公司的競爭力。不良率問題對這家企業(yè)來講,每年造成的是幾千萬人民幣的損失,而這個問題能夠被妥善解決,所以帶給他的是上千萬的效益。

  “減少不良品和縮短交期,之前需要數(shù)據(jù)科學家和技術人員來做,但是技術人員卻不了解產(chǎn)線問題,導致兩方面的信息脫鉤。而我們現(xiàn)在可以用銷售人員都能夠解決問題的方法,賦能這些制造業(yè)企業(yè)。如果公司里有產(chǎn)線專家,則更能加速解決這個問題?!睘榇?,迅能集思表示,希望把這樣的平臺推廣給每一個制造業(yè)企業(yè),幫助他們解決問題,進一步降本增效,實現(xiàn)數(shù)字化轉型升級。

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