敏捷BI+数据可视化大屏，制造企业可以这样进行数据分析

2019-06-21 10:39发布

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在如今的制造行业，基于数据来进行生产策略制定与管理已经成为一种趋势，特别是在工业4.0的浪潮下，数据战略已经成为很多制造企业的优先战略。那么，如何让数据分析更好的赋能企业发展呢？

DataHunter建议，企业可以通过“敏捷BI+数据可视化大屏”解决方案，从生产数据、财务数据、运维数据等数据的可视化与分析入手，系统的提升数据价值。

制造业数据分析如何更加精进？

随着信息化进程的推进，大部分制造企业已经建立了比较完善的CRM、ERP、MES、MRP等基础信息化系统，并积累了大量的历史数据。但是，这些数据更多的时候只是“沉睡的金矿”，并没有得到充分的利用。随着企业增长的驱动力已经逐渐从IT向DT演进，制造企业需要改进其数据分析与处理的方式，实现从粗放式运营到精细化运营的转变，满足向工业4.0的转型需求。

● 制造业数据缺乏整合与利用的现象较为突出。在生产、质检、管理等各个环节，制造行业都在产生着庞大的数据量，这些数据包括生产效率达成情况、生产工单完成情况、异常工时分布、物料数据不良率、维修不良统计、返工统计等重要的数据。但同时，内部信息系统之间缺乏统一的平台对数据进行关联、整合及联通，导致产销存等各环节无法协同工作，难以完全释放数据的真正价值。

● 制造业数据普遍缺乏分析与可视化处理。目前，多数制造企业还在用传统的电子看板以及报表，最终输出的结果是包含了大量数据的表格，无法实时、直观的呈现当前的业务状态。而且，由于制造生产过程、质量、成本管理都通过手工形式完成，所以很难与生产系统、管理系统的最新数据进行同步，也就无法生成实时性数据洞察。

● 传统手工的数据分析方式对员工的工作造成了重大的负担一方面，制造企业的数据报表往往有着严格的周期规定，每月、每周甚至每天都需要提供相应的报表，长年累月积累下来，数据报表的整理、编写与分析会成为一个非常繁重的工作，很多企业一到月末，数据报表的编制甚至会占用员工80%以上的工作时间；另一方面，报表的制作要和大量的数据打交道，过程非常繁琐，不仅对于专业能力提出了一定的需求，也很容易产生人为的错误。

传统数据报表编制极为繁琐

● 传统的数据分析模式与智能时代的数据深度挖掘产生了尖锐的矛盾。由于传统数据报表的编制以及分析效率制约，其只能在生产等重点的领域提供数据结果，无法分析海量的数据，也很难对于财务、人力资源、运维等部门提供数据支撑。而且，传统数据报表的分析结果交付是单向的，只能是数据分析人员提供什么，受众看什么，受众无法通过双向的高效反馈来灵活的获取自己想要的数据可视化图表。

因此，对于制造企业来说，改变传统的数据采集与分析模式，实现数据分析的“减负”与增效，是提升数据价值的必然需求。

DataHunter“敏捷 BI+大屏”助力制造业

很显然，传统的数据分析与利用模式已经不能满足工业4.0背景下的业务增长需求。

针对制造行业的痛点，DataHunter 提供了智能数据可视化大屏解决方案，可以实现与企业原有自动控制系统相结合，通过虚拟展示业务流水线、设备运行情况、数据仪表盘等方式，有效提高产能、降低成本，释放工业设备数据潜能。

● 在数据整合层面，DataHunter 可以帮助制造行业打破不同数据系统之间的壁垒，其可以继承集成产、供、销、研、财、物等各业务系统的信息数据，整合信息流、物流、资金流，统一展现企业经营状态信息，建立统一的数据仓库，为进一步的数据处理与利用奠定基础。

● 在数据处理层面，Data Analytics 数据分析平台可以通过制造业应用场景的分析，以及相应数据看板的建立，覆盖制造企业的生产、运维、后勤等层面，支持员工通过智能推荐图形、图表协同过滤、全维度数据钻取，来获取自己想要的数据结果。这些结果可以用来辅助市场决策，提高投入产出比，并对采购进行预测分析，辅助物料订单管理，提高物料周转率。

● 从数据可视化分析层面，Data Analytics 数据分析平台具备探索式分析模式，企业无需进行复杂的数据建模就可以进行数据分析，让数据分析更加简捷。在这些数据分析结果生成之后，还可以通过DataMAX 数据可视化大屏展示平台来将数据结果以高度组织化的方式呈现在屏幕上，帮助制造企业的管理者获得更直观、清晰的数据洞察。

DataHunter“敏捷 BI+大屏”方案可实现：

● 在生产环节，对接企业原有控制系统，实时采集各系统数据，整合数据资源，从而便于进行统一分析处理，并实时追踪物料配送情况、生产参数、质量信息等各环节生产数据，为实现自动化生产和加工提供数据依据。