大数据如何改变现代制造业？

制造业在从诸多系统中采集并理解大量的数据，进而促进运营效率、提高服务级别并改善支持方面面临着前所未有的挑战。

不管您对此是什么态度，制造业正在更加快速地发展，由于过时的商业系统无法为决策者提供必要的信息，因此足够好的现状已经一去不复返。

在这里：您将看到领先的制造商利用数据转变制造业的四种方式:

在现今的市场中，如果没有有意义的分析，就无法研究生产效率、产品质量、客户需求和服务卓越性之间的影响和相互作用。

1.利用自助分析改善生产、工厂业绩和产品。

在过去，制造业人员通过静态报表访问数据洞察见解。这些报表来自于企业应用程序和商业智能工具，而 IT 部门是所有这些应用程序和工具的唯一管理者和使用者。这种旧方式主要是在上世纪九十年代设计并形成的，而且通常很复杂、死板而费时。

由于最好的分析实现是在 IT 管理的基础结构上，运行用户创建的仪表板，因此自助服务的优化成了关键。

自助分析能让每个制造人员和整个组织看到并理解贯穿需求链、生产运营和整个服务寿命周期中的数据。

随着运营业绩的可视化程度提升，员工将能够监控整个组织内的数据，并利用这些数据通过六西格玛理念或精益原则，持续改善业务和流程。

自助服务还有助于实施 DMAIC 框架，支持以数据驱动的改善周期，让个人能够探索并确定产品缺陷或瓶颈的根本原因。

2.利用数据混合和预测改善销售和运营计划。

要大规模地完善制造业，就必须要从源头供应链开始。

每位供应链专家必须能够利用不同的信息系统，在交期紧张的情况下交付商品和服务。

现今的制造商面临着很多数据源：来自 ERP 系统的劳动力和订单计划、MES 系统的订单信息、时间和出勤记录、不同设备制造商的警报和生产数据以及不同的 PLC 和 SCADA 系统。将这些信息岛屿连接起来对于理解全局和决策至关重要。

在此可视化中，预测模型通过易用的计算窗口暴露出了关键的问题和机会。用户可选择不同的建模方法，例如 “Aggressive” 、“Deterministic” 或者 “Cost Optimization”。这些计算可由您的组织定制并生成，因而能够灵活地对您的业务数据进行建模。

3.利用实时分析实现供应链的移动化。

供应链运作更具革命性的能力是通过移动设备，实时查看并理解数据情况。

制造数据不断变化，具有很高的时效性。利用适当时机的数据对于提高业务利润空间至关重要。

好消息是什么？

移动商业智能最终会在必要的情况下，提供所需信息来快速制定业务关键型决策。

4.倾听、解读并更快地回应客户反馈。

说到底，最重要的还是客户的期望和需求。 制造商需要收听社交媒体、呼叫中心和客户调查等诸多不同的渠道，以此收集客户数据。

在客户信息中发现见解洞察时，快速采取行动是最为重要的。 不再单一地使用电子表格，转而开始将自助数据可视化与客户服务数据相整合，显著缩短了获取洞察见解的时间。 现在，从获取数据洞察到让客户满意，整个周期时间比原来快了 10 到 100 倍。

借助数据可视化，能 跟踪关键指标以更快地获取客户反馈。 他们能够挖掘数据找到答案，例如某地区的技术人员是否按时到岗？

销售人员、制造人员和行政人员均可快速看到业绩最好和最差的地区，并下钻查询底层数据寻找原因。 “我们能够找到机会，确定哪些销售办事处和地区存在提升的空间。因此，我们的客户将获得更好的体验，”