“工業4.0”下的制造業數據化管理

制造業是我國國民經濟的支柱產業，是我國經濟增長的主導部門和經濟轉型的基礎。

從企業信息化管理角度來看，我國制造企業信息化水平相對較低，集成利用制約企業業務能力的提升，導致粗放型制造改革緩慢，供應鏈、產業結構不公道，終究致使產能多余。

現代化的制造業要求企業的定單-供應-生產-流通價值鏈高度信息化，盾安環境作為現代制造業的代表，在信息化建設上已獲得長足的發展，企業信息化系ERP/SCM/CRM/MES和其他周邊系統等等都前后部署起來，投入使用，并隨之積累了大量的數據。

但這些信息系統之間的關聯性不夠，團體的管理者沒法通過數據信息直觀地掌握企業的運行狀態，不能簡單有效地通過數據視察某1次策略變動引發的反應。基層不同工序的管理者也沒法實時地根據可視化數據做誕生產經營的調劑：比如生產部經理能從生產時間、產能利用和資源應用等關鍵績效指標（KPI），監控生產力并策劃產能和優化資源；品質管理部經理能夠透過產品缺點分析改良產品質量；而高級管理層能透過更有效地控制本錢及開支分析提升投資回報率。

這些困擾也1定程度致使盾安環境企業信息化的最后1千米前進乏力。

面臨挑戰

1、企業的各個信息系統相互獨立，數據互不聯系，但從盾安全部企業角度看，又是相互聯系的，管理者在進行決策時也必須同時使用到來源于各系統的匯總數據，傳統的做法就是從各系統當下來，用Excel匯總，效力低而容易出錯。

2、數據多，信息少。當前報表反應的信息過于單1，沒法構成對全部業務進程的全面了解。管理人員必須拿上56張報表，沒法進行動態的多維度分析，透視分析，或帶代入既定的模型運算，得到決策信息。

3、企業鏈條極長，反應在BI利用上，各鏈條節點的數據關系能夠買通，提供實時監控和預警，確保物料供應，生產線作業，質檢，銷售與物流配送流通之間的良好寫作。

數據化管理方案：

1、整合數據，按業務主題分類管理

商業智能解決方案FineBI支持多數據源的連接，常見的關系型數據庫，JNDI,ODBC數據源，程序數據源，和SAP系列數據倉庫工具等。并通過ETL工具，對數據進行清洗操作，新增列，行列轉化，讀取數據字段轉義等，再抽取到數據倉庫FineCube中，并能夠設置cube的全量，增量，實時更新等。

整理好的數據依照業務主題進行分類管理，讀取數據關聯，為數據更好地為業務服務做好準備。

2、提供完全可視化的報表輸出，OLAP多維分析，助力業務部門節儉本錢、優化生產線管理

FineBI的分析容器與dashboard融為1體，在分析容器里，盾安環境的分析人員只需要靈活選擇查詢，過濾，圖表控件，拖動數據列便可快速生成報表。并且可以通過添加計算指標，公式指標，增加拖換數據列字段，實現鉆取，聯動，換維分析，和設置預警條件等。

拋棄了傳統分析的SQL取數和復雜建模，完全解放IT人員，同時也武裝了業務人員，他們可以將業務管控的多種思考落實到數據分析上，如：

分析本錢構成，節儉本錢

通過生產本錢分析（多角度本錢分析，量本利分析，比重分析，比較分析，利潤分析）對庫存管理和生產進程的產生費用進行監控，輔助決策者發現生產管理環節的不公道投入，加強本錢的事前控制。

優化生產線管理

工廠內不同工序的決策者能夠取得實時的數據資料并查閱不同的報表。生產部經理能從生產時間、產能利用和資源應用等關鍵績效指標（KPI），監控生產力并策劃產能和優化資源；品質管理部經理能夠透過產品缺點分析改良產品質量；而高級管理層能透過更有效地控制本錢及開支分析提升投資回報率。

生活不易，碼農辛苦
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