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BI技术与制造业能擦出怎样的火花?安利股份这样做

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  说起大数据技术应用,大多数人可能第一反应就是互联网行业。事实上,随着科技的进步发展,各行各业都发生了翻天覆地的变化,大数据技术应用或者说商业BI早已渗透其中。拿国内制造行业来说,不仅在其生产过程中的技术含量和包含的科技因素越来越高,在决策中通过使用大数据技术作为决策支持也越来越成为一种必然的趋势。而当下制造业对于数据的应用主要有两个方向,即打造工业物联网生产线和供应链的优化。

  工业物联网指在工业制造生产线上,通过安装一些传感设备等得到各种比如温度、压力、噪声等数据,通过这些数据进行后续优化和利用,实现智能生产;供应链的优化则主要是获取仓储、配送、销售环节的各类数据。两者共同构成了制造业对大数据的需求场景,最终目的是提高生产效率、降低成本、改进工艺并提升市场竞争力,实现行业质的飞跃,从而甩掉“传统制造业”这样的Title。

  而实现这些就不得不提BI技术,提到BI技术,又不得不提亿信华辰这个在商业BI领域沉淀了十多年的老牌数据产品和服务提供商。那么制造业携手亿信华辰,两者究竟能擦出怎样的火花呢?安利材料股份集团的商业智能分析系统这个案例或许可以给出更直观的答案。

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  安徽安利材料科技股份有限公司(以下简称安利股份)成立于1994年,地处安徽省合肥经济技术开发区,主要研发生产经营生态功能性聚氨酯合成革和聚氨酯复合材料,是国家工信部认定的全国“制造业单项冠军示范企业”(聚氨酯合成革),连续五年蝉联“中国轻工业塑料行业(人造革合成革)十强企业”且综合排序第一名。公司是中国深圳证券交易所公开上市企业。

  集团公司从数据分析的目的导向入手,对全公司进行分析指标的梳理,历时8个月,形成1000+分析指标,以建设完成安利股份商业智能分析(BI)系统。

  通过亿信华辰的核心产品之一数据分析展示平台亿信BI,并基于前期的调研和沟通,结合制造行业的核心业务,集团公司综合考虑设计了总览、销售管理、生产管理、质量管理、财务管理、仓储管理、人资管理、采购管理等八大主题模块,也就是在工业物联网和供应链优化两个方向进行双管齐下,全面涵盖到制造行业的各个业务范围。

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  该系统最具特色的两个特点:

  1、业务全面覆盖,项目历时10个月将梳理的1000+业务指标全部实现。

  2、报表开发操作门槛低,业务人员都可以快速参与开发,降低了人力成本并提高了效率。

  价值体现

  项目规划周期为10个月,实施范围包括安利股份集团财务、人事、采购、销售、库存、生产等集团业务的方方面面,最终通过8个月的努力,实现了所有的分析指标。

  1、全面分析:实现全集团业务的全面分析,让管理者通过系统可以看到整个集团的数据,从而为发展决策提供有力支持。

  2、提升管理:通过分析、预警、预测等指标的提炼,提高了集团的管理水平,一页知全貌,管理者所需数据可以及时了解,及时掌握。

  3、助力信息化建设:部分数据基础建设薄弱,通过BI系统的建设,集团了解信息化薄弱环节,后续也会再增加相应的信息化建设,从而提高整体信息化水平。

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  小结:在制造业生产线上,每天都产生着以TB计的数据资料,这样几年积累的数据就会在PB级,如果没有大数据应用技术的介入,每天光是从服务器上获取数据都会浪费大量时间和精力,更别说后期获取之后的数据利用。而收集并自动监控生产过程中的各种特征值,正是大数据应用技术的一部分。实际上,制造业一直都在与数据打交道,但与实现通过大数据技术达到智能生产的这一目的还相去甚远。智能生产的本质是以数据为核心使产品发挥最大的能力,归根结底是利用数据建模实现对状态、环境和任务的精确评估,对管理和控制活动进行实时的决策优化,并协同和调度相关产品高效率运行的过程。

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