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制造型企业的数据分析之路该怎么走

2020年08月31日 14:45来源:未知手机版

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制造型企业的数据分析之路应该怎么走?怎么做?怎么辨识这些热点技术的适用性?接下来我们会进行讨论和分析。

经过这几年各种层面的宣传,制造型企业(销产研供)的负责人已经熟知很多热词,比如工业互联网,产业互联网,数字化工厂,工业4.0,智能制造,智慧营销,数字化供应链,大数据,人工智能(AI)等,在每天被各种热词灌输的时候,总是不禁想到:  

我的企业应该怎么干?

有效果吗?

能否改善经营情况?

能否增加销量?

能否改善库存情况?

能否提高质量?

能否降低成本?等...

种种问题在脑海里翻腾。随着很多公司推出的咨询类、软件类、硬件类、系统集成类的产品和服务,林林总总,让人眼花缭乱,在这些产品和服务里,总是会强调数据分析,大数据,机器学习,人工智能这些热点提高企业管理人员的兴趣,企业管理人员也对此寄于较高的期望值,有些人会觉得这些数据分析的技术能够马上改变企业的现状,解决很多年的顽疾。那么,制造型企业的数据分析之路应该怎么走,怎么做,怎么辨识这些热点技术的适用性,接下来我们会进行讨论和分析。 01

怎样区分热点词汇和技术

对企业的适用性

① 国家宏观战略和企业落地战略的差异制造型企业主要是以产销研供为主开展经营和管理的工作,因此消费者放心开心省心、盈利能力、成本下降、高效运营、质量优良、合法合规等是企业落地战略的核心。国家宏观层面战略宣传的热点,很多时候偏重于一个长周期的战略布局且带有其他很多因素,包括国家竞争层面的布局,行业和产业的长期发展等,而制造型企业落地战略在时下的情况更多需要着重在中短期的盈利,一部分会兼顾到长期的发展,所以企业在选择战略的路上,要分清长期和国家宏观战略的匹配,同时短期怎样突破变局和僵局进行对应布局。  同样,对于数据分析类的技术,也要看短期怎样看齐发达国家企业过去几十年积累的数据分析体系、模型和应用,夯实基础,结合管理和经营进行有效的变革。长期要看怎样在有了这些基础之后,在利用更前沿的数据分析技术进行布局,比如大数据,人工智能等技术。当然,对于本来可以一步到位的场景,可以直接采用,但是对于制造型企业,往往这种场景会比较少。对于销售面对电商场景和线下大量门店的消费品制造型企业,往往在营销端短期就要尽快布局云、中台、大数据分析等技术实现快速变现和应对竞争,但是产研供更多依赖中长期的积累和基础才有可能使用更多的前沿数据分析技术,产生投资回报较高的收益。

② 工业产品和互联网IT产品的差异第二产业制造出来的工业产品,不管是属于消费类产品还是装备产品、原材料产品、半成品等,和互联网IT产品存在物理本质上的差别,工业产品多是声、光、热、力、电、磁、数据、材料等多学科混合的物理产品,背后蕴藏着复杂的技术,其在产生过程中的数据分析是多种多样的,也有很多的成熟体系存在,比如DoE(实验设计)在研发、工艺、质量甚至市场层面都有成熟的应用,并未因为时下热点的数据分析技术发生本质的变化,也是众多全球业界领先的企业长久以来使用的,其中除了统计学的知识外,还蕴藏着大量的行业知识和多学科知识。  IT产品更多是以代码的形式存在,传统的工业类/行业类IT产品本身蕴含着大量的行业和多学科知识,互联网IT产品本身对制造业和多学科知识缺乏认知和积累,所以就造成了传统的工业类/行业类IT产品在国内的应用并未普及,大家就被新兴热点来自于互联网类的IT产品冲昏了头脑,而着急使用大数据、机器学习、人工智能等技术,想一步登天(当然很多人其实也不知道要多少步才算是登天)。另外,传统的工业产品和互联网类IT产品发展的速度快慢不一。所以要区分工业产品的实质,适用于工业产品的IT类产品,和适用于互联网类的IT产品之间的差异,避免脱实向虚和投资回报过长甚至倒挂。 ③ 互联网型企业和制造型企业的差异一部分电商类型企业或互联网企业从组织上、经营目的上、数据本身和分析方法以及分析工具和数据分析的基础上来看可能存在如下的差异。  

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