现代制造业： 数据转变制造业的 4 种方式

不管您对此是什么态度，但是随着过时的现有商业系统逐步被淘汰，制造业的发展速度和效率均得到了提升。

现在，制造业必须比以往更多地从诸多系统中采集并理解大量的数据，才能促进运营效率、提高服务级别并完善支持。

如果没有大数据和有意义的分析，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。

在本白皮书中，您将了解：

• 利用自助分析改善生产及工厂业绩
• 利用数据混合和预测改善销售和运营计划
• 在供应链中使用实时分析
• 将客户反馈可视化并对其进行回应

我们还节选出本白皮书的前几页供您试阅。 下载右侧的 PDF 即可阅读全文。

以下为领先的制造商利用数据转变制造业的四种方式：

1. 利用自助分析改善生产、工厂业绩和产品
2. 利用数据混合和预测改善销售和运营计划
3. 利用实时分析实现供应链的移动化
4. 倾听、解读并更快地回应客户反馈

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。