제조업은 더욱 빠르고 탄탄하게 변화하고 있는 반면 현재의 구태의연한 비즈니스 시스템은 밀려나고 있습니다.
제조업은 운영 효율성 달성과 서비스 및 지원 수준 제고를 위해 대량의 데이터를 수집하고 이해해야 합니다.
생산 효율성, 제품 품질, 고객 수요 및 우수한 서비스의 영향 및 상호 작용을 탐색하는 기능을 보유하려면 빅 데이터와 의미 있는 분석이 필요합니다.
이 백서에서는 다음 내용을 설명합니다.
- 셀프 서비스 분석을 통한 생산과 공장 성과 개선
- 데이터 통합과 예측을 통한 영업 및 운영 계획 개선
- 공급망에서 실시간 분석 사용
- 고객 피드백 시각화 및 대응
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다음은 선도적인 제조업체가 데이터를 통해 업계에서 혁명을 일으키고 있는 4가지 방법입니다.
- 셀프 서비스 분석을 통한 생산, 공장 성과 및 제품 개선
- 데이터 통합과 예측을 통한 영업 및 운영 계획 개선
- 실시간 분석을 통한 공급망 운영
- 더욱 빠르게 고객 피드백 수집, 분석 및 대응
지금까지 관행을 보면 제조업 내의 사람들은 IT 부서에서만 관리하고 사용하는 엔터프라이즈 애플리케이션 및 비즈니스 인텔리전스 도구가 생성한 정적 보고서를 통해 데이터에 대한 통찰력을 얻어 왔습니다. 이러한 기존 방법은 대부분 1990년대에 설계 및 구축되었고 일반적으로 복잡하고 유연성이 떨어지며 시간이 많이 듭니다.
가장 효율적인 분석 구현 방법은 IT 팀에서 관리하는 인프라 상에서 사용자가 생성한 대시보드가 실행되는 것입니다. 따라서 셀프 서비스 분석을 최적화하는 것이 가장 중요합니다.
셀프 서비스 분석을 사용하면 제조업의 개별 직원 및 전체 조직이 수요망, 생산 운영팀, 그리고 서비스 주기 전반에서 데이터를 보고 이해할 수 있습니다.
운영 성과에 대한 가시성이 향상되면 직원들은 전체 조직의 데이터를 모니터링하고 식스 시그마 또는 원칙에 기반하여 비즈니스 지속성를 유도하고 프로세스를 개선할 수 있습니다.
셀프 서비스 분석은 또한 DMAIC 프레임워크 구현을 유도하여 데이터 기반 개선 주기를 통해 개별 담당자가 제품 결함이나 병목 현상의 근본 원인을 탐색하고 식별할 수 있도록 지원합니다.
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