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制造业数字化转型是什么?如何实现制造业数字化转型?

作者:FineBI

发布时间:2024.5.31

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一、 什么是数字化转型?

数字化转型是指企业或组织通过采用和利用数字技术,如大数据、人工智能、云计算、移动互联网等,来改变其业务模式、运营流程、用户体验和组织结构的过程。这个过程的目的在于提高效率、降低成本、增强创新能力,并最终实现业务增长和价值创造。简单来说,数字化转型就是利用现代科技,让企业变得更聪明、更灵活,能够更好地适应市场变化,满足客户需求,最终实现业务的增长和成功。

数字化转型不仅仅局限于技术层面的更新换代,它还涉及到对企业文化、战略规划和业务流程的全面审视和重构。通过数字化转型,企业可以更有效地收集和分析数据,以数据驱动决策,从而更好地满足客户需求,提升客户体验,提高组织效能。

然而,数字化转型并非易事,许多企业虽然认为自己正在进行数字化变革,但实际上只有少数企业真正实现了转型。因此,数字化转型需要企业深入理解并解决用户的真实问题和需求,而不仅仅是技术的堆砌。成功的数字化转型需要企业有明确的目标、战略规划和执行力,以及对新技术的深刻理解和应用。

二、 为什么要进行数字化转型?

举两个例子:

1.智能生产与质量管理:在传统的制造流程中,产品质量检验通常依赖于人工检查,这不仅效率低下,而且容易受到人为因素影响,导致质量控制的不一致性和错误。通过数字化转型,企业可以引入自动化和智能化的生产系统,比如使用机器视觉技术来自动检测产品缺陷。数字化转型使得生产过程更加自动化和智能化,提高了生产效率和产品质量。利用传感器和机器学习算法,企业能够实时监控生产过程,预测和预防潜在的质量问题,减少浪费,提升客户满意度。

2. 供应链优化与物流管理:在没有数字化的供应链中,库存管理、订单处理和物流配送往往依赖于手动更新的记录和预测,这可能导致库存积压、订单延迟和物流成本高昂。通过数字化转型,企业可以实施先进的供应链管理系统,实现数据的实时共享和流通。另外,数字化使得供应链更加透明和响应迅速。企业能够实时追踪产品流动,优化库存水平,减少库存积压和物流成本。同时,通过数据分析,企业可以更准确地预测市场需求,实现更高效的订单处理和配送计划,提高客户服务水平和企业的整体竞争力。

数字化转型

通过这两个例子可以看出,数字化转型能够为传统制造业带来显著的运营效率提升和成本节约,同时也增强了制造业对市场变化的适应能力和风险管理能力。

三、 如何进行数字化转型?

miao君结合自己的从业经验,并参考《制造业数据建设白皮书》中的内容,整理出以下3个核心要点:

制造业数据建设白皮书:https://s.fanruan.com/egkrb

1.业务数字化

业务对象数字化:首先,需要将销售、生产、采购等业务工作中的对象数字化,例如将销售订单、生产报工、采购物料单等记录存储在数据库中。这是数字化的基础,为后续的数据分析和业务洞察打下基础。

业务过程数字化:接下来,企业应实现业务过程的数字化,如物流运输过程的记录,通过自动化技术(例如AGV设备定位)来采集数据,并利用这些数据构建业务过程的数字模型,为进一步的分析和优化提供支持。

业务规则数字化:将企业的业务规则(如先进先出、AGV运输路线选择、生产现场故障自检等)进行数字化定义,并通过算法实现自动判定和组合,提升流程自动化水平和业务执行效率。

2.引入企业级BI系统

在完成基础的数字化之后,引入商业智能系统,可以帮助企业进行数据的采集、处理、分析和呈现。miao君这里推荐FineBI——国产顶尖的BI数据分析工具。FineBI提供了丰富的数据连接、数据处理、数据分析和数据可视化功能,能够帮助企业快速构建数据分析模型,实现数据驱动的决策。

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举例来说,制造商可以利用FineBI连接到生产线上的各种传感器和质量检测设备,实时采集数据。通过FineBI的数据处理功能,企业能够清洗和整合来自不同生产线的数据,形成一个统一的质量控制数据视图。

FineBI的可视化组件使得质量控制人员可以直观地在仪表板上观察到产品合格率、缺陷分布、故障率等关键指标。通过设置阈值,系统还能实现异常检测,当检测到潜在质量问题时,仪表板会立即发出预警,促使相关人员快速响应。

数字化转型

数字化转型

另外,FineBI的交互式分析功能允许质量工程师深入探究质量问题的根本原因,比如通过钻取操作查看特定产品批次的详细记录,或者通过筛选功能比较不同生产线的性能差异。

数字化转型

通过FineBI的这些功能,制造商能够实现更加精细化的质量控制,及时采取措施提高产品质量,减少返工和废品率,最终达到提升客户满意度和市场竞争力的目的。

3. 构建企业级数仓和数据分析体系

最后,企业需要构建企业级的数据仓库,并基于FineBI构建全场景的数据分析体系。这包括需求调研、数仓设计、数仓实施和测试上线等步骤。通过FineBI,企业可以实现数据的多维分析、异常检测、业务场景建模等高级分析功能,从不同角度和层次审视业务数据,发现业务趋势和潜在问题。从而最大化数据价值,优化业务流程,提升企业竞争力。

数字化转型

四、总结

数字化转型是制造业在全球化竞争和技术革新背景下的必然选择。它要求企业以开放的心态拥抱新技术,以数据为核心驱动力,不断优化和创新业务流程。制造业数字化转型的成功实施,需要企业高层的支持、全员的参与、明确的转型战略以及持续的执行力。通过FineBI等先进的BI工具,企业能够实现数据的深度挖掘和智能分析,提升决策效率,增强市场竞争力。未来,随着技术的不断进步和市场环境的持续变化,数字化转型将成为推动制造业持续发展和创新的重要力量。

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