【壓縮機網(wǎng)】長期以來，不管是企業(yè)管理還是市場運營，我們總是更多的關(guān)注通過各項數(shù)據(jù)、信息分析得出的最終結(jié)果，而忽略了得出結(jié)果的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，其實分析結(jié)果準確與否，很大程度上取決于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的定義、取得方式及存儲等，是一切分析的來源，也是一切決策的依據(jù)。當分析模型失真的時候，還可以通過調(diào)整分析模型去減小誤差，而當基礎(chǔ)數(shù)據(jù)失真的時候，一切分析的結(jié)果都不可信，即便通過修改分析模型也無法得到正確的結(jié)論。

　　工業(yè)大數(shù)據(jù)的分類、提取與作用

　　《中國制造2025》提出，未來我國工業(yè)發(fā)展要向著智能化轉(zhuǎn)變，而工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展是一個重要的推動因素。工業(yè)大數(shù)據(jù)的提取、存儲與分析，是傳統(tǒng)工廠向數(shù)字工廠轉(zhuǎn)變的基礎(chǔ)。因此，對工業(yè)企業(yè)來說，每一個數(shù)據(jù)都彌足珍貴。

　　具體來看，工業(yè)大數(shù)據(jù)的價值屬性實質(zhì)上是基于工業(yè)大數(shù)據(jù)采集、存儲、分析等關(guān)鍵技術(shù)，對工業(yè)生產(chǎn)、運維、服務過程中數(shù)據(jù)實現(xiàn)價值的提升或變現(xiàn)。工業(yè)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)屬性則偏重于通過管理機制和管理方法幫助工業(yè)企業(yè)明晰數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄與數(shù)據(jù)資源分布，確定所有權(quán)邊界，為其價值的深入挖掘提供支撐。

　　下面，我們從壓縮機行業(yè)離散型工廠智能化轉(zhuǎn)變的實際案例出發(fā)，對工廠的工業(yè)大數(shù)據(jù)的分類、提取與作用進行一些簡單的探討。

　　蘇州強時壓縮機有限公司為典型的離散制造型企業(yè)，近年來通過自身努力，在智能化轉(zhuǎn)型方面做出了一些探索。從探索的經(jīng)驗來看，在實現(xiàn)工廠智能化之前，先要實現(xiàn)信息化，而信息化的基礎(chǔ)就在于對數(shù)據(jù)的歸納、整理和分類，從而讓信息化取得的信息能對工廠的管理、決策，起到應有的作用，最終讓AI替代人工決策，從而實現(xiàn)工廠的智能化。

　　左圖列舉了工廠的部分類型數(shù)據(jù)（按組織架構(gòu)枚舉）。

　　左圖是按組織架構(gòu)做的一些枚舉，這些數(shù)據(jù)在整個工廠的運作中起到至關(guān)重要的作用。但具體能起到什么作用，可以從另一個維度去思考這些數(shù)據(jù)，這就是價值鏈——我們需要做某個判斷，某個決策，需要哪些數(shù)據(jù)進行支撐。

　　示例1：下一年度公司的主導產(chǎn)品該如何去規(guī)劃？

　　分析：要獲得這個答案，我們需要以下這些數(shù)據(jù)支撐：a.歷史具體到月度及每天的銷售數(shù)據(jù)；b.產(chǎn)品類型的分類數(shù)據(jù)；c.產(chǎn)品的售后數(shù)據(jù)；d.財務數(shù)據(jù)，包括材料成本，制造成本等，這里體現(xiàn)的是每類產(chǎn)品的盈利能力。

　　有了上述數(shù)據(jù)，就可以做基本分析：找出上一年度，銷售額高、質(zhì)量穩(wěn)定、盈利能力強的某一類產(chǎn)品，同時也就有了公司下一年度重點產(chǎn)品的方向。當然，為了達成目標，所需的數(shù)據(jù)可能遠遠不止上述數(shù)據(jù)，這里詳細解釋下上述所需數(shù)據(jù)的構(gòu)成。

　?。?）銷售數(shù)據(jù)：銷售數(shù)據(jù)需要明確客戶，單價，發(fā)貨時間，回款情況，客戶所在區(qū)域等信息。

　　（2）產(chǎn)品類型分類數(shù)據(jù)：當公司的產(chǎn)品規(guī)格較多的時候，一定要對產(chǎn)品進行屬性分類，具體到螺桿式空壓機而言，排量、功率、單雙級、工頻、變頻、電機油冷、風冷等等屬性，越詳細越好。后期可以根據(jù)這些屬性，疊加銷售數(shù)據(jù)，然后分析出暢銷產(chǎn)品及滯銷產(chǎn)品，從而實現(xiàn)真正意義上的MTO（按客戶訂單生產(chǎn)）和ETO（按設(shè)計生產(chǎn)）。這可以有效減少重復或類似規(guī)格，我們也可以將這些信息展示給客戶，讓客戶可以按需選擇，從而最終達成機型減少、庫存減少、資金周轉(zhuǎn)率提高的目的。

　　（3）產(chǎn)品的售后數(shù)據(jù)：這類數(shù)據(jù)主要用于售后成本分析，產(chǎn)品質(zhì)量分析等。這里需要取出故障類型、故障原因、解決處理辦法、處理成本、支付方式等內(nèi)容。

　?。?）財務數(shù)據(jù)：包括機型材料成本、售價、制造成本、管理費用等等多方面內(nèi)容，產(chǎn)品的盈利能力分析需要參考這些數(shù)據(jù)。

　　綜合而言，上述數(shù)據(jù)的屬性整理相當重要，屬性分析的是否合理，直接影響到后期數(shù)據(jù)的分析，而數(shù)據(jù)分析結(jié)果將影響到公司決策層的決策。

　　示例2：工廠的制造效率是否在穩(wěn)步提升？

　　螺桿空壓機整機制造同行在互相交流的時候，經(jīng)常會問：你有多少裝配工人？每月出多少臺機器？這樣問其實也無可厚非。不過，每月產(chǎn)出22kW以下機型1000臺，和每月產(chǎn)出132kW機型100臺相比，產(chǎn)出臺數(shù)相差10倍，但銷售額可能相差無幾。強時公司經(jīng)過對比分析，認為以機型標稱功率為統(tǒng)計單位更為合理，輔助統(tǒng)計臺數(shù)，綜合計量每日產(chǎn)出。

　　在制造效率方面，強時統(tǒng)計以下具體數(shù)據(jù)：當日制造部門投入的人力、人力工作時長、制造部門月度薪酬支出、當日產(chǎn)出kW數(shù)、當日產(chǎn)出臺數(shù)、當日檢測合格數(shù)等數(shù)據(jù)，通過設(shè)計統(tǒng)計模型，可及時得出實時效率。決策者通過實時的效率曲線，可一目了然的判斷制造效率是否在穩(wěn)步提升。

　　示例3：供應商如何評價？

　　螺桿空壓機整機制造工廠對供應商的評價采用了各種方法，但無外乎是從質(zhì)量水平、交貨能力、價格水平、技術(shù)能力、售后服務、人力資源、現(xiàn)有合作狀況等幾個維度去評價。相比前幾個示例而言，示例3的數(shù)據(jù)提取稍顯抽象，但其實仔細思考一下，數(shù)據(jù)的提取并不困難。

　?。?）質(zhì)量水平：這個數(shù)據(jù)依賴于來料檢驗，過程制造中的質(zhì)量反饋，以及產(chǎn)成品的售后情況，可以從次數(shù)，嚴重程度、單位批次的頻次等方面去考慮。

　?。?）交貨能力：可以從及時交貨次數(shù)，提前交貨的天數(shù)，延后交貨的天數(shù)等方面去提取數(shù)據(jù)。

　?。?）價格水平：從同類型的供應商進行價格記錄并比對即可。

　?。?）技術(shù)能力：可以從供應商獲得的專利數(shù)量，專業(yè)技術(shù)人員人數(shù)等方面去考慮。

　?。?）售后服務：從供應商的反應時效，完成售后服務的用時，服務次數(shù)等方面考慮。

　?。?）人力資源：供應商對應服務的各部門人數(shù)，素質(zhì)等方面考慮。

　　（7）現(xiàn)有合作狀況：歷史訂單數(shù)，訂單金額占比等方面考慮。

　　上述部分數(shù)據(jù)，必須以可以量化的數(shù)據(jù)進行記錄，比如供應商人員素質(zhì)這個指標，可以自定義級別，以級別方式量化，并對級別進行解釋。

　　規(guī)劃并完成上述數(shù)據(jù)的記錄后，即可進行建模，以不同模塊占不同的權(quán)重為基礎(chǔ)，進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析，從而綜合得出供應商的評價得分，最終進行合作決策判斷。

　　正視數(shù)據(jù) 重視數(shù)據(jù) 用好數(shù)據(jù)

　　在工廠的運作中，每天會產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，但大多數(shù)企業(yè)并沒有重視數(shù)據(jù)的力量，在做決策的時候，總是憑直觀感覺，這是不可取的。這些海量的數(shù)據(jù)是企業(yè)的巨大財富，當我們正視這些數(shù)據(jù)，重視這些數(shù)據(jù)時，會對工廠的經(jīng)營與發(fā)展起到極為重要的推動作用。

　　大量數(shù)據(jù)的采集、處理并非傳統(tǒng)的紙質(zhì)手段、簡單的辦公自動化手段可以解決，盡量采用信息化手段，是解決問題的根本辦法。在這個探索過程中，工廠的信息化、智能化也趨于完善。比如能源消耗數(shù)據(jù)的提取，強時初期使用簡單的記錄辦法，安排專人每天記錄當天電能總消耗，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的準確性、及時性不好，并且耗費大量的人工。為此，強時開發(fā)了工廠能源監(jiān)控系統(tǒng)，安裝智能電表、智能水表、噪音傳感器、溫度傳感器等，通過集線器將采集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成網(wǎng)絡信號，傳輸至云端，實時記錄數(shù)據(jù)，并通過強時智造app進行分析展示。在這個革新過程中，強時已經(jīng)不知不覺的完成了工廠能源監(jiān)控的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。

　　沒有一種辦法能吃遍天下，因經(jīng)營思路、經(jīng)營策略的不同，不同的工廠面臨不同問題，但對待數(shù)據(jù)的態(tài)度，體現(xiàn)了一個工廠的管理能力。在對數(shù)據(jù)進行歸納、整理、分析的時候，一定要理清思路，看是從哪個維度去考慮，是以組織結(jié)構(gòu)為出發(fā)點，還是以價值鏈為出發(fā)點？個人認為，以價值鏈為出發(fā)點更能解決實際問題，畢竟，當為了得出某個問題的分析結(jié)果，而努力去構(gòu)建數(shù)據(jù)構(gòu)成的時候，其實也是會去不斷思考管理的方法與手段。當我們一個一個問題解決完了之后就會發(fā)現(xiàn)，從傳統(tǒng)工廠到數(shù)字工廠的轉(zhuǎn)變已經(jīng)初具規(guī)模。

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