傳統(tǒng)企業(yè)如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化管理

    傳統(tǒng)企業(yè)如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化管理?對于企業(yè)來講,數(shù)據(jù)化運(yùn)用和管理無處不在,無論是企業(yè)日常運(yùn)營,還是企業(yè)的營銷企劃,都是企業(yè)所有管理者或經(jīng)營者無可否認(rèn)的重要命題。對于傳統(tǒng)企業(yè)來說,也要與時(shí)俱進(jìn),才能長遠(yuǎn)發(fā)展。那傳統(tǒng)企業(yè)如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化管理?
    
    
    ?傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)化管理
    
    
    
    傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)化管理:
    
    1、數(shù)據(jù)連接、采集、整理
    
    數(shù)據(jù)是數(shù)字化的基礎(chǔ),數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步往往都是**行數(shù)據(jù)連接。要分析什么業(yè)務(wù),分析的指標(biāo)有哪些,需要的數(shù)據(jù)有哪些,當(dāng)下已有哪些數(shù)據(jù),哪些數(shù)據(jù)不足需要定向收集。
    
    2、數(shù)據(jù)分析及可視化
    
    數(shù)據(jù)連接完成后,下一步是基于業(yè)務(wù)需求分析和可視化展示。分析分為歷史和當(dāng)下數(shù)據(jù)按指標(biāo)、業(yè)務(wù)歸類展示,生成報(bào)表、可視化報(bào)告。涉及到具體問題比方說找到帶來80%營收的20%家優(yōu)質(zhì)代理商,則需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來追蹤定位。
    
    數(shù)字化成熟到一定程度,各個(gè)業(yè)務(wù)都應(yīng)該有相應(yīng)的可視化模塊,運(yùn)用商務(wù)智能BI系統(tǒng)或制造智能MI系統(tǒng),這是企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字可視化的重要工具。
    
    3、精益分析
    
    在**階段和*二階段推進(jìn)一段時(shí)間之后,企業(yè)多數(shù)已經(jīng)具備自動(dòng)化和信息化的基礎(chǔ),往往這時(shí)候企業(yè)會開始思考:“我有這么多數(shù)據(jù),能看到這么多報(bào)表,我怎么提升效率降低成本呢?”因此,進(jìn)入數(shù)字化轉(zhuǎn)型的*三階段精益分析。
    
    傳統(tǒng)企業(yè)在推行精益/工業(yè)工程方法和工具時(shí),工業(yè)工程師或咨詢師一般通過現(xiàn)場診斷分析來發(fā)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營管理的問題,并指導(dǎo)企業(yè)持續(xù)改善的路線。
    
    絕大部分生產(chǎn)制造企業(yè)在精益化方面相對落后,而精益分析的階段需要企業(yè)利用數(shù)字化軟硬件技術(shù)和工具,來固化、簡化并優(yōu)化精益化的過程,將原來經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的現(xiàn)場診斷,逐步轉(zhuǎn)化并結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化診斷,較客觀、較及時(shí)、較全面、較智能地去發(fā)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中存在的浪費(fèi)和問題,這也是智能制造中所謂“智能”的**小步。
    
    4、高階分析
    
    基于*三階段精益分析的成果,企業(yè)及其管理者被賦能,能夠較簡單、較準(zhǔn)確、較及時(shí)地發(fā)現(xiàn)企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營問題后,就面臨到如何分析問題產(chǎn)生原因并且提供問題解決方案的挑戰(zhàn)。
    
    這時(shí)候就該是大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的用武之地,通過機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對較佳歷史實(shí)踐進(jìn)行提煉并預(yù)測,通過APS等技術(shù)為企業(yè)的計(jì)劃排程提供智能決策,通過知識圖譜等技術(shù)構(gòu)建企業(yè)的知識庫,通過計(jì)算機(jī)視覺聽覺等技術(shù)替代現(xiàn)場枯燥無聊的重復(fù)勞動(dòng)工位等。
    
    針對于每一種行業(yè)、每一道工藝、每一個(gè)流程節(jié)點(diǎn),都可能有一些工業(yè)應(yīng)用場景需要大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),來輔助管理人員進(jìn)行快速決策,乃至解放管理人員進(jìn)行自動(dòng)決策,從而真正實(shí)現(xiàn)企業(yè)智能制造,是為高階分析。
    
    5、全面轉(zhuǎn)型
    
    當(dāng)企業(yè)推進(jìn)內(nèi)部的智能高階分析至一定階段之后,必然需要與全供應(yīng)鏈的其他智能企業(yè)進(jìn)行連接,實(shí)現(xiàn)智能化的全面轉(zhuǎn)型。
    
    
    傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)化管理
    
    
    
    傳統(tǒng)企業(yè)要想數(shù)據(jù)化管理就是以上幾個(gè)步驟。如企業(yè)條件許可,也可引進(jìn)管理軟件的進(jìn)行應(yīng)用,來提高管理效率。數(shù)夫軟件是專業(yè)定位家居領(lǐng)域的管理軟件開發(fā)商,產(chǎn)品有智能制造整體解決方案、營銷端的CRM\DRP、制造端的ERP\MES\APS\WMS、供應(yīng)鏈端的SCM系統(tǒng)等。

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    詞條說明

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