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制造业大数据分析存在哪些问题

来源:中琛源 更新时间:2021-07-20 09:18:17

  工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物,由于数据的多样与复杂,使得丰富的数据资源并没有得到充分的利用。随着企业增长的驱动力已经逐渐从IT向DT演进,制造企业需要改进其数据分析与处理的方式,实现从粗放式运营到精细化运营的转变,目前制造业数据分析存在哪些问题呢?下面将从以下几点展开论述。


  众多制造业数据分析面临的难题:


  1、工厂各业务部门数据庞大,缺乏整合和有效利用。


  “数据孤岛”难题普遍存在。制造业生产、管理、质检、销售等部门,往往局限于大大小小的“孤岛”之中。比如,生产部门和销售部门在各自的工作环境中产生和储存大量的数据。这些数据没有有效进行分享以及关联,导致各部门信息无法完全互通,以致于无法更高效的完成工作协同,难以完全释放数据的真正的价值。


  2、制造业数据普遍缺乏分析与可视化处理能力


  目前多数制造型企业仍旧通过传功的电子看板以及报表,来了解企业的生产经营情况。这种数据输出方式存在很大的弊端。首先,数据无法实时的传达各部门,数据统计工作量大;其次,数据准确性低,会影响与各部门的合作结果;最后制造生产过程、质量、成本管理都通过手工形式完成,所以很难与生产系统、管理系统的最新数据进行同步,也就无法生成实时性数据洞察。


  3、传统手工数据的工作方式对员工效率与精准度、专业度要求极高


  报表的制作要做大量的数据打交道,对员工专业技能要求极高,也很容易产生不可避免的误差,准备时间极长,且无法实时满足领导多变的数据要求。员工工作压力大,工作效率低,工作负担大。


  4、数据利用程度低,无法释放数据潜力。


  据统计,制造业生产数据,只有不到5%的数据得到有效利用。制造业缺乏在数据管理方面人员和分析师的投入,不能有效建立数据管理库,并进行关联交互分析。缺乏数据管理思维。


  中琛魔方大数据平台表示利用大数据质量管理分析平台,除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外,更重要的是,还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。


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