製造業數據分析

A. 製造業如何利用大數據

製造業如何利用大數據
如果你正在進行大數據項目，那麼有四個因素需要牢記。
1.數據不能脫離實際環境
首先需要說明的是，脫離實際環境的數據的作用將會大打折扣。在生產製造領域，所謂的實際環境可以用工作任務或者執行步驟來提供。每一段數據必須與正在執行的任務或者正在生產的產品本身相關聯，並且與任務的特性相聯系。這個環境可以用於任務與任務之間的對比，用來檢測顯著差異。使用生產製造大數據的第一步就是搜集環境或者事件信息CONTROL ENGINEERING China版權所有，然後這些信息與工廠的歷史數據相關聯。幸運的是，主要的工廠歷史數據備份工具供應商都提供了事件和環境插件，可以將MES流程或者執行系統的作業步驟與歷史數據相關聯。
2.分析優化
第二個需要考慮的因素是，雖然在線歷史數據是一個保存數據的很棒的工具控制工程網版權所有，但是對於分析數據卻有點束手無策。一種好方法是使用離線備份或者資料庫用於分析。大多數工廠的歷史資料庫對存取數據都進行了優化，當需要為大數據分析從正在運行的在線系統提取大量數據時，往往需要花費很多時間。更好的策略是將歷史數據周期性地備份到離線系統中，或者將數據固化到資料庫中，以便用於大數據的優化分析。
3.考慮樣本容量
第三個需要牢記的因素是你必須選擇正確的數據樣本。為了具有說服力，確保樣本容量足夠大，這樣才能夠足以發現內在關系和因果關系。較小的樣本容量有可能得到並不正確的內在關系，使你南轅北轍。還有很重要的一點就是不要將內在關系和因果關系混淆起來CONTROL ENGINEERING China版權所有，因為具有內在關系的事物不一定具有因果關系。數據分析可以發現內在關系，但是如果想要明確事物之間是否存在因果關系則還需要很多工作。大數據分析項目必須引入工程師或者科學家，確保使用工程分析手段能夠得到真實的因果關系，這樣一來數據才發揮了最大價值。
4.鼓勵人員參與
最後一個需要牢記的因素是在有些情況下靠人員來發現規律比靠系統自動完成更加靠譜。你可以指派人員對資料庫進行查詢並發現某些規律。有經驗的操作人員通常對生產系統和相互之間的關系有較深入的認知，他們能夠發現一些被隱藏或不明顯的內在關系。
為保存的數據增加環境信息，使用經過分析優化的數據、客觀陳述和足夠的樣本容量，並對內在關系和因果關系進行合理的總結控制工程網版權所有，以及利用人員進行數據挖掘，這些都是生產製造大數據項目的關鍵組成部分。確保你的項目考慮了這些方面，大數據分析才真正在你的生產車間中落到實處。

B. 製造業數據分析存在哪些問題

製造業數據缺乏整合與利用的現象較為突出

在生產、質檢、管理等各個環節，製造行業都在產生著龐大的數據量。由於內部信息系統之間缺乏統一的平台對數據進行關聯、整合及聯通，導致產銷存等各環節無法協同工作，難以完全釋放數據的真正價值。

製造業數據普遍缺乏分析與可視化處理能力

目前，多數製造企業還在用傳統的電子看板以及報表，最終輸出的結果是包含了大量數據的表格，無法實時、直觀的呈現當前的業務狀態。而且，由於製造生產過程、質量、成本管理都通過手工形式完成，所以很難與生產系統、管理系統的最新數據進行同步，也就無法生成實時性數據洞察。

傳統手工的數據分析方式對員工的工作造成了重大的負擔

報表的製作要和大量的數據打交道，過程非常繁瑣，不僅對於專業能力提出了一定的需求，也很容易產生人為的錯誤。很多企業一到月末，數據報表的編制甚至會佔用員工80%以上的工作時間。對員工的工作造成了很大的負擔。

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C. 分析製造業用什麼數據

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D. 製造業大數據分析公司哪家好

奧威BI生產可視化系統，全新電子看板與生產數據可視化，打造新一代智慧工廠！

生產現場可視化

生產現場的每一個車間，每一道工序，每一條生產線，所有的生產情況、良品情況、設備負荷情況等，一目瞭然

生產進度可視化

從生產計劃到領料開工，再到在制報工，再到完工入庫，完全可視化跟蹤，並及時監控異常

物控分析

從生產計劃到物料需求計劃，再到采購計劃的執行情況，監督控制，保證物料及時供應

質量分析

將原材料、半成品、產成品各個環節的質量數據進行分析，找出關鍵質量原因，提高品控水平

(奧 威 BI大數據分 析十 多年的廠商）

E. 如何分析製造企業的生產類的數據

質量控制主要包含七大手法。確切的說是有老七大手法和新七大手法。老七大手法主要側重於定量分析，而新七大手法更偏重於定性分析。簡單說說老七大手法，包括檢查表、分層法、排列圖、魚骨圖、直方圖、散點圖、和控制圖。這些操作基本上用Excel都可以完成。
首先搞清楚質量控制的目標，是為了保證質量、發現異常、改進產品。產品在生產過程中的隨機波動是不可避免的，質量控制的工作是要確認數據的波動是否超出了已知的范圍。但是面對問題很多的情況下，要抓大放小，根據二八法則，解決主要問題。

F. 用數據可視化工具做的製造業數據分析報表是怎麼樣的

一般是用圖形化報表分析。基於強大的數據建模分析能力，為企業提供切實有效的決策支持

（紅海ehr提供）

比如人力資源管理數據分析：

人力布局分析：員工背景、員工結構、關鍵人才分析等
人力動態分析：員工的離職、補充、流動、穩定性分析等
人力成本分析：全面統計人力成本，監控人力成本預算執行

G. 什麼是真正的工業領域大數據分析

數據分析思維和業務的理解，是分析師賴以生存的技能。很多時候，工具是錦上添花的作用。掌握Excel+SQL/hive，了解描述統計學，知道常見的可視化表達，足夠完成大部分任務。機器學習這類能力，對此類數據分析師不是必須的，Python也一樣，只是加分項。畢竟為什麼下跌，你無法用數據挖掘解答。

H. 製造業如何搭建數據運營體系

數據化運營系統。拆開看
1、數據化。首先你需要一個資料庫，也許簡單的SQL就夠用了。自己看你的規模，和用戶群體。
2、運營。 如果你是傳統或者商業公司，業務驅動技術，那麼運營就負責給業務部門製造武器。
你的吃穿住行，都會產生數據。

企業內部的每一步動作，都會存在數據。有些數據隨著時間流逝，淹沒在煩躁的社會中去了，有些數據，被我們聳聳肩，甩掉在腦後。然而，從來就沒有人意識到，這些被我們忽略的，都是財富，而且是需要長期積累的財富。

選擇好的數據指標

好的數據指標通常有兩個基本特徵，一是數據指標與目標的相關程度，用來衡量目標的期望值；二是數據指標的准確性與穩定性，以長期穩定的准確的反應目標結果。

除此之外，好的數據指標還應該包括以下特徵。首先是易獲取，易理解。其次是適應性強，適合不同的運營活動，適合橫向與縱向的對比，且與業務的相關性比較密切。除此之外，指標的可持續性也非常重要，而且持續性表現在，口徑的統一以及長期可用上。雖然說不同的階段所關注的指標不一樣，但這些指標都要滿足上述特點。

數據運營指標體系的搭建套路

業界搭建數據指標體系的套路通常包括兩種，一種是以精益數據分析為代表的第一指標法，通過尋找關鍵指標，然後利用杜邦分析法通過拆解第一關鍵指標的方式，圍繞第一關鍵指標搭建運營數據指標體系；另一種是根據業務衍變過程（邏輯）構成的海盜數據指標框架：AARRR，與AARRR相近的還有類似於PRAPA,AMAT等數據指標框架。

上述兩種套路，最終都殊路同歸，最終指向業務核心訴求：收益。而最終將收益拆分，對不同影響因素冠以不同的套路的過程，就是數據指標體系搭建的過程。以B2C電商為例，將目標收益拆分為由客流量、轉化率、客單價、購買頻率和毛利潤率以及成本等指標，隨後又將這些核心指標根據影響因素拆分為比如SEM、EDM等單位影響模塊，最終由核心指標和影響模塊指標構成了完整的數據運營體系。

立體化的數據指標體系

核心指標，影響因素和發展階段將數據指標變的立體化。由核心指標與影響模塊構成的數據模塊，伴隨著業務發展階段的變化而變化，最終形成立體化的數據指標體系。

數據指標體系的立體化可以從四維空間的角度去理解，首先的立體化是核心數據指標以及對應因素影響因素所構成的二維數據指標系，隨著業務的發展以及人員分工的細分，並在此基礎上引入了崗位層級關注度，至此二維數據指標系由二維轉變為三維，最終形成一個一個的數據指標模塊。其次，隨著時間的推移的，業務發展階段不同關注的核心指標不同，最終形成數據指標模塊的動態衍變，最終將數據指標模塊衍變為立體化的數據指標體系。

I. 最近在分析工業大數據，目前有哪些針對製造業的大數據

上個世紀初，製造業追求目標是成本更低，出現了可互換零件原理，形成了大批大量生產模式。在上世紀中葉，為了追求更高的質量，這時候採用了全面質量管理。
到上個世紀80年代，市場需要不同的產品，產品的多樣化出現，多品種小批量生產模式流行，計算機技術應用到產品設計製造過程，出現了計算機集成製造系統，也就是信息化系統。
不同時代企業追求目標不同，所採用的解決問題的方法也不同。未來的智能工廠追求透明化，要達到透明化的目標，可採用的方法就是分析推理，大數據方法事實上是一種分析推理法。因此，從數字化工廠向智能化工廠轉化的過程中面對著海量的數據，需要尋找它們相互之間的聯系和隱藏規律，實現透明化的目標。

J. 公司業務數據分析有什麼意義呢呢

首先來說，數據分析最大、最直接的作用是生產了數據，這才是真內正數據分析師自己做出來的成績容。不需要花里胡哨的包裝，就像開車一定要看速度和轉速表一樣，根本不需要模型，不需要思維，不需要概念，就這么簡單。

第二點，優化運營管理流程。通過對經營數據分析，我們了解企業運營資源如何合理分配，流程哪裡需要優化。比如，通過對銷售額波動分析，我們確認是銷售單價的影響還是成交數量的變化。通過對庫存周轉率分析，我們可以推斷是采購流程有待完善還是備貨策略需要變更。

第三，創造更大的價值效益。通過月度或季度生產損耗或不良品的分析，找到降低物料的損耗系數，降低物料成本，創造更大的收益。通過SKU營收與利潤貢獻分析，確定哪些是暢銷品，哪些SKU是營收與利潤的貢獻的主體，哪些成品又是淘汰或迭代的范疇。

最後，發現了業務機會。通過分析流失用戶屬性，對用戶進行綜合評估，找出挽留價值高，挽留難度低的用戶群體，提升了用戶留存率。