¿Qué puede utilizar la industria manufacturera para lograr la transformación digital de las empresas?
Los datos son la base de la digitalización y el primer paso en la transformación digital suele ser conectar los datos. Es necesario recopilar de manera específica qué negocios analizar, qué indicadores analizar, qué datos se necesitan, qué datos están disponibles actualmente y qué datos son insuficientes.
Por ejemplo, la producción puede recopilar datos del proceso de producción a través de sensores y otros equipos.
El inventario y los datos posteriores de logística y transporte se pueden recopilar escaneando códigos QR.
Ventas puede recopilar datos mejorando los procesos comerciales y configurando enlaces de recopilación de datos.
El marketing puede recopilar datos del comportamiento del usuario a través de puntos ocultos en el sitio web.
El coste de la recopilación de datos es relativamente alto y las batallas son frecuentes. Se recomienda planificar primero la ruta digital y los escenarios, y tratar de deducir qué datos y tecnología de recopilación se necesitan de arriba a abajo. Muchas veces la dificultad para obtener datos no radica en el nivel técnico, sino en la mejora del nivel empresarial.
La segunda fase: análisis y visualización de datos
Una vez completada la conexión de datos, el siguiente paso es el análisis y la visualización visual según los requisitos comerciales. El análisis se divide en datos históricos y datos actuales, se muestran según indicadores y negocios, y se generan informes e informes visuales. Cuando se encuentran problemas específicos, como encontrar el 20% de agentes de alta calidad que generan el 80% de los ingresos, se necesita tecnología de minería de datos para rastrear el posicionamiento. Cuando la digitalización madure a un cierto nivel, cada empresa debe tener un módulo de visualización correspondiente, utilizando un sistema de BI de inteligencia empresarial o un sistema MI inteligente de fabricación. Esta es una herramienta importante para que las empresas logren la visualización digital.
La tercera etapa: análisis Lean
Después de un período de promoción en la primera y segunda etapa, la mayoría de las empresas ya tienen las bases para la automatización y la informatización. En este momento, las empresas suelen empezar a pensar: "Tengo tantos datos y puedo ver tantos informes. ¿Cómo puedo mejorar la eficiencia y reducir costes?". Por lo tanto, el análisis lean ha entrado en la tercera etapa de la transformación digital.
Cuando las empresas tradicionales utilizan métodos y herramientas de ingeniería industrial/lean, los ingenieros o consultores industriales suelen utilizar diagnósticos y análisis in situ para descubrir problemas en la gestión de producción y operaciones de la empresa y guiar la mejora continua de la empresa.
La mayoría de las empresas manufactureras están relativamente rezagadas en materia de Lean. La etapa de análisis Lean requiere que las empresas utilicen tecnologías y herramientas de software y hardware digitales para solidificar, simplificar y optimizar los procesos Lean y transformar gradualmente la experiencia original. -El diagnóstico del sitio se convierte en un diagnóstico digital basado en datos en tiempo real que puede descubrir desperdicios y problemas en el sistema de producción de la empresa de manera más objetiva, oportuna, integral e inteligente. Este es también el primer pequeño paso en la llamada fabricación inteligente.
La cuarta etapa: análisis de alto nivel
Basado en los resultados de la tercera etapa del análisis lean, permite a las empresas y a sus gerentes descubrir los problemas de producción y operación de la empresa de manera más simple. capacidad más precisa y oportuna, para luego enfrentar el desafío de cómo analizar las causas de los problemas y brindar soluciones.
En este momento, ha llegado el momento de que el big data y la tecnología de inteligencia artificial desempeñen un papel. Refinar y predecir las mejores prácticas históricas a través del aprendizaje automático y otras técnicas. Proporcionar una toma de decisiones inteligente para la planificación y programación empresarial a través de tecnologías como APS. La base de conocimientos de la empresa se construye a través de tecnologías como los gráficos de conocimiento. Los puestos de trabajo aburridos y repetitivos en la obra se sustituyen por la visión y el oído por ordenador.
Para cada industria, cada proceso y cada nodo de proceso, puede haber algunos escenarios de aplicaciones industriales que requieran big data y tecnología de inteligencia artificial para ayudar a los gerentes a tomar decisiones rápidas, o incluso liberar a los gerentes para que tomen decisiones automáticas. Para lograr realmente la fabricación inteligente empresarial, esto requiere un análisis de alto nivel.
La quinta etapa: transformación integral
Cuando una empresa mejora su análisis interno inteligente de alto nivel hasta una determinada etapa, necesita conectarse con otras empresas inteligentes en toda la cadena de suministro para lograr una transformación integral inteligente.