在制造业中,大数据分析将如何优化供应链以及制造过程
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小施 2020-11-25 9143 0


對于制造業者,大數據這項技術不僅能夠解決許多運營問題,大數據更是能從制造業的整個價值鍊中,從頭到尾的創造龐大效益。然而這些價值對于許多制造從業者來說并非僅是個Nice-to-have,而是一個Must-have。例如像在原物料這類型的高競争産業中,如果對手有效的應用了大數據而達到5個百分比的成本降低,那麼可能從業者原本的Offer就會失去競争優勢。而不僅于成本降低,隻要從業者有效導入,大數據在上市時間、資産運用、流程優化、以及資源應用等層面都能提供價值。 在這一篇洞見中,我們将會深度的解析大數據分析将會”如何”在”哪一個領域”透過”什麼媒介”創造”何種價值”。

大數據将會如何驅動制造業

随着市場動态、采購模式、供應鍊管理、以及制造過程變得越來越複雜,倘若從業者缺乏一個全面的數據策略去運營整個流程,那麼從業者将會面臨許多如低産能、低良品率、以及設備無法被有效應用的問題。不過雖然在業界當中,已經有許多模型去幫助制造業者規劃運營流程,例如DMAIC以及DMADV等6σ的模型,又或是精實管理,但在這個運算能力極高且物聯網無時無刻都在産生數據的時代,業者可以建立于這些模型上更進一步的優化供應鍊以及制造過程的效能,而要做到這件事情,背後的關鍵技術即是大數據。


正如我們前面所提,大數據可以從頭到尾的在整個價值鍊當中創造龐大效益,這也就代表著從采購/供應鍊管理、産品制造流程、一直到配送與物流,大數據,或稱大數據分析,都能更進一步的優化既有的效能。


制造業供應鍊管理

若要真正的讓大數據發揮潛力,老舊的ERP系統是不足夠的,從業者必須要更全面的掌握供應鍊的每一個流程,将規劃、採購、以及運送等流程徹底的透明化,并利用這些環節所産生的數據進一步的優化運營。 我們在數位供應鍊這一篇洞見中,更深度的讨論了數位供應鍊的優勢以及業者可以如何數位化現有的供應鍊管理。


那麼究竟大數據在整個供應鍊當中的應用為何? 在規劃的階段中,業者可以利用大數據模型及其他統計方法,來更好的達到供需匹配,讓需求預測與捕獲系統互相溝通,以大幅度的降低産品缺貨,或是供給過剩的情況。 在采購的階段中,業者可以利用數位績效管理系統,來更好的掌握不同的供應商績效,并整合這些資訊,實時的優化采購的執行流程。最後在運送的階段中,大數據能結合不同渠道的數據,以找到最佳路線。


産品制造流程

在産品制造過程中,大數據将扮演着至關重要角色,然而正如同供應鍊一樣,傳統的管理模式是無法讓大數據發揮潛力的。 也就是說,倘若所謂的工業物聯網沒有導入至整個産線中,同時數據沒有中心管理的話,将會無用武之地。在數據策略這一篇洞見中,我們探讨了如何建立數據湖,以及整個數據生命周期的管理模式,這一層面的理解在産品制造過程當中非常重要。畢竟整個工廠所涵蓋的領域包含太多,像是SCM、ERP、以及不同環節點所産生的數據,從業者隻有在串聯不同渠道的數據時,才能更好的發先其中的關聯,并進一步驅動洞見。


标簽:大數據

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