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DataHunter制造业解决方案:助力企业摆脱品控难题

时间:2018-11-07 15:06 点击: 作者:
[导读]制造业是工业的主要组成部分,也是我国国民经济的支柱产业之一,制造业直接体现了一个国家的生产力水平,是区别发展中国家和发达国家的重要因素。制造业主要包括产品设计、产品研发、原料采购、产品生产、测试/质检、储存运输、营销等一系列流程,其中,采购、生产

制造业是工业的主要组成部分,也是我国国民经济的支柱产业之一,制造业直接体现了一个国家的生产力水平,是区别发展中国家和发达国家的重要因素。制造业主要包括产品设计、产品研发、原料采购、产品生产、测试/质检、储存运输、营销等一系列流程,其中,采购、生产、测试、存储等过程既独立运行又相互影响,每一环节都可能影响产品品质和品牌口碑。

长期以来,我国制造业的一个很大短板就是品牌和质量问题,在创新缺乏、品控缺位的情况下,一些低价劣质的产品带来了不良的市场口碑。而随着“中国制造 2025 战略”深入推进,我国的制造业正努力向着“优质制造”升级。

想要实现“优质制造”,一方面需要行业创新,另一方面需要将品控贯穿到整个生产制造流程中,“优质制造”的价值,不仅在于保障产品质量底线,而且会为提升产品附加值、提升产业链地位奠定基础。有了稳定、优良的质量,又有产品核心技术创新,再加上营销渠道创新,制造业的品牌价值才会得到提升。

产品质量受到多方影响,比如原材料的质量,这又包括供应商把控、采购质检、原材料库存质量监控;再比如生产质量,可能受原材料的影响、可能是参数问题、也可能是生产流程管理问题等等,所以全面的品质管控不只是单指某一个节点,而是涉及到整个制造企业运转的每一个节点。

品控问题给制造企业带来的影响

业绩:市场销售业绩是对产品质量/品质控制的直接反应。品质下降会造成业绩下降、订单减少退货增加等。

品牌:品质会影响品牌的信誉,造成消费者对品牌的不信任,品牌价值的损失会造成一系列的连锁反应。

财务:品质问题会造成生产成本增加、利润变薄,进而引发资金链断裂等其他财务问题。

其他:品控问题还会引起客户投诉、市场份额减少、库存积压严重等众多问题。

可以说,品控问题牵一发而动全身,如果该环节出现了严重的问题,那么对于制造企业来说,结果很可能是灾难性的。所以,企业想要解决好品控难题,绝不仅仅是关注几个所谓的关键合格率指标那么简单。作为制造业的核心环节,品控贯穿采购、研发、生产、设备运行监控、人力资源绩效等企业运转的全流程,由此可见,只有通过对各环节业务进行综合分析,才能处理好品控难题。

DataHunter制造业解决方案

想要搭建起一套围绕品控的数据分析平台,需要解决如下问题:

1. 业务系统繁多,数据来源复杂。制造企业发展多年,拥有众多IT系统,这就使得数据源更加复杂,其中包括ERP、CRM、SCM甚至Excel等等;

2. 跨部门间的协同及权限管控。由于品控环节涉及到众多业务部门,所以进一步来说,对于品控的分析,需要多人、多部门参与,这就涉及到基于数据分析平台的分析协同以及数据权限管控问题;

3. 数据分析的实时性和效率问题。受限于报表系统的架构和功能限制,制造企业对相关业务数据的获取往往不够及时,同时,报表系统的分析效率也非常之低。

作为以业务驱动为理念的新一代自助式BI产品,DataHunter数据分析平台Data Analytics拥有异构数据源整合、智能交互式分析、团队沟通协作、定制化权限管理、多屏实时展现等特性。从领导层到一线业务人员,都可以通过Data Analytics实时关注各业务的核心指标,并随时随地进行自助式的数据分析和协作。

DataHunter数据分析平台优势

l自助式数据准备,轻松接入各种数据源类型

l无需数据建模,支持多表数据关联,满足多种业务场景分析

l基于探索式数据分析模式

lOLAP多维分析,支持数据下钻、维度切换、组件联动等分析操作

l看板组件自由拖拽布局,自定义组件大小和位置

l个性化定义仪表盘

l看板、故事板支持跨部门分享,便于协作沟通

l多部门级权限管控,保证数据安全

方案架构

数据源层:对接企业各个业务系统数据,实现异构数据源整合。

业务分析层:面向各级业务人员和管理层,通过了解业务需求,建立分析模型、业务看板、故事版等应用场景。

展示层:以丰富的可视化图表形式和灵活简单的交互方式,将分析结果呈现给各级业务人员和决策层。

方案成果

包含品质管理分析、物料采购分析、生产制造分析等在内的七大制造业主题,从不同维度对制造业各业务数据进行综合分析,每个主题分别从多个视角、多个维度进行分析。下面我们以品质管理分析为例,该主题包括物料质量管控、生产质量管控、仓储物流质量管控等分析看板。

物料质量管控看板分别从物料进量、进量不良率、各地仓储上线不良率等纬度进行分析,例如通过各地仓储上线不良率可以看出哪些仓库的库损情况比较严重,考虑是否可以通过改善库存环境等形式降低仓储上线不良率。

通过物料质量管控看板,可以清楚地看到仓库 2 上线不良率最高,这时通过数据钻取功能,我们轻松查看这个仓库中,不良率高主要是由哪些产品组成。

仓储物流质量管控主要监控各月开箱不良率、不同运输方式开箱不良率、各仓库发货数量与不良率等情况,这些指标可以明显反映出开箱不良率的总体情况。例如,我们可以下钻不同运输方式开箱不良率,从而得知开箱不良率最高的是面包车,还可以查看哪一类的货物通过这种运输方式的货损率最高。

用户市场质量监控看板,通过监控产品每月百台维修率、新品百台维修率情况、产品故障统计等指标,有助于改进生产和质检流程,从而改善产品质量。