京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据技术助力传统产业走向智能制造时代
有人认为传统产业对大数据技术的应用会非常落后,但作为传统家电制造企业来说,格力掌门人董明珠也曾表示,既然格力可以掌握空调的现状,也可以预知未来,还可以做数据分析判断等。在格力的经营理念中也明确写到“一个没有创新的企业是没有灵魂的企业”。格力在大数据应用上的探索已经初具成果。他们对科技潮流的把握非常敏锐,在大数据时代它更是以实际成功证明了大数据不仅可以与传统产业结合,而且还能以更智能的方式促进传统产业的发展。
格力集团董事长兼总裁董明珠在接受记者采访时曾表示,格力生产空调看起来是传统行业,但实际上也运用了大数据思维。“我们用互联网、大数据做空调,格力空调运行得怎么样,我们在珠海就可以监控到相关数据。”而事实上,除了珠海格力,作为格力集团生产出口基地的芜湖格力,大数据的运用也早已投入到生产运营的各个环节,今天我们就一起走进芜湖格力,感受一下大数据在智能制造领域发挥的价值。
格力电器(芜湖)有限公司(以下简称“芜湖格力”)在2012年筹备期间便开始了ERP(企业资源计划系统)、MES(制造企业生产过程执行系统)的实施之旅,相关数据展示平台都由IT部门自主研发,经过3年时间的数据累积,在数据分析环节使用过水晶报表等一系列分析平台,数据分析的过程需要由技术人员操作,流程复杂,时效性差,对业务支持有限。而面对业务流程中不断递增的分析需求,以及业务决策的效率要求,需要一款支持多源业务数据整合,敏捷操作以及可视化展现的大数据分析软件。BI平台不仅轻松满足了这些要求,且实施周期短,对TB级到PB级数据能做到秒级响应,大大提高了业务决策的效率和价值。
芜湖格力BI项目负责人生产计划部科长谢传辉介绍,为改进工厂制造的现状,IT部门引进了BI产品,希望通过平台对这些影响生产经济效率的潜在因素进行分析,达到以下目的:1、减少物流配送过程中纸质单据,节约公司成本;2、提高备料过程管控;3、降低生产异常核实处理的时间,提高工作效率;4、降低因物料配送问题导致的生产异常。
芜湖格力的信息化系统发展分为两个阶段:流程管控和数据采集。由于生产型企业本身涉及的流程繁多,在靠人力运维的时代,只能在电脑上用EXCEL表格进行监控,经过MES(制造企业生产过程执行系统)系统的全面实施,目前已经采集到物流配送过程中的库存数据、拣选备料数据、配送执行数据和分厂接收数据,还差点检数据未采集。第一步:实现PDA点检,实现物料点检信息化,完善采集订单齐套数据。第二步:通过采集的从订单下达到物料上线生产中间一系列的操作数据,搭建一整套的信息化BI系统,实现过程的实时监控和异常预警。
生产线监控
图3芜湖格力MES生产效率分析
之前很多物料的短缺,格力是靠人工去一一核实和查询,虽然系统有MRP(物料需求计划系统)在运行,但是数据量庞大而明细指标繁杂,业务人员进行具体数据分析时往往需要IT人员配合建模、计算等,一份报表的分析通常费时耗力。而现在,通过MES和MPR采集的系统数据,可连接BI平台进行实时的多维分析。例如,物料齐套检查这项工作,以前需要点对点针对相关人员进行排查,而现在检查的结果是在分析平台实时展现,指标体系更可以根据情况灵活调整,IT人员的工作效率提升了30%以上。
质量控制
之前对于现场的生产过程和质量管理都是人工将系统数据导入再利用EXCEL内置的图表处理进行简单的分析。通过与技术方的合作,芜湖格力开始结合更多的业务分析维度进行探索式分析和分析预测,借助大数据分析平台实现从产线、班组以及分厂多个维度各个层面来展示公司整体生产运营情况。
图4芜湖格力项目价值实现杠杆
另外,业务部门从最开始不知道能不能发挥价值到后来越来越多的尝试使用,再到现在已经认可了分析价值,还会根据实际应用场景提出分析改善意见。按照目前整个平台实施的情况来看,已经解放了40%左右的IT工作量,让IT人员能减少了大量的重复工作,更好的投入到更重要的工作,比如对平台的技术支持上来。现在能够用实时客观的数据去代替人工核验流程,实现业务运转的自动化,包括自动排产、自动效率分析、错误数据预警等。这些都有赖于数据分析平台的建立。
根据平台使用的深入,谢传辉介绍,对IT部门来说价值是非常明显的。就整体业务来说,下一步会讨论如何将分析平台与原有的大数据基础平台结合增强数据处理的闭环率以及数据运行效率。另外通过在业务环节增加传感器等方式进一步做好数据采集,扩大数据分析的应用范围。对芜湖格力来说,企业数据化运营和决策刚刚起步,系统化和标准化的原则还需要行业专家的进一步指导,能为提供更多业内最佳实践的参考。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23