京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据技术助阵 传统产业迈向智能制造时代
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
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。
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
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 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 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 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 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 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。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22