制造业受很多易变因素的影响:人力资源、原材料、资本投资、生产设备、物流,更不用说不断变化的客户需求了。处处都在产生数据,但是数据常常以孤岛形式存在,限制了其实用性。所有制造商都面临这种情况 — 无论是航空与国防、汽车、工业机械,还是轧制产品领域。借助 Tableau,您可以快速混合并关联相似数据,仅需几秒钟即可获得决定性的结果,而如果采用需要大量编程的方法,则会花费几小时甚至几天的时间。利用您从制造业分析中了解到的信息改善流程效率、集中生产监控、更好地服务客户并将实时数据转化为适时的洞察见解。

制造业在从诸多系统中采集并理解大量的数据,进而促进运营效率、 提高服务级别并改善支持方面面临着前所未有的挑战。 不管您对此是什么态度,制造业正在更加快速地发展,由于过时的商业系 统无法为决策者提供必要的信息,因此足够好的现状已经一去不复返。
——Tableau

理解工业传感器数据

使用制造业分析功能分析制造业数据

借助一流的 Tableau 分析平台,GE Aviation(通用电气航空)让航空公司可以更加轻松地访问和了解这些数据,并在此基础上采取行动。通过 GE 部署在云端的工业应用软件平台 Predix,航空公司现在可以查看在 Tableau 中创建的客户报告。借助功能强大、简单易用的 Tableau 平台,航空公司可以对航班传感器数据(来自引擎、机身、襟翼、起落架等)和飞机自身的运行状况(地面操作、维护、人员配置等)做进一步的分析。

Honeywell 节省超过 10,000 工时,14 个业务部门中的用户已达 9,000 名。

Honeywell 市值达 400 亿美元,其全球财务中心则是这家公司的全球分析中心。从 2016 年 3 月起,Honeywell 公司内的 Tableau 用户数增至 9,000。借助 Tableau 和 Alteryx,团队可在数小时(而非数月)内完成数据分析,帮助公司制定关键决策。了解 Tableau 如何改变营销分析。

“制造业有很多阻力。 由于知识有限, 我们会对改变抱有抵触心理。因此, 将我们日常收集的混乱数据转化为有 用的资产,这确实需要一个流程。 这个流程必须非常具有针对性, 并且经过深思熟虑。”

——Dan Meier,Photoronics, Inc. 运营经理

以下为领先的制造商利用数据转变制造业的四种方式:

在现今的市场中,如果没有有意义的分析,就无法研究生产效率、 产品质量、客户需求和服务卓越性之间的影响和相互作用。

  • 1. 利用自助分析改 善生产、工厂业绩 和产品
  • 2. 利用数据混合 和预测改善销售和运营计划
  • 3. 利用实时分析 实现供应链的移动化
  • 4. 倾听、解读并更快地回应 客户反馈

 

1. 利用自助分析改善生产、工厂业绩和产品

在过去,制造业人员通过静态报表访问数据洞察见解。这些报表来自于企业应用程序和商业智能工具,而 IT 部门是所有这些应用程序和工具的唯一管理者和使用者。 这种旧方式主要是在上世纪九十年代设计并形成的,而且通常很复杂、死板而费时。

由于最好的分析实现是在 IT 管理的基础结构上,运行用户创建的仪表板, 因此自助服务的优化成了关键。

自助分析能让每个制造人员和整个组织看到并理解贯穿需求链、生产运营和整个服务寿命周期中的数据。 随着运营业绩的可视化程度提升,员工将能够监控整个组织内的数据,并利用这些数据通过六西格玛理念或精益原则,持续改善业务和流程。

自助服务还有助于实施 DMAIC 框架,支持以数据驱动的改善周期, 让个人能够探索并确定产品缺陷或瓶颈的根本原因。

电动汽车及传动系统部件行业的知名制造商,Tesla Motors Designs 发现, 自助分析可让员工探索自己的数据, 并极大地有助于他们探索如何改善生 产并实现稳定性。

“员工一旦有了数据访问权限,就会开始提出更多的问题, 并有能力深度 挖掘数据。 如果你试图找出某些长时间破坏生产问题的根源,研究相关 数据,发现前所未见的新事物定能助你解决问题。”

——Will Bishop,Tesla 高级测试工程师

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该仪表板就是一个流程和生产分析的实例,用户可以研究制造商使用两台机器完成几十份订单的表现。 用户可以浏览左侧完成的订单,并在一个仪表板上汇总多个数据集,进而查看 实际生产情况。 标靶图显示了影响生产 的主要指标(准备、停机时间和运转速 度)。

请注意两台机器之间的变化趋势 差异。 为何机器 123 的运行表现优于机器 456? 点击仪表板,与此可视化进行交互并了 解原因。

 

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该制造仪表板可让用户通过点击地图来选择设施,然后在右上方视图中查看该设施的详细缺陷信息。

在右下方视图中,您可以看到该设施一 段时间以来的生产(条)和缺陷(圆)情况。 注意在缺陷出现后的紧接几天 内,高缺陷计数通常如何导致较低的生 产水平。 点击仪表板,与此可视化进行 交互并了解详情。

 

2. 利用数据混合和预测改善销售和运营计划

要大规模地完善制造业,就必须要从源头供应链开始。每位供应链专家必须能够利用不同的信息系统,在交期紧张的情况下交付商品和服务。

现今的制造商面临着很多数据源:来自 ERP 系统的劳动力和订单计划、MES 系统的订单 信息、时间和出勤记录、不同设备制造商的警报和生产数据以及不同的 PLC 和 SCADA 系统。 将这些信息岛屿连接起来对于理解全局和决策至关重要。

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在此可视化中,预测模型通过易用的计 算窗口暴露出了关键的问题和机会。 用户可选择不同的建模方法,例如 “Aggressive”(激进型)、 “Deterministic”(确定性)或者 “Cost Optimization”(成本优化)。 这些计算 可由您的组织定制并生成,因而能够灵 活地对您的业务数据进行建模。

 

3. 利用实时分析实现供应链的移动化

供应链运作的更具革命性的能力是通过移动设备,实时查看并理解数据情况。

制造数据不断变化,具有很高的时效性。 利用适当时机的数据对于提高业务的利 润空间至关重要。

好消息是什么?

移动商业智能最终会在必要的情况下,提供所需信息来快速制定业务关键型决策。

Coca-Cola Bottling Co. Consolidated (CCBCC) 是美国最大的独立可口可乐 装罐公司,该公司的现场员工能够在任何地方通过可视化仪表板进行交互 和协作,甚至身在不同城市的卡车司机也是如此。针对领导主管和超过 800 名员工,CCBCC 为其提供了移动设备上的日常 仪表板更新功能,解决了报告可用性的限制所导致的巨大瓶颈。

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这种每日的实地运营仪表板主要供卡车司机使用,因为他们负责解决实际问题和交付产品。 卡车司机需要知道哪种情况下,交付最有利可图且效率最高,而非花费很多时间来解决这一难题。该仪表板被划分为不同的需求方面,例 如发票、交付情况和产品交付的时间范 围。 它还能够下钻查询底层数据,研究 不同地区和分支的特定信息。

“具备了移动获取数据的能力, 现在在开车去某个地点的时候, 送货人员可以在卡车上看着 iPad, 了解自己的送货情况和路线。”

——Kevin King,CCBCC 的报告和分析总监

4. 倾听、解读并更快地回应客户反馈

说到底,最重要的还是客户的期望和需求。 制造商需要收听社交媒体、呼叫中心和客户调查等诸多不同的渠道,以此收集客户数据。在客户信息中发现见解洞察时,快速采取行动是最为重要的。

作为空调系统和设备行业的全球领先者,Trane 不再单一地使用电子表 格,转而开始将自助数据可视化与客户服务数据相整合,显著缩短了获取 洞察见解的时间。 现在,从获取数据洞察到让客户满意,整个周期时间 比原来快了 10 到 100 倍。

“我们需要倾听,我们需要解读这些数据。 我们需要快速地以两种方式进 行回应。 我们希望通过回复客户来直接进行回应。 我们还需要以企业的 身份作出回应,并通过战略方式确定对客户重要的方面。”

——Michael Nealy,Trane 高级客户分析师

借助数据可视化,Trane 跟踪关键指标以更快地获取客户反馈。 他们能够 挖掘数据找到答案,例如某地区的技术人员是否按时到岗?

销售人员、制造人员和行政人员均可快速看到业绩最好和最差的地区,并下钻查询底层数据寻找原因。

“我们能够找到机会,确定哪些销售办事处和地区存在提升的空间。 因此,我们的客户将获得更好的体验,”Nealy 表示。

关于 Tableau 将数据可视化集成到您的制造系统和流程中比您想象的要简单。

无论数据有多大或是来源于多少系统,Tableau 软件都能帮助人们查看并 理解数据。通过从 PC 到 iPad 的无缝体验快速连接、混合、可视化并分享 数据仪表板。 不需要编程技能,就能创建和发布带有自动数据更新功能 的仪表板,并且分享给同事、合作伙伴或客户。

 

 

May 6, 2019