製製造業在科技的發展與輔助之下，結合大數據分析，打造出新型態的智慧工廠與全新的工業化基準。 本冊介紹了「智慧製造管理平台」解決方案，包括製造業「核心系統架構規劃」，數位分析管理體系建設路徑，建立以場景為核心的數位化管理體系，並分享了「智造平台」標桿客戶案例。
决策难
習慣基於“計劃生產”進行“事後復盤”，而不是基於“精實生產”進行動態調整和趨勢預測。導致對於實際生產管理的事件響應緩慢。
策略調整難
企業營運發展趨勢難以準確評估，缺乏預警機制，無法快速識別經營風險。
問題定位難
為一線負責人，雖有相關系統的資料查看權限，但一旦出現事故問題，僅憑系統內的資料無法準確定位原因，需等待下屬報告詳細情況，才能制定對策。
會議準備難
週會、月會佔用業務時間，資料匯總費事費力，準確性不高，耽誤生產排程。
統計資料難
設備維修記錄、進貨銷貨記錄、庫存盤點資料，依靠手工Excel報表效率低下，易出錯。
咨詢流通難
製程出現問題，無法及時上報，主要依靠過往的經驗應對。調整生產策略，無法及時響應，造成額外成本。
溝通效率低下
製造業場景業務邏輯複雜，指標相對較多，導致IT需求溝通過程效率低下。缺乏數據治理
每日產生的大量資料分散在MES、PLM、PDM、ERP系統，難以統一整合。
HSE體系是近幾年出現在能源化工行業的通用管理體系。H(健康)、S(安全）、E（環境）三要素密不可分，領導和承諾是HSE管理的核心，企業自上而下的文化培育是體系成功實施的基礎。將HSE管理體系中的核心指標製成大屏看板並與監管措施整合，實現園區實時監控，隱患清零。
體驗demo >>面向能源事業部管理層的綜合戰情室，包含發電量、任務完成率、預警、實時視頻監控等重要資訊，並加入輪播三維組合地圖作為大屏背景，既能了解實時業務狀況，又兼具視覺效果。
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體驗demo >>該戰情室圍繞生產裝置主題，整合綜合合格率、開動率、計劃完成率等因子，並對產量、OEE、綜合合格率進行預測。對於可能的風險做出早期應對，也有利於生產專員對影響因子進行摸排進而制定優化措施減少損耗。
體驗demo >>裝置管理部門可根據該戰情室中的裝置科管理指標，定期安排設備的保養、點檢計劃，挂鈎至對應部門以及責任人，明確具體作業方法，在節約成本的同時確保生產效率最大化。
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統一資料口徑標準，透過搭建大資料平臺實現企業資料的自動採集、集中彙總，形成企業資料資產池。
傳統企業中仍存在大量線下手工資料，數字化平臺可將線下手工資料快速製作成標準化模板供員工匯入，將線下資料留存到資料倉庫，提升線上化水平。
將日常的巡查、養護等工作所需填報的各種紙質表格移動化，並且透過掃碼、定位等方式提高採集效率，不斷降低業務資料人工填報比例及資料可靠性。
提供固定式報表、視覺化圖表、大屏駕駛艙等多種展示形式，為領導提供決策支援及管理協作。
建立面向各板塊、各職能部門的資料平臺，實現各業務部門資料共享和交換的有效支援，達到了公司各部門以及各層級之間的資訊共享、業務分析決策、協同辦公的目的。
透過彙集並抓取客戶需求、目標計劃、專案實施、賬務報告等資訊，實現對各業務全流程視覺化跟蹤，提高業務流程管理水平。
搭建業務資料分析指標體系，形成各行業、各集團、各企業、各業務單元的數字化管理駕駛艙體系，輔助企業數字化管理及決策。
梳理企業各業務流程節點，透過設計預警機制，平臺自動將異常資訊及時推送給相關責任人，及時採取應對措施。
王人賢 Brian
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