大数据改进制造业的十条军规

今天,制造商可以对大量来自生产和销售历程中的数据举行追踪。麦肯锡的文章通过对数个案例举行剖析,以此来说明以及高级剖析应用和平台若何能够为谋划决议提供辅助。

麦肯锡咨询公司公布《若何行使大数据改善制造业》的文章,就大数据及高级剖析若何使生物制药、化工和离散制造加倍合理化给出深度剖析。文章稀奇提到,那些身处基于历程的行业的制造商若何行使高级剖析来提高产量而且降低用度。

通过寻找决议历程效益的焦点因素,大数据与在其上举行的高级剖析若何厘清制造中的价值链,然后辅助治理职员接纳行动,以便对制造历程举行连续改善。下面是关于大数据若何推翻制造历程的10条途径:

一、在生物制药行业的生产历程中,进一步提高精确度、质量和产量。

在生物制药的生产流程中,制造商通常需要对跨越200种以上的变量举行监视,以便确保质料身分的纯净度,同时确保生产出的药品相符尺度。让生物制药生产历程充满挑战的因素之一是:产量会在50%至100%之间转变,而且还无法马上辨别出缘故原由。而使用高级剖析,制造商能够对9个最能够影响产量转变的变量举行追踪。通过上述手段的辅助,他们将疫苗的产量提高了50%,每年在单一疫苗品种上节约的用度就到达500万至1000万美元。

二、加速IT、制造与营运的整合,让的愿景更快成为现实。

工业4.0是由德国政府提出,旨在通过生长智能工厂,促进制造行业自动化。凭据供应商、客户、有用产能以及用度的相关约束,大数据已经被用在优化生产进度方面。那些存在高度管制的行业里的制造业价值链上的厂商得益于德国供应商和制造商的辅助,正在大踏步迈向工业4.0。同时,以此为契机,这些厂商的各个部门能够充分发挥各自功效,而大数据和高级剖析对于取得成功来说至关重要。

通过寻找决议历程效益的焦点因素,大数据与在其上举行的高级剖析若何厘清制造中的价值链,然后辅助治理职员接纳行动,以便对制造历程举行连续改善。

下面是关于大数据若何推翻制造历程的10条途径:

一、在生物制药行业的生产历程中,进一步提高精确度、质量和产量。

在生物制药的生产流程中,制造商通常需要对跨越200种以上的变量举行监视,以便确保质料身分的纯净度,同时确保生产出的药品相符尺度。让生物制药生产历程充满挑战的因素之一是:产量会在50%至100%之间转变,而且还无法马上辨别出缘故原由。而使用高级剖析,制造商能够对9个最能够影响产量转变的变量举行追踪。通过上述手段的辅助,他们将疫苗的产量提高了50%,每年在单一疫苗品种上节约的用度就到达500万至1000万美元。

二、加速IT、制造与营运的整合,让工业4.0的愿景更快成为现实。

工业4.0是由德国政府提出,旨在通过生长智能工厂,促进制造行业自动化。凭据供应商、客户、有用产能以及用度的相关约束,大数据已经被用在优化生产进度方面。那些存在高度管制的行业里的制造业价值链上的厂商得益于德国供应商和制造商的辅助,正在大踏步迈向工业4.0。同时,以此为契机,这些厂商的各个部门能够充分发挥各自功效,而大数据和高级剖析对于取得成功来说至关重要。

三、大数据辅助提高制造绩效的3个主要方面

分别是:更好的展望产物需求并调整产能(46%),跨多重指标明白工厂绩效(45%)以及更快地为消费者提供服务与支持(39%)。上述数据是凭据“LNS研究与A国际”的近期观察得出的。

四、在六西格玛DMAIC(界说、丈量、剖析、改善及控制)框架中整合高级剖析,以便连续改善

对一个由DMAIC驱动的改善设计的事情历程取得加倍深入的明白,同时就该设计若何对制造绩效的所有其他领域造成的影响举行深入体会。与以往相比,这一领域的生长有望促使生产流程转向加倍面向消费者驱动的偏向。

五、与以往相比,能够加倍仔细地从供应商质量层面举行审阅,同时能够加倍精确地展望供应商的绩效

通过对大数据和高级剖析的应用,制造商能够实时查看产物质量和配送准确度,对若何依据时间紧迫性在差别供应商之间分配订单生产任务举行权衡。对产物品质的管控优先于发货进度。

六、对产物合规性举行监测而且追溯到详细生产装备成为可能

通过在生产中央的所有装备上配备传感器,运营司理能够立刻领会每一台装备的状态。通过高级剖析,每台装备及其操作者的工况、绩效以及技术差异能够得以体现。对于改善生产中央的事情流程来说,这些数据非常重要。

七、只销售利润率最大的定制产物型号,或者以以销定产方式生产对产能影响最小的产物型号

对于拥有许多庞大产物型号的制造商来说,定制产物或者以销定产的产物能够带来更高的毛利率,但是在生产历程没有被合理计划的情形下,同样可能导致生产用度的急剧上升。运用高级剖析,制造商能够计算出合理的生产设计,以便在生产上述定制或以销定产的产物时,对现在的生产设计发生最小水平的影响,进而将计划剖析详细到装备运行设计、职员以及店面级别。

八、将质量治理和合规系统综合思量并给予两者企业层面优先级

对于制造商来说,是时刻针对产物质量和合规性给予更具战略性的眼光了。麦肯锡的文章给出了数个应用大数据和剖析的制造商的例子,指出若何通过大数据以及剖析手段,针对那些与产物质量治理和合规性最相关的参数举行剖析,以便辅助治理职员获得加倍深刻的明白。这些参数中的大部分是企业层面的,而不仅仅存在于产物质量治理或者合规部门。

九、量化逐日产能对企业财务状态的影响并详细到生产装备层面

通过大数据和高级剖析,制造商的财务状态和逐日生产活动能够直接联系起来。通过对每台生产装备举行追踪,治理者能够领会工厂的运转效率,生产计划卖力人和高级治理职员能够更好地调整生产规模。

十、通过对产物举行监测,制造商能够自动为客户提供预防性维护建议,以便提供更好的服务

制造商最先生产加倍庞大的产物,需要在产物中配备板上传感器并通过操作系统加以治理。这些传感器能够网络产物运行情形的数据,而且凭据情形发出预防性维护的通知。通过大数据和高级剖析,这些维护建议能够在第一时间发出,消费者也就能够从中获得更多的价值。现在,通用电气在它的引擎和钻井平台上使用了类似的手法。

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