社区征文|大数据助力制造业数字化转型

社区征文
前言:

2022年对我来说,是不一样的一年,从17年大学毕业,直到2021年年底的时候,才从上一家公司离职来到了现在这家公司,在上一家公司待的4年,让我收获了很多,但是感觉自己也失去了很多。一转眼就从一个学生变成了一个职业经纪人了。失去的就是自己没有继续去考研、出国深造。但在这4年的职业生涯中,从一个在几十个班级面前上台战战兢兢的人,变成了可以带领一群人带领一个部门在集团去拿下一个个项目,并每年年底,部门都是优秀部门的部门负责人。期间从ERP的实施开始,然后转到ERP的开发、最后因决策需要从0到1搭建了集团的决策大数据平台。在2022年前,我经历的还都是一些信息化开发和信息化实施的事情。直到2022年换了新的工作环境,有机会接触到了数字化。2022年数字化的改造,让我对大数据这个行业有新的认知和一些技术之外的心得体会。

一、大数据的市场分析

大数据其实分两个方向,一个是借助大数据来实现商业智能的BI决策分析,一方面是通过大数据和AI算法来进行大数据推送和建立用户画像。今天我们重点来讲大多数企业通过大数据来搭建自己的决策分析平台。从事大数据开发和分析的人员一直担心,大数据或者说BI未来是不是可期。答案是肯定的。

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从市场增速来看,发展至今,我国已进入 BI 及 DA(数据分析)领域的第一方阵,并成为发展最快的国家之一。 IDC 数据显示,2020 年中国商业智能软件市场规模为 5.8 亿美元,同比增长 17.1%。2021 年中国商业智能软件市场增速将快速恢复,市场规模预计达到 7.0 亿美元,同比增长恢复到 21%。 到 2025 年,中国商业智能软件市场规模将达到 13.3 亿美元,未来 5 年整体市场年复合增长率(CAGR)为 17.9%。

二、大数据与数字化转型

1、数字化转型背景

在近几年企业都在做数字化转型,但是落在每个企业数字化转型到底该怎么转,往往很难想的清楚,大多时候都是拍拍脑袋做的决策。从前面的市场分析来看数字化转型是迫在眉睫,不得不行。作为大型的制造企业,类似比亚迪、特斯拉这些强的制造业。应该怎么去做好数字化转型呢?在2022年,我有幸参与了数字化的建设。预计我们公司会在2024年左右实现全球工厂的自动化。 首先我简单介绍下我们企业,我们企业是做新能源材料有关的,是新材料的供应商。但是作为中上企业,往往很难在市场上有话语权,上面被上游供应商的矿石原料打压,下游被新能源车企各种嫌弃。因此作为这种材料加工企业如果不及时转型的话,不出个三五年就很可能被市场淘汰了。

2、大数据助力数字化转型

言归正传,我们集团意识到必须做出改变,首先做出改变的是,优化企业的人力结构,但是我们知道传统的制造企业的工人大多数都是高中甚至初中文化,难以管理。因此为了企业的良性发展我们做的第一件事情就是解放双手,打造黑灯工厂。从以前的三班倒到现在就需要一班的人即可完成整个生产过程,而且效率更高,出错造成的损失更少。 期间我们通过对公司的设备进行改造,比如电表、水表、蒸汽表、压力表都改造成智能表,然后通过大数据的工具将这些能耗数据及时采集都展示为车间看板。如下图所示,通过采集设备数据,来监控设备的运转情况,当设备快出现异常的时候,及时报警,排除问题。

picture.image 实现过程简介:通过ETL工具实时获取工厂生产设备数据,根据设备参数(设备的阀值),自动化预警判异处理、可视化看板展示。可实现自动化生产,自动化异常闭环处理,助力实现黑灯工厂的效果。

3、远程协管,让再也没有难做的现场管理

过去我们必须要去车间,才能将车间管理好,但是车间这么多这么大,一个人的精力有限,很难真正管理好每一个车间,我们借助大数据的力量完成了车间的远程协调,车间负责人可以在家里、车上、办公室都能实时监控车间运转情况,提高管理效率。

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实现过程简介:数据源来自于,各车间的排产记录、ERP的物料信息、配置分析室的检测数据、设备的运行记录等。管理者可远程协管,车间生产实时监控,遥控指挥生产(生产进度、不良品统计、物料监控等)。

4、总结

2022年是困难的一年,也是艰辛的一年,每个人都过的太憋屈了。但是作为IT人员,我们通过我们的技术为企业带来了工作模式和工作方式的改变。为企业降本增效,为管理者提供了真实的数据决策依据,管理者不再一眼一抹黑。2022年,可以说,虽然艰难,但是我们都挺过来了,相信新的2023我们会摘下我们的口罩,自由呼吸,更好的去追求我们的星辰大海。

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