“工业4.0”下的制造业数据化管理.pdf

在“工业4.0”背景下，制造业数据化管理成为提升企业竞争力的关键。我国制造业虽然在信息化建设方面取得了一定的进步，但仍存在诸多挑战。企业信息化水平不高，信息系统的集成应用不足，导致企业管理效率低下，供应链优化困难，产能过剩等问题突出。 以盾安环境为例，尽管部署了ERP、SCM、CRM、MES等多套信息系统，但各系统间的关联性不强，数据未能有效整合，使得管理层无法基于全面的数据进行决策。此外，现有的报表系统信息单一，难以满足多维度分析和实时监控的需求。企业链条长，各环节间的协同效应未得到充分发挥，影响了BI（商业智能）的应用效果。 针对这些问题，数据化管理方案提出了以下策略： 1. 整合数据，建立业务主题分类管理。采用FineBI等商业智能工具，支持多种数据源连接，如关系型数据库、JNDI、ODBC等，并通过ETL（提取、转换、加载）处理，对数据进行清洗、转换，存储到数据仓库FineCube中。数据按照业务主题进行组织，便于关联分析和业务理解。 2. 提供完全可视化的报表输出和OLAP多维分析。FineBI的分析容器与dashboard结合，使业务人员无需编程，只需通过拖拽数据列、设置查询和过滤条件，即可快速生成报表。此外，还可实现计算指标、预警条件等功能，增强分析的灵活性和深度。这有助于业务部门节省成本，优化生产线管理。 例如，通过成本构成分析，可以识别生产成本的各个组成部分，进行量本利分析、比重分析和比较分析，帮助决策者发现并减少不合理的成本投入，强化事前成本控制。对于生产线管理，实时数据支持生产部经理监控生产力，优化产能和资源利用；品质管理部则能借助产品缺陷分析提升质量标准；高级管理层可通过对成本和开支的有效控制，提高投资回报率。 “工业4.0”时代的制造业数据化管理旨在打破信息孤岛，实现数据的深度融合，赋能企业决策，优化生产流程，降低成本，提升整体运营效率和市场竞争力。通过采用先进的数据管理和分析工具，企业可以构建起一个高效、敏捷的信息支持系统，为迎接“工业4.0”的挑战做好准备。