郭濤
在“互聯(lián)網(wǎng)+”、智能制造等大趨勢的推動下,制造業(yè)成了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的生力軍和先鋒官。如今,不管是在汽車制造的環(huán)節(jié),還是銷售和服務的環(huán)節(jié),數(shù)據(jù)分析都扮演著十分重要的角色。不過,Qlik亞太區(qū)制造業(yè)和高科技市場開發(fā)總監(jiān)杰瑞米(Jeremy Sim)在拜訪一些中國制造企業(yè)時也發(fā)現(xiàn)了這樣的問題:一方面,客戶十分迫切地想采用數(shù)據(jù)分析技術(shù);另一方面,客戶又表示在基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)方面還沒有完全準備好。
針對這種情況,杰瑞米表示,因為新的業(yè)務和應用不斷涌現(xiàn),基礎(chǔ)架構(gòu)的搭建和優(yōu)化,以及數(shù)據(jù)一直在動態(tài)變化之中,所以不可能有100%準備好的那一刻。用戶可以邊實踐邊改進。另外一個趨勢是,制造業(yè)的客戶現(xiàn)在越來越多地從物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的角度出發(fā)考慮問題?,F(xiàn)在,制造業(yè)企業(yè)都積累了一定量的數(shù)據(jù),關(guān)鍵是如何讓這些數(shù)據(jù)充分發(fā)揮其價值。
談到制造企業(yè)當前面臨的主要挑戰(zhàn),杰瑞米歸納了3個方面:消費者對產(chǎn)品的品質(zhì)、功能的要求越來越高,再加上制造業(yè)市場競爭十分激烈,這給制造企業(yè)造成了極大壓力;技術(shù)的創(chuàng)新是制造企業(yè)的核心競爭力;制造企業(yè)必須重視監(jiān)管、合規(guī)的要求,保證產(chǎn)品生產(chǎn)過程可追溯。
以前,大廠商與小廠商之間有技術(shù)壁壘?,F(xiàn)在,大多數(shù)廠商都具備基本相同的技術(shù)水平,比如手機的制造,廠商必須清楚地知道用戶選擇哪款手機的具體原因,這樣才能改進設(shè)計和制造,重新贏得用戶。這時,數(shù)據(jù)分析就派上了用場。
杰瑞米表示,制造企業(yè)擁有大量數(shù)據(jù),有的企業(yè)甚至建立了多個“數(shù)據(jù)湖”,也就是數(shù)據(jù)資源池,現(xiàn)在的問題是如何對這些數(shù)據(jù)進行分析,對哪些數(shù)據(jù)進行分析,是否有明確的目標和KPI指標?Gartner的研究顯示,2018年,80%的“數(shù)據(jù)湖”是沒有用的。
大數(shù)據(jù)分析的最終目標是解決應用的問題。大數(shù)據(jù)分析不僅僅是對過去的數(shù)據(jù)進行整理和分析,更重要的是對未來做出預測。對于用戶來說,得到想要的可視化分析結(jié)果固然重要,但是在數(shù)據(jù)的分析和探索過程中獲得一些重要的信息和知識同樣重要。帶著問題去分析,并找出答案,在解決了一個問題后又會有新的問題產(chǎn)生,再接著進行探索。在這個周而復始的過程中,用戶不僅有效地解決了問題,而且慢慢地養(yǎng)成了一種習慣和技能,這被Qlik稱為是一種“數(shù)據(jù)素養(yǎng)”。
“分析是一個過程,而不僅僅是得到一個結(jié)果、一份報表。在數(shù)據(jù)整理、分析的過程中,用戶就能獲益。”杰瑞米進一步解釋說,“現(xiàn)在,人們對數(shù)據(jù)分析的要求更高,在業(yè)務的每個層次都可以進行深入的分析和探索。企業(yè)全員,包括管理者、技術(shù)人員、業(yè)務人員都可以也有能力參與分析,共同協(xié)商,找出解決辦法。海爾公司的體會是,數(shù)據(jù)分析不僅提供了一個工具,還帶來了公司文化的改變。數(shù)據(jù)分析不是IT或技術(shù)層面的事,而是與業(yè)務和人密切相關(guān)?!?/p>
在制造行業(yè),數(shù)據(jù)分析到底能有多大能量?杰瑞米舉了很多例子。日本有一家專門從事設(shè)備維護服務的公司。以前,它每周定期上門為客戶進行設(shè)備巡檢和維護。有了數(shù)據(jù)分析以后,定期維修變成了風險維修,在對設(shè)備進行檢查和分析的基礎(chǔ)上,只有在預知到風險時才進行及時的維護,提高了工作效率,降低了成本。
很多人認為,只要數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)分析軟件功能強大,就能得到很好的分析結(jié)果。其實,數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性也非常重要。全球一家知名的貨車制造商,就把貨車的制造數(shù)據(jù)、貨車的銷售數(shù)據(jù),甚至貨車司機的駕駛數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析,并將此作為貨車研發(fā)、生產(chǎn)和維修的依據(jù),取得了良好的效果。
“現(xiàn)在,用戶希望能夠隨時隨地展開分析,而不是只有管理者才能看到分析的結(jié)果,也不是所有分析只能在公司總部完成。企業(yè)的所有人員,都應該將數(shù)據(jù)的可視化分析結(jié)果,與自己的經(jīng)驗相互驗證,然后再做出決定。”杰瑞米介紹說,“在BMW,從管理者到業(yè)務人員都在使用Qlik的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品,每個部門都在做自己的分析。美國一家知名的食品公司把分析功能‘下放,銷售人員通過iPad就可以了解市場情況、庫存等信息。”中國的很多汽車制造企業(yè)也在用Qlik的產(chǎn)品。
當前,數(shù)據(jù)分析的一些新趨勢是:將各種數(shù)據(jù)整合,進行關(guān)聯(lián)性分析,而不是只看銷售數(shù)據(jù)或某一類數(shù)據(jù)。利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具,促進企業(yè)業(yè)務的創(chuàng)新,業(yè)務人員不必借助IT人員的幫助,利用像Qlik這樣的產(chǎn)品,自己就可以進行分析。數(shù)據(jù)分析價值的實現(xiàn),不是只靠企業(yè)自己,而是要放眼整個生態(tài),聯(lián)合上下游伙伴、供應鏈上的各類合作伙伴,一起進行分析。