BI如何实现制造业精益生产可视化管理？

当前，制造业正快速向智能化和数字化转型。企业通过引入物联网、大数据、云计算和人工智能等技术，显著提升了生产过程的自动化和智能化水平。同时，工业4.0理念的普及，使得智能工厂和智能物流逐渐成为主流，帮助企业实现更高效的生产和供应链管理。

然而，市场对个性化和定制化需求的增加，也推动了柔性生产和小批量多品种生产模式的发展。企业在优化供应链管理、提升产品质量和确保合规的同时，还需注重员工技能的提升和团队协作能力的培养，以应对新技术和市场变化带来的挑战。

尽管如此，制造企业在生产过程管控中仍面临诸多关键痛点，这些痛点需要通过全面的数字化转型来解决。

制造企业在生产过程管控中主要面临以下几个关键痛点：

⚠️ 痛点1：

生产过程监控不到位：生产过程中需要监控的指标众多，但由于监控手段和数据不完善，导致无法及时发现和解决问题。

⚠️ 痛点2：

设备维护不及时：设备维护不足或不及时会导致设备故障和停机时间增加，影响生产进度和效率。

⚠️ 痛点3：

质量管理不完善：生产质量不稳定，产品质量问题频发，难以形成从质量控制、质量追踪到质量改进的闭环管理。

⚠️ 痛点4：

生产数据难以产生价值：数据散落在多个系统中，难以进行有效分析，无法为生产管理提供有价值的支持，缺乏从决策层到各级别的数据分析能力。

为了解决上述痛点并提升企业生产管理能力，企业应通过建立数字化生产指标体系，实现全面的管理提升。

1. 数字化生产战略：提高生产效率，提升质量水平，增强设备OEE。

2. 生产各项业务管理：构建数字化生产管理分析体系，开发订单执行、计划管理、生产执行、质量管理、设备管理、安全管理、能耗及环保等业务看板，全面提升企业生产管理能力。

3. 生产自助分析平台搭建，提升人效：对生产全过程业务数据进行加工，梳理生产管理分析指标，为业务人员提供拖拽式业务探索工具，提升工作效率。

4. 完善数据底层，搭建固定报表：打通各业务系统（如ERP、MES等）数据，同步数据填报及导入，完善数据底层，根据业务需求搭建生产日、周、月报表，实现降本增效。

为了成功实施数字化生产管理，企业可遵循“三步走”的建设思路：

1. 梳理生产分析指标体系：依托企业经营战略，梳理和确定生产分析指标体系。

2. 搭建生产指标模型和分析平台：基于指标管理平台，搭建生产指标模型和分析平台。

3. 构建生产分析场景：结合分析经验，构建生产分析场景，确保数据模型和分析平台的实际应用效果。

在实施过程中，思迈特软件通过访谈调研梳理客户自身的分析指标，同时结合行业经营提供建议指标，共同输出最终的指标体系。

基于生产管理分析体系，落地生产数据模型，构建以发现问题、定位问题、根因分析和业务优化为核心的四层架构，全面呈现业务全貌。涵盖制造管控中心大屏，以及订单管控、生产计划、生产效率、生产成本、设备管理、质量管理、安全管理等7个主题看板。

1、制造管控

2、订单管理

3、生产管理

深入分析生产成本，包括成本金额、各项成本占比、直接人工、物耗及单位物耗等，明确成本结构，帮助企业识别成本高的环节并采取降本措施。

4、设备管理

5、质量管理

实施统计过程控制（SPC），应用统计技术评估和监控生产过程各阶段，确保产品和服务符合要求。通过及时识别生产过程中的异常因素，迅速采取措施纠正，防止不良品产生，提高整体产品质量。

申菱环境集研发设计、生产制造、营销服务、集成实施、运营维护于一体，为全球客户提供环境调控解决方案。随着业务发展，公司在数字化升级中面临数据孤岛、手工登记、系统割裂等问题，导致数据无法集中展示和分析，难以实现实时数据洞察和敏捷决策。

为解决上述问题，Smartbi通过强大的数据接入、采集、整合、处理和建模能力，帮助申菱环境打破数据孤岛，统一整合数据。通过Smartbi搭建的生产指挥调度中心看板，实现生产全过程实时管理和运营指标监控。Smartbi的引入大幅提升了申菱环境的生产效率和经济效益，并在2022年获得标杆工厂荣誉和1500万元省级工业信息专项资金补助。

-优秀制造企业的共同选择-