制造業(yè)數(shù)據(jù)分析不能“等靠要”

郭濤

在“互聯(lián)網(wǎng)+”、智能制造等大趨勢的推動(dòng)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(wù)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(shí)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(zhǔn)備好。

針對(duì)這種情況，杰瑞米表示，因?yàn)樾碌臉I(yè)務(wù)和應(yīng)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(dòng)態(tài)變化之中，所以不可能有100%準(zhǔn)備好的那一刻。用戶可以邊實(shí)踐邊改進(jìn)。另外一個(gè)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。現(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(jià)值。

談到制造企業(yè)當(dāng)前面臨的主要挑戰(zhàn)，杰瑞米歸納了3個(gè)方面：消費(fèi)者對(duì)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。現(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(jī)的制造，廠商必須清楚地知道用戶選擇哪款手機(jī)的具體原因，這樣才能改進(jìn)設(shè)計(jì)和制造，重新贏得用戶。這時(shí)，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(gè)“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(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)哪些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，是否有明確的目標(biāo)和KPI指標(biāo)？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(biāo)是解決應(yīng)用的問題。大數(shù)據(jù)分析不僅僅是對(duì)過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析，更重要的是對(duì)未來做出預(yù)測。對(duì)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(shí)同樣重要。帶著問題去分析，并找出答案，在解決了一個(gè)問題后又會(huì)有新的問題產(chǎn)生，再接著進(jìn)行探索。在這個(gè)周而復(fù)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(xí)慣和技能，這被Qlik稱為是一種“數(shù)據(jù)素養(yǎng)”。

“分析是一個(gè)過程，而不僅僅是得到一個(gè)結(jié)果、一份報(bào)表。在數(shù)據(jù)整理、分析的過程中，用戶就能獲益。”杰瑞米進(jìn)一步解釋說，“現(xiàn)在，人們對(duì)數(shù)據(jù)分析的要求更高，在業(yè)務(wù)的每個(gè)層次都可以進(jìn)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(wù)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(huì)是，數(shù)據(jù)分析不僅提供了一個(gè)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(wù)和人密切相關(guān)。”

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(hù)服務(wù)的公司。以前，它每周定期上門為客戶進(jìn)行設(shè)備巡檢和維護(hù)。有了數(shù)據(jù)分析以后，定期維修變成了風(fēng)險(xiǎn)維修，在對(duì)設(shè)備進(jìn)行檢查和分析的基礎(chǔ)上，只有在預(yù)知到風(fēng)險(xiǎn)時(shí)才進(jìn)行及時(shí)的維護(hù)，提高了工作效率，降低了成本。

很多人認(rèn)為，只要數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)分析軟件功能強(qiáng)大，就能得到很好的分析結(jié)果。其實(shí)，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(jī)的駕駛數(shù)據(jù)進(jìn)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(shí)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(yīng)該將數(shù)據(jù)的可視化分析結(jié)果，與自己的經(jīng)驗(yàn)相互驗(yàn)證，然后再做出決定。”杰瑞米介紹說，“在BMW，從管理者到業(yè)務(wù)人員都在使用Qlik的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，每個(gè)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(dāng)前，數(shù)據(jù)分析的一些新趨勢是：將各種數(shù)據(jù)整合，進(jìn)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(jìn)企業(yè)業(yè)務(wù)的創(chuàng)新，業(yè)務(wù)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(jìn)行分析。數(shù)據(jù)分析價(jià)值的實(shí)現(xiàn)，不是只靠企業(yè)自己，而是要放眼整個(gè)生態(tài)，聯(lián)合上下游伙伴、供應(yīng)鏈上的各類合作伙伴，一起進(jìn)行分析。