大數據應用對制造業企業業務流程的影響

李佳芯

當今，中國制造業傳統的以經驗為導向的業務流程已無法順應時代的發展，大數據時代的到來為制造企業帶來了巨大的發展機遇。本次研究旨在探究大數據應用對制造業企業業務流程的影響，以為實現大數據驅動的制造業數字化轉型提供思路。本文選取作為積極踐行“中國制造2025”的排頭兵的美的集團為分析對象，通過互聯網搜集了有關美的集團大數據應用方面的數據資料，整理發現大數據的應用幫助美的集團實現了從制造到智造，促進了美的全面驅動企業研產銷全價值鏈的數字化轉型，這將為中國其他制造型企業利用大數據實現產業轉型提供一個新的思考方向。

一、引言

隨著時代的發展，我們對制造業的要求也越來越嚴格，產業轉型升級正在成為全球經濟發展的新一輪競爭。過去，制造業一直以傳統的經驗驅動為主，衍生出了對競爭品牌了解的局限性，對用戶需求的主觀判斷性等問題，無法實現按需設計和按需生產，限制了制造型企業的發展速度。隨著“智能制造2025”國家戰略的實施，大數據應用已成為制造業生產力、競爭力和創新能力增強的助推器，它是推動業務流程、產品、模式、管理及服務標準化和智能化的根底，并反映在產品生命周期的所有階段。因此，應該如何推動中國的工業企業升級？中國制造企業如何成為大數據驅動的智能企業？這是目前我國發展的焦點問題。本次研究旨在探究大數據應用對制造業企業業務流程的影響，以為我國制造業借助大數據發展指明方向。

二、美的傳統業務流程的局限性及轉型的必要性

今年是美的成立的50周年，站在企業創立50周年的新起點上，美的集團正在從一家傳統的家電制造企業，向一家全球化科技創新集團快速轉型。對于中國家電企業來說，美的50年正是不斷創新變革的50年，也是中國家電科技、產品、品牌、營銷、服務全面升級的50年。

正如美的集團大數據體系創始人黃侃在一次演講當中提到的那樣。在過去，美的從家電設計研發、采購、生產、倉儲、物流及銷售等各業務流程一直以傳統的經驗驅動為主，衍生出了對競爭品牌了解的局限性，對用戶需求的主觀判斷性等一系列問題，無法實現按需設計和按需生產，限制了美的家電發展速度。伴隨著互聯網、電商和大數據技術的蓬勃發展，產品變得越發極致，服務變得無微不至，營銷變得無孔不入，企業迫切需要通過數據分析、數據驅動來解決一些問題。比如，產品研發和企業經營解決拍腦袋的問題，生產制作要解決精益化和協同的問題，營銷要解決不了解用戶的問題。大數據的應用為美的集團帶來了一場從制造到智造的偉大變革。

三、大數據驅動：從制造到智造

（一）美的大數據產品體系

美的集團的IT部門的定位是：流程與IT中心。由該中心負責監控美的集團基本流程的設置與運行，可以實現數據與流程一體化的運作，為大數據提供了很好的發揮基礎。美的IT流程中心使用開源技術框架，通過拉通內部數據、融合外部數據、整合用戶數據以及運營IOT數據構建了美的開普勒（Midea Kepler）大數據產品體系。該體系包括一系列產品，包括水晶球、觀星臺、地動儀、服務號和陀螺儀，其中水晶球主要用于內部數據內在邏輯的樹立，助力美的企業運營和經營決策;觀星臺主要用于外部數據的融合，助力美的把握市場競爭格局;地動儀主要用于用戶數據挖掘和構建用戶畫像，助力美的做好用戶管理和精準營銷;陀螺儀為基礎平臺，是整個大數據產品體系強大的并行計算能力和海量數據處理能力的基礎;服務號為移動數據產品，主要用于傳遞數據，不斷提升業務快速響應能力，培養用戶看數和用數習慣，培養企業的數據文化。這些產品幫助美的實現對內部業務數據、外部互聯網數據、智能設備數據等的有效利用，為集團和事業部在精細化經營管理、用戶營銷和服務、產品優化和創新等方面提供強有力的大數據支持，讓美的成功打破家電行業各個領域的數據障礙，實現產品研發、生產和銷售各個環節的數據全覆蓋，進而實現研產銷一體化閉環管理，落地數據運營體系，形成美的數據文化。

（二）美的大數據智造三環節

整個美的大數據智造由三個重要環節組成。大數據分析，按需設計;大數據決策，按需生產;大數據驅動，精準營銷。針對產品設計、生產、銷售、服務整個業務流程都做了數據采集準備，負責數據的收集，然后利用大數據技術處理數據，促進三大環節的實現，從而保證良好的生產運行。

1.大數據分析，按需設計

實施采集各大電商平臺數據、全局掌握家電行業市場格局，進行線上剖析+線下探究+智慧洞察，為產品設計和開發提供戰略支持，并準確定位產品的痛點。圖3-1展示了美的智造環節中線上剖析的具體流程：

2.大數據決策，按需生產

在大數據分析的基礎上實現按需生產也是美的集團非常關注的一個環節，該環節利用大數據實現了計劃拉通+以銷定產+品質管控。為了生產更好的產品，這意味著更好地預測訂單，更精細地管理決策和制造流程。這是美的在制造里面另外的一個大的思路。美的擁有自己的MES，這是美的智能制造的核心，所有智能制造工廠的數字化，包括機器人，材料鏈接的自動化和數字化均是美的智造的重要組成部分，也是整個大數據平臺非常重要的數據來源。與此同時，美的不斷升級其信息物理系統，將工業機器人與MES相結合，設計軟硬件組合，從而獲得柔性制造的性能。美的使用大數據在IQC上實現錯料預防等也為工業制造商提供了更好的發展助推力。此外，對于失敗產品的個案分析通常是徒勞無功的，有價值的信息常常遺失在量測誤差、實驗噪聲或不科學的實驗設計中，而利用大數據技術對大量生產數據進行分析恰好可以完美地解決這一問題，隨著數據的增多，噪聲信息會減少甚至完全消失，差異點會被累加放大，生產過程中產生的數據越多，分析也就越細致，在信息量充分到一定的程度后，工程師甚至可以將問題具體到機臺的某個機構，進而使得整個實驗設計也能更加合理，目的性增強，大大加快產品優良率提升的步伐。產品的質量監控方面就更不用提了，這在高新科技制造業已經是常識——沒有好的過程管控，是不可能控制好產品質量的。而收集并自動監控生產過程中的各種特征值，也是美的業務流程大數據應用的一部分。

3.大數據驅動，精準營銷

用戶畫像、精準營銷、產品推薦這些需要大量的數據資源——商品資源、用戶基數、用戶行為和標簽屬性資源。沒有這些資源，我們就無法真正實現用戶認知，也沒有這么精細的分類產品去進行推送，而美的正是握有這些資源。小到熱水器、電飯煲電磁爐、中到風扇、大到空調電冰箱，美的的家用電器產品體系非常全面，實現了中國家庭全覆蓋。對于美的而言利用大數據來挖掘自有數據的價值是最正確也是最迫切的一件事。

美的通過開普勒大數據產品體系進行內外數據整合，最后識別了有近1.5億的帶手機的唯一身份用戶，并且每天以至少12萬的數據在遞增。并且最重要的是，用戶的消費記錄、購買渠道、所在區域、使用偏好等都以標簽的形式被記錄下來，一位用戶可以被打上近600個標簽和多級標簽屬性，進而形成一個完整的360度的用戶畫像。美的利用這些用戶畫像實現精準營銷、商品推薦，用戶轉化率得到極大的提高。最重要的是，這些用戶畫像推薦模型還能指導服務一線導購，包括售后，這就完成了從線上線下整個立體空間對用戶進行了解和定位，以前需要是什么、目前在關注什么、后面可能需要什么，可能需要美的提供什么樣的服務，大數據平臺統統清楚。

（三）大數據應用對美的業務流程的影響

過去，對作為傳統制造型企業的美的來說，其業務流程的痛點主要體現在三個方面：1.控制不足。由于缺乏對生產、銷售各環節的數據分析和跨領域整合，無法做到事前預警分析，各業務流程之間無法做到即時靈活地銜接。2.市場趨勢判斷失靈。由于無法做到對市場數據的即時整合和分析，企業無法準確把控市場格局，無論是競爭對手的最新動向、用戶的最新訴求還是自己產品的痛點，企業都無從得知，以至于企業戰略、策略制定沒有明確方向。3.顧客需求把握不準。由于美的的銷售渠道較長，無法直接接觸到客戶，從經銷商處間接取得的客戶信息缺乏有效性、準確性，公司難以準確把握客戶需求。大數據針對美的集團業務流程的痛點制定了對應的解決方案，實現了從制造到智造，幫助美的打破各領域數據壁壘，全面驅動企業研產銷全價值鏈數字化轉型。具體來說，大數據為美的集團構建了財務、運營、營銷等12大業務領域的分析體系，全面支撐企業經營決策及運營管理。通過對經營情況及潛在風險的實時監控與分析、企業運營效率的閉環管理，以及內外銷等業務領域的深入管理剖析，為美的集團的盈利提升、效率提速、風險管控提供了精準、全面、高效的數據支持。同時，幫助美的各業務部門對市場商機、用戶洞察、產品企劃、企業形象有了全面的了解和分析，驅動業務踐行研產銷閉環管理。品質部門通過品質指標體系驅動產品品質的提升，企劃部門通過爆款分析、用戶訴求等功能提煉產品概念和創意，銷售部門了解競爭格局、商機分析等做好渠道策略及品類部署，電商部門利用店鋪運營、促銷監控等功能提升店鋪口碑及運營，品牌部門通過輿情監控、熱點追蹤等功能提升企業形象。美的集團上到CEO，下到生產組組長都會使用美的集團大數據平臺提供的各種數據信息，時時突破各流程中的問題并得到及時反饋，最終實現美的集團業務流程的閉環優化。數字化的轉型帶動了整個美的集團高質量發展，引領了業務提升，幫助美的在市場經營、產品企劃、渠道運營、用戶洞察、品質改善和輿情監控變得更簡單高效，顯著提高了公司利潤率和現金存量，員工的人均工作效率也得到了大大的提高，助推美的高效率實現企業流程管理及商業模式的變革。

四、結論

大數據的出現不斷的改變著人們現有的生活習慣和固有的模式，同時也逐漸改變了制造業的業務流程。傳統的生產模式對設備的使用率較低、產品品質監管控制成本高、對競爭品牌了解甚少、對用戶需求的判斷不準確，無法實現按需設計和按需生產，限制了制造型企業的發展速度。而大數據時代的出現為傳統的生產模式提供了新的生產方式：通過傳感器等先進手段，就可以得知生產過程哪里出現了故障、出現何種故障、最優的解決方案以及所需的維修配件等。利用大數據搜集分析由消費者和生產者交往所產生海量數據，通過對這些數據的挖掘來為企業帶來巨大的數據支持。同時，在對這些數據進行的分析的基礎上制定生產策略和營銷策略，能夠避免產品生產出來難以銷售，進而提高生產效率和銷售速度。美的集團大數據的應用助力其實現制造到智造的數字化轉型，其成功的路徑可以為中國其他制造型企業所效仿。（作者單位：廣西大學商學院）