大數據時代復烤企業生產管理變革

【摘 要】大數據時代的到來給復烤企業的生產管理帶來嚴峻挑戰，數據意識落后、基礎設施老舊、信息系統孤立等問題制約著企業的發展，唯有通過提升大數據思想意識、引進先進的硬件設施、建設一體化信息系統，并以先進的數據挖掘和分析模型為核心，才能改變現狀、適應時代的發展。

【關鍵詞】大數據時代;生產管理;數據挖掘與分析

近年來，隨著大數據技術的不斷擴展和滲透，煙草工商企業積極進行技術革新。作為卷煙生產的初步加工環節，復烤企業在煙草生產鏈中起著承上啟下的作用，但由于對先進技術重視程度不夠、專業力量薄弱等原因，導致復烤企業技術進步較慢。尤其在海量數據的快速發展下，復烤企業的發展受到了嚴峻沖擊。

一、大數據時代復烤企業生產管理現狀

（一）數據意識落后

由于煙草行業的壟斷特性，導致企業內部較為封閉，大多數管理者忽視對互聯網、大數據的主動學習和認知。在生產管理過程中，仍以個人經驗為主，致使管理決策主觀、片面。雖然近幾年來，隨著物流、卷煙等兄弟單位在信息技術方面的逐步發展，使復烤企業逐漸認識到自己思想意識的落后，但對大數據的認識也僅停留在表面，認為大數據就只是對數據進行簡單的整理和歸納，并未意識到大數據的分析決策能力，更未認識到大數據在預測需求變化方面的價值。

（二）基礎設施老舊

復烤企業建立時間大多較早，生產機械老舊。雖然有部分企業逐漸開展技術改革，新建生產線，但仍屬于少數。對大多數復烤企業而言，仍存在嚴重的基礎設施老化現象，設備故障率高，生產質量欠佳。近幾年，復烤企業通過逐步增添一些檢測設備和儀器儀表來監控生產數據，但在實時性、便捷性、準確性方面仍存在較大問題。同時，新設備與傳統基礎設施缺少有效數據接口，導致新設備的實用性受限，數據融合性較差。

（三）信息系統孤立

隨著大數據技術的快速發展，實現生產管理信息化、數據化，是適應大數據時代的前提。雖然大多復烤企業都有在一定程度上應用信息系統，但仍存在一些問題。一是信息系統建設不夠全面，甚而有些系統僅僅只是擺設，形同虛設;二是信息系統功能不全，僅僅停留在數據采集和整理階段，缺乏數據分析和生產指導功能;三是數據流動性差，由于各個系統由不同的廠家建設，系統間相對獨立，不能或很難順暢地共享數據，“信息孤島”現象嚴重;四是信息系統缺乏統一管理，存在系統繼承性差、系統重復建設等現象，造成資源浪費。

二、大數據時代復烤企業生產管理策略

（一）提升大數據思想意識

在海量數據的信息時代，傳統的管理理念具有一定的滯后性，這種短期思維并不能很好的把握和預防風險。大數據不僅是數據大，它代表更強的決策力、洞察力，其導向思維不僅可以指導生產，還可以預見可能發生的設備故障或質量問題，進而做到提前預防。

為適應大數據時代的快速發展，也為復烤企業的技術進步，生產管理者應重視大數據的運用，主動學習大數據知識，挖掘大數據的價值，將其作為企業的發展命脈予以對待;其次，構建大數據人才梯隊，通過有目的的人才培養，建立合理的專業人才隊伍，為大數據技術支撐儲備人才力量;再次，創建大數據文化，加強相關制度建設，從領導層開始，自上而下做好表率，加強對大數據理念的學習和認識，逐步完善數字化管理[1]。

（二）引進先進的硬件設施

硬件設施是數據化的基礎，是信息化發展的“硬”道理。復烤企業在信息化建設中硬件設施較為落后，且布局凌亂，缺乏統一的規劃。在大數據時代，數據的傳輸通過硬件設施來連通，具有匹配的硬件設施是實現生產數據一體化和統一管理的前提。具體來說，包括電子皮帶秤、水分檢測儀、紅外線檢測儀、溫濕度傳感器等數據初采終端，RFID、電子標簽、手持PDA等數據復采終端，有線及無線網絡傳輸，數據庫及應用服務器，PC端、Web端、無線終端、LED顯示屏等信息發布設備。

硬件設施是實現生產管理互聯互通、融合創新的基礎。在硬件設備布置時應以系統總體架構為基礎，切忌“重硬輕軟”，充分考慮用戶終端小型化、多元化，服務器大型化、集群化，存儲網絡化、集中化，網絡結構化、高速化等方向問題，以發展的眼光來建設硬件基礎設施。

（三）建設一體化信息系統

軟件是系統的靈魂，大數據時代，復烤企業需建立統一的、全面集成的數據平臺，實現生產信息高度共享、業務協同高度融合。復烤企業可通過實時感知、信息采集、生產監控，實現原煙基礎數據、加工過程數據、質量檢測數據、設備運行數據、生產環境數據、成品儲存數據的高效采集和有效整合，聯通孤島，實現信息互通，共享共用，使生產管理水平得到質的提高。

與互聯網時代不同，大數據時代的生產管理，不僅要求實現生產數據的實時查詢和動態管理、生產設備的實時監測和狀態控制、生產方式的透明公開和便捷服務，還需要實現生產數據的實時分析、設備故障的提前預警、生產質量的動態預測。對海量數據的分析處理能力成為信息系統在生產管理質量方面成功與否的關鍵。

目前，在數據挖掘方面，有分類法、回歸分析法、Web數據挖掘法等[2]經典方法可供選擇;在數據分析方面，有隨機森林、梯度提升決策樹、神經網絡等AI數據模型可以運用。這類大數據分析算法不僅速度快、穩定性好、容錯能力強，還具有較強的自學習能力和預測能力，不僅可以挖掘生產數據中潛藏的相關性，還可以預測可能出現的質量問題，從而通過控制系統或管理人員提前糾偏，控制好生產加工各個環節的生產質量。隨著阿里云、騰訊云、亞馬遜、GAE等云計算平臺在國內外的應用趨于成熟，云計算技術的高彈性和低成本特性，使得中小型企業也可以完成數據分析[3]，這也為復烤企業提供了一條方便可靠的實施路徑，為實現智能制造打下了基礎。

三、結束語

在海量數據時代，大數據成為企業的核心資源，數據資源管理效率直接影響生產質量。為了更好的控制生產質量，提升競爭力，復烤企業必須順勢而為、與時俱進，樹立大數據思維，積極采用大數據技術改善生產管理現狀，從而提升企業的智能決策及精細化管理水平。

參考文獻：

[1]劉軍等. 大數據背景下傳統工商企業的轉型研究[J]. 中國管理信息化，2019，22（16）：69-70.

[2]劉政宇. 大數據分析挖掘技術及其決策應用研究[J]. 科學技術創新，2019（23）：84-85.

[3]朱娉婷等. 基于大數據與人工智能的大數據獲取方式變革[J]. 科學技術創新，2019（21）：47-48.

作者簡介：

徐靜（1988—），女，漢，四川省自貢市，碩士，信息系統項目管理師、軟件設計師，主要從事信息管理系統、生產控制系統的研究。

（作者單位：重慶煙葉復烤有限公司）