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制造業(yè)如何做好生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)分析?

原創(chuàng)|大數(shù)據(jù)新聞|編輯:陳久鳳|2021-09-15 17:39:42.610|閱讀 552 次

概述:生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)是指企業(yè)投入一定的資源,經(jīng)過(guò)一系列或者多種形式的轉(zhuǎn)換,由此增加附加價(jià)值,并產(chǎn)生新的效益,生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)分析也是眾多制造業(yè)的難點(diǎn),本文從3個(gè)方面,解答如何做好生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)分析。

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什么是生產(chǎn)運(yùn)營(yíng):

生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)是指企業(yè)投入一定的資源,經(jīng)過(guò)一系列或者多種形式的轉(zhuǎn)換,由此增加附加價(jià)值,并產(chǎn)生新的效益,最后以成品的形式產(chǎn)出并提供給社會(huì)的過(guò)程。

制造型企業(yè)發(fā)展的本質(zhì),就是提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中,生產(chǎn)流程長(zhǎng),工藝復(fù)雜,生產(chǎn)環(huán)節(jié)眾多,如何保證生產(chǎn)質(zhì)量,并提升生產(chǎn)效率,也成為了當(dāng)下制造型企業(yè)管理的難點(diǎn)。

生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)分析的難點(diǎn):

1、隨著智能制造的普及,越來(lái)越多的企業(yè)意識(shí)到單靠人力現(xiàn)場(chǎng)的督查,已經(jīng)無(wú)法滿足理想的控制狀態(tài),所以很多企業(yè)引入了智能制造設(shè)備,例如mes、erp、aps等系統(tǒng)來(lái)監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程。

業(yè)務(wù)系統(tǒng)的介入,生產(chǎn)車(chē)間每天產(chǎn)生大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù),但是業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)利用率低,無(wú)法快速通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)影響效率的原因,從而影響了生產(chǎn)進(jìn)度,或造成大量的成本浪費(fèi)。

2、制造型企業(yè)都有例會(huì),開(kāi)會(huì)時(shí)所用的數(shù)據(jù),大多都是依靠人工,耗費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間去整理集合,數(shù)據(jù)反映的問(wèn)題往往都是“前一段”時(shí)間的生產(chǎn)情況,這對(duì)實(shí)際的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)分析是有一定程度的滯后。如果出現(xiàn)問(wèn)題,那么在批量生產(chǎn)過(guò)程中,隨之就會(huì)出現(xiàn)更大的成本輸出。

3、沒(méi)有人比數(shù)據(jù)知道得更多,往往在實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)分析中,依舊依靠經(jīng)驗(yàn)主義,忽略數(shù)據(jù)背后的真實(shí)原因。

如何做好生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)分析

1、建立高效準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)整合管理平臺(tái)

懂技術(shù)的人員不懂產(chǎn)線情況,不懂業(yè)務(wù);懂業(yè)務(wù)的產(chǎn)線工作人員,不懂技術(shù)。分析的前提是記錄和存儲(chǔ)數(shù)據(jù),高質(zhì)量的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)分析必須打通工廠技術(shù)人員以及產(chǎn)線數(shù)據(jù)。

做到業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸出和產(chǎn)線生產(chǎn)情況的全方位貫通,高效、準(zhǔn)確的獲取數(shù)據(jù)源是第一步。

建立數(shù)據(jù)管理整合平臺(tái)最大的好處就是,管理層無(wú)須下達(dá)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng),通過(guò)可視化看板,就能準(zhǔn)確了解產(chǎn)線正在發(fā)生什么,比如產(chǎn)品所使用的材料、設(shè)備,產(chǎn)品檢測(cè)的數(shù)據(jù)和結(jié)果以及每個(gè)工序生產(chǎn)的時(shí)間、人員等信息。

2、通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的診斷性分析,挖掘影響生產(chǎn)的根本原因

獲取準(zhǔn)確的全量數(shù)據(jù)是第一步,其次就是依據(jù)同行業(yè)正常參考指標(biāo)及往期數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,通過(guò)分析,快速判斷當(dāng)下生產(chǎn)情況是否正常,更能及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常,從而指導(dǎo)生產(chǎn)。

3、利用數(shù)據(jù)去改善生產(chǎn),比如原材料、供應(yīng)商等問(wèn)題

摒棄以往依靠經(jīng)驗(yàn)主義決策的模式,數(shù)據(jù)會(huì)發(fā)聲。以生產(chǎn)質(zhì)量分析為例,我們都知道影響質(zhì)量的6要素,人機(jī)料法環(huán)測(cè), 如何利用數(shù)據(jù)去高效分析并處理質(zhì)量異常,我們來(lái)看廈門(mén)廈順?shù)X箔有限公司是怎么做的?

(1)生產(chǎn)情況分析:各工序生產(chǎn)情況、設(shè)備停機(jī)記錄、員工交接班記錄、卷?yè)p失分析等

(2)質(zhì)量分析:對(duì)各缺陷走勢(shì)進(jìn)行分析、各工序質(zhì)量情況分析、原輔料質(zhì)量分析等

(3)生產(chǎn)過(guò)程分析:厚度控制情況,關(guān)鍵控制點(diǎn)的工藝參數(shù)分析等

(4)客訴與訂單分析:缺陷處理方案分析、投訴占比分析、缺陷原因分析、訂單準(zhǔn)時(shí)出入庫(kù)記錄分析等

(5)設(shè)備故障分析:對(duì)設(shè)備廠商分析、設(shè)備維修情況分析、設(shè)備備件情況分析、設(shè)備使用人員分析等

生產(chǎn)質(zhì)量分析圖例

大區(qū)質(zhì)量分析:探索質(zhì)量分布與區(qū)域、車(chē)型、專(zhuān)員、供應(yīng)商等因素的關(guān)系

生產(chǎn)質(zhì)量分析項(xiàng)目圖例

項(xiàng)目圖例:質(zhì)量問(wèn)題與專(zhuān)員、車(chē)型、供應(yīng)商、時(shí)間等因素的關(guān)系。

生產(chǎn)質(zhì)量分析的收益:

(1)質(zhì)量部門(mén)節(jié)省了整理和分析報(bào)表的時(shí)間,攻克了追溯產(chǎn)品質(zhì)量的難題

(2)技術(shù)IT部門(mén)發(fā)現(xiàn)了若干數(shù)據(jù)治理的問(wèn)題,并提出了相應(yīng)的解決方案

(3)管理層能通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行決策,加速實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型,形成生產(chǎn)管理駕駛艙。

慧都大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)「GetInsight®」升級(jí)發(fā)布,將基于企業(yè)管理駕駛艙生產(chǎn)質(zhì)量分析及預(yù)測(cè)設(shè)備故障分析及預(yù)測(cè)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)等大數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建,助力企業(yè)由傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)模式向數(shù)字化、智能化的新模式轉(zhuǎn)型升級(jí),抓住數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展勢(shì)頭,提供管理效能,精準(zhǔn)布局未來(lái)。

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