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    【智慧企業之路】基於大數據的製造企業經營管控與決策支持

    本文選自《智慧企業之路》第三期,第65頁,「本期關注」欄目

    作者/胡建

    本文全文3600字,共有10張圖,預計閱讀需20分鐘

    摘要

    大數據時代下,隨着企業經濟規模的擴大,企業各層次管理者對企業決策提出了更高要求,直接影響着製造業經營效率的提升。本文從大數據時代背景下,製造業提升決策能力出發,對製造企業決策支持面臨的挑戰進行了分析,根據多年經驗,提出了適應時代發展、貼合製造業實際情況的大數據決策支持解決方案,並列舉了某複雜電子裝備企業的成功案例,以期為我國製造業企業的決策能力提升作出更大貢獻。

    關鍵詞:大數據 經營管控 決策支持

    一、引言

    隨着移動網絡、雲計算、物聯網等新興技術迅猛發展,全球數據呈爆炸式增長,標誌着我們迎來又一偉大時代——大數據時代。對於大數據,麥肯錫諮詢公司對「大數據時代」的定義是:「數據已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域,成為重要的生產因素。」維基百科對大數據的定義是:「無法在一定時間裡用常規的軟件工具對內容進行抓取、管理和處理的數據集合」。簡單說,「大數據」就是超越了傳統IT技術和數據庫軟件處理能力的海量數據。

    大數據時代的到來,已在不知不覺中改變着人們的生活方式和思維方式,而它對企業產生的影響也更為深遠。過去技術水平和財力是衡量一家企業競爭力的主要標準,而現在企業對「大數據」的應用程度也成為提升企業的競爭力的主要手段。

    在大數據時代,企業管理人員需要充分挖掘大數據中所蘊含的價值,將其轉化成企業管理的有效資源,並依此制定更準確的決策,為企業發展帶來持續不斷的競爭力。現階段,人們都隱約知道大數據價值性很高,但具體到如何充分挖掘出大數據中所蘊含的價值、如何高效利用這些價值、如何保證信息安全,尚未有明確的做法,企業也由此陷入困境。

    針對大數據時代企業決策面臨的挑戰,南京國睿信維軟件有限公司給出了基於大數據的決策支持解決方案,並成功應用於某複雜電子裝備企業,本文將做詳細介紹。

    二、大數據時代企業決策面臨挑戰

    大數據時代,企業在決策方面面臨如下挑戰:

    ◉ 缺乏滿足多場景決策所需的信息系統,是企業面臨的首要挑戰

    在大數據時代下,企業決策信息的採集與分析、決策方案的制定與選擇均會受到錯綜複雜的環境因素影響。企業決策支持系統的建設,需要考慮經營管理、產品研發、生產製造、綜合保障等多方面的業務數據特點、展示需求。

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    圖1 企業決策數據分類

    ◉ 缺乏完善的指標體系,是企業面臨的重大挑戰

    當前,很多企業構建了覆蓋企業管理、產品研發、製造、保障等各個業務環節的應用系統,但缺乏科學完備的決策體系,用來支撐對經營全過程管控。各類管控指標或者散落在相關職能部門,或者還未根據發展需要建立健全相應的管控指標;已有的管控指標在其內涵、計算方式、數據收集渠道、分析方法等方面還存在諸多不一致問題;管控數據或者散落在個人手中,或者根本沒有留存。迫切需要建立以「全級次、全領域、全流程」為特徵的企業經營管控指標庫,實現歷史數據的快速跟蹤查詢和分析。

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    圖2 企業經營管控指標體系關注重點

    ◉ 缺乏基於關鍵指標和分析模型的智能化預警機制,制約了企業決策能力的提升

    從企業預警分析的監測、識別、診斷、報警幾個關鍵環節來看,很多企業目前存在不少需要着力完善之處:關鍵的預警指標尤其是事前預警指標還不夠系統、不成體系,甚至在一些關鍵領域缺乏預警指標;傳統工作方式下,不同的部門、不同的人員對同一問題採用不同的預警分析模型,帶來不同的甚至是差異較大的預警研判和預警等級;預警分析時效性不夠,基於手工模式的預警分析隨着經營規模的擴大,其效率、效益面臨很大挑戰,難以對經營狀況進行連續的測定、監視和預先報警,難以及時、有效地展示潛在的風險和危機,難以使中高層管理對企業的經營狀況做到心中有數,做到及時發現及時應對問題。

    為了解決上述問題,企業需要建立決策支持系統,有效提升企業科研生產、財務、質量等各方面信息的大數據分析與智能決策能力,降低企業經營風險。

    三、基於大數據的決策支持解決方案

    3.1 決策支持體系建設思路

    針對企業決策面臨的難題,國睿信維提出了如下圖所示的「1+1+1」大數據決策支持體系建設總體思路。

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    圖3 「1+1+1「大數據決策支持體系建設總體思路

    即:

    ● 一套分析展示方法:建設適應製造業決策支持所需的各類分析展示組件,滿足產品研發、製造、保障等多決策場景所需。

    ● 一個應用平台:建設覆蓋數據獲取、數據湖存儲、數據模型管理、可視化展示分析等決策全過程的自主可控的信息化應用系統。

    ● 一個業務組織:梳理並建立適應企業決策支持所需的業務指標體系,形成企業決策所需的組織架構。

    3.2 大數據決策支持解決方案

    根據建設策略,國睿信維給出了如下圖所示的決策支持解決方案體系框架,從行業應用、數據服務、數據採集與模型管理等多個層次出發,開展企業大數據決策支持系統建設,滿足企業決策支持體系的建設需要。

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    圖4 決策支持解決方案體系框架

    國睿信維的大數據決策支持解決方案,堅持「三個面向「:面向全業態、面向全級次、面向全過程」,覆蓋企業各下屬控股公司,以實現對所有業態的經營管控要求;在管控維度上,覆蓋從科研、生產、保障和管理的全部過程,實現全流程的信息掌控;在數據層級上,需要實現從基層、部門到領導的全級次信息匯聚和貫通,也能實現從上到下的逐層穿透。

    同時,解決方案緊扣「四個導向」:目標導向、管控導向、問題導向、風控導向」,圍繞企業規劃目標、任期目標和年度經營目標,層層分解形成各級各類指標體系。聚焦重點目標、重點單位、重點任務和重點能力等關鍵管控對象和環節,強化監視測量和分析工作,形成各類態勢;堅持對外找差距,能夠對比優秀企業、競爭對手、行業標杆等開展分析;堅持對內找問題,能夠對比規劃目標、任期目標和年度經營目標等開展分析;關注經營過程中可能出現的財務、市場、質量、安全等重大風險。

    通過建設,可使得企業具備全領域的數據採集能力、全級次決策模型管理能力、全流程多場景應用能力。

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    圖5 決策支持能力

    3.3 決策支持實施策略

    根據多年經驗,國睿信維提出了大數據決策支持的「六要素」實施策略。包括:

    ● 要素1:明確應用場景,理解管理者思維邏輯。按照企業的經營特點和決策者的思維邏輯,為系統設置專門的分析主題。決策者選擇不同的主題切入,逐步梳理關鍵成功要素,深入分析企業的經營狀況,發現經營的關鍵問題,進而進行合理的決策。

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    圖6 梳理主題域框架

    ● 要素2:構建指標體系,明確運營狀況的衡量尺度。根據業務規則和業務分析的邏輯(即業務場景)構建明細指標,通過指標對主題通過業務規則進行業務分析。

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    圖7 梳理主題域明細指標

    ● 要素3:明確各類業務分析模型。通常包括:預測分析、監測預警分析、穿透分析3類模型。

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    圖8 自定義分析模型

    ● 要素4:友好的功能設計,為決策者提供門戶。根據決策者不同的職責權限和管理範圍建立不同的決策門戶,以向系統使用者展示分析的過程和結果。包含總體態勢、主題分析、問題推送和協同辦公四個維度。

    ● 要素5:注重對外展示,整體規劃展示大屏。

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    圖9 展廳效果示意

    ● 要素6:統籌開展數據湖、數據倉庫建設,為分析和決策提供數據支撐。

    四、成功案例

    某複雜電子裝備企業,利用國睿信維基於大數據的決策支持解決方案,通過2年建設,建成統分結合、上下一體的智慧經營管控與決策支持系統,實現基於大數據和模型的經營管控可視化展示、自動化預警、決策支持和智能決策功能,有力提升全所智能管理水平,高效保障戰略閉環管控,實現對經營管控的實時監控,及時防範經營風險,提升集團化管控能力,有效推進智慧子集團建設。

    該企業經營管控與決策支持系統框架如下圖所示。

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    圖10 某企業決策支持案例系統框架

    通過建設,形成覆蓋科研生產、質量、財務等8個集團化經營管控業務領域的決策支持能力,實現了經營管控、產品研發、產品製造、產品保障等各類數據的可視化呈現、預警展示、問題穿透、決策提醒及閉環等功能,滿足高層決策支持要求,部分成果如下。

    ◉ 在產品研發領域,形成了滿足產品研發管控所需的數字樣機展示、研發計劃管理、計劃超期預警等研發大數據管控的各種功能,形成產品研發智能管控能力。

    ◉ 在產品製造領域,實現了自頂向下的層層穿透,支持企業分層分級的決策所需。企業領導可通過系統可視化查看生產現場的重要產品、重要設備的生產信息,實現工廠透明化管理。

    ◉ 在產品保障領域,實現企業全球化產品分布追溯、產品運行狀態的實時監控,及時預警故障裝備,實現企業產品預測性保障,大大降低了企業產品保障成本,提升了產品使用效能。

    ◉ 在企業管理領域,通過建設,實現企業全流程、全領域、全級次的管理,極大降低了企業經營風險,提升企業管理效率。

    通過建設,該複雜電子裝備企業實現了以大數據為核心,經營管控實現由單點分析向聚合分析轉變,基於大數據挖掘和各類標準化模型,極大提升經營管控和決策支持的全局性、準確性、時效性和前瞻性。

    五、結束語

    大數據時代,國睿信維勇於探索,提出了適應時代發展要求的大數據決策支持解決方案,並在各央企集團公司、各裝備製造企業進行了實際應用,取得良好效果,我們堅信,國睿信維將進一步為提升我國製造企業決策能力,降低我國製造企業的經營風險作出更大貢獻。

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