舉個例子，如果需要優(yōu)化品質(zhì)、提高良品率，必須把不同的信息化系統(tǒng)串聯(lián)在一起，包括MES、CRM、ERP、WMS等。如果產(chǎn)品良率不好，需要趕快追溯到核心原因——是機臺參數(shù)出現(xiàn)了問題?還是哪一批來料有問題?不管是提高品質(zhì)，還是優(yōu)化公司的生產(chǎn)情況、減少庫存，都必須要形成完整的決策流程，在不同的信息化系統(tǒng)里實現(xiàn)各種分析——而這些在傳統(tǒng)的制造業(yè)非常難實現(xiàn)。

　　近日，維科網(wǎng)受邀參加迅能集思媒體溝通會，據(jù)悉，迅能集思為幫助企業(yè)完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型提出了“零IT”架構。希望通過一站式設備管理軟硬件整合方案，賦能IT薄弱與數(shù)據(jù)分析薄弱的企業(yè)，實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。迅能集思強調(diào)的是，“零IT”并不是否定IT部門的價值，而是希望將IT團隊從重復性工作中解放出來，專注于更有價值的事情。

　　事實上，很多制造業(yè)企業(yè)的IT技術團隊或者IT部門建制不完整，沒有很強的信息化團隊或者專門的數(shù)據(jù)分析團隊。在這樣的情況下，如何幫助他們一步一步成長為精密制造業(yè)、高附加值的高端制造業(yè)企業(yè)，助力工業(yè)制造業(yè)企業(yè)突破所謂的“人才困境”、“技術困境”，是值得思考的事情。換句話說，對于這些IT資源薄弱的企業(yè)，要用怎樣的框架協(xié)助他們進行轉(zhuǎn)型，幫助企業(yè)做到除了初步的降本增效，到未來也許可以做到商業(yè)模式的轉(zhuǎn)型或者產(chǎn)品競爭力的轉(zhuǎn)型?于是訊能集思提出了“零IT”的架構。

　　數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略藍圖

　　目前市場上存在著多種多樣的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案，然而到底該怎么樣選擇對的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略藍圖，能夠幫企業(yè)在兩到三年的時間之內(nèi)變成顛覆性的制造企業(yè)，提高市場占有率和競爭力?

　　據(jù)悉，迅能集思先從“智能經(jīng)管”著手，可以理解為智能經(jīng)管就像電腦，讀取了ERP、MES、WMS數(shù)據(jù)以后，幫忙把銷管研、料工費數(shù)據(jù)串聯(lián)在一起。串聯(lián)在一起的價值有多大?每一個企業(yè)，都有許多不同的管理軟件，這些管理軟件如果是分散的，很多決策沒有辦法真正做到很好。以迅能集思來講，如果其項目管理軟件跟財務系統(tǒng)是脫鉤的，就根本不知道公司現(xiàn)在做的客戶到底是不是對的客戶，項目執(zhí)行方法是不是對的，是不是虧了很多錢或者做得沒有效率?

　　制造業(yè)企業(yè)是講究效率的企業(yè)，如果這些數(shù)據(jù)沒有被串聯(lián)在一起，就發(fā)揮不了真正的價值。在這個情況下，企業(yè)雖然會產(chǎn)生出成百上千種報表，但是很難獲得真正有價值的結論。而數(shù)據(jù)分析平臺可以輔助企業(yè)管理者讀報表，告訴他們什么是重要的事，同時做實時差異分析，以及實時幫助企業(yè)做“健康監(jiān)測”，診斷“身體現(xiàn)在是什么問題，需要吃什么藥”。綜合所有的因子和因素里，迅能集思能夠幫企業(yè)繪制出一條數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略藍圖，比如先從物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備著手，還是從排程、排產(chǎn)、良品率、報價等方面著手，或者要先解決交期問題。整條路徑可以一步步被有效的、具有最好投資效益的方法描繪出來。

　　數(shù)據(jù)分析全流程

　　一般業(yè)界會把“數(shù)據(jù)分析全流程”分為四種分析方式，包括描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指示型分析?！懊枋鲂头治觥备嬖V我們銷售狀況怎么樣、良品率怎么樣;“診斷型分析”告訴我們上個月銷售狀況為什么不好;“預測型分析”提示下個月可能會賣的怎么樣;而“指示型分析”告訴我們要怎么樣讓下個月可以賣得更好，下個季可以賣得更好。

　　完成這四種分析通常是需要不同的軟件，比如BI來做描述性分析，統(tǒng)計分析軟件幫忙做統(tǒng)計診斷，AutoML(自動化機器學習)可以實現(xiàn)預測型分析。當你掌握好的分析以后，就能夠知道今天要調(diào)整什么因子，比如機臺參數(shù)做怎樣的調(diào)整，良品率才能提升;以及為了讓下一季銷量提升，必須讓交期縮短，必須減少哪幾個供應商的交期，或者找到替代供應商。

　　值得一提的是，迅能集思現(xiàn)在把這四種數(shù)據(jù)分析全部打通，目前已經(jīng)應用在包括富士康在內(nèi)的許多大型制造企業(yè)。當這些東西被打通以后，電腦實時幫助企業(yè)讀成千上萬的報表，甚至提出優(yōu)化方案的時候，導出來的結果是非常的驚人和可觀的，能夠幫助企業(yè)大幅提升毛利，減少人力的成本投入?；蛘呒涌鞆膯栴}到答案到優(yōu)化建議的整條鏈路，提升了10倍甚至到百倍以上的效率。這些就是訊能集思JarviX 2.0在做的事情。

　　JarviX 3.0

　　JarviX2.0主要實現(xiàn)的是數(shù)據(jù)分析流程，包括描述、診斷、預測和指示。但根據(jù)Gartner的報告，分析流程只占數(shù)據(jù)生命周期的30%，而另外的30%則是數(shù)據(jù)治理，也被稱為“數(shù)據(jù)清洗”。大量數(shù)據(jù)中臺公司之前一直在強調(diào)，如果你把數(shù)據(jù)作為最好的決策依據(jù)，需要把數(shù)據(jù)清干凈才行。怎么清干凈?需要做到三件事情——標準化、清洗、特征工程。

　　“標準化”在做的事情，就是將不同的軟件系統(tǒng)，不同格式記錄的數(shù)據(jù)，做到標準化。第二是數(shù)據(jù)的清洗和整理。第三，在整理的過程變成“特征工程”的方式，讓我們之后做分析的時候可以直接拿來用。之前數(shù)據(jù)科學家需要花大量的時間來做“數(shù)據(jù)治理”，但是迅能集思通過推出JarviX 3.0，讓大家用“拖拉點拽”的方式，就能夠做到數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)結構的優(yōu)化。

　　傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理模式，是ETL(Extraction提取，Transformation轉(zhuǎn)換，loading載入)。之前的操作流程，是拿到數(shù)據(jù)之后，先進行第一次的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換完了以后，把數(shù)據(jù)給到分析人員或業(yè)務人員，用于分析良品率、減少交期的方法等。在這個過程中，可能也會遇到很多數(shù)據(jù)的阻礙，要求這些數(shù)據(jù)必須重新被清洗或者轉(zhuǎn)化，于是請IT人員再做一次前面的提取和轉(zhuǎn)換。做了一段再碰到問題，又要再來一次。這個過程來來回回，往復循環(huán)，可以想象兩個團隊要進行這樣密集的工作，失敗率是非常高的。而事實上不用數(shù)據(jù)做決策，“拍腦袋憑直覺”，這是現(xiàn)在許多工業(yè)企業(yè)做事的方法。數(shù)據(jù)操作既然這么困難，不能把數(shù)據(jù)用起來，談何數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)字化決策。

　　訊能集思解決的問題是把ETL變成ELT，把這兩個順序做一個調(diào)換，也就是數(shù)據(jù)進來以后，普通人員或者OT分析人員就能夠自行做轉(zhuǎn)換，或者進行數(shù)據(jù)清洗和治理，這種情況下，由兩個人的工作變成一個人的工作，可以快速地實現(xiàn)迭代。當數(shù)據(jù)沒有經(jīng)過正確清洗和治理情況下，往往會導向錯誤的決策。訊能集思希望通過JarviX 3.0，幫助大家用“拖拉點拽”的方式就能做正確的數(shù)據(jù)清理，得到正確的答案。

　　JarviX3.0的核心功能，叫“分析樹”，它可以用來做動態(tài)知識的積累、建立、傳遞。這樣的工具可以完整記錄整個分析架構，自動化推薦分析建議，從而快速獲得優(yōu)化解。同時它也可以把所有分析流程建立成知識庫的形式，在企業(yè)內(nèi)部不同部門做共享分享，甚至在上面做迭代。

　　運用JarviX，普通銷售人員幫助鑄造企業(yè)降低70%的不良率

　　據(jù)維科網(wǎng)了解，訊能集思公司內(nèi)部的一位銷售人員，通過成功交付數(shù)據(jù)分析的項目，幫一家鑄造業(yè)企業(yè)客戶減少了70%的不良率。

　　鑄造工藝的四個核心步驟——混砂、造型、熔煉和澆注，都受到機器和人的共同影響。傳統(tǒng)的工藝參數(shù)優(yōu)化方式，來自于現(xiàn)場的試錯方案加上工程師的日常經(jīng)驗。

　　“我們的銷售同事所負責的一個鑄造業(yè)客戶遇到了產(chǎn)品良品率問題，依靠傳統(tǒng)方式找不到優(yōu)化方式。我們同事向客戶收集了各生產(chǎn)流程環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，將工藝數(shù)據(jù)化及建模。通過拖拉拽、打字的方法，他實現(xiàn)了JarviX根因分析與參數(shù)優(yōu)化功能分析，找到了影響良品率的關鍵因子原來跟所謂‘緊實率’有關，而緊實率跟含水量有關，含水量跟加水量有關?！?/p>

　　換言之，通過數(shù)據(jù)分析，該同事發(fā)現(xiàn)加水量居然跟不良率有這么高的關系。為什么?原來是因為最近天氣太熱，工廠以前加的水量一直是固定的，而最近天氣那么熱，蒸發(fā)率很高，在這個情況下水要多加一點。

　　這個結論聽起來非常簡單，結論就是多加水，但影響良品率的關鍵因子是用數(shù)據(jù)找出來的。而將工藝優(yōu)化路徑導入后，這個工廠兩到三周內(nèi)不良率就下降了70%，大幅提升了公司的競爭力。不良率問題對這家企業(yè)來講，每年造成的是幾千萬人民幣的損失，而這個問題能夠被妥善解決，所以帶給他的是上千萬的效益。

　　“減少不良品和縮短交期，之前需要數(shù)據(jù)科學家和技術人員來做，但是技術人員卻不了解產(chǎn)線問題，導致兩方面的信息脫鉤。而我們現(xiàn)在可以用銷售人員都能夠解決問題的方法，賦能這些制造業(yè)企業(yè)。如果公司里有產(chǎn)線專家，則更能加速解決這個問題?！睘榇耍改芗急硎?，希望把這樣的平臺推廣給每一個制造業(yè)企業(yè)，幫助他們解決問題，進一步降本增效，實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。