导读
本文将详细解析如何利用数据为制造业的数字化转型赋能。
一、背景知识
在当今数字化时代，传统制造业正面临着转型升级的挑战。了一系列和措施，如《制造2025》、《关于加快传统制造业转型升级的指导意见》等，旨在推动制造业向高端化、智能化、绿色化发展。数字化转型是这一发展目标的重要手段，其中涉及人工智能、大数据、云计算、物联网等技术的应用。这些技术的应用不仅有助于提高生产效率、降低能耗、提升产品质量，还能为企业的创新能力和市场竞争力带来新的提升。
二、整体架构设计
1. 技术为基，业务为本，双管齐下，助力转型
在整体架构设计中，技术基础和业务需求是两个不可或缺的要素。需要明确目标，规范技术体系和管理体系，实现数据统一入湖和治理。在此基础上，构建化工指标体系，逐步释放数据价值，辅助企业经营管理和企业高层管理制定决策。整体实现可分为以下五大步骤：
1.1 整体框架规划
包括总体蓝图规划、数据架构规划、数据应用规划、数据治理规划和应用建设蓝图规划等。
1.2 基础平台建设
包括大数据平台、数据治理产品、数据模型的建设。
1.3 数据治理体系建设
依据国内外的标准和最佳实践，进行数据治理，确保数据的准确性和可靠性。
1.4 数字化运营建设
以业务为主线，将指标体系串联起来，发挥数据价值。
1.5 数字化管理赋能
将指标体系与管理流程打通，体现其价值，形成企业管理标准化流程。
2. 技术架构规划
技术架构需与企业具体业务相关。在制造业中，由于很多系统尚未完全线上化，因此需要在数据湖中设置一个暂存区做统一的规划和收集。还需考虑与国外采购的ERP系统等进行数据互通的技术实现。
3. 指标体系与数据应用建设“4+4”原则
为确保指标体系建设的科学性和有效性，我们遵循以下“4+4”原则：
目标明确、重视过程、层次清晰、可量化；减少人工干预、反应业务现状、形成趋势预警、建设能力指标。
三、挑战与解决思路
在数字化转型的过程中，我们面临着诸多挑战。其中最大的挑战是如何遵循“4+4”原则，明确指标建设矩阵。为此，我们分三层建设一个矩阵，包括上市公司股东价值、客户经营、产品分类、战略客户等多个维度。我们还采取了一系列核心举措，如管控闭环、绩效矩阵、建立运行KPI等，以确保指标体系的有效运行。我们还通过实例展示了如何通过大屏实现绩效KPI透明化、云仓风险管控等具体应用场景。
四、未来展望
展望未来，我们将继续以终为始，明确航向，以数据为驱动，将规范化的管理模型复制到更多化工厂，推动整个制造业的数字化转型。
五、问答环节
Q1：互联网与传统行业做数据的区别？
A1：在互联网行业中更多的是在做销售或运营类的指标，而在传统行业中需要从业务战略上布局，形成矩阵，分析各个部门关系、各个指标之间的相关性等。
Q2：如何让业务部门用起这些指标？
A2：通过设定业务考核指标并与业绩挂钩的方式让业务部门使用这些指标。同时建立移动端的指标看板将智能化平台直接挂到厂区的生产上以方便业务部门实时查看数据和调整策略。以此来实现更高效的运营和管理提升企业的竞争力。其他问题及答案请参见正文内容。