云計(jì)算的商業(yè)應(yīng)用、人工智能的興起、物聯(lián)網(wǎng)與傳感器的廣泛應(yīng)用、計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力的迅速提升，帶來一系列的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，商業(yè)模式、研發(fā)模式、制造模式、服務(wù)模式、運(yùn)營(yíng)模式、決策模式也相應(yīng)轉(zhuǎn)變，以實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。在這一背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的熱潮應(yīng)運(yùn)而生。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指企業(yè)利用新一代數(shù)字技術(shù)，將某個(gè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)乃至整個(gè)業(yè)務(wù)流程的物理信息鏈接起來，形成有價(jià)值的數(shù)字資產(chǎn)，通過計(jì)算反饋有效信息，賦能到企業(yè)商業(yè)價(jià)值的過程。
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的首要工作是洞察自身的基本狀況，包括各個(gè)部門的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)情況，面臨的難點(diǎn)及痛點(diǎn)，有哪些瓶頸急需改善，為下一步梳理企業(yè)的業(yè)務(wù)流程并減少浪費(fèi)做準(zhǔn)備。而在這一過程中，BI的強(qiáng)大分析能力能夠幫助企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)聯(lián)，并以豐富的可視化圖形表現(xiàn)出來，為企業(yè)的決策提供指導(dǎo)。
觀數(shù)臺(tái)作為新一代智能協(xié)同BI平臺(tái)，其強(qiáng)大的關(guān)聯(lián)引擎能夠幫助企業(yè)培養(yǎng)全民數(shù)字文化，推進(jìn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。有句詩是這樣說的，“橫看成嶺側(cè)成峰,遠(yuǎn)近高低各不同。”這是因?yàn)槲覀冋驹诓煌囊暯牵蜁?huì)得到不同的結(jié)果。而大部分時(shí)候，受偏見及慣性思維的影響，我們會(huì)墨守成規(guī)，站在某一個(gè)固定角度去看問題，因而無法跳出固有成見，去探索新的可能。而觀數(shù)臺(tái)的強(qiáng)大關(guān)聯(lián)引擎則能夠輔助我們查看數(shù)據(jù)中的整個(gè)故事，以全新的視角去發(fā)現(xiàn)各項(xiàng)因素中的潛在聯(lián)系。
圖1 查看數(shù)據(jù)中的整個(gè)故事
只需要將多個(gè)含有多列數(shù)據(jù)的Excel表格拖入觀數(shù)臺(tái)指定區(qū)域，系統(tǒng)則會(huì)自動(dòng)匹配各列數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，即使字段名稱不一致，觀數(shù)臺(tái)也能建立關(guān)聯(lián)。在用戶點(diǎn)選各列數(shù)據(jù)名稱時(shí)，觀數(shù)臺(tái)能以不同顏色顯示其他字段與當(dāng)前選中數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，并以不同顏色區(qū)分。如圖2中各項(xiàng)數(shù)據(jù)兩兩之間已建立聯(lián)系，當(dāng)選中其中一項(xiàng)數(shù)據(jù)時(shí)，能夠?qū)崟r(shí)顯示它與其他各項(xiàng)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)度。綠色半圓環(huán)，表示兩者關(guān)聯(lián)性大于75%，黃色則表示關(guān)聯(lián)性界于50%-75%之間。通過顏色區(qū)分顯示，讓用戶能夠?qū)崟r(shí)、直觀地察看不同數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)度，并在此基礎(chǔ)上引導(dǎo)用戶進(jìn)一步深入分析。
圖2 觀數(shù)臺(tái)自動(dòng)建立數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
此外，觀數(shù)臺(tái)將自助式BI的靈活性提升至一個(gè)新的層次，包括自助服務(wù)可視化、指導(dǎo)式分析應(yīng)用和儀表盤、嵌入式分析和報(bào)告等，支持各種分析預(yù)測(cè)，為管理層的決策提供支持。
圖3 觀數(shù)臺(tái)自助式數(shù)據(jù)消費(fèi)
當(dāng)某個(gè)企業(yè)面臨市場(chǎng)份額下降時(shí)，需要從多個(gè)可能影響因素之中找出關(guān)鍵因素，從而輔助決策者制定針對(duì)性的營(yíng)銷策略。比如企業(yè)通過商品折扣來促銷，需要探索不同折扣點(diǎn)與銷量之間的關(guān)系，同時(shí)也要綜合考點(diǎn)區(qū)域、行業(yè)、規(guī)格等附加因素的影響，從而尋求整體更佳收益。通過對(duì)各個(gè)影響因素進(jìn)行建模分析，直觀展現(xiàn)銷量與折扣系數(shù)間的關(guān)系，找到商品價(jià)格與銷量之間的均衡點(diǎn)，即在這一折扣下，產(chǎn)品的整體收益更佳。同時(shí)，根據(jù)區(qū)域等次要因素，制定折扣系數(shù)的浮動(dòng)區(qū)間，供銷售部門與客戶進(jìn)行價(jià)格協(xié)商。通過這一系列分析，觀數(shù)臺(tái)能夠幫助企業(yè)在動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)環(huán)境中保持獲利。
圖4 觀數(shù)臺(tái)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品折扣分析
BI已經(jīng)成為企業(yè)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)不可或缺的一部分。企業(yè)日常生產(chǎn)過程中，存在來自信息系統(tǒng)、設(shè)備、手工數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)貫穿了企業(yè)從需求、研發(fā)、生產(chǎn)、銷售到售后等整個(gè)產(chǎn)品生命周期，涵蓋產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、工藝、質(zhì)量、物流等各個(gè)業(yè)務(wù)部門，將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行采集并及時(shí)分析，已經(jīng)成為眾多優(yōu)秀企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)工作的一部分。諾貝爾獎(jiǎng)獲得者西蒙說，“管理就是制定決策”。管理大師明茨伯格也說過，“管理者平均在某個(gè)問題上花費(fèi)的時(shí)間只有9分鐘，承擔(dān)的工作任務(wù)具有多樣化、短暫性和瑣碎的特點(diǎn)”。因而管理者極其需要在有限的時(shí)間中獲得具有價(jià)值的信息，特別是企業(yè)的基層管理者，面臨著更瑣碎、繁雜的事務(wù)，因而更需要BI的支持來實(shí)現(xiàn)決策。
對(duì)于生產(chǎn)部門，借助觀數(shù)臺(tái)靈活的自助式服務(wù)，生產(chǎn)管理人員可以對(duì)企業(yè)的日常分析事務(wù)建立標(biāo)準(zhǔn)報(bào)告模板，方便快捷地對(duì)每日現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行同步分析，及時(shí)獲取產(chǎn)品現(xiàn)場(chǎng)的情況，如產(chǎn)品直通率、設(shè)備利用率等信息。若發(fā)現(xiàn)異常現(xiàn)象，可以更快地反應(yīng)，防止不良品流入下一個(gè)環(huán)節(jié)。還可以對(duì)設(shè)備利用率、能耗指標(biāo)及產(chǎn)能利用率進(jìn)行分析，以提升設(shè)備OEE。
對(duì)于質(zhì)量部門，在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，BI可以提供一目了然的質(zhì)量運(yùn)行狀況，并基于趨勢(shì)分析提供標(biāo)準(zhǔn)報(bào)告模板；還可以對(duì)產(chǎn)品的缺陷率進(jìn)行跟蹤，如缺陷數(shù)目，并利用帕累托分析等來支撐質(zhì)量部門解決特定的不良問題。通過持續(xù)跟蹤產(chǎn)品從小批量試制到量產(chǎn)各個(gè)階段有關(guān)質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)信息，獲取質(zhì)量趨勢(shì)，對(duì)異常情況及時(shí)進(jìn)行干預(yù)。在產(chǎn)品出售后，BI可以幫助企業(yè)更好地完成售后質(zhì)量追溯。通過對(duì)來自多個(gè)不同來源的數(shù)據(jù)集進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換，質(zhì)量管理人員可以快速找出缺陷產(chǎn)品的影響范圍，確定受影響的批次、客戶，并制定相應(yīng)的對(duì)策。
總之，BI不僅可以支持企業(yè)基層管理者決策，也可以生成各種分析預(yù)測(cè)報(bào)表、KPI數(shù)據(jù)，方便高層管理者及時(shí)了解企業(yè)的業(yè)績(jī)、市場(chǎng)、研發(fā)、制造等各方面所需的信息。不同于單純的報(bào)表，BI支持對(duì)數(shù)據(jù)的進(jìn)一步探索。當(dāng)決策者對(duì)圖表中的某個(gè)數(shù)據(jù)感興趣時(shí)，可以直接操作鼠標(biāo)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)擊查看或關(guān)聯(lián)分析，進(jìn)行更深層次的挖掘探索，以獲取問題的答案。
越來越多的企業(yè)在當(dāng)下認(rèn)識(shí)到BI的價(jià)值，進(jìn)而將BI列入企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型及智能制造建設(shè)的藍(lán)圖之中。根據(jù)研究機(jī)構(gòu)預(yù)計(jì)，2021年國(guó)內(nèi)BI市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到74億元，同比增長(zhǎng)33%。
隨著企業(yè)管理方法的不斷優(yōu)化改進(jìn)，培育數(shù)字文化，建立基于數(shù)據(jù)的決策成為企業(yè)決策的重要支撐方式。數(shù)據(jù)本身并無價(jià)值，通過分析出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，挖掘數(shù)據(jù)中潛在的見解，才能夠賦予數(shù)據(jù)價(jià)值。ERP/MES/PLM/HR/OA/SCM等都是數(shù)據(jù)源系統(tǒng)，將這些多源數(shù)據(jù)與BI打通，為研發(fā)、生產(chǎn)、采購、質(zhì)量、財(cái)務(wù)等部門提供決策支持，能夠使系統(tǒng)之間相輔相成，實(shí)現(xiàn)1+1>2的價(jià)值，更好地服務(wù)于企業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。面對(duì)海量數(shù)據(jù)，是被數(shù)據(jù)浪潮拍打在岸邊，還是主動(dòng)遨游其中，借助BI支撐企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能決策，取決于企業(yè)本身。
