各行各業飛速發展的今天，以傳統行業自居的制造行業，也開始從互聯網改革開始轉變為智能制造，即基于智能數據來進行生產策略制定與管理。在企業業務覆蓋區域越來越廣，企業累積數據越來越多的情況下，企業員工也都疲于應付這些數據的整理和發布，這時，如果有一套適合制造行業的數據管理解決方案來降低生產成本，解放員工雙手，為企業尋求新的機會，實現制造業信息一體化管理。

首先，我們來分析一下目前制造業的數據分析上存在哪些既定的問題呢？

1、制造業的數據缺乏整合。

在生產、質檢、管理等各個環節，制造行業都在產出著大量的數據，這些數據包括生產效率達成情況、生產工單完成情況、異常工時分布、物料數據不良率、維修不良統計、返工統計等重要的數據。同時，內部信息系統之間缺乏統一的平臺對數據進行關聯、整合及聯通，容易導致產銷存等各環節無法協同工作，難以完全釋放各環節數據的真正價值。

2、制造業數據缺乏分析與可視化處理。

目前，多數制造企業還在用傳統的電子看板以及報表，比如Excel，最終輸出的結果是包含了大量數據的表格，無法實時、直觀的呈現當前的業務狀態。由于制造生產過程、質量、成本管理都通過手工形式完成，所以很難與生產系統、管理系統的最新數據進行同步，也就無法生成實時性數據洞察，對制造業數據進行深度挖掘。

3、以往的數據分析方式對各部門員工的工作造成了極大負擔，制造企業的數據報表往往有著嚴格的周期規定，每月、每周甚至每天都需要記錄相應的報表，長年累月積累下來，數據報表的整理、編寫與分析會成為一個非常繁重的工作，很多企業一到年終總結的時候，數據報表的編制甚至會占用員工80%以上的工作時間；再則，報表的制作要和大量的數據打交道，過程非常繁瑣，也很容易產生人為的誤差。

4、傳統的數據分析模式與智能時代的數據深度挖掘產生了尖銳的矛盾。

由于傳統數據報表的編制以及分析效率制約，只能在生產等重點的領域提供數據結果，無法同時以各個角度去分析各部門的所有數據，最后也很難對財務、人力資源、業務等部門提供數據支撐和幫助。而且，傳統數據報表的分析結果交付是單向的，只能是數據分析人員提供什么，大家就看什么，而無法通過雙向的高效反饋來靈活的獲取自己想要的數據可視化圖表。

以上種種可以得出，對于制造企業來說，改變傳統的數據采集與分析模式，實現數據分析的“減負”與增效，是提升數據價值的必然需求。

制造業企業可以運用一體化數據分析工具億信ABI，來制作出既直觀又清晰的數據可視化頁面，從生產數據、財務數據、業務數據入手，全面提升數據價值。

ABI是億信華辰深耕商業智能領域十多年，自主研發的一款融合了數據源適配、ETL數據處理、數據建模、數據分析、數據填報、工作流、門戶、移動應用等核心功能而打造的全能型數據分析平臺。

下圖是用億信ABI搭建的生產數據分析平臺，都是用于實際生產的可視化報表。

1、生產管理

反映每日生產的運營概況，主要從生產效能、成本控制、生產質量、精益生產、要素分析等方向進行分析。系統每天定時推送分析結果至領導的郵箱，減少人工制作報表的成本，提升工作效率，方便領導了解當日經營狀況。

2、生產效能

反映生產部門生產進度執行情況，考核生產部門的生產能力。涵蓋產量、產銷比、達產率、生產計劃完成率等考核指標，為領導管理生產線提供數據支撐。

3、環境要素分析

4M1E（人機料法環）是對全面質量管理理論中的五個影響產品質量的主要因素，此主題是環境這一個因素的分析，從溫度、濕度、無菌值三個環境因素來分析對產品質量的影響。

注：以上圖表中引用到的數據均為演示數據，僅供參考，不具備任何商業價值。

制造業企業可以通過使用億信ABI去分析生產類數據，整合各部門的年月日數據資源，搭建統一共享分析平臺，激發業務人員分析銷售思路，為領導提供經營決策數據支撐，從企業的角度看財務數據或者深度挖掘數據中潛藏的問題和機遇。