制造业如何利用BI工具实现生产制造全流程数据分析

近年来，智能制造持续火热，随着国家政策、科技技术与互联网巨头资本的推动下，在制造行业带来巨大影响。与之相对的，是传统制造企业的焦虑在不断放大。

制造业数字化转型势在必行，那如何进行数字化转型呢？

制造业数字化主要包括流程数字化、设备数字化及管理数字化。而其中管理数字化尤为关键，如何通过数字化手段创新业务管理模式，提升产品和服务的质量、打造极致的客户体验，是数字化时代每个企业都需要解决的问题。

企业基于对生产运营中产生的数据进行分析、挖掘和利用，将自身业务通过数字化手段呈现、优化和管理，为企业的战略决策、运营管理、市场服务等业务活动提供指导，提升企业精细化运营的能力和行业竞争力，成为企业培育新模式、新业态的强大引擎。

从企业产品生产制造全生命周期看，制造行业对于BI的需求主要如下:

1、在产品设计阶段，通过对用户数据、竞品数据、舆论数据进行分析，洞察用户需求、产品使用反馈等，为用户量身定制符合其需求的产品，满足小规模定制化生产需求。

2、在生产制造阶段，需要对生产过程数据进行监控，包括产品质量产品成本、生产时间、产能利用等指标，对生产异常及时预警，保证生产成本、质量、交期在可控范围。

3、在物流配送阶段，通过数据分析实时监控物流配送、库存情况，优化物流配送效率。

4、在运营阶段，通过采集传感器数据，及时发现设备故障等问题，实现高效的产品运营维护。

5、在维保阶段,结合设备数据分析设备故障原因，制定合理的维修计划，延长设备使用周期。

面对制造企业在转型的数字化需求，基于对行业的思考、以及结合众多企业管理者的共识，从BI选型的角度，为制造企业给出以下几点建议：

1、数据连接能力

制造业企业数据复杂多样，除了有业务系统数据、生产制造系统产生的数据，还有大量手工数据，所以需要BI工具不仅支持主流的关系型数据库、MPP数据库、文本数据源，还需要支持手工数据填报及对API接口，能够满足各种数据接入需求。对于制造业，企业数字化程度不同，数据来源方式不一，则需要支持MES、MRP、ERP等系统数据快速对接，满足企业多类型数据汇聚需求。

WhaleBI工具支持的数据源类型

2、敏捷ETL能力

ETL引擎是进行数据准备、数据治理的基础。在企业大数据体系搭建过程中，大部分ETL工作应放在数据平台层面去完成，BI系统仅需承担一些简单的ETL工作，如关联、分组、去重、聚合等。

所以需要BI工具面向业务人员提供，轻量化、敏捷的ETL能力，帮助业务人员对企业生产设备及业务流程数据快速进行数据清洗、转化、关联及聚合。

WhaleBI的敏捷ETL功能界面

3、数据建模能力

敏捷BI通过融入了大数据的技术架构，关注通过分布式计算、内存计算、列存储、库内计算等技术实现数据的实时分析，达到亿级数据能够秒级响应，省去了繁杂建模过程，仅需轻度建模即可满足探索性分析、自助式分析的需求。

制造业的BI工具的建模方式支持数据源指标可视化配置、SQL配置、组合数据集、API数据集、ETL数据集及外部导入等多种方式，业务人员可“0”代码完成数据建模，同时适配多种高性能列式数据库，针对大量的生产设备数据，实现亿级数据秒级查询。

WhaleBI的数据建模功能界面

4、固定报表开发

固定报表开发主要面向技术人员，技术人员更关注报表开发的高效性，包括图表组件丰富程度、插件和素材的丰富性、二次开发支持能力。

其次是中国式复杂报表满足情况，往往企业战略部门、财务部门可能存在较多的中国式复杂报表需求，而国外的BI产品在复杂报表开发方面的表现明显偏弱。

WhaleBI的报表设计界面

5、大屏设计能力

管理驾驶舱是企业的主要需求之一，酷炫的大屏设计往往成为BI项目的“点睛之笔”，是BI项目是否取得成功的重要因素。

WhaleBI的大屏设计界面

6、自助分析型BI

大数据时代，业务部门对BI的需求已经从传统的看板、指标过渡到了从大数据中分析、挖掘运营问题。即时的、多样的数据分析需求逐渐普及，面向业务人员的自助式BI成为趋势。但业务人员缺乏开发能力，如何让业务人员可以用、用的好、用的惯自助式BI成为了企业关注的重点。

分析者可拖拽式操作进行数据关联的即席分析，通过指标逐层下钻，形成脑图式的分析故事，分析结果可快速图表化呈现。看数者轻松获取异常数据的根本原因。

WhaleBI的即席分析设计界面

7、互动式数据报告

协作BI已经成为了新热点、新趋势。协作BI提供业务看板的实时评论、在线讨论等功能，用户可在讨论过程中发送文字、快照和图片等内容，最终实现团队的协作交互、合作决策等场景。

多页面PPT式的数据报告，满足数据汇报的业务场景（如：经营情况汇报、产品质量汇报）。支持页面批注，备注分析结论，并可多成员的互动评论。

大家好，我是阿凤索，一个爱编程、爱产品设计的数据分析er！曾在Airbnb当过数据分析师，会不定期为大家分享一些数据分析干货（Mysql、Python、Excel），最近见到的一些商业分析案例，希望有一起学习进步的小伙伴，点点关注，大家一起学习一起进步！