制造业数据分析存在哪些问题
随着信息化进程的推进，大部分制造企业已经建立了比较完善的基础信息化系统，并积累了大量的历史数据。但是，由于数据的多样与复杂，使得丰富的数据资源并没有得到充分的利用。随着企业增长的驱动力已经逐渐从IT向DT演进，制造企业需要改进其数据分析与处理的方式，实现从粗放式运营到精细化运营的转变，目前制造业数据分析存在哪些问题呢？下面我将从以下几点展开论述。
制造业数据分析存在的问题
●制造业数据缺乏整合与利用的现象较为突出
在生产、质检、管理等各个环节，制造行业都在产生着庞大的数据量。由于内部信息系统之间缺乏统一的平台对数据进行关联、整合及联通，导致产销存等各环节无法协同工作，难以完全释放数据的真正价值。
●制造业数据普遍缺乏分析与可视化处理能力
目前，多数制造企业还在用传统的电子看板以及报表，最终输出的结果是包含了大量数据的表格，无法实时、直观的呈现当前的业务状态。而且，由于制造生产过程、质量、成本管理都通过手工形式完成，所以很难与生产系统、管理系统的最新数据进行同步，也就无法生成实时性数据洞察。
●传统手工的数据分析方式对员工的工作造成了重大的负担
报表的制作要和大量的数据打交道，过程非常繁琐，不仅对于专业能力提出了一定的需求，也很容易产生人为的错误。很多企业一到月末，数据报表的编制甚至会占用员工80%以上的工作时间。对员工的工作造成了很大的负担。
利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。
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