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[大数据]企业如何利用工业大数据实现价值,这5个真实案例告诉你! |
工业大数据是互联网,大数据和工业产业结合的产物,同时又反作用于产业升级发展。对于制造业而言,了解行业大数据产生的背景,归纳行业大数据的分类和特点,从数据流推动本身价值创造的视角看待、重造工业价值流程,将具有现实意义。 生产质量分析及优化—厦顺控股有限公司 客户背景:港资企业,总投资10亿美元,全球排名前列的双零铝箔生产商,专注于制造厚度为六至七微米的铝箔产品。中国铝箔材十强企业排名第二。 业务需求:“双零铝箔”的生产对技术有高精尖的要求,客户成品率虽处于较高水准,但期待提前布局实现更高水平的突破,提升精益生产水平,以获取更高的市场份额,提高企业盈利。 解决方案:派驻工程师多次调研挖掘影响成品率的根因;结合慧都专家团队经验,采用生产质量分析方案。搭建基于生产、质量、客诉等覆盖全业务场景的大数据BI分析应用,智能关联影响质量的全数据指标(人、机、法、料、环、检),清晰洞察和定位影响品质的关键因素,提升双零铝箔产品合格率、成品率,保障利润。 生产质量优化—长青(集团)股份有限公司 企业背景:从事环保热能与燃气具制造两大业务。2019年的营业总收入为24.98亿。2019农林生物质发电十强企业。 业务需求:不同的原材料,运输成本不同,排污处理成本不同,产能不同,导致收益不同。需要综合整个生产的数据分析,来对供应商进行评价。 解决方案:帮助企业实现供应商的评价分析;慧都基于不同原材料类型在运输、发酵情况、污水/垃圾/废气处理、电能输出等环节进行分析,搭建大数据BI分析应用,找到不同供应商及原材料的综合评估方案,提升企业的产能,降低企业成本,保障利润。 销售运营分析—SMC(中国)有限公司 企业背景:日本SMC集团全资子公司。投资额已达5亿美元,中国公司占地面积为52万平方米,员工接近5100人,已成为世界上最大的气动元件生产和出口基地之一。 业务需求: 多个营业部数据, 人工处理、汇总数据周期过长。 销售行为与客户关系的关联关系,无法准确进行评估。 需要实时了解各营业部新老客户趋势和销售情况分析。 解决方案:充分了解公司销售情况,及时、真实的了解企业关键销售信息。财务人员:快速了解各营业部的财务数据,自助搭建数据看板。数据分析师:高效的数据清洗、数据权限管理、智能数据挖掘分析,提升数据分析师的工作效率。 能耗异常值分析—长城汽车股份有限公司 企业背景:是中国规模最大的集体所有制汽车制造企业,2020中国民营企业500强榜单发布,长城汽车股份有限公司位列第63位,2019年营业收入9621069万元。 业务需求:每年10亿的能耗成本,企业需要找到各个单品类型在各个环节单位时间的能耗,为流程优化、人员优化提供建议。 解决方案:基于耗电、耗水、耗时数据进行处理,找到数据的异常点,对异常点进行分析。快速找到能耗异常根因。提高异常判断准确率到83%,同时秒级识别异常。方案实施后,前处理节能3.23%,电泳节能6.30%。 企业管理驾驶舱—神钢建机中国有限公司 企业背景:全日资企业;日本第三大钢铁联合企业。专注工程建设、农业等机械;1930年成立,至今90年。 业务需求:第一时间掌握业务的多维度竞争力分析,面向不同产品、不同地区行业销售数据、竞争对手数据、内部数据。主要分析需求趋势、销售情况、设备情况、市场占有率等财务和市场维度,为市场战略做支撑。 解决方案:派驻工程师调研企业市场分析业务和数据;结合慧都专家团队经验,搭建基于市场、销售、供应商等覆盖全业务场景的大数据BI分析应用,智能关联影响企业市场管理的全数据指标(覆盖行业、竞品、内部产品/区域/销售人员/等销售数据),清晰洞察和定位影响市场运营的关键因素,提升企业销售业绩和市场占有率,保障利润。 |
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