精益生产KPI分析与管理
构建涵盖工单、效能、质量、库存、人员、运营等方面的KPI分析系统,按照事业部、车间、产线来进行分层管理,建立多层级绩效复盘机制,推动生产持续优化。
精益生产KPI分析与管理
智慧工厂精益生产追求以越来越少的投入获取越来越多的产出,通过消除浪费、提高效率来实现生产效益的最大化。精益生产强调量化管理,通过与KPI的结合,可以将生产过程中的关键数据进行量化和分析,推动企业各部门更加关注运营效率,驱动人员行为改变,优化生产流程和管理方式。
基于四十年工业领域深耕实践,以及近年来在数字化转型方面的经验,并参考国际标准ISO22400和国内标准GB/T 34044,研华依托DataInsight数据集成与分析平台,融合OT和IT全要素数据,构建了一套精益生产KPI分析与管理解决方案,对制造运营管理的关键绩效指标进行统计分析,涵盖生产、设备、质量、库存和运营等多个方面,帮助制造中心各部门主管进行日常检视和会议讨论,通过KPI闭环管理,驱动工厂各部门的业务增长。
精益生产KPI分析与管理
智慧工厂精益生产追求以越来越少的投入获取越来越多的产出,通过消除浪费、提高效率来实现生产效益的最大化。精益生产强调量化管理,通过与KPI的结合,可以将生产过程中的关键数据进行量化和分析,推动企业各部门更加关注运营效率,驱动人员行为改变,优化生产流程和管理方式。
制造业数据分析的痛点
- 01
生产相关数据采集处理困难
老旧设备数据采集难,不同厂商的数据协议多,难统一匹配,设备数据量大,需要清洗的“脏数据”多,这些都给制造业企业数据采集管理带来很大的困难。
- 02
孤立且不一致的数据
研发、采购、生产、营销等数据分散存储在各种孤立的系统中,数据杂乱且不一致,只能靠有限的集中/合并数据视图,缺乏先进的分析能力。
- 03
缺乏体系结构和技术能力
企业缺乏全面的、涵盖所有应用系统的数据管理体系规划,对数据管理策略、组织模型和流程模型没有清晰的目标和定义,数据管理的业务开展缺乏IT系统和创新技术的支持。
- 04
仍然存在手工整理数据
手工整理数据不仅效率低,而且容易出错,还会有篡改数据的可能,不能让管理者了解真实的企业运作状况,也无法满足即时决策的需求。
- 05
数据应用能力差
很多企业虽已积累了大量的数据,但是却不知道如何应用这些数据,没有将数据真正融入到业务中,起到支撑业务的作用。
- 06
营运盲点无法覆盖
数据未经多维度串联运用与分析,导致营运各厂域场景中都会存在管理的盲点,无法满足多人多面的数据分析需求,用来指导决策与行动,驱动管理进化。
精益生产KPI分析与管理方案优势
全量全要素的数据采集
同时支持OT和IT数据的采集,OT数据的采集支持丰富的设备协议,如Modbus、OPCUA、SECS/GEM、MQTT等,IT数据的采集支持各种类型的数据库,CSV/JSON/XML等文件类型,以及API、Soap WebService等。
统一的数据分析平台
提供一站式数据分析平台,全面覆盖数据分析过程中各个环节,包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、展示、分享等,通过便捷的操作界面,让用户可在一个统一的平台上完成全流程数据分析任务,提高数据分析效率。
灵活的可视化数据工具
制造企业的业务场景比较复杂,为了让用户快速应用数据,提供低代码的数据可视化服务,不仅可以帮助应用开发者快速开发可视化页面,构建企业驾驶舱等场景,也可让业务人员快速地探索数据,分析业务需求。
软硬一体的企业驾驶舱方案
各种场景下的数据报表、看板,需要在不同的场地进行展示。精益生产KPI分析与管理方案提供软硬一体的企业数字化信息中央管理系统,提供便捷的媒体编辑和操作,统一管理、发布、排程、推送媒体信息,并提供灵活的人机交互。
丰富的制造业KPI管理模板
针对制造企业数据应用难题,尤其是生产领域,提供全面的制造业KPI分析和管理方案。方案内置丰富的生产相关的分析模板,覆盖效率、库存、质量、维护等,助力企业迅速构建适用于自己的个性化KPI分析场景。
开放的系统架构
系统有高度的开放性,提供多种整合方式,可以通过JDBC或者API的方式访问系统的数据,也可以将数据转发到其他系统,还可以将报表集成到第三方系统中。通过开放的架构完成与第三方系统的对接。
精益生产KPI分析与管理
基于DataInsight智慧工厂数据集成与分析平台,连接工厂内的各种IT业务系统及OT数据,实现数据的集成、计算、管理和分析,帮助企业建立多维度数据整合平台。并在此基础上,构建精益生产KPI分析与管理系统,涵盖生产、设备、质量、库存和运营等方面,通过KPI的闭环管理驱动工厂各部门的业务增长,加速决策过程。
套件中的4个服务
精益生产KPI分析与管理
典型成功案例
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