樓俊君

摘 要：隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)能夠應(yīng)用到企業(yè)的方方面面。但是從現(xiàn)在我們國家對(duì)大數(shù)據(jù)的調(diào)研來看，大數(shù)據(jù)分析在企業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用還不夠成熟。企業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)的常見困惑在于大數(shù)據(jù)分析到底有哪些應(yīng)用值得企業(yè)關(guān)注，到底在哪些方面可以給企業(yè)帶來實(shí)實(shí)在在的提升。本文將在消費(fèi)者需求、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、庫存管理、質(zhì)量管理、人事管理及生產(chǎn)設(shè)備監(jiān)控等方面逐一闡述，梳理出大數(shù)據(jù)分析在制造企業(yè)中的理由與價(jià)值。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；企業(yè)制造；流程設(shè)計(jì)；管理

隨著世界信息技術(shù)的飛速發(fā)展[1]，大數(shù)據(jù)作為信息技術(shù)皇冠上的明珠，也更加受到各個(gè)國家與行業(yè)的重視。我們國家自從改革開放以來，中國制造已經(jīng)得到了長足的發(fā)展，中國制造的產(chǎn)品已經(jīng)遍布全球，并且產(chǎn)品的質(zhì)量也改變了過去低質(zhì)量、低附加值的標(biāo)簽。不過最新的經(jīng)濟(jì)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，我們制造企業(yè)在應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在生產(chǎn)制造中的程度并不深入[2]，這與專業(yè)技術(shù)人才的積累有關(guān)，更與我們企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)分析的了解有關(guān)。本文將從各個(gè)方面對(duì)大數(shù)據(jù)分析在制造企業(yè)中應(yīng)用做詳細(xì)的闡述。

1 消費(fèi)者需求分析

制造企業(yè)生產(chǎn)出來的產(chǎn)品到了消費(fèi)者手上之后，以前我們只能通過電話投訴等方式來采集產(chǎn)品質(zhì)量缺陷等信息，但是有了大數(shù)據(jù)以后，我們可以綜合銷售網(wǎng)點(diǎn)的數(shù)據(jù)、消費(fèi)者網(wǎng)上的反饋評(píng)分、消費(fèi)者年齡層次、購買方式數(shù)據(jù)及社交媒體評(píng)論等大量的數(shù)據(jù)來摸清消費(fèi)者的需求。其中可以采取的數(shù)據(jù)分析方法可以有多重分析法和聯(lián)合分析法等，來確定消費(fèi)者對(duì)與產(chǎn)品某種特點(diǎn)的支付意愿，了解使產(chǎn)品搶占市場(chǎng)的重要產(chǎn)品特征，從而改善產(chǎn)品設(shè)計(jì)，為產(chǎn)品提供相應(yīng)的改造升級(jí)的明確方向和規(guī)格參數(shù)。

在剛剛過去的2017年雙11購物狂歡節(jié)中，通過大數(shù)據(jù)挖掘，阿里巴巴、京東公司完成的千億成交額，再度刷新各自的銷售紀(jì)錄，但在高漲的數(shù)字不斷刺激著消費(fèi)者神經(jīng)的同時(shí)，電商平臺(tái)、品牌商與物流企業(yè)的心態(tài)已經(jīng)悄然改變?！半p11”不再是一場(chǎng)大考，更像是企業(yè)收獲近一年布局成果的時(shí)刻，這一點(diǎn)在物流行業(yè)體現(xiàn)得尤為明顯。從此前的爆倉、暴力分揀、配送拖延等問題被曝光，到現(xiàn)在最快幾個(gè)小時(shí)就能將包裹安穩(wěn)送到消費(fèi)者手中，這種提速、提質(zhì)的表現(xiàn)背后，是企業(yè)在大數(shù)據(jù)與智慧化方面不斷投入的體現(xiàn)。

2 產(chǎn)品與服務(wù)的設(shè)計(jì)

制造企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)是企業(yè)發(fā)展最重要的一環(huán)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)的合理與否，往往決定著企業(yè)的生死存亡。從產(chǎn)品面世到被消費(fèi)者使用的過程中，我們可以利用大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，將流程、工藝、氣候、性別、學(xué)歷、地域等千絲萬縷的關(guān)系整理出來，將數(shù)字化的消費(fèi)者數(shù)據(jù)傾向轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的特點(diǎn)，利用數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)不同分公司研發(fā)與運(yùn)營共享數(shù)據(jù)，共同參與產(chǎn)品設(shè)計(jì)的改進(jìn)和調(diào)整。從2017年雙11購物狂歡節(jié)的大數(shù)據(jù)來看，網(wǎng)民7.5%的錢買了手機(jī)，9.5%買了家電，3.8%是化妝品，母嬰類則占1.9%。進(jìn)口商品排行榜中，來自德國、荷蘭和澳大利亞的奶粉品牌一度分別占據(jù)了榜單的前3名。除此之外，日本紙尿褲、美國堅(jiān)果、韓國美妝也都是消費(fèi)者搶購的對(duì)象?？雌饋?，母嬰類產(chǎn)品在“全面二孩”的背景下，需求依然巨大。

3 適應(yīng)性庫存管理

在制造企業(yè)中，庫存成本往往占了產(chǎn)品成本的50%，過多的庫存會(huì)造成過高的庫存管理成本。與此同時(shí)，庫存的多少似乎永遠(yuǎn)也無法解決商品的脫銷。運(yùn)用大數(shù)據(jù)可以把銷售記錄，銷售網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)，天氣預(yù)報(bào)，季節(jié)性銷售周期，區(qū)域庫存信息等不同緯度的數(shù)據(jù)融合起來，形成實(shí)時(shí)感應(yīng)需求信號(hào)，與實(shí)時(shí)貨物位置等信息能關(guān)聯(lián)分析，匹配供求關(guān)系。產(chǎn)生的精確的信息，可以反饋到生產(chǎn)計(jì)劃，庫存水平與訂單量等庫存計(jì)算的各個(gè)環(huán)節(jié)，使企業(yè)了解具體地區(qū)的庫存量并且自動(dòng)生成訂單，從“需求感應(yīng)”實(shí)現(xiàn)“適應(yīng)性的庫存”管理，不斷優(yōu)化庫存水平。據(jù)悉，菜鳥網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)將智能技術(shù)應(yīng)用到方方面面。比如在商品生產(chǎn)之前，菜鳥網(wǎng)絡(luò)通過歷史銷售數(shù)據(jù)和對(duì)市場(chǎng)的預(yù)測(cè)，幫助商家制定更精準(zhǔn)的生產(chǎn)計(jì)劃，同時(shí)幫助他們?cè)诤线m的地區(qū)進(jìn)行區(qū)域分倉。

此外，通過智能工具可以讓貨物在倉內(nèi)處于最合理的存放位置，暢銷的商品會(huì)被放在靠近出口的位置。在新零售的趨勢(shì)下，菜鳥還會(huì)用數(shù)據(jù)技術(shù)幫助商家做門店發(fā)貨，并實(shí)現(xiàn)線上下單、線下發(fā)貨?！吧碳医档土藥齑婧土鬓D(zhuǎn)成本，消費(fèi)者收貨更快，社會(huì)整體資源利用率提高?！辈锁B網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專家表示，智能技術(shù)帶來的爆品下沉將給今年天貓雙11的物流帶來新速度。

4 產(chǎn)品質(zhì)量管理

早在20世紀(jì)90年代開始，一些企業(yè)就開始通過應(yīng)用分析法來提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)的效率，其核心是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)與服務(wù)的需求相匹配。今天的大數(shù)據(jù)分析手段也是如出一轍。大數(shù)據(jù)不僅能夠使生產(chǎn)商制造產(chǎn)品的時(shí)間縮短20%-50%，還能夠在產(chǎn)品批量生產(chǎn)前通過模擬，檢驗(yàn)防止產(chǎn)品缺陷，減少產(chǎn)品開發(fā)周期過程中不必要的環(huán)節(jié)等。通過檢查表，散點(diǎn)圖，控制圖等檢測(cè)手段，來發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程的質(zhì)量問題大數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)，通過產(chǎn)品上安裝傳感器，標(biāo)簽等手段，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)采集數(shù)據(jù)，認(rèn)知產(chǎn)品性能，實(shí)時(shí)提高質(zhì)量。

5 勞動(dòng)力的數(shù)字化

勞動(dòng)力是除了產(chǎn)品成本外，企業(yè)最重視的開支。通過大數(shù)據(jù)方式，找到進(jìn)行員工調(diào)度的最佳模式，縮短管理時(shí)間，實(shí)現(xiàn)技能與崗位的周期匹配，勞動(dòng)力效率最優(yōu)化。讓勞動(dòng)力的管理成為可預(yù)測(cè)的，且基于分析學(xué)的方法來實(shí)現(xiàn)人才資源的管理。這樣的方法一是客觀，二是從大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的角度將員工的績效指標(biāo)和行為特征連接了起來，為每個(gè)企業(yè)創(chuàng)造了一個(gè)“最適合”的勞動(dòng)力模式。

6 資產(chǎn)智能管理

隨著企業(yè)制造大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)云化的廣泛應(yīng)用，實(shí)時(shí)設(shè)備條件信息可反饋至機(jī)械控制器以實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制，同時(shí)信息也會(huì)反饋至設(shè)備管理人員方便及時(shí)維修。操作員可根據(jù)每臺(tái)設(shè)備的健康條件平衡和調(diào)節(jié)每臺(tái)設(shè)備工作量和工作壓力，從而最大程度優(yōu)化生產(chǎn)和設(shè)備性能，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)檢修計(jì)劃的智能決策。

7 結(jié)論

大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用在制造企業(yè)的各個(gè)流程大有可為，通過利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以極大幫助企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、質(zhì)量控制、人力資源管理及庫存管理等。

參考文獻(xiàn)

[1]王宏志.大數(shù)據(jù)處理算法[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2015.

[2]維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶.大數(shù)據(jù)時(shí)代.盛楊燕，周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2016.