馮文濤 范偉亮 吳媛媛 沈?qū)幍? 陳靜

摘要：“十四五”規(guī)劃綱要已經(jīng)明確提出要“加快數(shù)字化發(fā)展，建設數(shù)字中國”，加快推動數(shù)據(jù)賦能全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同轉(zhuǎn)型，信息化、數(shù)字化和智能化的管理模式逐漸成為制造業(yè)的發(fā)展方向。為此，聚焦M車企制造域數(shù)據(jù)來源分散、人工制表管理效率低下、可視化水平不足等問題，依托數(shù)據(jù)抽?。‥TL）、數(shù)據(jù)倉庫（Greenplum）、可視化報表（Finereport）等數(shù)字化工具，標準化管理異源異構(gòu)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了生產(chǎn)制造全鏈路大數(shù)據(jù)的可視化、透明化管理。

關鍵詞：數(shù)據(jù)集成；數(shù)據(jù)倉庫；數(shù)據(jù)標準管理；可視化分析

中圖分類號：U461? 收稿日期：2023-04-20

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2023.08.021

1 推進汽車制造域數(shù)字化轉(zhuǎn)型

2020年7月“十四五”規(guī)劃提出了打造數(shù)字經(jīng)濟新優(yōu)勢，明確智能制造作為數(shù)字化應用場景之一，需要進一步深化生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的數(shù)字化應用。汽車制造業(yè)發(fā)生了巨大變革，通過設備聯(lián)網(wǎng)、生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)字化連接、供應鏈協(xié)同響應等手段，不斷推進制造柔性化和管理智能化。各大車企利用數(shù)字技術(shù)賦能，推動智能制造升級，不斷提高制造域的管理水平和經(jīng)營效率[1]。

2 汽車制造價值鏈的重構(gòu)

2.1 制造域的數(shù)據(jù)困境

隨著新車型、設備和人員的持續(xù)導入，M車企制造過程管控難度加大，以人工主導的運營方式，使得生產(chǎn)效率、準確性、成本改善都遭遇瓶頸，因此必須通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，細化數(shù)據(jù)應用，快速暴露并解決問題，實現(xiàn)業(yè)務指標提升。

在數(shù)據(jù)質(zhì)量方面，由于缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和管控手段，數(shù)據(jù)多點、重復以及線上線下交替的采集方式造成了數(shù)據(jù)多源異構(gòu)問題，帶來了業(yè)務數(shù)據(jù)不準確、不高效、不透明的現(xiàn)象。在數(shù)據(jù)共享方面，經(jīng)過十幾年的信息化發(fā)展，既有新系統(tǒng)建設，也有舊系統(tǒng)的迭代升級，留下了煙囪林立的IT系統(tǒng)，各信息系統(tǒng)間架構(gòu)差異大導致數(shù)據(jù)共享困難[2]。

2.2 制造域的數(shù)據(jù)一體化升級

為了解決制造域的數(shù)據(jù)困境，達到活用數(shù)據(jù)的目的，M車企通過數(shù)據(jù)平臺直連業(yè)務系統(tǒng)，打通業(yè)務上下游的數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合，快速構(gòu)建制造域產(chǎn)供銷存一體的全生命周期數(shù)據(jù)價值鏈?；跀?shù)據(jù)監(jiān)控生產(chǎn)交付過程中各環(huán)節(jié)的運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)異常并做出針對性改善，實現(xiàn)訂單高效生產(chǎn)和及時交付；同時降低生產(chǎn)工藝、設備能源、供應鏈、交付流程中的潛在浪費，優(yōu)化制造成本，以數(shù)據(jù)服務化的方式助力實現(xiàn)制造域的高效管理和運營[3]。

2.3 數(shù)字化融合對架構(gòu)的要求

實現(xiàn)產(chǎn)供銷存價值鏈的核心在于打造覆蓋生產(chǎn)、訂單、物流、供應鏈、銷售全流程監(jiān)控的統(tǒng)一業(yè)務管理和系統(tǒng)架構(gòu)。M車企基于統(tǒng)一數(shù)據(jù)、統(tǒng)一平臺、統(tǒng)一管理的目標，構(gòu)建源系統(tǒng)、數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)應用為一體的數(shù)據(jù)平臺。通過對數(shù)據(jù)資源的有效匯聚和管理，逐步實現(xiàn)生產(chǎn)、質(zhì)量、供應鏈等業(yè)務模塊的業(yè)務在線、數(shù)據(jù)采集和可視化，利用數(shù)據(jù)全生命周期的資產(chǎn)化管理，促進數(shù)據(jù)的“內(nèi)增值”和“外增效”。產(chǎn)供銷存一體化業(yè)務架構(gòu)如圖1所示。

3 產(chǎn)供銷存數(shù)字化協(xié)同實踐

M車企在產(chǎn)供銷存數(shù)字化建設過程中，引入數(shù)據(jù)抽?。‥TL）、數(shù)據(jù)倉庫（Greenplum）、可視化報表（Finereport）等工具，建立涵蓋數(shù)據(jù)采集和抽取、數(shù)據(jù)標準化管理、數(shù)據(jù)存儲與處理、數(shù)據(jù)可視化應用的全面管理體系，搭建支撐產(chǎn)供銷存全流程一體化的數(shù)據(jù)應用平臺（DAP）[4]。該平臺充分利用內(nèi)部業(yè)務系統(tǒng)的一線生產(chǎn)情況、物資采購、庫存管理、銷售訂單、供應鏈等數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)集成和統(tǒng)一標準管理的基礎上，利用網(wǎng)頁端、移動端的大數(shù)據(jù)分析和可視化展示，有效監(jiān)控生產(chǎn)運營情況，滿足管理層、運營層對數(shù)據(jù)查詢、分析和探索的需求，持續(xù)提升管理決策效率。產(chǎn)供銷存一體化系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示。

3.1 數(shù)據(jù)采集和抽取

數(shù)據(jù)采集模塊依托于開源的ETL數(shù)據(jù)抽取工具從供應鏈管理、經(jīng)銷商管理等業(yè)務系統(tǒng)中讀取數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)總線（ESB），利用抽?。‥xtract）、交互轉(zhuǎn)換（Transform）、加載（Load）等方式，將數(shù)據(jù)匯聚到數(shù)據(jù)倉庫中。集成的數(shù)據(jù)抽取方式解決了系統(tǒng)間架構(gòu)差異大的問題，實現(xiàn)了跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采集和融合，為后續(xù)的加工建模提供數(shù)據(jù)基礎。

3.2 數(shù)據(jù)標準化管理

產(chǎn)供銷存數(shù)據(jù)標準化工作聚焦生產(chǎn)、質(zhì)量、供應鏈的業(yè)務流程，識別關鍵數(shù)據(jù)實體和屬性對象，遵循統(tǒng)一的業(yè)務主題分類標準，逐步梳理數(shù)據(jù)的業(yè)務屬性、管理屬性和技術(shù)屬性，對基礎數(shù)據(jù)和指標數(shù)據(jù)進行規(guī)范化編制、審核，建立制造域業(yè)務數(shù)據(jù)字典。數(shù)據(jù)標準化管理消除了數(shù)據(jù)不一致、不完整等質(zhì)量問題，直觀呈現(xiàn)了業(yè)務口徑的統(tǒng)計邏輯，有效支撐了后續(xù)的數(shù)據(jù)應用[5]。

3.3 數(shù)據(jù)存儲與處理

數(shù)據(jù)存儲與處理引入開源數(shù)據(jù)倉庫（Greenplum），采用大數(shù)據(jù)并行處理（MPP）架構(gòu)和負載均衡分布策略，匯聚數(shù)據(jù)操作層（ODS），構(gòu)建面向產(chǎn)供銷存主題的數(shù)據(jù)倉庫層（DW）和數(shù)據(jù)集市層（DM）[6]，實現(xiàn)了生產(chǎn)、質(zhì)量、供應鏈等業(yè)務主題數(shù)據(jù)的分類和匯總，平衡了大數(shù)據(jù)處理能力和用戶性能，為業(yè)務提供了高效即席查詢、聯(lián)機分析處理（OLAP）和數(shù)據(jù)分發(fā)服務。

3.4 數(shù)據(jù)可視化應用

數(shù)據(jù)可視化應用基于產(chǎn)供銷存的數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市，輔助生產(chǎn)目標填報模塊，直連帆軟（Finereport）模板設計器，在網(wǎng)頁端、移動端按業(yè)務域展示了經(jīng)營管理和運營分析情況，進而具象化指導運營管理決策[7-9]。

經(jīng)營管理層面，通過跨領域業(yè)務數(shù)據(jù)融合，打造一站式?jīng)Q策支持的制造駕駛艙。決策層可清晰地了解核心KPI指標，快速全方位了解訂單、生產(chǎn)和發(fā)運等環(huán)節(jié)的當前進展和目標達成情況。制造域駕駛艙如圖3所示。

運營分析層面，通過生產(chǎn)訂單監(jiān)控日報自動生成明細訂單情況，建立多維度的訂單可視化看板。以圖形方式清晰化展現(xiàn)全局狀況，平臺每日生成T-1日業(yè)務線日報，自動獲取系統(tǒng)數(shù)據(jù)，準確反饋達產(chǎn)狀況，實現(xiàn)精細化運營。訂單可視化如圖4所示。

4 結(jié)語

生產(chǎn)制造是企業(yè)的關鍵，產(chǎn)品的制造效率會極大影響車輛的下單到交付的整體效率，所以對生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)字化監(jiān)控必不可少。M車企產(chǎn)供銷存項目通過搭建覆蓋生產(chǎn)、質(zhì)量、供應鏈一體化的數(shù)據(jù)應用平臺（DAP），統(tǒng)一了平臺、數(shù)據(jù)、管理，實現(xiàn)了以數(shù)據(jù)為核心開展生產(chǎn)運營，一改以往的“以經(jīng)驗為導向解決問題”的局面。通過跨業(yè)務域數(shù)據(jù)的應用和共享，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效融合，有效推進制造域的數(shù)字化升級。結(jié)合以上的實踐經(jīng)驗，沉淀了數(shù)據(jù)標準管理工具和知識庫，形成了適用于全公司范圍的數(shù)據(jù)標準體系，促進公司級數(shù)據(jù)應用和挖掘工作的有序開展。

在后續(xù)的制造數(shù)字化建設工作中，M車企還將繼續(xù)堅持以問題為導向，在深入智能制造應用場景的同時，結(jié)合人工智能、機器學習和數(shù)字孿生等數(shù)字技術(shù)，雙輪驅(qū)動制造數(shù)據(jù)應用的廣度和深度。

參考文獻：

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作者簡介：

馮文濤，男，1979年生，工程師，研究方向為數(shù)據(jù)在制造企業(yè)的應用。

范偉亮（通訊作者），男，1990年生，工程師，研究方向為數(shù)字化在制造企業(yè)的應用。