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王爱民:数字化业务管控系统的时间维度思考www.k8.com

来源:http://www.lyhwwh.com 责任编辑:www.k8.com 更新日期:2019-07-11 09:08 字体:
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  在管理学当中有一个经典的理论,就是称之为水落石出。其表达的意思是当企业运行在高库存水平下的时候,企业的很多问题都是被掩盖的。同样的道理,在数字化转型过程当中,企业都在纷纷建立数字化业务管控系统。这个系统当然不是静态的,所以按照时间的维度,从动态的角度,重新审视数字化业务管控系统,应该可以发现其中很多的味道,这也应该是思考和规划系统的一个基本出发点。复盘十月刷屏级广告案例:双十二的广告创意你准备好了吗?,这个要解释起来内容很庞大,所以本文主要通过一些案例来进行示例说明,希望能给大家一些启发。

  比如我们在制造执行系统当中,针对工序任务进行生产准备的时候,我们可以针对某一个具体的工序,或者当前就要执行的,从人、机、料、法、环、测的角度,对执行的完备性是否具备进行操作或者判断,但这个其实对于系统来说是远远不足够的。你不仅是要针对当前的工序能够按期执行或者完备性的执行,你也要预见到后面持续开展的这些工序的可执行性进行全面的前瞻。

  数字化业务管控系统的运行会产生大量的数据,对这些数据进行挖掘以体现价值,其中一个的基本方式就是按照时间维度来看?可以发现很多问题,并进而针对这些问题采取具体的措施以进行解决,同时,这些问题一定要具有量化的数据支撑分析和评估,对于系统的功能模块的规划与设置及其产出,都有了具体而明确的要求。

  比如我们可以统计物料的库存水平,按照时间的维度来看库存的趋势,是否在整体上往下走?还是越运行越糟糕。北京外国语大学智能教室样板间采购项目招标

  比如我们统计工序按揭执行率随时间的变化,这是评判企业综合运行水平的一个关键指标,因为这个涉及到企业很多部门的协同。

  比如我们统计订单的按期交货率,并且以是随时间变化的方式进行呈现,www.k8.com。评判企业制造系统运行的综合水平。

  比如我们统计订单从开始生产到结束在车间内的流转时间,查看其随着时间维度的变化趋势,获取企业制造系统运行综合水平是是向好还是向坏?

  比如我们统计工序任务所占用资源的相似性,如果同样的任务总是派给同样的人或者机器设备,其对于质量的保证来说应该是很好的。

  当我们从静态或者单一维度来看待制造系统运行数据的时候,可能没有什么感觉,但当我们建立随着时间变化的各种看起来本来不相关的数据或者指标曲线的时候,我们可能能够从中发现一些规律性的东西。如果我们只是通过肉眼来看,这个主要是依靠经验或头脑中的知识来进行的,如果通过一些技术工具来进行分析,这个就具有大数据分析的味道了。

  比如我们统计工件的精度指标数据的变化曲线,同时统计生产工艺系统特征变量的时间变化曲线,也许可能根本不需要通过什么工具来进行分析,一眼就能够看出来,其中的一些规律或者说内在的关联关系。当然,复杂的关联关系,还是需要运用一些专门的大数据知识及其工具才能够有效的提炼出来。

  作者信息:王爱民,北京理工大学数字化制造研究所所长,长期从事MES、APS等技术研究、系统开发与实施应用。