从数据治理到数据应用,制造业企业如何突破数字化转型困境丨行业方案

简介: 我国制造业拥有 31 个大类、179 个中类和 609 个小类,是全球产业门类最齐全、产业体系最完整的制造业。作为世界工厂,中国制造业在拉动本国经济增长、促进本国就业等方面贡献卓越,更是我国民生消费的底层基础。同时,中国从原来的原料出口国,逐步转为工业品中间品、中间品等普通技术密集型产品的国家,为其他国家消费品的满足提供坚实支撑。随着数字化浪潮汹涌而至,制造业紧随金融、信息通讯行业,正加速进入数字化转型的深水区。

我国制造业拥有 31 个大类、179 个中类和 609 个小类,是全球产业门类最齐全、产业体系最完整的制造业。作为世界工厂,中国制造业在拉动本国经济增长、促进本国就业等方面贡献卓越,更是我国民生消费的底层基础。同时,中国从原来的原料出口国,逐步转为工业品中间品、中间品等普通技术密集型产品的国家,为其他国家消费品的满足提供坚实支撑。

随着数字化浪潮到来,制造业紧随金融、信息通讯行业,正加速进入数字化转型的深水区。

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制造业数字化转型价值

制造业数字化转型的价值体现在:

应用数字技术可以降低企业的成本

去年国际供应链大会上世界经济论坛发布的《第四次工业革命对供应链的影响》白皮书指出,79.9% 的制造业企业和 85.5% 的物流企业认为,在不考虑金融影响的前提下,数字化转型将产生积极影响,数字化变革将使制造业企业成本降低 17.6%、营收增加 22.6%,使物流服务业成本降低 34.2%、营收增加 33.6%,使零售业成本降低 7.8%、营收增加 33.3%。

・应用数字技术可以提升企业的效率

互联网集中了大量数字技术资源和服务,通过大幅提高应用效率而产生经济价值。根据研究显示,以 “数据驱动型决策” 模式运营的企业,通过形成自动化数据链,推动生产制造各环节高效协同,大大降低了智能制造系统的复杂性和不确定性,其生产力普遍可以提高 5%—10%。

制造业数字化转型是横跨数据全生命周期的,包括数字化研发、数字化制造、数字化营销、数字化体验和数字化中台。

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制造业解决方案,从数据到应用

制造业数字化转型过程中,会面临着数据规模、数据复杂度的问题,数据规模体现在结构化、非结构、半结构数据量暴增,计算难度几何式递增;复杂度体现在数据复杂、数据类型复杂等。如何解决数据质量问题、数据标准问题、口径不一致问题,以及如何在治理过程中把分析和机理结合起来?

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制造业数字化转型的核心在于数据,所以数据的链接、汇聚和治理是制造业企业数字化转型的第一步。

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制造企业需聚焦一个成本、两个中心展开,覆盖制造企业的设计、生产、管理、销售及服务各个环节,并能基于各个环节产生的数据分析与挖掘进行控制、监测、检测、预测等生产经营活动,在缩短研发周期、增加采购实时性、提高生产效率与产品质量、降低能耗、及时响应客户需求等方面赋能。

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袋鼠云为制造企业提供一整套的数据治理方法论和平台工具,围绕业务流、技术流、价值流三方面,从顶层规划、到数据资产体系建设,再到数据应用与服务,构建起完整的数据治理体系。此外,基于袋鼠云自主研发的一站式大数据开发与治理平台 —— 数栈 DTinsight,制造企业能够更快落地数据治理体系,实现数据从储存计算、开发治理到应用的全生命周期管理。

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制造业成功案例

以某芯片企业为例,为解决集团统一数据管理和数据服务要求,需要打破数据壁垒,提供集团统一的数据服务标准和数据流程;需要通过数据采集、汇聚、加工和服务,建设统一数据资产平台进行数据管理,形成面向用户、面向管理、面向领导的全面数据管理视角。袋鼠云助力企业链接生产、研发和经营,构建集团数据资产平台提供统一服务。

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以某合资车企为例,为更好应对数字化变革所带来的挑战 ,该企业现有的竖井架构的数据体系难以满足越来越多、越来越快的系统和数据交互、敏捷创新应用、数据共享、新业务拓展的需求。


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