데이터는 디지털화의 기초이며, 디지털화 변환의 첫 번째 단계는 종종 데이터를 먼저 연결하는 것입니다. 어떤 업무를 분석하는지, 어떤 지표를 분석하는지, 어떤 데이터가 필요한지, 지금 어떤 데이터가 있는지, 어떤 데이터가 부족한지, 용도에 맞게 수집해야 한다.
예를 들어 생산은 센서와 같은 설비를 통해 생산 과정의 데이터를 수집할 수 있다.
스캔 코드 등을 통해 재고 및 후속 물류 운송 데이터를 수집할 수 있습니다.
판매는 업무 프로세스를 개선하고 데이터 수집 절차를 설정하여 데이터를 수집할 수 있습니다.
마케팅은 웹사이트의 매몰점을 통해 사용자 행동 데이터를 수집할 수 있다.
데이터 수집 비용은 비교적 높고 자주 싸운다. 먼저 디지털 경로 및 장면을 계획하고, 가능한 하향식으로 데이터와 수집 기술을 추론하는 것이 좋습니다. 종종 데이터 수집의 어려움은 기술적 측면이 아니라 비즈니스 차원의 향상에 있다.
2 단계: 데이터 분석 및 시각화
데이터 연결이 완료되면 다음 단계는 비즈니스 요구 사항 분석 및 시각화 프레젠테이션을 기반으로 합니다. 분석은 과거 데이터와 현재 데이터로 나뉘어 척도와 업무 프레젠테이션별로 보고서와 시각화 보고서를 생성합니다. 매출의 80% 를 가져오는 20% 품질 에이전트를 찾는 것과 같은 구체적인 문제가 발생할 경우 포지셔닝을 추적하기 위해 데이터 마이닝 기술이 필요합니다. 디지털화가 어느 정도 성숙해지면 각 비즈니스에는 해당 시각화 모듈이 있어야 합니다. 즉, 비즈니스 인텔리전스 BI 시스템 또는 제조 스마트 MI 시스템을 사용하는 것이 기업의 디지털 시각화를 위한 중요한 도구입니다.
3 단계: 린 분석
1 단계와 2 단계는 일정 기간 보급을 거쳐 대부분의 기업은 이미 자동화와 정보화의 기초를 갖추고 있다. 이때 기업들은 종종 "이렇게 많은 데이터를 가지고 있어 이렇게 많은 보고서를 볼 수 있다" 고 생각하기 시작한다. 효율성을 높이고 비용을 절감하는 방법은 무엇입니까? 클릭합니다 따라서 Lean 분석은 이미 디지털 전환의 세 번째 단계에 들어섰다.
전통적인 기업이 린/산업 엔지니어링 방법 및 도구를 수행하는 동안 산업 엔지니어 또는 컨설턴트는 일반적으로 현장 진단 분석을 통해 기업의 생산 및 운영 관리 문제를 파악하고 지속적인 개선을 안내합니다.
대부분의 제조 업체는 린 (Lean) 측면에서 상대적으로 뒤떨어져 있습니다. 린 (Lean) 분석 단계에서는 기업이 디지털 하드웨어 및 소프트웨어 기술과 도구를 활용하여 린 (Lean) 프로세스를 경화, 단순화 및 최적화해야 합니다
4 단계: 고급 분석
3 단계 린 (Lean) 분석 결과를 바탕으로 기업과 해당 관리자에게 기업의 생산 및 운영 문제를 보다 간단하고 정확하며 적시에 파악할 수 있는 능력을 부여하여 문제의 원인을 분석하고 해결책을 제공하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
이때는 빅데이터와 인공지능 기술이 작용할 때이다. 기계 학습 및 기타 기술을 통해 최적의 역사 실천을 정련하고 예측하다. APS 와 같은 기술을 통해 기업의 계획과 일정에 대한 지능적인 의사 결정을 제공합니다. 기업의 지식 기반은 지식지도 등 기술을 통해 구축된다. 현장의 무미건조하고 반복되는 직장은 컴퓨터 시각과 청각으로 대체되었다.
각 업종, 각 프로세스, 각 프로세스 노드, 일부 업종 응용 프로그램 시나리오, 큰 데이터 및 인공지능 기술 을 보조 관리자 빠른 의사 결정, 심지어 해방 관리자 가 자동 의사 결정 을 실제 실현 기업 지능 제조, 이는 수준 높은 분석 이다.
다섯 번째 단계: 포괄적 인 변화
기업이 내부 지능화 고위층 분석을 일정 단계로 끌어올리면 공급망 전체의 다른 지능화 기업과 도킹하여 지능화의 전면적인 전환을 달성해야 한다.