第十六章 商业分析在制造业中的应用（课件）《商业分析实务》（华东师范大学出版社）

第十六章 商业分析在制造业中的应用 1 制造业概述 制造业业务战略及信息化现状 制造业商业分析与实践 目录 CONTENT 01 02 03 04 01 制造业概述 3 制造业的概念 制造是一种将物料、能量、资金、人力、信息等有关资源，按照社会的需求转变为新的、有更高应用价值的有形物质产品和无形软件、服务等产品资源的行为和过程。 国际生产工程研究学会（CIRP）的定义为：“制造是一个涉及制造工业中产品设计、物料选择、生产计划、生产过程、质量保证、经营管理、市场销售和服务的一系列相关活动和工作的总称”。 制造过程是指产品设计、生产、使用、维修、报废、回收等的全过程，也称为产品生命周期。制造过程及其所涉及的硬件（包括人员、生产设备、材料、能源和各种辅助装置）以及有关的软件（包括制造理论、制造工艺、制造方法和制造信息等），组成了一个具有特定功能的有机整体，称之为制造系统。 制造业是指对制造资源（物料、能源、设备、工具、资金、技术、信息和人力等），按照市场要求，通过制造过程，转化为可供人们使用和利用的大型工具、工业品与生活消费产品的行业。     制造业概述 制造业关乎国计民生，是国民经济、国防的基石，社会的发展和进步，离不开制造业的革新和发展，制造技术也是一个国家科技水平的综合体现，以及制造业是衡量一个国家是否是发达国家的标志。 资源密集型 劳动密集型 资本密集型 技术密集型 知识密集型 制造业的历史 封闭条件下 开放条件下 “一五”计划时期的制造业（1953-1957） 大跃进、人民公社时期的制造业（1958-1965） 大三线建设时期的制造业（1966-1978） 工业化快速推进与制造业快速繁荣（1976-1996） 新型工业化道路的提出与稳步推进（1997-2011） 中国制造业现状与发展趋势 中国制造业“大而不强”； 中国制造业科技创新能力与发达国家的差距较大； 中国制造业“三高一低”粗放式的发展消耗了大量能源，环境污染严重； 中国制造业在国际分工体系中处于世界产业价值链低端。 “工业4.0”是从嵌入式系统向信息物理融合系统（CPS）发展的技术进化。作为未来第四次工业革命的代表，“工业4.0”不断向实现物体、数据以及服务等无缝连接的互联网（物联网、数据网和服务互联网）的方向发展。“工业4.0”是从嵌入式系统向信息物理融合系统（CPS）发展的技术进化。作为未来第四次工业革命的代表，“工业4.0”不断向实现物体、数据以及服务等无缝连接的互联网（物联网、数据网和服务互联网）的方向发展。 “中国制造2025”的任务和重点是：提高国家制造业创新能力，推进信息化与工业化深度融合，强化工业基础能力，加强质量品牌建设，全面推行绿色制造，大力推动重点领域突破发展，深入推进制造业结构调整。 02 制造业业务战略及信息化现状 制造业的业务应用 （1）制造业数据 产品数据：设计、建模、工艺、加工、测试、维护数据、产品结构、零部件配置关系、变更记录等。 运营数据：组织结构、业务管理、生产设备、市场营销、质量控制、生产、采购、库存、目标计划、电子商务等。 价值链数据：客户、供应商、合作伙伴等。 外部数据：经济运行数据、行业数据、市场数据、竞争对手数据等。 （2）业务部门应用 生产部门 财务部门 信息部门 制造业的业务应用 （3）技术基础 大数据分析 智能制造 工业互联网 制造业的信息系统建设 制造企业广泛应用的信息技术、自动化技术、制造技术与现代管理技术互相结合，这些先进技术集合而成的整体的信息化管理系统称为制造业或制造企业信息化系统。信息化功能包括研发、设计、生产、制造、管理各项功能的模块，集合起来便构成了制造业信息化系统，它是推动制造企业实现转型升级的载体。 它可以改善制造企业的产品开发、生产、管理、经营等各个环节，提高生产效率、产品质量和企业的创新能力，从而实现产品技术和企业管理的信息化、制造装备和生产过程控制智能化以及商业分析智能化，全面提升制造业的竞争力。 （1）产品技术信息化 产品技术信息化主要有三方面，其中包含很多系统，①产品设计信息化：CAE-计算机辅助工程、CAD-计算机辅助涉及、CAI-计算机辅助创新；②制造技术信息化：CAPP-计算机辅助工艺设计、CAM-计算机辅助制造、CAQ-计算机辅助质量管理、CAT-计算机辅助测试；③产品技术信息化：CAD/CAPP/CAM/CAT集成技术、PDM-产品数据管理系统。 （2）企业管理信息化 企业管理信息化是指企业在生产、经营、管理各个环节、各个层次、各个领域采用计算机、通信和网络等现代信息技术，充分开发、广泛利用企业内外信息资源，逐步实现企业运营的全面自动化，不断提高生产、经营、管理、决策、服务的效率和水平，进而提高企业经济效益和企业竞争力的过程。 （3）装备和制造流程智能化 装备和制造流程智能化的最终目的是实现智能化工厂，包括智能化生产控制中心、智能化生产执行过程管控、智能化仓储/运输与物流和智能加工中心与生产线。 制造业的信息系统建设 制造业的信息系统建设 （4）商业分析智能化 商业数据分析法就是广泛地利用数据，采用统计及定量分析方法，利用解释及预测模型，在揭示事实的基础上来帮助企业制定决策和行动方案。商业分析智能化则是在数据分析的基础上，能够快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 03 制造业商业分析与实践 化学企业商业分析 陶氏化学（DOW）是全球顶尖的化学企业之一。DOW成功地进行了转型，从过去的产品为导向转向客户解决方案为导向，这使得DOW成为580 亿销售规模的成功企业。而在当今世界，企业竞争激烈。因此在经济下滑的条件下保持竞争力，需要企业有更强大的洞察力，包括预测和优化的能力。 DOW全面采用先进的预测分析工具，对企业内部和外部的各种情况进行分析，来发现复杂的模型并准确预测。 DOW每个项目都采用先进的预测分析工具显著减少了预测的误差，增强了销售预测；大幅降低能耗，从1994年开始，公司已经节省了90亿美元；提高了业务洞察力，每月12日，就能够知道是否可以完成业务目标并如何进行调整；DOW业务组每天将重要信息推送给相关业务，可以在下滑的经济条件下做出快速响应。 钢铁企业商业分析 宝钢是中国最大的钢铁公司，从一开始规划建设，就决心要把宝钢建设成在设备、管理、工艺和计算机应用上世界一流的企业。复杂的竞争环境要求宝钢充分挖掘潜力，优中创优。宝钢在设计、生产、运营、销售中积累了巨量的数据，如何从这些巨量数据中挖掘价值从而改善企业的竞争能力是宝钢很早就开始关注的问题。因此宝钢全面引入分析软件，建立分析数据仓库，进行全员培训，在企业各个层面大力推广分析应用，建立“企业经营改善部”专门领导整个企业数据分析和挖掘工作，以提高质量，降低成本，提高效率。如宝钢为了提高热镀锌IF钢St06Z为了强度，在热镀锌机组对拉矫延伸率进行了实测，并对其进行一元二次回归，得出St06Z屈服强度与拉矫延伸率的关系式和拟合复相关系数，并据此重新制定了拉矫工艺。 食品企业商业分析 麒麟啤酒公司的市场大约有700项产品，包括国产和进口啤酒，威士忌，利口酒，烧酒和葡萄酒。确保适当的库存是麒麟啤酒公司关键的业务目标之一，这使得有效的供应链管理（SCM）变成了一个优先事项。失控的库存可以对整个有着巨大的影响力，包括失去销售机会引起的股票下跌以及库存过多导致的不必要的花费。 麒麟啤酒公司通过与SAS合作，基于分析软件，开发了一种对所有当前和未来的分布通过需求预测进行优化的供应链管理系统。系统提供多种预测模拟手段帮助业务人员选择最佳的计划方案。使得需求预测准确度显著提高，复杂采购流程实现自动化，且该系统通过调节库存水平，帮助企业节约成本提高运营效率。订货、发货以及库存上的任何改变都能及时得到更新和控制。 直销企业商业分析 安利公司1959年创建于美国，是全球知名的直销公司之一，中国是安利在全球最大的市场，安利（中国）占安利全球收入的1/3强，并且保持着强劲的增长势头，安利(中国)特有的“店铺+直销+经销”的多元化营销模式和频繁而快速的市场促销活动，加大了企业库存管理的难度，要求运营流程和相关人员具有更高的灵活应变能力。 安利在信息管理系统上投资了 9000 多万，其中主要的部分之一，就是用于物流、库存管理的 AS400 系统，它使公司的物流配送运作效率得到了很大地提升，同时大大地降低了各种成本。安利先进的计算机系统将全球各个分公司的存货数据联系在一起，各分公司与美国总部直接联机，详细储存每项产品的生产日期、销售数量、库存状态、有效日期、存放位置、销售价值、成本等数据。有关数据通过数据专线与各批发中心直接联机，使总部及仓库能及时了解各地区、各地店铺的销售和存货状况，并按各店铺的实际情况及时安排补货。在仓库库存不足时，公司的库存及生产系统亦会实时安排生产，并预定补给计划，以避免个别产品出现断货情况。 IT企业商业分析 联想是全球最大的台式电脑生产商，每天销售产品不计其数。联想希望能够以最快的速度了解到重要的客户观点，并能够对重大的质量问题进行早期预警。 联想公司开发了Lenovo Early Detection（LED）分析系统，其分析团队使用了SAS软件来实施质量感知项目。通过网页抓取、筛选出涉及联想的文本数据，对以前未知的互联网公开论坛进行分析挖掘。使得业务用户可以将呼叫中心的数据结合内部生产数据以及网络媒体数据，来快速发现潜在质量并对顾客期望能更准确把握。最终实现了比传统方法减少2/3时间发现质量问题，减少非常规故障，节省了保修费用10%-15%，减少了30%-50%的常规话务量，从而降低运营成本。 汽车业商业分析 美国通用汽车公司建立新的大数据中心，新大数据中心已经有3 PB的数据在网站上，包括：产品研发、采购、物流、质量、制造、客户服务、销售、市场行销、财务和其他种类的数据。目前，通用汽车正在进行数据科技的改造，不仅只做公司内部10％的数据科技工作，其中在公司内部90％的数据科技工作。通用汽车还花了 1.3亿美元，开发了自己的数据中心，这个在Hadoop上运行的数据中心，拥有机会3万7千个服务器和一个8 TB的光纤数据，连接其他的数据中心。另外，在同一区域花费2.58亿美元的数据中心也正在兴建中。总体而言，通用汽车公司计划在沃伦(Warren)和米尔福德(Milford)斥资5.46亿美元在他们的新的数据中心。 通用汽车公司将大数据的创新方法成功地应用在三个方面，包括：提升经销商业绩、进行个人化营销，以及远距通信和连接智慧汽车。 提升经销商业绩：通用汽车公司结合地理信息系统和数据分析，提高4,300家经销商的业绩。经由与经销商分享這些地理信息的空间数据分析，现在经销商可以查看当地的人口、地区差异和位置特点，更了解他们的客户。 进行个人化营销：通用汽车公司每年有20亿美元市场营销预算，不是针对大规模的公众进行宣传活动，而是使用大数据分析建立详细的客户档案，以触及很多潜在客户。通用汽车公司知道谁是希望购买豪华汽车的买家，而且知道他们位于哪里。 远距通信和连接智慧汽车：汽车传感器不是什么新鲜事，今天几乎所有的车都塞滿了几乎可以测量车内所有的移动部件的传感器。通用汽车公司也专注于自己汽车内的传感器和远程数据处理，让汽车更加安全可靠，并且为他们节省了很多时间成本。通用汽车对于远程数据处理的装置一掷千金，但是因为有了大数据，他们可以为每台汽车节省高800美元，这些节省的关键在于汽车的连接和沟通，可以通过4G或LTE与制造商进行通信。 汽车业商业分析 思考题 1.在制造业，可以利用商业分析技术来分析的场景包括哪些？ 2.为什么制造业这类传统企业在数据整合应用方面处于比较初级的阶段？ 3.选一个制造行业企业，绘制其数据架构图，并结合业务寻找数据可能带来的优化。 $$