大資料時代：用製造業智慧將沉睡的資料喚醒

導語：大資料時代，製造企業應借力製造業智慧(MI)技術，充分發掘沉睡在資料背後的巨大商業價值。 提升HTTP://www.aliyun.com/zixun/aggregation/9139.html">產品品質，降低品質成本，以期在激烈的市場競爭中脫穎而出。

「大資料時代，製造企業必須重新審視自己的生產品質資料，在製造業智慧(MI)技術的説明下，發掘沉睡在資料背後的巨大商業價值。 借助資料的力量，提升產品品質、降低品質成本，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出。 」盈飛無限(InfinityQS)中國區技術總監舒德春女士在出席杭州市機械工程協會主辦的 「品質，助力企業轉型升級」科技沙龍時對記者表示。

據麥肯錫全球研究所(MGI)和麥肯錫商業技術辦公室的最新調查研究顯示：「任何一個行業的領軍者都已經看到了大資料時代所帶來的前所未有的潛力和重大意義。 」據算，2009年，美國經濟領域的各個行業中，員工數量超過1000人的企業平均產生了至少200萬億位元組的資料(比沃爾瑪1999年的資料庫還要大2倍)。 各行各業都有大量的資料可供分析，而資料分析在產品製造領域已經和工作力、資本地位平行。

與互聯網、電子商務、金融等行業對資料的充分挖掘不同，在中國的生產製造企業，生產資訊化雖已成普及態勢，但對各類資料資訊的進一步挖掘卻仍處起步階段——我們一直關注的品質資料也是如此。

在記者走訪的製造企業中，企業對資料的記錄多停留于兩種形態：1、傳統的紙筆記錄;2、Excel試算表記錄。 這些操作起來看似簡單的資料管理方式，在浪費人力物力的同時，還為企業生產及品質監控埋下了巨大的隱患。 而真正挖掘資料背後的價值，更是無從談起。

看似簡單的紙質記錄資料，必須放在獨立的檔案室歸檔。 而看起來稍微先進一些的Excel表格，雖然將資料以檔形式存儲在電腦中，但如果工程師想對既有資料進行比較分析，卻不得不打開數十個甚至上百個檔——當然，這是在資料量小的情況下。

舉個例子：如果領導希望瞭解過去3個月生產線A的運行情況，而這條生產線每天會生產200件產品。 以每條生產線每天做一份資料記錄計算，要想對過去2周的資料進行縱向比較，一位工程師最少要打開14個Excel檔以便調取資料。 試想，如果要比對過去3個月的資料，這位工程師要打開多少個檔?如果要比對過去1年的資料呢?當然，企業用Excel表格進行相關資料記錄，對於那位工程師而言已經足夠幸運。 如果品質資料全部記在紙上，又要進行3個月的資料分析，對工程師而言，那將是一種怎樣的災難?

上述案例只是傳統資料管理的弊端之一。 幸運的是，領導與客戶不會每天都要看報告。 而這些存在資料夾/檔案室中的資料，就如同躺在一個個孤島上一般——沉睡，只為滿足工程師的不時之需。 於是，我們看到，企業在面對轉型升級時，常常措手不迭。 可惜，沒有人會想起那些沉睡的資料及其背後蘊含的海量商業資訊。

「降低品質成本，提升產品品質」，對於製造企業而言，不能僅是「空頭支票」。 解決方案在哪裡?在盈飛無限中國區技術總監舒德春女士的演講中，我們找到了答案——全新企業級品質中心，基於製造業智慧(MI)技術的盈飛無限 ProFicient SPC軟體。

製造業智慧(MI)對我們而言早已不是一個陌生名詞，但將製造業智慧技術應用於品質管制的SPC(統計程序控制)領域卻是首次。 製造企業諸如：各類點檢表存儲、查找困難;電子資料分散，沒有分析或者很少分析;現有分析工具無法保證良好的效果等一系列生產品質管制難題，在ProFicient SPC軟體系統中，迎刃而解。

對比傳統資料管理模式，盈飛無限 ProFicient SPC軟體，以中央SPC分析引擎為核心，通過「雲端」或本地的靈活部署，在資料獲取和集成、即時監控和分析、工作流管理、高級報表套裝及SPC品質中心等諸多功能的共同作用下， 對企業即時生產品質資料進行主動監控，説明製造企業完全打破紙筆及Excel等傳統工具在品質資料上的時空局限。 其獨立的資料庫存儲模式，讓任意資料調取成為現實。 以多級帕累托圖、多級箱線圖為代表的超300種統計分析圖表可以説明製造企業全方位、多角度對品質參數進行任意對比分析，找出潛在品質隱患，降低隱形品質風險，在賦予資料二次生命的同時，充分發掘資料中蘊含的巨大價值。

採訪最後，舒德春女士對我們說：「在大資料時代，借力製造業智慧(MI)技術，通過更透明、更可用的資料，企業可以釋放更多蘊含在資料中的價值。 即時、有效的一線品質資料可以更好的説明企業提高產品品質、降低生產成本。 企業領導者也可根據真實可靠的資料制訂正確戰略經營決策，讓企業真正實現高度的'製造業智慧'」。