为未来工厂利用数据和分析的力量

新冠肺炎大流行创造了一个具有挑战性的商业环境。由于世界各地持续的封锁，许多制造企业在努力适应“新常态”时面临着巨大的财务压力。在不确定的时期，领导人们想要减少投资，关上舱门以度难关，这是可以理解的。然而，这种方法往往是短视的，特别是当涉及到组织对数字转换的迫切需求。现实情况是，利用数据和分析的力量可以帮助制造商确保他们在一个不断变化的世界中巩固自己的地位，并加强他们应对任何风暴的运营能力。

 

这种流行病无疑加快了企业对数字化应用的需求。然而，工业4.0在流感大流行之前就已经开始了，扰乱并挑战制造业重新设计企业生产系统，以实现更大的价值创造。人们越来越意识到，数字技术可以帮助企业重新设计其系统和供应网络，以利用提高的生产力潜力和全球竞争力。

 

利用数据和分析方法为未来的工厂提供动力

当以数据为中心时，生产运营将受益于先进的分析和更好的协作。实时收集的数据，通过分析模型提供，并可在整个生产网络和扩展的供应链中访问，这些数据非常强大。智能工厂能够识别数据的附加价值，并将其用于预测和自主应用。可共享、价值驱动的数据对于竞争性业务思维和战略决策、提高运营和战术成果至关重要。

然而，将数据放在组织运营的中心，需要在精心规划和管理的战略支持下进行综合实施。如果管理不善，将一个组织从过时的系统过渡到数据驱动的技术平台可能是一个令人生畏的过程。在实施过程中经常会出现危及公司数字化进程的问题。这些问题包括缺乏领导指导、沟通不畅、跨部门协作有限、员工困惑，更重要的是，对变革驱动因素的理解有限。一个成功的数字化组织是由接受快速技术进步并承认数据和分析在其业务战略中的重要性的领导者建立的。

 

“在数据中思考”的能力

当把数据放在一个组织的中心时，有很多因素需要考虑。数字化、数据驱动的业务需要数据和分析领导者确保无缝实施。这些首席数据官（CDO）与他们的C-suite同事——首席执行官、首席信息官、首席技术官、首席执行官和首席财务官——合作，推动数据和分析在业务中的使用。CDO指导整个组织“在数据中思考”，并从数据驱动的角度解决业务问题。为了将数据嵌入公司的核心，CDO需要采用集成的持续改进（CI）方法。作为回报，数据分析的使用使CI成为可能，并有助于推动公司的数字化转型之旅。

数据和分析通过跟踪数字实施和集成的阶段，在“一体化改进”中发挥着重要作用。 一体化改进的原则体现了协作、知识共享和激励措施，以创造一种在寻求数字化转型过程中团结一致的解决问题的运营文化。 数据分析是成功的关键，它为 CDO 及其团队提供衡量指标，以培养流程和人员 – 以及构建数字操作系统 (DOS) – 实现可持续竞争优势所必需的。

 

 

数据和高级分析：DOS的构建部分

有远见的制造商正在利用大数据和分析等新技术来建造未来的工厂，能够以更高的适应性应对不断变化的需求。DOS 是将数据置于中心、通过将精益商业原则与智能制造相结合来重新设计生产系统的最终实现。

以公司为核心的数据和高级分析，DOS 可以为制造商提供无限的机会来释放其整个供应链的价值，增强运营以获得更好的业务成果。精益和数字化的交叉融合了 CI 原则与实时数据可见性、深度数据分析和整个组织的无缝数据共享，以简化其日常绩效并提高其制造能力。

 

数据和数字成熟度：一体化改进之旅

为了实现数字化成熟度，制造组织需要追求一体化改进，即 CI 的下一个级别。这种先进的 CI方法通过整合价值链中的所有功能和流程，将卓越嵌入到整个组织中。数据和分析是这一旅程的关键，因为它们都有助于跟踪和审查进度，突出需要改进的领域，并使利益相关者对指标负责。

坚持以下五项一体化持续改进原则，将帮助组织使用数据来实现持久的数字成熟度和可持续的竞争优势：

1. 建立一种协作并鼓励共同解决问题的工作场所文化。

2. 团结员工追求明确定义、良好沟通和共享的组织目标。

3. 使用数据来制定 KPI、激励措施、培训计划和知识共享机会。

4. 拆除孤立的职能，建立信息流透明的组织。

5. 灌输一种能够激励和支持团队追求卓越的领导文化。

实时数据和高级分析的使用是实现数字成熟度的一体化改进方法成功的关键。随着组织的稳步成熟，指标、人员、流程、技术和功能最终将保持一致，创建一个整体的、端到端和需求驱动的价值网络。

然而，实现这种数字成熟度水平并非没有复杂性。一个组织采用DOS并转向数据和分析驱动的生产系统，如果不仔细和正确地管理，可能会造成中断。当新技术被零碎引入且没有领导共识时，问题通常就会出现。缺乏战略会导致一种分散的实施，这破坏了新技术的好处，并可能导致员工脱离工作。

 

面向数字成熟度的数据驱动的路线图

成功的数字化转型需要一个计划。为了实现转向DOS的好处，制造商需要通过以下方式培养数字化和技术流畅的组织文化：

1. 人们的认同：这需要提高人际关系领导能力来沟通共同的数字愿景。员工需要感到足够的安全来接受颠覆和接受敏捷性。数据分析可以审查和完善KPI，并确定培训中的重要差距。

2. 技能发展：一个组织的好坏取决于它所投资的人。一支愿意且有能力的员工队伍是必不可少的，但员工需要持续的培训才能释放新技术的力量。数字技能需要融入整个公司。

3. 正确的技术：有许多可用的选项，选择正确的技术是很困难的。制造商需要首先评估他们的 IT 架构——它是嵌入到整个组织中还是一个孤立的功能？如果它是独立的，那么重新设计势在必行，必须立即进行管理，以实现正确技术的最佳选择。供应商和客户技术的整合是下一个优先事项；一个包含数据和分析的强大审查流程有助于绘制一个现实的时间表。

COVID-19 大流行加速了工业 4.0，尤其是制造业。随着不确定性的普遍存在和需求的不断变化，数字采用的商业案例是不可否认的。利用数据和分析的力量为组织的技术转型及其一体化改进战略提供信息至关重要。未来的工厂以数据为中心，并由相信强大、经过审查和可共享的信息的力量以实现更好业务成果的人的指导。