智慧製造正在成為製造業中最受關注的話題。產品銷路主要仰仗產品質量的時代已經過去。市場快速變化，競爭加劇，產品需求趨向個性化和客製化，而相應的生產條件卻無法快速靈活應變。在這樣的背景下，第四次工業革命——工業4.0已經撲面而來，席捲整個製造業。

全球各地都在積極推進智慧製造。被時代浪潮所裹挾的製造業企業又該如何利用自身優勢，在這場全球性的工業4.0製造業革命中贏得競爭優勢？

本文將詳細解讀智慧製造的各種解決方案，並介紹如何藉助報表工具FineReport和自助式分析工具FineBI來幫助製造業企業制定智慧化策略，從而實現降本增效。快點擊下方按鈕免費試用BI工具，和軟妹一同開始自助數據分析之旅吧~
 

智慧製造（Intelligent Manufacturing）是指利用人工智慧、大數據、物網路連結、雲端計算等先進技術，實現生產過程中的智慧化、自動化、柔性化和客製化等目標的一種生產模式。智慧製造具有智慧化、網路化、數位化、柔性化、整合化、綠色化等特點，可以提高生產效率，降低生產成本，提升產品質量和可靠性，推動製造業的轉型升級。

智慧製造是工業4.0的核心之一，也是工業4.0的實現途徑之一，旨在將關鍵製造環節智慧化，協助企業實現數位化轉型，推進產業競爭力。

工業4.0的理念是利用物網路連結、雲端計算、大數據和人工智慧等技術來實現生產過程的智慧化、網路化、數位化和柔性化，是智慧製造的進階階段。

智慧工廠是一種透過應用先進技術和數位化方法，實現製造過程的高度智慧化和自動化的工廠。它利用物網路連結、雲端計算、巨量資料、人工智慧等技術，實現裝置自動化、工藝自動化、生產線優化等功能，使得生產過程更加高效、精確和靈活。智慧工廠還具有自我學習和適應能力，可以根據市場需求和生產變化實時調整生產計劃和生產流程，大大提高了生產效率和產品質量，降低了成本和能源消耗。智慧工廠是智慧製造的核心之一，是未來製造業發展的趨勢和方向。

智慧生產是一種運用現代化技術和資訊系統，以提高製造效率、精度和質量為目標的先進製造模式。智慧生產透過整合先進的製造技術和數位化系統，實現生產過程的高度自動化和智慧化，包括生產計劃、製造、質量控制、物流等多個環節。透過採集、分析、應用生產過程中的大量資料，智慧生產可以實現生產過程的實時監視、自動控制、自我優化，進而提高生產效率、降低成本，增強企業的競爭力。智慧生產還可以使企業更加靈活地應對市場變化和客戶需求，實現客製化生產和柔性製造。

智慧物流指的是透過運用智慧化技術和資訊化手段，對物流運輸環節進行優化和升級，提升物流效率和降低物流成本的一種模式。智慧物流包括智慧化的採購管理、倉儲、運輸、配送、貨運管理等多個環節，透過物流網路中各個節點的資訊共享和協同，實現了物流過程的視覺化、透明化和智慧化。同時，智慧物流還可以透過大數據分析和人工智慧等技術手段，對物流過程進行優化和預測，進而提高了物流的效率和可靠性。

在大數據時代，資料被認為是企業發展的關鍵，因此越來越多的製造業企業開始重視企業資料並希望透過資料驅動的方式實現智慧製造。然而，實現智慧製造的道路總是充滿困難，包括以下幾個方面：
首先，傳統製造業企業往往只有業務人員而沒有開發人員。為了快速取得成果，他們不得不高薪挖來開發團隊，但是卻不知道如何打造並引導團隊工作。
其次，即便成立了技術團隊並寄望於建立資料儀錶板以實時查看企業經營全貌，但實現智慧製造並非只是建立一個系統的問題，更需要建立一個完整的企業資料分析體系。
同時，在實際操作中，經常遇到各種技術問題。一是資料整合問題。企業的資料來自於多個系統，這些資料是封裝獨立存在的，沒有進行資料集中和共享，甚至同一個業務欄位在不同系統中表達不同的業務含義。二是僅有資料是不夠的，公司還需要建立資料分析團隊，將資料真正地轉化為生產力。

然而，即便完成了各個系統的搭建和資料整合，併成功地組建了資料分析團隊，真正的挑戰才剛剛開始。需要將多個系統的資料聯動在一起，清洗好放在資料儲倉中，這不僅僅是技術上的清洗，還需要人工處理。隨着企業積累資料的增多，清洗的難度會逐漸增大。同時，資料缺失、金額有出入、亂碼、資料重複等問題時常出現，更是足夠讓ETL工程師吃上一壺了。

因此，為了解決企業在資料分析和決策方面的問題，不僅需要建立資料分析團隊，還需要使用適當的工具，比如大數據分析和BI工具，以實現精細化的管理和決策。透過大數據分析和BI工具，企業能夠統一管理和處理各類資料，提升其資料化的經營能力，進而提高企業的核心競爭力。

隨着數位化時代的到來，傳統BI工具被逐漸淘汰，而報表工具和自助式BI工具成為企業在資訊化建設中優先考慮的選擇。
報表工具是一種面向IT人員的資料展示工具，通常用於呈現固定式的報表設計，主要用於呈現業務指標體系。報表工具可以用於製作各類資料報表和圖形報表，甚至可以製作電子發票聯、流程單、收據等。

而自助式BI則是一種面向業務人員的前端分析工具，旨在提高業務人員與IT人員的協作效率。自助式BI工具的發展越來越偏向於簡單易用，讓業務人員基於對業務的理解，輕鬆進行自助式分析，探索資料價值，並實現資料驅動業務發展。較受歡迎的自助式BI工具包括FineBI、PowerBI和Tableau。

因此，不同的企業可以根據其具體需求選擇不同型別的BI工具來提高其資料化水平。

大概瞭解了智慧工廠的定義和難點，那具體又該如何藉助BI之力實現工廠資料化、智慧化呢？
為此，我們採訪了中京電子、江鈴集團新能源汽車、凱耀照明等數家製造業企業CIO，集中探討了以下三個方面，以幫助製造業廠商真正實現數位化下的降本增效提質：

現階段的智慧化存在哪些問題？
智慧製造的關鍵核心是什麼？
智慧製造有哪些可落地的應用場景？

1、智慧製造差距分析：資料與業務場景分離

在智慧製造差距分析中，我們發現現今製造業在數位化的加持下，綜合實力不斷加強，從營銷、服務、設計等環節的新業態帶動生產組織、供應鏈條和製造模式的智慧化變革。雖然企業的整體業務實力提升，但是在裝置自動化、智慧化等傳統領域仍存在差距。

首先，缺乏相應的技術基礎和製作工藝，再加上成本問題，企業缺乏自動化升級的動力，這些導致智慧工廠、智慧車間的普及率和利用率不高。

其次，資料流轉水平不足以支撐多個業務系統之間的自動化執行，資料孤島造成了業務鏈條的流暢性降低，系統之間的自動協作性不高。

以凱耀照明股份有限公司為例，在推行數字工廠之前，各個生產線設計到MES、PLM、CRM、SRM、ERP等多個系統。但由於缺乏資料管理機制，各個系統資料未完全打通，導致採購、生產等多個環節出現誤差，無形中增加了成本。在這種背景下，企業要想實現智慧製造的真正落地，需要找準資料的價值。

因此，為了推動企業數位化轉型，凱耀照明制定了建立統一資料、統一平台和統一營運的資訊平台目標，並結合阿里巴巴的經營理念，開始了全價值鏈的資料整合改造。透過逐漸從粗獷型管理轉型為數位化驅動，實現了企業的數位化轉型。

2、智慧製造的核心：利用資料流轉創造價值

在中京電子科技股份有限公司的資訊技術中心總監明昌敏看來，智慧工廠是該行業的重點發展方向，裝置互聯速度將進一步加快。資料在其中起到了傳導器的作用。透過資料監視，可以確定生產標準化，進而在面對突發狀況時降低因人為原因而導致的事故風險。

在製造業領域，無論是疫情防控期間催生的遠端辦公熱潮，還是利用BI平台提升企業管理智慧化水平，資料都是宛如“石油”般重要的資源。而製造業積累了豐富的經驗，資料積累也成為工業網際網絡的一大優勢。

在縮減差距、迎接“數字基建”時代的今天，資料富礦將全面應用於企業的多種應用場景下，進而推動企業智慧製造的進程，成為彌補製造業智慧化差距的關鍵。

3、助力智慧製造升級的三大引擎：資料整合、資料文化、資料中臺

無論是工業網際網絡還是智慧製造，都是在進行包括人員、資料、機器裝置在內的工業全要素、全產業鏈、全價值鏈的深度互聯。

與歐美製造業相比，亞洲的應用場景更多集中在生產過程管控與資源優化配置等方面，涉及到資料整合、資料文化、資料中臺等多個方面。

3.1 資料拉通：助力搭建數字工廠，實現精實生產
作為中國照明電器行業前十強之一，凱耀照明股份有限公司在企業內部進行全價值鏈的資料整合改造，利用“報表平台+阿米巴平台”雙核驅動的方式，以搭建數字工廠為目標，將SRM、TPM、OA等系統的資料進行整合，打通製造流程、計劃管理、工序流程和質量管理等環節，實現流程溯源、資料預警、允許細化等精細化營運目標。

凱耀照明集團副總裁兼CIO張益軍認為，數字工廠的智慧化和數位化離不開基礎資料的支援和資料精確性的優化。FineReport資料平台在其中發揮了重要的作用，促進了資料的流通和應用，推動了公司的智慧化轉型。該平台培養了全公司“用資料說話”的工作氛圍，並實現了多系統的精益生產。凱耀照明總裁劉強認為，智慧化平台的建設至少為公司增加了2%的淨利潤，價值超過五千萬。這是以極小的投入獲得巨大效益的真正體現。

3.2 智慧工廠：發揮資料文化的重要作用

資料文化的建設對於實現數位化的發展戰略、總體框架、文化積累以及企業的管理模式和關鍵流程都有相互提升的關係。在企業資料文化建設方面，資訊中心需要站在企業發展的高度，積極主動地將IT價值展現出來承擔更多的責任，不僅需要新型技術的支援。

在疫情防控的關鍵時期，中京電子採取了一系列措施保證員工的安全和快速復工。中京電子的智慧化轉型主要圍繞着業務系統數位化和物網路連結兩個方向展開，而這一切都離不開公司數年來的數位化建設積累和濃厚的企業資料文化。
舉例來說，為了讓視覺化資料的價值發揮到最大，公司利用帆軟報表搭建了統一的報表分析平台，升級了車間電子看板。
 

中京電子在落實具體業務應用時，將資料報表和預警資訊根據需求自動派送到郵箱和各種微信工作羣中。在濃厚的資料文化氛圍下，行動化辦公得到有序推進，CS架構應用、行動端應用逐漸轉變為BS架構應用、會議系統的打造等等，為應對突發疫情提供了堅實的技術基礎。

最後，明昌敏特別強調商業智慧在企業智慧化轉型中的重要性。首先，在企業數位化完成之後，BI系統可以將相關業務進行視覺化呈現，進而提升各個業務模組的營運效率。其次，企業在制定生產計劃時，透過資料分析可以得到具體的業務分析預測結果，有針對性地進行指導。
 

3.3 智慧資料平台：應對複雜業務場景和市場競爭的智慧化轉型

在快速發展的工業網際網絡時代，許多傳統企業面對複雜的業務場景和激烈的市場競爭，需要資料平台在業務流程中提供資料分析和業務模型的支援。在許多企業建構資料平台的過程中，分析報表和商業智慧可以提供一定的支援。

江鈴集團新能源汽車有限公司從2015年開始了資訊化建設過程，但隨着業務場景不斷擴張，數萬輛汽車行駛產生大量資料，業務系統之間資料耦合性強，資料應用缺失，這些成為公司發展過程中的難點。

業務需求和資料應用之間的差距迫使公司進行數位化轉型，向自動化工廠邁進。據IT總監譚曉斌介紹，公司採取“大中臺、小前臺”的策略，整合各個業務系統的資料，從統一資料口徑、搭建資料結構、建設資料監視平台等手段入手，開始智慧化轉型的逆襲之路。

為了滿足全國數萬輛新能源汽車執行情況的實時磁軌，資訊中心在資料平台的基礎上搭建了車輛實時監視平台。公司在每一輛行駛的新能源汽車上都裝有資料感應裝置，數萬輛車的資料會實時傳導、更新至公司的資料庫中。

此外，車輛實時監視平台還支援聯動鑽取操作，只需點選地圖上的車輛標識即可查看該車輛的具體執行情況。車輛的行駛里程、當前車速、電池狀態、預警狀態等資訊將實時更新到資料系統中，並進行實時展現。汽車監視企業戰情室可以保證資料平均每15秒進行更新，全國各地的汽車都在監視範圍之內。

談到車輛監視平台，IT總監譚曉斌回憶道：“其中最讓我們擔心的就是瞬時8萬多輛車產生的資料量，平台需要對這龐大的資料量進行實時清洗、分析和展現等操作，對資料分析的技術要求非常高。”

最終，在數月的除錯後，採用帆軟報表搭建的汽車監視平台成功上線，為智慧化平台提供了成功的範例。

看完了上面幾章的內容，感覺挺好的，但企業營運起來還是該保持原樣，沒有更深的觸動。

究其原因，是智慧製造之路沒有從公司的痛點出發。過於籠統抽象，看到大家都在佈局智慧製造，自己企業也要匯入一套資料視覺化工廠裝置，而不是先分析企業存在什麼問題需要解決，結果往往是投入了很多卻不見明顯的降本增效的效果。

本部分我們就來具體探究一下，使用BI工具能夠如何助力智慧製造

案例背景：
電子智慧製造服務企業主要分佈在亞洲國家或地區，如中國、印度和越南。這些企業的主要客戶包括製造組裝企業和下游品牌廠商，其產品銷往全球各地。隨着工業4.0的興起，工業網際網絡將透過連結各個生產環節和多種技術的整合、控制、檢查和識別，實現生產中供應、製造和銷售等資訊資料化和智慧化。這將有助於建構更具適應性和高效配置資源的智慧工廠。未來，工業網際網絡的發展將為中國的電子製造業帶來跨越式的智慧製造發展。

總體趨勢：

品牌商和製造服務商之間的供應鏈協作日益鞏固和深化，進入協同發展階段；

電子裝置智慧製造行業應用領域日益多樣化；

在“先進製造+工業網際網絡”的背景下，電子裝置智慧製造服務的智慧化要求越來越高；

資料驅動、智慧經營、協同和智慧化是大勢所趨。製造業中落後的企業會停滯不前，而與時俱進的企業才具有生命力。

鑑於電子電器行業的資訊化建設現狀，實驗將使用FineBI快速建構大數據分析平台，敏捷地生成專屬分析報表。

透過綜合資料的展示，可以全面瞭解公司的營運狀況，為管理者提供決策支援和管理壓力，並監督下屬執行者的工作情況。同時，能夠及時發現問題，避免重複覈算和彙報的工作，提高工作效率。

設定工廠一次合格率的平均值警戒線，可以監測哪些分廠的合格率未達標，及時進行關注和提醒；

透過客戶、品牌結構和銷售趨勢的分析，瞭解公司產品的優劣勢，並制定適合實際情況的經營戰略；

展示庫存結構和庫存週轉情況，可反映庫存的狀態，高週轉率意味着倉庫的使用率更高，價值更大。
 

FineBI 憑藉強勁的大數據引擎，只需簡單拖拽便能製作出豐富多樣的數據可視化資訊，自由地對數據進行分析和探索，讓數據釋放出更多未知潛能。點擊按鈕，開始發掘FineBI的無限可能吧！

透過對生產過程進行管控分析，企業可節約大量採購、產品返修和報廢等成本。該分析採用圖表形式展示與生產和質量管理相關的指標資料，以直覺的方式呈現。

主要優勢在於：

顯示各分公司的採購額排名，以便提醒投入多但產量少的企業。

展示不同生產專案的合格率比較，以定位問題突出的點，並制定提升合格率的方案和措施。
 

透過綜合分析銷售資料，為企業的戰略制定、資源配置、產品生產和營銷計劃等提供資料參考和支援。

 具體應用包括：

 1、分析全國各地區的銷售情況，向強勢區域、發展潛力大的區域或關鍵目標區域斜體資源；

 2、預警分析門店的銷售情況，為銷售一般的門店提供參考的銷售方案，參考銷售比較好的門店；

 3、根據各個單品的銷售情況，制定生產計劃和營銷活動，增加或減少庫存量。
 

FineBI內置豐富的函數選擇，使用者僅需點選即可對資料進行彈性的二次加工處理，以應對多變的業務分析需求。立即點擊下方按鈕，親身體驗FineBI強大函數的威力吧！和軟妹一同發掘BI工具的無限可能性！

監視庫存和帳款資料，及時發現異常情況，並提出相應的解決方案以規避潛在的風險。這些資料的分析對於企業的順利營運至關重要。

監測原材料、半成品和成品庫存的情況，確定生產活動的正常進行，對於滯留庫存的產品及時清理；

庫存週轉率是衡量企業經營狀況的關鍵指標，直接或間接反映出企業的盈利和資金流動能力；

應收帳款提示，提醒商務人員對賬期過長的帳款進行催收，以減少潛在風險和損失。
 

智慧製造涉及的範圍非常廣泛，包括裝置／生產／質量／採購／銷售／經營管理／物流等各個環節的智慧化。如同上文中提到的，企業要從自身的痛點出發匯入智慧製造，追求真正為企業產生價值。

本文給大家介紹的智慧製造和工業4.0的案例以及FineBI，FineReport兩個BI工具，都是從企業某個環節的痛點出發，並取得了實效的，希望可以給大家一些思考~

如果您想了解更多智慧製造方案以及屬於您的專屬行業方案，歡迎點擊下方按鈕隨時與我們聯絡！