欧郎
2019-06-18 01:02:01

当我听到人们问:“你知道分析可以应用于制造吗?”时,我不得不轻笑。嗯,是的 - 你有没有听说过运营研究? 它自第二次世界大战以来就存在,并且使用数据,数学模型和算法来解决操作中的问题。 听起来有点熟? 我想有些人认为分析是制造业的新手,因为分析专注于大数据,社交媒体和营销。 尽管许多人可能不同意,但我将分析与运筹学/管理科学等同起来,特别是在其起源方面,这是以问题为中心的。 分析有很多可以提供制造,在某些方面,制造业在分析使用方面领先于其他领域 - 制造业有很多机会利用分析超越传统的规划和调度。

分析工具箱

分析工具有几种分类,但最常见的分类包括三个分组:描述性,预测性和规范性分析。 描述性分析包括描述性统计,数据查询,数据可视化和数据仪表板。 这些工具通常用于描述发生的情况。 预测分析包括时间序列预测模型,各种类型的回归分析,预测数据挖掘和机器学习。 预测分析使用过去的数据来预测未来或确定感兴趣的变量之间的关系。 最后,规范性分析与描述性和预测性分析不同 - 规范性分析规定了经理的行动方案。 例如,优化,启发式和其他基于规则的系统是规定性的。

在制造环境中,控制图是描述性的; 用于预测机器故障的逻辑回归是预测性的; 最小化转换成本的调度算法是规定性的。 当然,没有人只是为了好玩而进行描述性和预测性分析。 通过将规则放在描述性和预测性分析之上,它们变得具有规范性 - 也就是说,它们可以帮助您解决问题。 例如,当描述性控制图与一条规则结合使用时,它将成为一种说明性工具:“如果有五个连续数据点超出控制限制,则停止机器进行检查/重新校准。”分析以问题为中心,所以这一切都有助于解决问题。 从某种意义上说,分析的目标是(或应该)具有规范性。

制造和规范分析

制造商如何利用规范分析? 也许您的工业工程师已经解决了您的质量控制,库存和生产控制问题,但他们正在考虑新的数据来源,以便实现更智能的运营? 他们是否与营销团队合作开发利用所有可用数据的新型创新产品和服务? 最后,人工智能在您的运营中扮演什么角色?

更智能的运营:投资数据和连接

您的操作中的所有内容是否都可以连接? 如何在运营的各个阶段投资传感器和/或智能标签,以提供可利用规范分析的数据? 例如,可以在机器中投资传感器使模型能够提高预测性维护的准确性,从而提高优化模型的有效性,从而主动安排维护吗? 结果将是容量的增加。 来自智能标签的更好的数据能否带来更好的库存控制和订单拣选效率,从而实现劳动力优化? 结果可能是减少加班费用。 您的系统与供应商的系统有何联系? 您是否经常收集供应商绩效数据? 这些数据能否实现供应商优化,从而更好地控制成本并降低风险? 您是否应该与经过认证的供应商一起创建组合拍卖,从而显着降低成本? 所有这些示例都有一个共同点 - 对数据的投资,然后可以通过规范分析来利用。

产品创新:来自您的产品数据的新产品和服务

市场营销可能是现代分析运动的主要焦点。 因此,制造营销界面对于规范分析的创新使用已经成熟应该不足为奇。 与使您的制造/机械更加智能化相似,您是否可以通过创造新机会的方式使您的产品更加智能化? 农业设备制造商John Deere和飞机发动机制造商GE Aviation现在都将传感器放在他们的产品中,以帮助他们的客户更好地管理他们的设备。 John Deere拖拉机中的传感器将数据发送给John Deere,然后John Deere提供规范分析作为服务 - 如何更好地维护设备,如何节省燃料,以及与天气数据相结合时,如何操作以提高产量。 同样,根据从其引擎收集的数据,GE航空公司提供规范分析作为服务,以帮助其客户进行预防性维护,并为燃油效率规定更好的下滑路径。 您如何从您的产品中收集可用于为您的客户提供新的有价值商品或服务的数据?

通过人工智能自动化

人工智能(AI)目前是所有业务领域的热门话题,特别是在制造业。 AI可以是预测性或规范性分析。 关键是AI通常是自动化的,并使用新数据实时更新其任务。 这些实时更新可用于预测或处方。 在后一种情况下,AI可用于快速实时决策,最有效地用于运营决策,而不是战术决策或战略决策。 例如,当与机器传感器数据结合时,AI可用于预测并随后安排机器的预防性维护。 随着更多数据进入系统并通过学习,AI还可用于根据质量控制数据实时规定机器的调整。

投资分析

所有这些制造业中的规范分析示例都需要对数据,连接以及最终的智能分析专业人员进行投资。 为了在低利润零售杂货领域保持竞争力,The Kroger Co.在技术和分析方面投入了大量资金并取得了巨大成功。 Kroger使用模拟和技术将客户的平均等待时间从大约4分钟缩短到26秒。 Kroger正在使用分析来推动在线购物,更好的客户体验以及更好的产品组合和可用性。 华尔街日报最近的一篇文章的标题说:“每家公司现在都是一家技术公司。”您将如何投资技术和分析以保持制造业的竞争力?

Jeffrey D. Camm是维克森林大学商学院商业分析副主任和Inmar总统分析主席。 他是运筹学和管理科学研究所的研究员,也是第三版商业分析的共同作者。