2019帆软第二届“数据生产力”大赛

24. 【世纪精信】公司-职能-分厂-班组,四级管理平台全力支撑企业决策

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公司-职能-分厂-班组,四级管理平台全力支撑企业决策

一、项目基本信息

        公司全称:世纪精信

        项目名称:大数据管理平台

        项目负责人:马海位

        团队核心成员:薛金芳

        平台近三个月访问日平均量:月275,948人次,6461,751 人次,7326,980 人次

        日均访问量:354,892人次

 

二、项目背景

为打造智能工厂,公司已开发大量信息化项目支撑,效果不明显。问题点:

1、软件开发工作量较大,开发人员不足;

2、项目间存在信息孤岛;

3、没有统一的指标库;

4、每一个项目均未能做到数据深入发掘。

自从今年五月开始使用帆软构建大数据管理平台,以公司级管理平台为核心,依次开发搭建职能级(质量、生产、设备等)、分厂级、班组级等数据可视化平台。

 

三、应用场景及价值阐述

场景一:公司级管理平台 

前期,公司管理数据均由人工统计数据,且在公司经营例会上已PPT形式展示,但对每一个指标项无法做到问题跟踪数据下钻,即人工统计好的数据无法很好的支撑管理决策。

通过数据可视化平台,以公司15KPI数据为依据,从质量、财务、效率、生产、人力、库存等不同维度深入调研分析,对比目标值展示出各项指标历史完成情况,并不达标项进行突出展示。

 

每个模块根据实际情况,点击每一个模块,即展示出每个指标数据分解下钻,对数据进行深度挖掘及分析(由于数据涉及保密,无法展示下钻后的数据分析)

通过公司级管理平台,管理层对各模块、各项重要指标有了更直观把握,及时发现各模块存在的问题从而快速调整相应的策略,避免滞后风险,大大提升了管理决策效率,以及管理决策的科学性与准确性。

 

场景二:职能级管理平台 

每个职能单位的关注点不同,职能单位没有数据为管理提供支撑,全处于接到问题反馈处理问题的状态。无法对整体数据信息进行全局把控,管理完成处于被动。

结合每个职能板块侧重点进行有针对性的数据深入挖掘分析:

1、生产类:根据对每条线体的生产数据进行分析,对比分析出每个线体生产情况,滚动展示整体完成情况、物料齐套情况、单小时生产进度等,同时对展示滞后预警。

 


2、质量类:从售后、外协、各单位质量考评等不同维度分析现有质量数据。

 


3、设备类:对设备进行联网获取设备数据信息,处理实时监控各个设备实际运行状态,以及故障率、利用率、开机率、OEE等。

 

每个职能单位管理人员可以通过对应平台实时监控关键重点信息,能够做到问题提前预判并及时处理,提高工作效率及管理效率。

 

场景三:分厂级管理平台

事实上,每个分厂也是一个管理个体,为了保证数据能够有效的指导生产,对每个分厂也拆分数据类型,并对数据进行指标拆解,以fast法进行分析,并对每个指标进行深入分析,利用数据可视化手段展示。实时监控各线体生产进度,同时根据历史数据预判未来一段时间生产效率。

1、总装分厂:将分厂决策、生产、质量等通过tab块方式在同一平台展示。

 

2、控制器分厂:

 

3、由于两器分厂管理平台开发时间较短,目前只针对成本进行分析

 


场景四:班组级管理平台

基层管理人员可以最先得到各类数据,但信息仅限于人工汇报,每个模块信息较为孤立,连接性不强,班组整体运营情况得不到整体把控,且班组间无数据支撑对比,达不到激励效果。

为了让数据影响生产力,通过对班组生产人员实时展示起生产进度、质量达成情况、积分情况等方面数据,加上相关的激励和考核措施,用于提高员工效率。

实时体现班组各项管理指标,横向对比其他班组进度,及时调整管理策略,形成比学赶帮超的氛围,增强员工参与度,提高员工积极性,进而提高工作效率。


 

四、项目心得

大数据的分析及应用必须从公司的整体战略出发,对指标进行深入分析及分解

找到一个管理入口时,最先做的不是数据展示,而是对业务数据进行背景分析明确问题、梳理逻辑、形成方案。

整合指标,建立公司统一指标库及指标体系。

每一个项目都必须对应BRD需求文档(目的、业务方、业务方对接人、内容、使用场景、接口分析师等),包括需求更改,也不许规范。

数据通过层层下钻,针对某一问题点进行深入解析出问题的根源,通过其他手段进行改进,方便管理。

每一个数据项均设立一个目标值或者警戒值,便于管理人员快速掌握实时情况。

通过对历史数据的分析,预测未来一段时间趋势,便于及时整改。