在制造业的复杂运营环境中，数据扮演着关键的角色。为了更好地理解和应对市场变化、优化生产效率以及制定战略规划，制造企业日益重视数据可视化分析。本文将探讨数据可视化分析对企业数据分析的重要性，介绍在制造业实施数据可视化分析的一般步骤以及需要注意的事项，并最后分享一个成功的制造业数据可视化分析案例。
数据可视化分析的重要性
1. 直观呈现复杂数据
制造业通常涉及众多环节，包括供应链、生产、质量控制等。通过数据可视化分析，这些庞大而复杂的数据集可以以直观的图表和图形呈现，使决策者能够迅速理解业务状况，发现潜在问题。
2. 实时监控与即时决策
制造业要求对生产过程实施实时监控，以应对随时可能发生的变化。数据可视化工具能够提供实时监控功能，确保决策者能够随时了解生产状态，做出迅速决策，降低生产中断和质量问题的风险。
3. 多维度分析与深度洞察
制造业的数据通常涵盖多个维度，例如时间、地点、产品类型等。数据可视化分析工具具备多维度分析的能力，使决策者能够深入挖掘数据中的关联和趋势，为制定战略计划提供更准确的信息。
4. 提高团队协作效率
通过可视化分析，复杂的数据变得简洁易懂，有助于内部沟通和团队协作。决策者、生产团队、市场团队可以基于共享的可视化结果更好地协同工作，共同推动企业发展。
数据可视化分析的一般步骤
1. 数据收集与整理
确保获得准确、完整的数据，使用现代化的数据采集设备和传感器，将实时数据自动汇总到中央数据库。
2. 数据仓库建设
建设强大的数据仓库，整合来自不同系统和环节的数据，确保数据的结构、存储和检索效率。
3. 选择合适的工具
选择适合制造业需求的数据可视化工具，如Tableau、Power BI、Smartbi等，以支持实时更新和多样化的图表展示。
4. 制定分析目标
明确分析的目标和关键指标，确保可视化结果直接服务于企业的战略和决策需求。
5. 设计直观图表
选择合适的图表类型，确保图表简洁清晰，避免信息过载，同时保证图表背后的数据可供深入分析。
6. 实时监控与报警设置
设置实时监控和报警系统，及时通知关键人员，确保在关键指标超过阈值时能够迅速响应。
注意事项
1. 数据安全与隐私
确保数据的安全性和隐私性，采取适当的加密和权限管理措施，防止敏感信息泄露。
2. 持续改进
数据可视化分析不是一次性的工作，要持续改进和优化分析流程，适应企业运营的动态变化。
3. 用户反馈
与使用者保持沟通，收集用户反馈，根据用户需求调整和优化数据可视化分析工具。
案例分享：制造业数据可视化分析
项目概述
随着企业信息化程度的提升，数字化道路的深入，某制造业公司在企业数字化升级上遇到了以下问题：
· 在数字化过程中引入了很多系统，比如CRM、ERP、HR等，各个系统之间是相对割裂的，形成数据孤岛，没办法集中展示和分析。
· 制造生产过程、成本管理、人员考勤等都通过手工登记的形式完成，很难与管理系统的最新数据进行同步，且用传统的电子看板来进行数据分析，无法实时、直观地呈现当前的业务状态。
· 没有统一的平台做运营管理，管理者通过碎片化的报表来查看数据，效率低下，无法形成统一的经营分析思路，也无法敏捷决策。
该制造业公司基于智能BI平台Smartbi，搭建生产指挥调度中心，通过对生产过程实时数据收集、管理、跟踪、统计分析，实现生产制造执行过程的精细化管理，满足企业数字化升级需求。
方案实施
1、打破数据孤岛，统一整合数据： 基于企业多数据源、数据量庞大、数据类型丰富的现状，Smartbi通过强大一体化的数据接入、数据采集、数据整合、数据处理和数据建模能力，恰好可以满足企业对大数据平台数据这块的高要求，有效对接各类数据源，打破数据孤岛，统一整合数据。
2、搭建统一看板，实时动态管理： 通过Smartbi，企业搭建了生产指挥调度中心看板。该系统集成了生产全链条的过程信息，全面整合了人、机、料、 法、环等生产调度资源，实现从订单下达到机组发货的生产全过程实时动态管理， 以及整体运营指标监控与分析，为制造系统实时高效运作提供了强有力的工具。整个看板基于业务板块划分为首页、总装、部品一车间和部品二车间四大板块：
· 首页板块：展示整个制造中心的三维动态模型以及整体运营情况，包括环境、设备运行情况、能源监控、人均能效等数据。
· 总装板块：主要呈现总装车间的整体运营情况，从人员、交付、效率、异常管理、质量、配套服务评价等维度进行综合评估。
· 部品车间：重点展示设备效益管理模块，通过看板展示设备开关机率和稼动率分析，便于车间管理人员实时了解设备使用情况，为生产计划调度管理提供依据。
