BI系统在传化集团的应用
BI系统在传化集团的应用数字经济时代,数据成为关键的驱动要素,蕴含着巨大的使用价值与潜能。因此,对当今制造企业而言,对数据的挖掘与利用均被放到了非常重要的战略位置,与此同时,企业也纷纷采用BI商业智能系统作为实现数据价值的有力工具。对于化工行业,鉴于精细化工多品种、小规模、间歇式生产为主的化学品生产特点,实现多系统多元数据、控制系统的实时数据、异构信息系统、流媒体[1]数据、人员定位等数据的抽取、转换和分析,深度挖掘生产、能源、质量、设备、安环等方面情况数据价值,加速信息的分享和传递,加强各业务数据的分析能力,为业务赋能,进而实现组织精益化、管理精细化、决策智能化,为企业决策提供支撑。
目录
一、案例简介
BI系统利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术,实现多系统多元数据、控制系统的实时数据、异构信息系统、流媒体数据、人员定位等数据的抽取、转换和分析,深度挖掘生产、能源、质量、设备、安环等方面情况数据价值,加速信息的分享和传递,加强各业务数据的分析能力,为业务赋能,进而实现组织精益化、管理精细化、决策智能化,为企业决策提供支撑。
二、案例背景介绍
步入数字化时代,手工分析数据难以满足企业快速发现、快速分析、快速决策的需求,企业越来越依赖大数据[2]平台和智能化系统的管理。不少企业先后上线了ERP系统、SAP系统、MES系统、QMS系统、PLM系统,多模块、多角度地收集底层数据,为进一步实现企业精细化管理。可是,由于缺少数据整合分析,这些数据价值实现率不高。商业智能(Business Intelligence,简称BI)系统,利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术,实现多系统数据的抽取、转换和分析,深度挖掘数据价值,减少人工导报表、整合分析的时间,有助于实现管理层在线实时监控企业运营情况,发现隐蔽问题、及时纠偏。
三、案例应用详情
鉴于精细化工多品种、小规模、间歇式生产为主的化学品生产特点,本项目实施范围在传化化学大江东基地建设化工行业BI系统的应用。
1、总体应用框架
BI系统是结合能源、质量、设备、安环等子系统及 ERP,SRP 等管理系统的关键数据,对数据进行多维度,多角度的业务分析,为业务部门及领导决策支持提供辅助。依据管理层级、所负责组织(业务)范围、专业范围等提供个性化的可穿透的数据驾驶舱。
2、关键技术应用详情
生产数据分析:提炼出传化化学大江东智能工厂的生产数据,从工艺参数,生产计划,生产成本等不同维度,展示生产数据分析的综合管理专题。
设备管理数据分析:提炼汇总传化化学大江东基地的设备运行监控的数据,从设备运转率,设备利用率,维护保养率,OEE 等等指标数据,建设设备大数据分析主题。
能源管理数据分析:通过对各种能源介质采集监控,提炼出符合传化大江东的能源管理的指标体系,分为设备级指标,工序级指标、工厂级指标和公司级指标,满足各种类型报表和统计分析组态及展示需求。
安全管理数据分析:提供安环数据分析主题的综合管理展示,包括关键安全指标数据,环保监测数据、视频监控信息等等。
大屏数据切换:提供移动客户端 APP 控制大屏界面,方便传化大江东用户进行操作,实现前端图像切换和预览。通过移动端发出操作指令,大屏收到移动端操作指令后,实现自动操作(播放语音、切换大屏页面等)。整个客户端操作简便、界面美观友好、图标像素精致、运行流畅稳定。
在可视化决策方面,重点推进财务管理驾驶舱、营销数字化分析、供应链数字化分析。
1)财务管理驾驶舱:从ERP系统中获取数据,通过BW进行数据抽取整合,最后通过帆软报表在电脑端、手机端以及大屏展示。完成了财务经营指标看板、经营月度预测、经营业绩快报等内容。
2)营销数字化分析:深化企业客户刻画、围绕客户分级、结合CRM项目做差异化营销政策落地。基于客户刻画数据进行数据分析、分类客户分析、客户潜力挖掘、新产品客户匹配度分析、区域客户分析、客户定向营销等。
3)供应链数字化分析:为企业构建具有实时可视、智能分析、决策执行三层架构的供应链智能塔台,从共享服务中心的视角协调整个供应链,促进供应链完成从分散到集中的数字化转型。
四、创新性与优势
BI系统的驾驶舱使用了三维建模思维,实现了生产区和码头罐区的三维化模型,可以让决策层、管理层随时随地查看相关关键性数据,为经营决策提供及时的辅助及支持,并通过可视化分析的结果,追源至业务明细,协助发掘管理黑洞。
五、案例应用效益分析
加强了对生产管理、运营管理、营销管理、供应链等管理数据的分析能力,提高管理层决策效率,指导企业运营。
应用智能决策系统减少人工导报表、整合分析的时间,提高了业务效率。
通过智能决策系统将收集到的各类数据进行自动分析和预测,让传化化学大江东管理者能够纵览全局,做出科学决策。
参考文献
- ↑ 什么是多媒体、流媒体、富媒体?5G消息也是富媒体!,搜狐,2021-06-22
- ↑ 什么是大数据?大数据的定义又是什么?,搜狐,2018-08-15