• [大数据时代下的电缆企业]大数据时代,传统缆企真能从中获利吗?
    线缆行业动态 2020-09-16
信息爆炸时代,电缆企业一直被工业互联网、数字化工厂、工业4.0、智能制造等热词轰炸,每天被这些热词灌输时,总会不经想到,我的电缆企业也可以走这条路吗?会有效果吗?能增加销量改善库存吗?能降低成本增加利润吗等...种种问题在脑海里循环播放,更有公司开始推出产品、软件、硬件应有尽有。企业管理人员会因为想要改变现状而寄希望于该产品,那么接下来小编带大家辨别这些热点技术的适用性。


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如何区分热点词汇和技术对缆企的适用性

1、热点数据分析技术和电缆细分市场数据的差异

热点数据分析往往跟着时事热点随时变换,吊胃口又不让你体会到真正的快乐。而电缆细分市场数据分析需从整个供应链分析,不管从选开店地址、分仓选址、配送路径、仓储操作及库存控制、销售预测、需求管理、计划与排产等,都要有成熟的方法论、体系和最佳实践。但是大多数的数据分析对普通缆企应用及效果是极其有限的,而且在某种情况下投资难以得到及时回报。

2、工业产品和互联网IT产品的差异

像电缆这种工业产品,属于多种材料等多科学混合的物理产品,其背后蕴藏着复杂的技术,所以在数据分析时也是多种多样的。而IT产品更多是以数据代码的形式而存在,传统电缆产业是存在多科学的知识积累,而这些是IT产品本身所欠缺的。这也就造成了传统电缆产业的IT产品在国内并未普及,大家只是被新兴热点冲昏了头脑。另外,电缆产业和互联网类IT产品发展的速度快慢不一。所以要区分电缆产业和IT类产品的差异,避免脱实向虚和投资回报过长甚至倒挂。

3、甲方企业和乙方企业的差异

不同的角度当然有不同的考量,在乙方大谈各种热点技术时,总会构想未来的美好蓝图。但是甲方也要记住,在商言商,签单最重要考虑的还是实用性、适用性和经济性。也请大家仔细思考下,为什么那些国际知名电缆企业在没有大数据的时候也能把产品做好、质量做好、经营管理做好、销售和市场做好?他们这几十年是通过哪些数据分析方法、哪些数据分析工具、哪些体系和组织保障建立这么深厚的基础的?他们现在还在用这些吗?我的企业通过热点的大数据技术能够超越他们吗?

4、国家宏观战略和企业落地战略的差异

电缆制造业主要是以产销研供为主开展经营和管理的工作,在兼顾长期发展的同时也许中短期的盈利支撑,而国家宏观层面战略宣传的热点,更多是以长期发展为战略目标,所以缆企在战略选择上,要分清长期和国家宏观战略的匹配,同时短期怎样突破变局和僵局进行对应布局。


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电缆制造业数据分析的本质及场景

电缆制造业数据分析的本质分为三个层次,第一个层次是用数据的形式描述过去已经发生的;第二个层次是了解现在正在发生的或短期即将发生的,常见的销售预测、质量CPK、研发和工艺的实验设计、可靠性设计及预测、仿真模拟类的、机器学习类的包括预防性维护等;第三个层次是预测未来的情况,这个部分,更多是要借用真正的大数据平台,结合企业内的数据,社会数据,第三方数据等进行深度的学习。那么接下来我们来探寻缆企数据分析在不同场景中的应用:

1、研发:

在研究和产品开发领域,除了学科领域内的算法,在研发过程中,物理集成/配方的开发、最优组合或参数或者配方对应某一效果/性能/成本/质量/服务/效率的最佳组合、可靠性分析和预测、公差分析、寿命预测等。在工艺场景也类似于研发,比如工艺参数优化、工艺过程控制、工艺开发等。

2、生产制造:

除了工艺以外,质量、设备、计划排产、精益生产技术、shop floor层面、工厂布局/物流路线、EHS、生产组织方式等方方面面其实都可以使用数据分析。

3、供应链:

对于仓储物流、计划体系等场景,着重可以使用经典的供应链统计学,里面有大量的算法可以使用,包含运筹学等。在这里对于制造型企业并未有太大的突破,更多的是怎么使用好现成的方法和算法。

4、营销:

我们分三个主要的场景来说明。第一个是线下营销场景,使用到商业统计分析的主要是产品怎么组合带来的销售额最大、该给哪些消费者寄礼物和卷能够加大其消费概率、哪里选店最合理、区域销售因素主要是哪些因素决定的、销售预测、折扣多少比例能达到最大销售额/销售利润率、哪些产品的反馈更好、应该开发哪些产品、不同产品在不同区域和人群应该怎么投放/陈列等。第二个是线上场景,在这里使用商业统计分析和机器学习的组合方法较多,包含人群圈选和分类、千人千面的营销策略、推送策略、自然语义相关的评论分析等。第三个是营销管理相关的场景,更多是营销活动费用的最大化投入产出、营销策略的好坏及效果、不同区域的营销策略制定、销售预算的有效性/广告有效性、营销团队的分析。

对于产销研供的电缆制造业,一是建议企业要明白自己的痛点,在根据痛点来布局组织、人才、方法论体系、工具和流程;二是建议要打好基础,不管是管理的基础还是数据分析的基础;三是切勿好高骛远,认为热点的技术能够马上提高企业竞争力,只有当数据分析和企业的经营管理以及决策等较好的结合,才能产生比较大的效果,形成企业的核心竞争力。

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