【第四届数据生产力大赛】数字化运营为硅能照明提效降本赋能!

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数字化运营为硅能照明提效降本赋能!


                                 
                                 
1 企业简介        
      广州硅能照明,一家专注于LED集成封装(COB)研发与制造的行业领导者企业。成立于2010年8月,累计投资额6000万元,位于广州科学城粤港澳创新地带。硅能致力于改善人居光环境,一直聚焦“人因照明”。在COB细分市场,公司市场占有率居全球领先,涵盖全球标杆照明客户。硅能为国家高新技术企业,设置十万级无尘生产车间,先进且完备的LED芯片封装产线,强大的产业转化能力和成熟的市场推广模式。 硅能是“广东省光环境工程中心”省级研发机构,团队核心班底主要来自于中山大学半导体照明系统研究中心以及明珠星集团,团队实力雄厚,创新驱动力强,目前公司在册员工200多人,研发、管理人员约100人,光学、电学、材料学、控制系统等多学科的专业技术人员占60%以上,其中硕士及以上占12%,本、专科占50%以上。近五年,年复合增长率均在30%以上,在行业及区域内,均为高速成长的标杆企业。        
                                
2 项目背景
      广州硅能照明有限公司是一家专注于LED集成封装光源(COB)研发与制造的国家高新技术企业。产品涵盖:高光效系列、高电压系列、高功率系列、全光谱系列、特殊光色系列,以及客户非标定制等产品,主要应用商业照明领域。        
      公司在信息化建设上格外重视,先后上线了PLM、ERP、MES、BPM、HR、智物流等信息化系统,贯穿了设计研发-销售-财务-HR-生产-运营-物流等企业经营生产的各个环节,荣获国家工信部企业上云典型案例。        
      随着公司信息化的不断推进,一些数据问题也逐渐显露出来:        
     (1)系统自带报表少,满足不了各业务口查询、分析和决策需求;展示界面简单,格式无法灵活调整,数据往往要导出在EXCEL编辑计算处理        
     (2)各部门的业务数据分析中存在着较多手工收集处理数据的场景,既费时费力又容易产生人为误差;同时由于各部门的数据分析缺乏专业工具,业务数据的表现能力欠佳,会让数据运营非常费力。        
     (3)业务数据相对分散,各系统间存在数据孤岛问题,数据分析的表现形式也比较单一且大多仅局限于单一业务环节,数据滞后,缺乏场景化的高效决策支撑体系,使得数据分析无法支撑中高层的经营决策。        
      
3 解决方案
      针对上述问题,硅能照明迫切需要一款专业的数据分析工具打通各系统数据,助力构建企业大数据中心与分析平台,挖掘企业数据价值,开启数字化的新征程。一体化项目蓝图如下:



      基于ERP、PLM、智物流、BPM、HR等信息化管理系统,FineReport作为分析工具将各系统数据打通,便捷地进行系统间数据关联分析,打破信息孤岛、系统墙、部门墙,实现全公司信息互联共享。        
      通过管理驾驶舱,将公司经营的重要决策报表实时准确呈现,取消费时费力的PPT日常经营汇报,经营会议精力投放在重要问题解决方案的讨论上。        
      通过分析报表进行多维度筛选分析,找到关键问题,并可通过下钻功能查看数据明细表,方便快捷定位问题产生原因。        
      通过查询报表为全公司的数据信息查询提供便捷,电子工单、eSOP、实时库存查询……快速调取,实时准确,大量减少信息查找时间,信息变更实时传达,无延误不遗漏。        
      通过填报报表取代纸质记录,由一线人员直接录入,无需二次倒录,信息实时性提升,减少大量无效操作。数据信息随时可查询或分析,记录不再成为压箱底的废纸。        
      重点推行全员参与,通过帆软项目实施推动各部门掌握设计工具,让业务人员自己动手完成自己想要的报表、获取自己想要的数据和信息。


4 项目成果        
4.1 成果总结
     (1)建设成果        

  • 平台主要分析模块:硅能数据决策系统
  • 平台报表/分析模板总量:500+
  • 平台月均访问量:320000+
  • 平台活跃用户数:200+   

                                 
     (2)整体价值        
      利用数据决策平台,基于自有的信息化系统(ERP、MES、BPM、WMS、PLM、HR),打造出了市场营销、生产管理、财务管理、质量管理等一系列的业务应用系统,实现全局的数据生态体系,如生产现场无纸化、生产绩效每日推送、制程信息交互、多维度质量追溯、生产计划看板、制程良率看板等。        
      数据决策平台打通了各个部门的信息链条,实现信息与数据共享,流程闭环管理,提升各环节的运作效率:产品不良品率下降3%、产品设计投产周期缩短10%、订单准交率提高8%、设备利用率提高13%,客服处理效率提高50%,采购收货效率提高5%.



4.2 典型场景     
     (1)场景一:生产现场无纸化        
      公司所有的文件在BPM受控管理,来料室的文件和图纸通过帆软报表实现在线预览,生产现场的ESOP和图纸通过Python按工单号自动挂载在MES上,系统结合员工当前选择任务,自动呈现最新版本的eSOP文档,无需浪费时间查找图纸和作业指导书,实现文档精准推送;        
      产生纸质档最多的生产工单也制作成帆软报表,员工可在移动端扫码查询,实时更新,操作简单便捷;所有生产过程的记录均已采用帆软报表进行填报和查询,采用公式及校验,减少填写项及保证数据填写规范。



     (2)场景二:生产绩效每日推送        
      利用数据决策系统每天自动计算产线员工生产绩效,并推送至员工,激励员工提高生产效率。        
      生产线绩效核算是一个繁琐的工作,需要按照产品、产能、工时、工站、技能等级等不同算法进行核算,费事费力又容易出错。生产绩效每日推送通过抽取MES系统每日报工数据和HR系统打卡工时、人员技能等级等数据,拟定算法计算,并定时推送给生产员工。至此不需要每日手工统计核算这类工作,减少人力成本。



     (3)场景三:制程信息交互        
      过去生产制程中,工程人员的配比数据记录在纸质档上,当有相同品号产品时,需要耗时去查找过往记录;生产人员按工程人员提供的数据,再计算处理后进去配胶;在很大程度上也影响到了生产效率;        
      如今通过数据采集、数据处理、数据实时呈现,实现制程信息交互,提升产品质量与良率。



     (4)场景四:排产计划         
      通过产品交期系统完成一键智能排单,PMC通过产能分析看板,结合设备、夹治具计划与使用情况,调整派工方案,降低派工难度,简化工作。班组长可通过调度平台,将现场生产资讯透明并可视化呈现,异常时透过移动终端设备,主动通知并方便现场直接调度处置。







     (5)场景五:设备管理        
      “生产设备点检、设备维修信息”等也通过传统的纸质记录,常有保养不及时遗漏,无法准确统计稼动情况。利用平台设备管理工具对设备进行点检,记录点检信息;BPM自动触发推送设备保养流程,保证及时维护;并通过报表分析设备潜在问题,实现设备利用率达90%,提升了10%。



     (6)场景五:多维度质量追溯        
      通过关联查询ERP、MES系统数据,可实现订单与销货信息追踪、工单信息追踪、生产信息追踪、物料信息追踪,同时可以关联查询对应的检验记录和产品检测结果,确保产品质量的全流程可追溯性。



5 项目总结        
5.1 CIO/项目负责人点评
      数字化建设已成为公司发展战略的重点,是市场竞争力的基石,必须不断持续推进。帆软项目是硅能数字化建设的重要一步,通过本次项目,激活了潜藏在企业中的大量运营数据的应用,通过推行全员参与帆软工具运用,各部门都尝到了数字化运营的甜头。但目前公司数字化建设还处于数据运用阶段,距智能化决策还有漫漫长征路。        
      数字化运营作为管理层以及公司绝大部分人的必修课,后期将列入岗位要求,进行定期考核。工作中提倡数字化思维,用数据说话,并基于数据决策。数字化是管理工具,其根本还是要用来解决实际问题。评价某个岗位的数字化水平,最重要的标准就是通过数字化,解决了什么问题,提高了多少效率,降低了多少成本。        
      数据成为生产力是必然趋势,通过数据赋能推动产业的信息化、数字化、智能化,最终实现提升运营效率,降低生产成本,增加营业收入,升级商业模式。        
                                       
5.2 经验心得
      1)帆软工具入门建议:由浅入深,先做普通报表,再利用模板修改设计决策报表,熟练后再进行复杂的创新设计。        
      2)带着问题使用帆软工具,做与自己业务相关的报表,可以先从明细表入手,实现信息透明化,再提升难度解决信息壁垒的造成的业务问题,然后再研究管理议题。        
      3)推进全员参与的经验:高层重视,必须把掌握数据分析工具作为各业务部门岗位能力要求;以项目作为入门推手,各部门通过培训、模仿、咨询完成自己的业务报表任务;当数据价值被挖掘,就会产生正向作用推动大家继续深造学习。


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