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  数据赋能，精益生产赋能克罗尼制造新生态
一、企业简介
承德热河克罗尼仪表有限公司成立于1991年07月26日，主要提供高品质的工业过程控制仪表，涉及流量，温度，压力和物位等过程变量的测量产品和方案。其生产的金属转子流量计是国家级单项冠军产品，广泛用于化工、石化，钢铁冶金，食品饮料，生命科学以及核电等领域，市场占有率超50%。
    主要经营的核心产品包含; 转子流量计; 涡街流量计; 磁翻板液位计; 流量开关及其他通用工业仪表。
二、业务挑战
在公司数字化转型发展战略的指引下，通过近几年的不断升级改造，克罗尼仪表有限公司在数字化建设层面取得了很大的进步，经历初步的ERP、PLM和MES等业务系统和业务管理模式重构，开始逐步积累数据资产，并获得了一定的效率提升。但在建设初期，还未形成有力的数据抓手，仍肩负重任。
1. 数据底层建设不够全面：缺少明细数据的钻取和联动分析
当前克罗尼仪表的底层数据难以为业务提供全面支撑，缺乏保障数据可信的制度、流程、规则以及专职专业的数据治理团队，难以沉淀为组织能力，尤其在开拓新产业/新业务时，无法有效进行决策判断。同时MES系统存在严重卡脖子问题，分析侧只能人为进行数据导出/汇总/整合，数据口径和准确性问题给各级管理人员带来很大的困扰，无法进一步带动生产管理经营活动。
2. 数据分析难成体系：缺少业务指标、管理指标的规范化应用
生产管理指标梳理不全面，未能结合外部经验与行业特性要求体系化梳理企业指标体系，指标管理缺乏明确清晰的定义、口径、计算逻辑、取数规则等，导致数据准确性与合规性不足；孤立的、不成体系的分析指标，不能完整体现业务过程的全貌和经营实体的整体视图，提高了管理成本。
3. 数据管理应用缺少抓手：领导无法及时掌握生产数据情况，缺少相关数据分析应用工具
生产分析应用方面，公司领导层对于生产经营数据不能及时掌握，无法快速获取各部门经营情况和“短板”指标。业务指标数据获取依赖多种渠道，比如订单数据需要从ERP系统中导出数据在进行分析。比如，MES系统的数据无法实现灵活复用，往往需要技术人员通过写代码的复杂方式才能获得目标数据。跨系统数据难以整合，缺乏统一平台；数据资产应用难以辅助领导对企业战略制定、市场洞察等宏观目标。
4. 数据应用人才和数据扩展能力培养不足：业务人员数据分析意识欠缺，数据分析形式单一
基层人员缺少数据分析应用意识和技术能力，难以自主进行业务探索和分析，IT人员重复接受需求开发。缺少企业内部层级角色的数据应用展现方式的考虑，看板展现形式单一，缺少业务分析逻辑和管理思维，分析过程大刀阔斧，缺少针对性，难以进行精细化分析。
三、解决方案
1.建设数据仓库： 统一标准，搭建技术平台底座，实现指标支撑，赋能业务分析应用，并且统一纳管，沉淀数字分析成果，输出那个主要分三层建设：
ODS 层是数据ODS层是数据操作层，又叫数据运营层，英文为Operational Data Source。数据操作层是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据经过ETL（即抽取、转换、装载），装入本层。
DW 层是数据仓库层，英文为Data Warehouse。数据仓库层是我们在做数据仓库时要核心设计的一层，从ODS层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。
DM 层是数据集市层，英文为Data Market。DM层是为了满足某一个特定业务领域或某些特定应用需求所设计的数据集合。DM层是数据仓库中的核心层，它不仅存储着企业的历史数据，还对数据进行了业务分析、计算和汇总，以支持各种查询需求。
应用层的Fine BI和Fine Report可直接在利用DM层数据进行数据的调用、分析和呈现。
- 建设业务场景应用中心： 多级分析，聚焦业务实际场景，层层钻取，数据响应业务工作，同时涵盖数据导入导出能力，充分提升业务流程效率。比如说生产线班组长需要定时将生产情况记录在看板中，这样路过的主管领导就能够掌握生产线的情况，但这样一来就耗费了班组长一定的时间和精力去做这件事。目前，各条生产件都采用电子看板，能够实时监控各工序实际产量，一目了然，省去繁冗的统计工作，数据展现直观高效。
3.建设数据人才服务中心 ：多轮技能培训，对克罗尼的技术人员进行了数仓建设，看板开发和数据的调用等方面培训。对业务人员进行了BI软件应用方面的培训。逐步帮克罗尼搭建数据人才梯队，培养基层人员的数据分析思维，随时扩展开发。
四、典型应用场景
4.1 场景一：总经理驾驶舱
4.1.1 问题：
以往总经理管控生产和经营状态时，都需要部门负责人层层汇总数据后上报，存在数据滞后、人工修改导致数据失真等问题。总经理需要一个全面的数据分析报告往往要提前一个星期通知大家准备，亟需一个总览页面，能够快速掌握公司经营情况。
4.1.2 解决方式：
根据公司战略，选取关键经营指标，如我们可以从看板中看到：
核心产品销售：年销售金额及占比、年销售数量；
生产管理：当年订单额、当年订单数、CNC_OEE、生产进度、终检合格率；
重大项目：项目进度完成情况；
生产订单交付：周计划产量、周完成产量、当日订单OTD、当月订单OTD。
工厂的临时公告和审核计划。
4.1.3 场景价值：
总经理在办公室内就可以实现对克罗尼生产和经营状态整体把控；实现对重点指标的监控，让管理层对经营情况能够重点把握。例如当OTD接近预警值时，总经理就会
4.2场景二：生产部驾驶舱
4.2.1 问题：
生产过程中环节众多，既需要管控订单进度，提升工作效率，也需要监控设备和人员信息，迅速识别生产过程中的瓶颈和问题，现阶段数据离散，缺少监控，生产部门无法快速掌握生产过程中的问题和实际进展。
4.2.2 解决方式：
选取生产环节中的关键影响因子：如订单完成情况、库存情况、设备情况、人员签到情况等进行驾驶舱设计，辅助生产部经理快速发现生产过程中存在的异常点与制约点，实现对生产环节的多维度监控。
4.2.3 场景价值：
通过生产部驾驶舱建设实现对生产部生产情况的监控，发现异常问题，通过预警信息并及时关注运行异常的设备和检验情况，提高生产效率。
4.3场景三：工厂实时进度监控
4.3.1 问题：
工厂生产进度是生产制造型企业核心关注的指标，反应了工厂的实际产能与合同履约情况。以往工厂生产进度都要通过各产线车间手动汇总后提交到生产部经理手中，这个过程往往需要耗费2小时左右，数据时效性差。
4.3.2 解决方式：
进行实时生产进度监控，及时掌握当前生产实际达成与计划的差距，比如通过历史14天产量分析，判断未来的生产趋势，为调整生产计划提供数据支撑。如果与计划差距过大，可以通过及时调整未来一段时间的生产计划数量来保证月度交货数量与计划一致。
4.3.3 场景价值：
实现对了工厂实时订单及产量的监控，大大提高了数据监控的时效性，一目了然地展示出超期情况，便于生产经理及时调整生产计划，做出合理的规划安排。
4.4场景四：车间看板
4.4.1 问题：
车间管理在制造业中扮演着至关重要的角色，尤其对于整体车间生产进度的把控和设备运行效率的问题解决，起着无可替代的作用，比如说车间管理者需要控制生产线上下游各个工序的产能平衡，这样才能接近一个流的生产模式，这就需要车间管理者要实时关注各工序生产情况，车间的看板能够实时将各个工序的生产数量展现出来，这使得管理者获取信息更为及时，能够快速对人员和设备做出调整，平衡产能。但在历史的生产过程中，这些数据都只能通过事后的报表进行监督，存在滞后性，制约了车间管理的精细化水平。
4.4.2 解决方式：
对接MES系统，将订单完成情况、生产完成情况和设备异常情况一屏展示，随时预警，大大提高车间主任的管理水平。
4.4.3 场景价值：
通过车间看板的建设，保证了生产流程顺畅，减少生产过程中的浪费和瓶颈，及时显示通知设备异常，及时处理设备异常，从而提高整体生产效率。通过对异常设备及超期订单预警，引起车间主管的重点关注。
4.5场景五：产线看板
4.4.1 问题：
生产一线人员往往的状态是埋头苦干，对于当前的生产完成情况关注度不够，生产压力无法传递到一线，导致效率无法提升。
4.4.2 解决方式：
建设产线看板，直接悬挂在车间，员工抬头即可看到当前的生产计划达成情况，能够自己协调生产节拍。一线管理者能够实时了解产线各个工序生产情况，调整产能分布，平衡生产节拍。
 
4.4.3 场景价值：
产线生产人员可通过看板了解自己的生产情况，能够起到一定的激励效果；管理者能够通过看板掌握产线的情况，通过平衡生产节拍降低在制品数量，从而提升整体效率。
4.6场景六：质量监控
4.6.1 问题：
质量问题是生产制造企业的命脉，好的质量管控可以大大提高企业的信誉。但质量问题发生的节点非常多，可能发生在采购阶段、生产阶段等不同阶段。如何从整体上掌握公司产品的质量问题，困扰质量部经理已久。
4.6.2 解决方式：
将质量问题进行分类，分别建设计量器具质量管理、入厂检验、过程检验、最终检验几个阶段，展现质检各过程的异常信息。
 
4.6.3价值：
实现质量部经理对质检各过程的全面了解。重点展示不合格信息，便于对整体质量的监控，早发现早处理。
4.7场景七：SQDCP晨会看板
4.6.1 问题：
之前每日晨会都是手工汇总，手工记录，历史留档困难，查看起来困难大，导致晨会执行不到位，历史回溯难。
4.6.2 解决方式：
进行SQDCP晨会看板建设，晨会看板的主要作用是每天早晨将当天的生产情况进行透明公开。主要内容包含：安全、质量、交货及时率、人员、设备等情况。灰色代表休息日、红色代表异常、绿色代表正常。
晨会看板分为一级晨会看板、二级晨会看板和三级晨会看板。一级晨会看板主要受众是生产线的班组长和一线生产员工。二级晨会看板主要受众是生产线的班组长和车间主管。三级晨会看板主要受众是车间主管和各个部门经理。
每天早晨，关键信息通过晨会看板向上汇总，最终通过三级晨会看板呈现给公司管理层。异常信息能够层层下钻，实现透明化管理。
4.6.3价值：
将晨会信息电子化、系统化，实现数据的自动汇总展示。一是便于数据的留存，二是便于数据的查找。
五、总结与展望
1、数据层面：汇聚MES数据，理清数据资产，明确指标口径，建立清晰的数据分析链路。
2、应用层面：从管理出发，进行精细化数据分析，数据聚类分析更易发现问题，数据可视化有利于掌握经营动向，同时多层级下钻的能力，则进一步提升了问题发现的效率。
3、人才层面：数据分析不再是一个神秘的工作，依托数据仓库，业务人员可以以问题为导向，进行自助数据分析，不断扩展数据应用，实现数据应用的良性循环。
下一步克罗尼计划引入简道云，实现边缘业务系统的补足，快速实现业务过程的全覆盖。 | 
