制造业受很多易变因素的影响：人力资源、原材料、资本投资、生产设备、物流，更不用说不断变化的客户需求了。处处都在产生数据，但是数据常常以孤岛形式存在，限制了其实用性。所有制造商都面临这种情况 — 无论是航空与国防、汽车、工业机械，还是轧制产品领域。借助 Tableau，您可以快速混合并关联相似数据，仅需几秒钟即可获得决定性的结果，而如果采用需要大量编程的方法，则会花费几小时甚至几天的时间。利用您从制造业分析中了解到的信息改善流程效率、集中生产监控、更好地服务客户并将实时数据转化为适时的洞察见解。
制造业在从诸多系统中采集并理解大量的数据，进而促进运营效率、 提高服务级别并改善支持方面面临着前所未有的挑战。 不管您对此是什么态度，制造业正在更加快速地发展，由于过时的商业系 统无法为决策者提供必要的信息，因此足够好的现状已经一去不复返。
——Tableau
理解工业传感器数据
借助一流的 Tableau 分析平台，GE Aviation（通用电气航空）让航空公司可以更加轻松地访问和了解这些数据，并在此基础上采取行动。通过 GE 部署在云端的工业应用软件平台 Predix，航空公司现在可以查看在 Tableau 中创建的客户报告。借助功能强大、简单易用的 Tableau 平台，航空公司可以对航班传感器数据（来自引擎、机身、襟翼、起落架等）和飞机自身的运行状况（地面操作、维护、人员配置等）做进一步的分析。
Honeywell 节省超过 10,000 工时，14 个业务部门中的用户已达 9,000 名。
Honeywell 市值达 400 亿美元，其全球财务中心则是这家公司的全球分析中心。从 2016 年 3 月起，Honeywell 公司内的 Tableau 用户数增至 9,000。借助 Tableau 和 Alteryx，团队可在数小时（而非数月）内完成数据分析，帮助公司制定关键决策。了解 Tableau 如何改变营销分析。
“制造业有很多阻力。 由于知识有限， 我们会对改变抱有抵触心理。因此， 将我们日常收集的混乱数据转化为有 用的资产，这确实需要一个流程。 这个流程必须非常具有针对性， 并且经过深思熟虑。”
——Dan Meier，Photoronics, Inc. 运营经理
以下为领先的制造商利用数据转变制造业的四种方式:
在现今的市场中，如果没有有意义的分析，就无法研究生产效率、 产品质量、客户需求和服务卓越性之间的影响和相互作用。
- 1. 利用自助分析改 善生产、工厂业绩 和产品
- 2. 利用数据混合 和预测改善销售和运营计划
- 3. 利用实时分析 实现供应链的移动化
- 4. 倾听、解读并更快地回应 客户反馈
1. 利用自助分析改善生产、工厂业绩和产品
由于最好的分析实现是在 IT 管理的基础结构上，运行用户创建的仪表板， 因此自助服务的优化成了关键。
自助分析能让每个制造人员和整个组织看到并理解贯穿需求链、生产运营和整个服务寿命周期中的数据。 随着运营业绩的可视化程度提升，员工将能够监控整个组织内的数据，并利用这些数据通过六西格玛理念或精益原则，持续改善业务和流程。
自助服务还有助于实施 DMAIC 框架，支持以数据驱动的改善周期， 让个人能够探索并确定产品缺陷或瓶颈的根本原因。
电动汽车及传动系统部件行业的知名制造商，Tesla Motors Designs 发现， 自助分析可让员工探索自己的数据, 并极大地有助于他们探索如何改善生 产并实现稳定性。
“员工一旦有了数据访问权限，就会开始提出更多的问题， 并有能力深度 挖掘数据。 如果你试图找出某些长时间破坏生产问题的根源，研究相关 数据，发现前所未见的新事物定能助你解决问题。”
——Will Bishop，Tesla 高级测试工程师
该仪表板就是一个流程和生产分析的实例，用户可以研究制造商使用两台机器完成几十份订单的表现。 用户可以浏览左侧完成的订单，并在一个仪表板上汇总多个数据集，进而查看 实际生产情况。 标靶图显示了影响生产 的主要指标(准备、停机时间和运转速 度)。
请注意两台机器之间的变化趋势 差异。 为何机器 123 的运行表现优于机器 456? 点击仪表板，与此可视化进行交互并了 解原因。
该制造仪表板可让用户通过点击地图来选择设施，然后在右上方视图中查看该设施的详细缺陷信息。
在右下方视图中，您可以看到该设施一 段时间以来的生产(条)和缺陷(圆)情况。 注意在缺陷出现后的紧接几天 内，高缺陷计数通常如何导致较低的生 产水平。 点击仪表板，与此可视化进行 交互并了解详情。
2. 利用数据混合和预测改善销售和运营计划
要大规模地完善制造业，就必须要从源头供应链开始。每位供应链专家必须能够利用不同的信息系统，在交期紧张的情况下交付商品和服务。
现今的制造商面临着很多数据源:来自 ERP 系统的劳动力和订单计划、MES 系统的订单 信息、时间和出勤记录、不同设备制造商的警报和生产数据以及不同的 PLC 和 SCADA 系统。 将这些信息岛屿连接起来对于理解全局和决策至关重要。
在此可视化中，预测模型通过易用的计 算窗口暴露出了关键的问题和机会。 用户可选择不同的建模方法，例如 “Aggressive”(激进型)、 “Deterministic”(确定性)或者 “Cost Optimization”(成本优化)。 这些计算 可由您的组织定制并生成，因而能够灵 活地对您的业务数据进行建模。
3. 利用实时分析实现供应链的移动化
供应链运作的更具革命性的能力是通过移动设备，实时查看并理解数据情况。
制造数据不断变化，具有很高的时效性。 利用适当时机的数据对于提高业务的利 润空间至关重要。
好消息是什么?
移动商业智能最终会在必要的情况下，提供所需信息来快速制定业务关键型决策。
Coca-Cola Bottling Co. Consolidated (CCBCC) 是美国最大的独立可口可乐 装罐公司，该公司的现场员工能够在任何地方通过可视化仪表板进行交互 和协作，甚至身在不同城市的卡车司机也是如此。针对领导主管和超过 800 名员工，CCBCC 为其提供了移动设备上的日常 仪表板更新功能，解决了报告可用性的限制所导致的巨大瓶颈。
这种每日的实地运营仪表板主要供卡车司机使用，因为他们负责解决实际问题和交付产品。 卡车司机需要知道哪种情况下，交付最有利可图且效率最高，而非花费很多时间来解决这一难题。该仪表板被划分为不同的需求方面，例 如发票、交付情况和产品交付的时间范 围。 它还能够下钻查询底层数据，研究 不同地区和分支的特定信息。
“具备了移动获取数据的能力， 现在在开车去某个地点的时候， 送货人员可以在卡车上看着 iPad， 了解自己的送货情况和路线。”
——Kevin King，CCBCC 的报告和分析总监
4. 倾听、解读并更快地回应客户反馈
说到底，最重要的还是客户的期望和需求。 制造商需要收听社交媒体、呼叫中心和客户调查等诸多不同的渠道，以此收集客户数据。在客户信息中发现见解洞察时，快速采取行动是最为重要的。
作为空调系统和设备行业的全球领先者，Trane 不再单一地使用电子表 格，转而开始将自助数据可视化与客户服务数据相整合，显著缩短了获取 洞察见解的时间。 现在，从获取数据洞察到让客户满意，整个周期时间 比原来快了 10 到 100 倍。
“我们需要倾听，我们需要解读这些数据。 我们需要快速地以两种方式进 行回应。 我们希望通过回复客户来直接进行回应。 我们还需要以企业的 身份作出回应，并通过战略方式确定对客户重要的方面。”
——Michael Nealy，Trane 高级客户分析师
销售人员、制造人员和行政人员均可快速看到业绩最好和最差的地区，并下钻查询底层数据寻找原因。
“我们能够找到机会，确定哪些销售办事处和地区存在提升的空间。 因此，我们的客户将获得更好的体验，”Nealy 表示。
关于 Tableau 将数据可视化集成到您的制造系统和流程中比您想象的要简单。
无论数据有多大或是来源于多少系统，Tableau 软件都能帮助人们查看并 理解数据。通过从 PC 到 iPad 的无缝体验快速连接、混合、可视化并分享 数据仪表板。 不需要编程技能，就能创建和发布带有自动数据更新功能 的仪表板，并且分享给同事、合作伙伴或客户。
May 6, 2019
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