這些資料包含着生產和營運過程中的重要資訊，如果能夠對這些資料進行分析，就可以為企業提供更深入的洞察和決策依據。 智慧製造的廠房以不同層面來說明大致上有以下設備需求，將系統設備整合，經由眾多複雜的數據累積後，從中分析得到最終數據，進而改善生產流程、找出問題癥結點。 過去在軟體開發的領域，企業盛行一套DevOps的開發維運框架，為的是能系統化和規模化去應付頻繁的部署需求。
FineReport 新版本全新推出【磁碟維運】功能，使用者可以安全便捷地清理磁碟，不會造成業務檔案丢失風險，有效預防磁碟問題帶來的當機問題。 隨著企業的規模日漸增大，成本毋庸置疑隨之增長，例如：基礎薪資、市場費用、差旅費等等，但卻很難控制成本的投入以及費用的管控。 透過 FineReport 製作成本費用分析戰情室，助力企業掌控費用預算。 另一方面，資料流轉水平不足以支撐多個業務系統之間的自動化執行，資料孤島造成了業務鏈條的流暢性降低，系統之間的自動協作性不高。 但這幾年隨著網路技術的進步，電子商務已經能做到精準行銷，準確地針對目標客群做廣告投放，並能呈現出詳細地觸及率、轉化率…等，這就是數據分析的威力。 但如果請老經驗的人說明為何是這樣處理，他們卻很難系統化、結構化的說明，通常會講“以我多年的經驗，感覺就是要這樣做，我也不知道為什麼…”，憑的是主觀感覺，而因為沒有客觀的證據可以參考，導致有時候在與他人溝通上就容易有誤會。
智慧製造: 產品型錄
但是製造業現在面臨的狀況大不相同，市場快速變化、競爭加劇，需求開始走向個人化、客制化，但相應的生產條件卻沒有辦法快速靈活應變，再加上勞動力缺乏的問題，一場席捲整個製造業的第四次工業革命——工業4.0撲面襲來。 對於從前需要由人力執行的重複性動作，而智慧製造改由自動化機械設備取代，能避免工作低效率及因為人為不可控的因素導致的錯誤。 使用者應當掌握設備狀態，才能即時反應產線狀況與作出決策，提早為您的產線規劃監診方案。
製造業對商業智慧BI的需求還是非常旺盛的，而且隨著資料系統基礎的持續建設完善、實踐經驗的不斷落地以及BI應用的深入探索，越來越多有價值的典型場景將被髮掘和推廣，甚至固化成產品。 基於PDCA循環在解決各類業務問題的思路，帆軟製造行業化團隊結合帆軟視覺化產品FineReport，搭建了業務經營管理視覺化平臺，幫助企業建立良性的經營管理閉環。 帆軟製造行業化團隊使用FineReport為企業搭建了一套訂單管理系統，助企業實現訂單管理全流程視覺化，協同多部門數據透明，隨時隨地監控供應鏈運營，實現訂單全生命週期管理。 智慧製造 行業實現了從營銷、服務、設計環節的新業態帶動生產組織、供應鏈條和製造模式的智慧化變革。 企業的整體業務實力提升，但是在裝置自動化、智慧化等傳統領域仍有差距。 台灣的製造業曾經撐起了一個世代的輝煌，尤其擅長大量生產和代工製造。
智慧製造: 工業 4.0 數位轉型評估與規劃
在這一背景下，以財務結果為導向，聯動業財資料、實現業財融合、支撐管理決策的企業績效管理（EPM）成為企業數位化管理的”利器“。 一方面，缺乏相應的技術基礎與製作工藝，加之由於成本問題，企業缺乏自動化升級的動力，這些導致智慧工廠、智慧車間的普及率和利用率不高。 以前的製造是追求自動化，批量生產同類產品，智慧製造則要根據客戶需求快速客製化生產產品。 智慧製造 由於市場變化太快，再加上工業4.0講求的客製化服務，產品邁向規格客製化開發，批量較從前少而多元化。
利用 FineReport 從財務的發展能力對企業的各項财務指标與往年相比進行縱向分析。 透過發展能力指标的分析，就能夠大緻判斷企業的變化趨勢，從而幫助企業對未來的發展情況做出準确預測。 智慧製造涉及的範圍非常廣泛，包括設備／生產／質量／採購／銷售／經營管理／物流等各個環節的智慧化。 如同上文中提到的，企業要從自身的痛點出發導入智慧製造，追求真正為企業產生價值。 智慧製造也是這樣的，硬體里的感測裝置、網路裝置、機器人、穿戴式裝置、3D列印、智慧型手機，軟體中的雲端平台、大數據應用、人工智慧AI、虛擬實境VR/擴增實境AR術都是一個個階段，隨著發展可能還會蹦出新的技術。
智慧製造: 導入任何新科技，管理思維也要調整
答案是否定的，自動化只是智慧化的第一步而已，自動化是爲了減少人工作業，不管是生產、搬運或數據抄寫；而智慧化是將收集到的數據，做歸納分析，來提高決策的正確率。 這系列文章，就以我自己在業界的經驗，來分享我認為的智慧製造，以及台灣製造業做數位轉型的必要性，與面臨的挑戰。 DIGITIMES與國立清華大學智慧製造與循環經濟研究中心、逢甲大學台灣智慧製造創新營運中心、大同大學、智炬科技共同合作，針對台灣製造產業進行智慧化程度現況調查。 資誠智慧製造專業服務團隊，提供專業諮詢顧問，協助客戶掌握智慧製造最新趨勢，深耕在地、串連未來、鏈結國際，邁向全球市場。 針對零售業數據應用的困境，帆軟基於對零售行業的理解以及豐富的行業經驗建設出一款專門針對零售行業的數據分析應用平台：零售管家。
講到車輛監控平臺，譚曉斌回憶道：其中最讓資訊部門擔心的就是瞬時8W+車輛產生的資料量，平臺需要對這龐大的資料量進行實時清洗、分析、展現等操作，對資料分析的技術要求很高。 無論是工業網際網路還是智慧製造，都是在進行包括人、資料、機器裝置在內的工業全要素、全產業鏈、全價值鏈的深度互聯。 因此，凱耀照明提出了建⽴統⼀數據、統⼀平臺、統⼀運營的信息平臺⽬標，結合阿⽶巴經營理念，開始了企業全價值鏈的數據拉通改造，從原有的粗獷型管理逐步轉型為數字化驅動。 只有客戶自己才最瞭解產業的需求，沒有產業知識，有再多的數據也沒有用，因此唯有結合DT, OT和 IT三個領域，才能達到真正的智慧製造。
智慧製造: 智慧製造差距分析：資料與業務場景分離
科技革命改變了製造業的生態，過去的經營模式將受到越來越大的挑戰，新的機會也不斷出現。 智慧製造 Deloitte分析製造業的環境變化，以及工業4.0帶來的新機會，期能幫助客戶釐清適合的角色，並抓住機會。 智慧製造 智慧製造 精實生產的理論是有局限性的，針對不同類型的企業有不同的應用方式，其核心思想——消除一切浪費，卻是適用於所有企業的，包括非生產製造型企業。 利用 FineReport 從財務的盈利能力對企業的毛利和利潤進行深入剖析，幫助企業全方位掌握利潤構成。
- 但現在有一個很大的問題是，很多製造業廠商以為智慧製造和工業4.0就是技術革新、自動化、使用機器人的無人智慧工廠。
- 資誠智慧製造團隊積極推動台灣產業走向工業 4.0，並協助企業達成降低成本、增加營收、提升效率、發展彈性製造的多面向效益。
- 同時，車輛實時監控平臺還支援聯動鑽取操作，點選地圖上的車輛標識，可以下鑽到該車輛的具體執行情況。
- 隨著企業的規模日漸增大，成本毋庸置疑隨之增長，例如：基礎薪資、市場費用、差旅費等等，但卻很難控制成本的投入以及費用的管控。
- 無論是工業網際網路還是智慧製造，都是在進行包括人、資料、機器裝置在內的工業全要素、全產業鏈、全價值鏈的深度互聯。
很多企業或多或少會有這樣的困擾：設備運作資訊無法及時得知、依次排查故障裝置耗時……軟妹就帶大家來瞭解如何利用 FineReport 的 FVS 功能來監控設備，從而輔助時間稼動率的提升。 教你用 FineReport 實現統一流程審批財務預算單，保證審批與更改記錄留痕，減少溝通時間；發現問題快速追溯資料變動，降低審核出錯率。 企業預算下撥後，需要對各個部門的預算使用情況進行監控，進而分析預算的分佈情況，出現異常時，及時預警，幫助企業規劃來年的預算。 過去這些日子，我們認真聆聽了許許多多用戶訴求，潜心開發、設計功能，希望打造一款“強大好用，人人可用“的大數據分析BI産品，滿足用戶的期待。
智慧製造: 相關
硬體製造業雖然起步較慢，但也認知到數位轉型的重要性，唯有掌握更多真實的生產製造數據，才能減少人工作業的錯誤率，提高決策正確率，以及更好的達到品質控制，甚至是品質預測、設備預知保養。 相信很多人在全世界的數位浪潮下，被這些大量的訊息搞得有點混亂，尤其是硬體製造業的公司，對於資訊科技相對沒那麼熟悉，會更不知要從何做起。 Deloitte Touche Tohmatsu Limited（簡稱“DTTL”）、其會員所或其相關實體的全球網路（統稱為“Deloitte組織”）均不透過本出版物提供專業建議或服務。
爲了滿足更廣泛的應用場景展示需求，給企業戰情室觀看者帶來視覺衝擊的體驗。 FineReport最新版本推出了 【企業戰情室開場效果】功能，專注於提升企業戰情室表現風格。 帆軟為了更好地滿足使用者對於視覺化圖表的豐富性和多樣性的需求，開發了ECharts圖表整合插件。
智慧製造: 產業服務
對比以往需要IT和DT人員搭配組成的專案團隊去做分析，現在OT的人員就能直接做數據分析，大規模的提升分析流程各環節的效率。 帆軟製造行業化團隊，基於OEE設備效率最佳化的解決思路，結合帆軟視覺化產品FineReport，搭建了自下而上的OEE設備管理視覺化平臺，幫助在不同的資料應用訴求中，針對不同型別的稼動率進行實時監控，並且找到影響稼動率背後的根本原因。 因此，為了解決企業在資料分析和決策方面的問題，不僅需要建立資料分析團隊，還需要使用適當的工具，比如大數據分析和BI工具，以實現精細化的管理和決策。 透過大數據分析和BI工具，企業能夠統一管理和處理各類資料，提升其資料化的經營能力，進而提高企業的核心競爭力。 只搜集營運的數據是不夠的，設備的數據和技術的數據，這些都應該要完整的搜集。 市場上其實看得到很多提供這樣解決方案的供應商，但是有很大一部分做的是看得到的數位轉型。
當公司的財務會計系統需要工廠的各項製造時間和成本時，只能請現場人員靠人工方式統計並輸入資料，在時效性和正確率上相對較低。 在快速發展的工業網際網路時代，很多傳統企業在應對複雜業務場景與快速市場競爭時，需要資料中臺在業務流轉中提供資料分析與業務模型的支援。 在很多企業搭建資料中臺的過程中，分析報表和商業智慧可以提供一定的支撐。
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比方說哪台機器有沒有在加工，有沒有料，亮燈之類的提示，但是這不是你要的，你要的應該是所謂看不到的資料，像是機台裡面的加工品質、效率、穩定性等等，不是有加工沒加工就好。 所以未來是關鍵，搜集能掌握未來的資料，透過分析去知道原因，未來這些事就能在你的掌控之中。 只停留在技術層面上，看到大家都在布局智慧製造，自己企業也要導入一套資料視覺化工廠設備，而不是先分析企業存在什麼問題需要解決，結果往往是投入了很多卻不見明顯的降本增效的效果。
如何掙脫“數”縛，實現業務“賦”能，擺脫BI資料應用價值低谷的泥潭呢，這就是我們今天要聊的以流程為中心的BI建設。 筆者認為其中最大的價值在於能將各個業務系統的價值更高效更直觀的體現出來，它提供的是一種分析手段、管理思路和決策方法，而這也正是現在大多數企業所急需的。 OEE 主要由三大核心指標構成，時間稼動率，效能稼動率和良品率。
智慧製造: 智慧製造大解讀
要做好沒有一勞永逸的準備，不斷根據企業的狀況、技術的發展來隨時優化，才能在激烈的競爭之中始終立於不敗之地。 在疫情防控關鍵期，中京電子採取了一系列動作，保證員工安全快速復工。 在資訊科技中心總監明昌敏看來，這些都離不開公司數年的數字化建設積累與濃郁的企業資料文化。 在製造業領域，無論是疫情防控期間催生的遠端辦公熱潮，還是利用BI平臺提升企業管理智慧化水平，資料都是宛如“石油”般重要的資源。 但現在有一個很大的問題是，很多製造業廠商以為智慧製造和工業4.0就是技術革新、自動化、使用機器人的無人智慧工廠。 這個誤解造成了很多企業的智慧製造和工業4.0之路越走越歪，投入了大量資金沒卻沒有得到效益上相應的提高。
