隨著「工業4.0」、物聯網IOT、AI人工智慧時代的到來，粗放式的製造生產模式的弊端被越來越多的暴露出來，往日炙手可熱的世界工廠已被「夕陽產業」這個詞所替代，管理無疑是最大的問題，其中數字化管理也是最容易被人忽視的，本文基於精實生產理論，給大家介紹下如何構建統一的數據決策分析體系。

一、何為精實生產？

「如果TPS的信息量是100，那麼最早的LP的信息量大約是30，這是信息抽象帶來的損失」，從這句話里我們可以發現精實生產LP（Lean Production）理論最早起源於豐田生產方式TPS（Toyota Production System），TPS最早由大野耐一提出並推廣應用，LP的概念最早是在《改變世界的機器》書中提出，後來通過不斷實踐完善，LP已趨於成熟，現在被廣泛應用於多品種、小批量型生產企業，這與其中準時生產JIT（Just in time）理論是密不可分的。
1.精實生產理論體系：
精實生產理論體系中包含了準時生產、自動化、單元生產方式與多能工、快速換模SMED、現場管理、資料視覺化管理等部分，智慧製造的實現也參考了其中的自動化、快速換模、資料視覺化管理等模塊。

3.精實生產的核心思想：
上述精實屋不一定適用所有企業，比如流程型製造或者以計劃型生產為主的製造企業，但是我們可以圍繞精實生產理論的核心思想，取其精華，形成適用於自己企業的精實生產方式。
消除一切浪費是精實生產的核心思想，TPS的創始人大野耐一曾說過「減少一成的浪費就等於增加一倍的銷售額」，在10%固定利潤的前提下，要想將利潤提升一倍，要麼將基數（即銷售額）增加一倍，要麼從90%的成本中縮減10%的成本。銷售額增加一倍會在市場飽和的情況下導致產能過剩和庫存積壓，對企業長期發展不利。
成本結構中存在大部分的增值活動，是生產產品過程中必不可少的環節，而我們減少10%成本的前提就是識別非增值活動，包括馬上可以消除的浪費和改變條件可以消除的浪費。

將上述所有環節的數據採集分為四個層級，分別為感測器級、自動化控制級、製造執行系統級、企業資源級，構建縱向集成的數字化運營體系。

打通各個業務系統間的數據壁壘，通過ETL工具進行數據的抽取、清洗、轉化等操作，搭建ODS層（查詢即時性較高的業務數據，轉移業務系統查詢壓力）和DW層（面向分析主題的歷史匯總數據倉庫）。

2.數據分析金字塔模型：
採用金字塔模型搭建企業數據分析平台，按使用對象需求層級可分為企業級領導戰略駕駛艙、各業務模塊經營管理分析、基層業務人員數據查詢。結構清晰且職責明確，在設計指標和報表時就會事半功倍，避免同一指標既要給領導看又要給業務人員看且他們需要的展現樣式不同導致的矛盾

3.基於LP的數據分析模型：
精實生產關注計劃、設備、質量等，通過分析產能和計劃，調節生產節拍，做到在客戶需求時間點完成讓客戶滿意的多少數量的產品，符合準時生產的思想；通過對設備的監控，做到設備最大利用率，避免閑置，對生產異常通過設備報警來實現，減少問題處理的等待時間，體現精實生產中避免浪費的思想；通過報表儀表板對產線直通率、不良品的實時監控，體現了精實生產中的資料視覺化管理模塊。

四、基於LP的數據分析應用案例

帆軟提供並支援多屏資料視覺化應用方案，包括大屏展示、台式或筆記本、平板電腦、手機行動應用、數據移動提醒等，下面介紹一些基於帆軟產品製作的數據分析報表案例。

2.PC端應用：
對成品備貨進行追蹤，對批量備貨影響計劃和庫存周轉的要責任到人，設定動態閾值，不斷降低庫存空間，提升庫存周轉率，體現了PDCA問題閉環和持續改進的管理理念。

3.行動端應用：
廠長、車間主任巡視時，直接打開行動產線管理報表進行工作指導；晨會直接打開報表開會，復盤昨日生產情況，異常指標現場問責；生產管理者出差，實時掌握一線生產情況。

五、總結

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。推廣施行精實生產理論的重點在於如何識別企業中的非增值活動並找到將其消除的方法。