作者:Sage ERP团队

制造业一直以来都在寻求多种方式来提高生产力，提高一般流程中的效率。多年来，人们在许多地方实施一些做法，如精益生产和六标准差，来减少浪费，提高在特定时间内生产的数量。然而，这些策略都是在没有任何数据支持的背景下建立起来的。这样导致的结果是，无法找到有效的方式来根据可靠的既成事实（而非单纯的观察）进行相应计划。然而，由于大数据和其他类型分析的兴起，现在制造商有机会运用商务智能来正确把控工厂运作、仓库管理和其他重要事项。

数据下达至装配线

正如《福布斯》杂志所指出的，商务智能仅仅是另一种形式的数据分析，但它又不仅仅被用于分析网站流量和转换率，它还被用来识别和管理商业世界的某些业务领域。在制造业中，人们借助它来处理数量庞大的数据，这些数据可能远未被充分利用或者只是被隐藏于视野之外。然而，很显然的是，这些数据可以直接确定在资源、时间和资金的哪些方面有浪费，以及如何转变这些情况，这样才能改善经营业绩，而制造商也可以在市场上获得竞争力。

出人意料的是，很多数据近来都来自生产实践。数据公司MAIA Intelligence在解析商务智能的最新白皮书中指出，自动化运作的出现——这是目前大多数工厂车间的一大特色——产生了许多应用数据。然而，直到将分析作为企业的流程兴起之前，大部分IT部门都只是将这些数据存储起来以备后用，因为通过人工来处理这些数据需要花费大量的时间。这就造成了一个所谓的“事实差距”，它让工厂经理对运营中的某些业务作出知情决定变得非常困难。但现在，这一过程就简单多了。

加快步伐

一个企业可以通过利用商务智能工具中各种各样的应用来提高整体生产运营。例如，根据数据公司MicroStrategy的说法，这其中有优化库存管理的功能，特别是管理大量储备的零部件和货物的能力。一种典型的数据分析是可以根据当前的使用模式估计出平均库存水平、单位零件成本、匝数比和可供应长度。所有这些都会对过程产生不同的影响，因为计算出正在进行中的工作的成本差异，可以有助于降低库存本身的总体拥有成本并提高周转率。另一种要考虑的实际应用是供应链管理。分析可以利用库存水平为在未来可能产生的积压提供更好的洞察力。

单单是通过这些流程，商务智能所带来的好处对制造商来说就变得显而易见了。在供应链管理的案例中，数据分析可以很快改变库存积压问题，可以让会计人员提前找出库存问题，甚至在订单上架前就能更好地评估订单完成情况。这将显著提升客户满意度。此外，工厂还可以看到包括财务在内的其他领域的改善。能够提供准确的报表可以帮助企业的行为合规，同时降低成本，进而提高企业的整体盈利能力。