CN
EN CN
欣視景企業數字化解決方案,賦能企業數字化轉型
作者:曉豐 2022-07-26

圖片

一、什么是數字化轉型?

數字化轉型指以客戶為中心,利用大數據、人工智能等新一代信息技

術,數據驅動創新或重塑企業營銷、管理、供應鏈、產品、服務、生產、技術架構及生態,降本增效,構建行業新生態。


數字化能力是企業未來發展的核心競爭力和驅動力,體現在企業經驗的業務、管理、營銷、生產、供應鏈等各個環節,由內而外作用于企業的方方面面。在數字經濟時代下,企業數字化能力越強,增長加速度就越快,就越能牽引企業突破拐點瓶頸期,超越競爭對手,持續增長。


二、為什么要數字化轉型?

“十四五”數字經濟發展規劃指出:數字經濟是繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟形態,是以數據資源為關鍵要素,以現代信息網絡為主要載體,以信息通信技術融合應用、全要素數字化轉型為重要推動力,促進公平與效率更加統一的新經濟形態。數字經濟發展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有,正推動生產方式、生活方式和治理方式深刻變革,成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。


今天,越來越多的企業都在向數字化邁進,希望通過先進的信息技術改變現代商業,帶來新的創新機會。在全球經濟進入數字化轉型時期,數字化轉型已成為傳統企業的必選題。


 1、增強的數據收集

很多企業都積累了大量有關消費者的數據,但真正的優勢來自于分析這些數據以推動業務的發展。數字化轉型提供了一種機制,用于獲取正確的數據并將其完全集成,以實現更高層次的業務洞察力。它為企業的各種職能部門建立了一種方法,可以將原始數據轉換為跨多個接觸點的洞察力。因此,它創建了客戶體驗、運營、生產、財務和業務可能性的單一視角。


2、更好的資源管理

通過數字化轉型,將信息和服務統一為一套業務解決方案。它將企業的所有資產集中在一個位置,而不是擁有不同的軟件和數據庫。到2020年,每家企業將使用平均900個應用程序。因此,很難保持一致的體驗。數字化轉型可以將應用程序、數據集和軟件整合到一個單一的企業智能存儲庫中。如果沒有數字化轉型或職能部門之類的東西。它對業務的每個要素都有影響,并可能促進跨部門的流程創新和提高效率。


3、數據驅動的客戶洞察力

客戶洞察力可以通過數據提高。企業可以通過更好地了解其客戶及其需求來制定以客戶為中心的計劃。這些見解可以通過將結構化數據(個人客戶信息)與非結構化數據(社交媒體分析)相結合來幫助促進業務成功。數據使戰略能夠提供更加相關、定制化和適應性更強的信息。


4、更好的客戶體驗

當涉及到他們的體驗時,客戶有很高的期望。客戶已經習慣于擁有豐富的選擇、合理的定價和快速的交貨。企業為此需要提供更好的客戶體驗(CX)。根據Gartner公司的調查,三分之二以上的企業聲稱將更加關注客戶滿意度。他們預測到2020年,這個比例將上升到81%。


5、鼓勵數字文化

數字化轉型通過為企業員工提供適合其背景的適當工具來培養數字文化。雖然這些技術使溝通變得簡單,但它們也有助于企業的數字化轉型。在未來,這種數字文化將變得更加重要。為了實現數字化轉型的好處,企業員工必須提高技能并接受數字化教育。


6、提高敏捷性

數字化轉型帶來的結果是,企業變得更加靈活。企業可以通過數字化轉型提高其靈活性,通過借鑒軟件開發領域的經驗來提高性能并實施持續改進(CI)方法。這允許更快的創新和適應,以及增長的途徑。


7、提高生產率

讓適當的IT工具協同工作可以幫助企業提高生產率并優化工作流程。通過自動化大量繁瑣的活動并訪問企業的數據,它使團隊成員能夠更有效地工作。


三、如何數字化轉型?

圖片

1、第一階段:數據連接、采集、整理分析

數據是數字化的基礎,數字化轉型的第一步往往都是先進行數據連接。要分析什么業務,分析的指標有哪些,需要的數據有哪些,當下已有哪些數據,哪些數據不足需要定向收集。

采集到數據還只是第一步,后續需要有大量的工作保證數據質量,數據有問題分析再嚴謹都是空談。建議在數字化規劃階段,需要對全數據鏈路進行詳細設計,爭取做到幾個要點:

①多個系統相聯通,至少保證同一種數據在不同系統中是一致的;

②通過數據鏈路設計使得相鄰環節的數據可相互校驗;

③數據質量需融入日常運營管理流程。

然后是數據整合。采集到的數據往往都分布在各業務系統內,但后續分析的時候往往會涉及多種業務的數據,比如財務+銷售,所以系統之間的數據壁壘要打通,避免數據孤島。

系統來看,就是從數據分析出發,向上要保證數據口徑的統一,避免數據對不上。向下要以分析為目的來搭建數倉和數據中心,讓數據整合—數據清洗—數據分析—可視化都在一個平臺上進行。


2、第二階段:數據分析及可視化 

圖片

數據連接完成后,下一步是基于業務需求分析和可視化展示。分析分為歷史和當下數據按指標、業務歸類展示,生成報表、可視化報告。涉及到具體問題比方說找到帶來80%營收的20%家優質代理商,則需要數據挖掘技術來追蹤定位。

數字化成熟到一定程度,各個業務都應該有相應的可視化模塊,運用商務智能BI系統或制造智能MI系統,這是企業實現數字可視化的重要工具。

圖片


3、第三階段:精益分析

在第一階段和第二階段推進一段時間之后,企業多數已經具備自動化和信息化的基礎,往往這時候企業會開始思考:“我有這么多數據,能看到這么多報表,我怎么提升效率降低成本呢?”因此,進入數字化轉型的第三階段精益分析。

傳統企業在推行精益/工業工程方法和工具時,工業工程師或咨詢師一般通過現場診斷分析來發現企業生產運營管理的問題,并指導企業持續改善的路線。

絕大部分生產制造企業在精益化方面相對落后,而精益分析的階段需要企業利用數字化軟硬件技術和工具,來固化、簡化并優化精益化的過程,將原來經驗驅動的現場診斷,逐步轉化并結合實時數據驅動的數字化診斷,更客觀、更及時、更全面、更智能地去發現企業生產系統中存在的浪費和問題,這也是智能制造中所謂“智能”的第一小步。


4、第四階段:高階分析

基于精益分析的成果,企業及其管理者被賦能,能夠更簡單、更準確、更及時地發現企業的生產運營問題后,就面臨到如何分析問題產生原因并且提供問題解決方案的挑戰。

這時候就該是大數據和人工智能技術的用武之地,通過機器學習等技術對最佳歷史實踐進行提煉并預測,通過APS等技術為企業的計劃排程提供智能決策,通過知識圖譜等技術構建企業的知識庫,通過計算機視覺聽覺等技術替代現場枯燥無聊的重復勞動工位等。

針對于每一種行業、每一道工藝、每一個流程節點,都可能有一些工業應用場景需要大數據和人工智能技術,來輔助管理人員進行快速決策,乃至解放管理人員進行自動決策,從而真正實現企業智能制造,是為高階分析。


5、第五階段:全面轉型

當企業推進內部的智能高階分析至一定階段之后,必然需要與全供應鏈的其他智能企業進行連接,實現智能化的全面轉型。


四、欣視景提供解決方案 ,助力企業數字化轉型

深圳市欣視景科技股份有限公司是一家專注于智能制造場內供應鏈智能化數字化領域整體解決方案的集研發、銷售、設計、制造和服務于一體的高新技術企業。以底層傳感互聯及工業云技術為核心驅動,以智能倉庫、智能分揀、機器人、機器視覺等技術和產品打造智能制造場內供應鏈數字化運營生態,欣視景經過十幾年的發展,已成為精通行業,擁有核心技術的物流供應鏈智能化信息化服務供應商。


智能園區解決方案

推動物流電商企業和傳統生產企業轉型升級。

圖片

主要由iPMS智能生產管理系統、SVDT可追蹤視頻監控系統、iGMS 園區車輛管理系統及其輔助系統組成。整個系統綜合 集成了計算機與網絡、音視頻、移動互聯網、無線通信、RFID識別等技術,通過即時準確地進行數據 采集、管理、分析,達到信息化管理的目的,持續提升管理水平、經營績效和綜合競爭力,推動物流電 商企業和傳統生產企業轉型升級。


數字孿生解決方案

為工業企業數智化轉型打造的數據智能和數字孿生端到端解決方案。 

圖片

通過物聯網、大數據和工業智能引擎打通企業設備和系統間的數據脈絡,深入挖掘數據價值,并在孿生技術支持下打造高保真、實時同步的虛擬實體,構建1:1復刻現實的工業元宇宙。 


智能分揀解決方案

為企業提供分揀作業場地解決方案,提升運營及管理能力 

圖片


智能分揀解決方案主要包含交叉帶自動分揀系統、DWS信息采集管理系統、智能分揀柜系統等一系列基于物流信息化的智能裝備,通過合理規劃布局,達到減員增效、降本增速的目的。該方案作業效率高,吞吐量大,是工業4.0及物流信息化時代背景下的分揀作業場地最佳解決方案,可有效幫助用戶提升運營及管理能力。 


智能倉儲解決方案

為企業提供更智能高效的倉儲解決方案

圖片


智能倉儲系統解決方案主要包含智能子母車系統、智能多層穿梭車系統、堆垛機系統、地 面A G V / R G V系 統 、 貨 到 人 揀 選 系 統 、 W M S( 倉 庫 管 理 ) 系 統 、W C S( 倉 庫 控 制)系統等一系列基于物流信息化的智能系統,通過對入庫、存儲、搬運輸送分揀與 揀選、物流配送等進行一體化管理,為客戶提供更智能高效的倉儲解決方案。





<em id="iih5r"><label id="iih5r"><small id="iih5r"></small></label></em>

                <em id="iih5r"></em><em id="iih5r"><legend id="iih5r"></legend></em>

                    1. <em id="iih5r"></em>
                      国产精品高清视亚洲精品