精益数据管理

归档及简化不同系统间的数据流

英见深知精益理念也能运用在非直接生产领域及流程上。英见的数字解决方案将精益理念进行调整,使之能成功用于归档、并进一步高效简化不同系统间的数据流上——这与物料流及其相似。毕竟,与工业4.0相关技术对数据质量的要求达到了前所未有的高度。除客户及产品信息外,设备数据及其程序设计也逐渐成为人们关注的焦点。

"如今,很多公司一方面迫切需要对主数据流程进行优化及数字化;另一方面,又必须对物联网内成倍增长的数据搭建高效的管理机制,"英见数字化方案的IT及流程总监Matthias Rausch这样说到,"我们是少数能为客户提供跨系统解决方案的公司之一。"


两大支柱:主数据管理及精益数据流

所谓的精益数据管理由两大支柱构成,即主数据管理及精益数据流,它们把一切变成可能。主数据管理侧重分析客户主数据池以及流程。一切都以搭建精益并高效的主数据流程为目标。

此外,作为精益数据流服务的一部分,独具匠心的数据流分析法揭示了信息是在何处产生浪费的。与"七大浪费"原则相一致,英见数字解决方案的专家分析流程及数据库记录,诊断七种最常见的浪费及其产生原因,具体如下:

1. 搬运(例如LAN及WAN内部不必要的数据传输)
2. 库存(例如不必要或不再有用的数据记录)
3. 动作(例如低效的流程导致数据被多次录入)
4. 等待(例如数据转变成信息之前的等待时间)
5. 制造过剩(例如创建及筛选那些今后不再使用的数据)
6. 过渡加工(例如创建不再使用的Excel报表)
7. 不良品(例如不同系统间未能同步的数据库)

分析结果被用来确定应采取哪些必要措施来减少浪费。


首个成功实践案例

作为试点项目,英见数字解决方案旗下的精益数据管理服务最近得到第一次开展。英见数字解决方案的专家积极协助客户选择并实施多个工厂内部物料主数据的维护SAP插件。

结果令人振奋:项目结束时,各工厂主数据相关的工作量降低了90%。就一含3,000SKU的新上市产品而言,能节省长达100个工作日的手工维护过程。


总结

"考虑到主数据的创建过程通常牵涉到多个系统,我们的精益数据管理服务比市面上那些单纯侧重单个应用的常规方法有着明显的优势,"Rausch解释说,"例如,我们的主数据管理服务能从一开始就针对不断增长的数据提供管理及整体帮助,从而避免其演变成客户的负担。凭借我们的精益数据流服务,那些正遭受高额存储费和数据传输费的企业能显著减少数据量的增长,理想地释放数据空间。"

英见数字解决方案旗下的精益数据管理服务能帮企业减少服务器及存储设备方面的投入(例如内部数据中心或云)。数据由此变得不再臃肿,从而保障特殊应用下所需的带宽。按Rausch的说法,"结构化的、跨系统的方法能在第一时间就降低成本"这句话始终是正确的。

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