智慧工厂精益生产追求以越来越少的投入获取越来越多的产出，通过消除浪费、提高效率来实现生产效益的最大化。精益生产强调量化管理，通过与KPI的结合，可以将生产过程中的关键数据进行量化和分析，推动企业各部门更加关注运营效率，驱动人员行为改变，优化生产流程和管理方式。

精益生产KPI指标管理体系为什么重要？

精益生产的实施需要建立有效的评估体系来衡量精益实施的效果。KPI作为关键绩效指标，为精益生产的实施提供了具体的衡量标准和优化方向。通过KPI管理，企业可以明确精益生产的目标和指标，追踪和评估精益生产的实施情况，从而不断优化生产流程，提升生产效率。
 

制造业数据分析存在哪些痛点？

01、生产相关数据采集处理困难
老旧设备数据采集难，不同厂商的数据协议多，难统一匹配，设备数据量大，需要清洗的“脏数据”多，这些都给制造业企业数据采集管理带来很大的困难。

02、孤立且不一致的数据
研发、采购、生产、营销等数据分散存储在各种孤立的系统中，数据杂乱且不一致，只能靠有限的集中/合并数据视图，缺乏先进的分析能力。

03、缺乏体系结构和技术能力
企业缺乏全面的、涵盖所有应用系统的数据管理体系规划，对数据管理策略、组织模型和流程模型没有清晰的目标和定义，数据管理的业务开展缺乏IT系统和创新技术的支持。

04、仍然存在手工整理数据
手工整理数据不仅效率低，而且容易出错，还会有篡改数据的可能，不能让管理者了解真实的企业运作状况，也无法满足即时决策的需求。

05、数据应用能力差
很多企业虽已积累了大量的数据，但是却不知道如何应用这些数据，没有将数据真正融入到业务中，起到支撑业务的作用。

06营运盲点无法覆盖
数据未经多维度串联运用与分析，导致营运各厂域场景中都会存在管理的盲点，无法满足多人多面的数据分析需求，用来指导决策与行动，驱动管理进化。

如何选择精益生产KPI指标分析与管理方案？

制造业要构建或者选择一套精益生产KPI指标分析与管理系统，需要涵盖工单、效能、质量、库存、人员、运营等方面的KPI分析系统，按照事业部、车间、产线来进行分层管理，建立多层级绩效复盘机制，推动生产持续优化。这样的系统需要满足以下几点需求：
01、全量全要素的数据采集
同时支持OT和IT数据的采集，OT数据的采集支持丰富的设备协议，如Modbus、OPCUA、SECS/GEM、MQTT等，IT数据的采集支持各种类型的数据库，CSV/JSON/XML等文件类型，以及API、Soap WebService等。

02、统一的数据分析平台
提供一站式数据分析平台，全面覆盖数据分析过程中各个环节，包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、展示、分享等，通过便捷的操作界面，让用户可在一个统一的平台上完成全流程数据分析任务，提高数据分析效率。

03、灵活的可视化数据工具
制造企业的业务场景比较复杂，为了让用户快速应用数据，提供低代码的数据可视化服务，不仅可以帮助应用开发者快速开发可视化页面，构建企业驾驶舱等场景，也可让业务人员快速地探索数据，分析业务需求。

04、软硬一体的企业驾驶舱方案
各种场景下的数据报表、看板，需要在不同的场地进行展示。精益生产KPI分析与管理方案提供软硬一体的企业数字化信息中央管理系统，提供便捷的媒体编辑和操作，统一管理、发布、排程、推送媒体信息，并提供灵活的人机交互。

05、丰富的制造业KPI管理模板
针对制造企业数据应用难题，尤其是生产领域，提供全面的制造业KPI分析和管理方案。方案内置丰富的生产相关的分析模板，覆盖效率、库存、质量、维护等，助力企业迅速构建适用于自己的个性化KPI分析场景。

06、开放的系统架构
系统有高度的开放性，提供多种整合方式，可以通过JDBC或者API的方式访问系统的数据，也可以将数据转发到其他系统，还可以将报表集成到第三方系统中。通过开放的架构完成与第三方系统的对接。

研华精益生产KPI指标分析与管理解决方案

基于四十年工业领域深耕实践，以及近年来在数字化转型方面的经验，并参考国际标准ISO22400和国内标准GB/T 34044，研华依托DataInsight数据集成与分析平台，融合OT和IT全要素数据，构建了一套精益生产KPI分析与管理解决方案，对制造运营管理的关键绩效指标进行统计分析，涵盖生产、设备、质量、库存和运营等多个方面，帮助制造中心各部门主管进行日常检视和会议讨论，通过KPI闭环管理，驱动工厂各部门的业务增长。