制造业数据可视化，开启你的可视化之旅！——九数云

标签：制造业数据可视化 | 发布时间： 2023-07-20 18:01:38

和小九一起学习制造业数据可视化分析，可以更好的协调制造业的相关资源，提升业务处理水平

对于工业制造业来说，由于自身在技术创新性等方面的特殊需求，对于大数据技术的需求改变是非常庞大的，这就需要在实际应用过程当中将海量数据变得能够真正被实际应用所用，那么大数据在工业领域和制造业数据可视化领域等方面也就能起到非常重要的意义了。

对在信息时代，对于信息与数据的把控能力的强弱显得越来越重要，各个行业与企业都越来越重视对于数据的发掘与应用。近年来，发展智能工厂成为全球制造业的显学，随着人力短缺、工资上涨、产品交期越来越短、市场需求变动大等问题出现，制造业正面临新一波转型挑战，制造业数据可视化在辅佐决策与转型中也愈发重要。

为什么制造业需要数据可视化分析呢？

如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的，也因此，从德国、美国各个制造大国，无不积极推动工业4.0，希望能协助制造业者解决经营困境、提升竞争力，而大数据分析与优化则成为发展工业4.0的基础。工业4.0本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。大数据的作用不仅局限于此，它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。

传统制造业如何进行数据分析呢？

1、制造业数据可视化分析解决库存过剩问题

由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值，企业在产品设计制造之后，可直接派送到消费者手中。虽然此时消费者还没有下单，但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过剩的问题，也就没有必要进行仓储运输和批发经营。

2、制造业数据可视化分析改善订单处理方式

我们都知道，大数据技术不管是在哪个行业当中进行应用，其最为根本的优势就是预测能力，用户利用大数据的预测能力可以精准的了解市场发展趋势，用户需求以及行业走向等多方面的数据，从而为用户自身企业的发展制定更适合的战略和规划。企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节。

也就是说，企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。现在已经有很多制造业行业的企业用户开始利用大数据技术来对销售数据进行大数据分析，这对于提升企业利润方面是非常有利的。