制造业数据挑战核心观点 - 数据爆炸时代下，制造业面临数据杂乱、工具冗余、可视化混乱等问题，导致决策困难[1] - 数据分析师70%时间耗费在数据清理而非建模分析[2] - 有效数据应支持决策、解释因果关系并驱动现场改善[9][10][25] - 大野耐一名言强调数据必须结合现场观察才能产生价值[1][31] 数据清理耗时原因 - 数据来源杂乱：ERP/MES/Excel等多系统格式不统一，字段含义冲突[3] - 数据质量问题：缺项、重复、单位不一致及逻辑错误频发（如设备开机时间晚于停机时间）[4] - 数据孤岛现象：质量系统与生产系统数据无法匹配，需人工对照上百条记录[5][6] - 缺乏业务上下文：如设备运行时间包含待机等未明确定义的状态[7] 数据采集价值判断标准 - 决策导向原则：不参与决策的数据即为无效（如采集操作员身高）[9] - 因果分析优先：记录停机原因比统计停机次数更具价值[10] - 精益采集策略：聚焦关键变量（如工序用时、能耗曲线）而非无目的堆积[11][12] - 目标驱动模式：先明确业务需求（提升节拍/追溯质量）再反推数据需求[12] 可视化有效性缺陷 - 图表堆砌问题：单图展示十余指标导致重点模糊（如OEE图混杂多种停机状态）[14][15] - 缺乏解释维度：仅呈现产量下降10%而未定位具体工序缺陷[15] - 用户认知断层：分析师术语与一线人员理解能力不匹配[15] - 有效图表特征：单主题聚焦、趋势可视化、行动指引（如A工位效率下降3%）[16][17][18] 制造业与数据团队协作鸿沟 - 案例分析：品质波动误判因未发现量具松动，良率数据未捕捉客户关注缺陷[20] - 现场常识需求：需理解变量影响（原料批次/换型时间）、数据采集方式及异常分类逻辑[22][23][24] - 核心矛盾：算法模型脱离工艺知识将导致表面化结论[21][24] 数据驱动现场改善路径 - 问题定位机制：追溯异常数据至具体班组/时间点而非依赖平均值[26][27] - 行动闭环设计：将数据纳入早会/日报流程，明确责任人（如设备组跟进效率下滑）[28] - 语言适配原则：用非技术术语呈现结论（如"B工序原料杂质超标"）[29][30] - 价值实现关键：数据需引导改善行动而非仅作为KPI装饰[25][30]