数据统计分析大曝光  各个领域迅猛发展的今日，以传统产业自居的加工制造业，也刚开始从互联网技术改革创新刚开始变化为先进制造，即根据智能化统计数据来开展生产制造对策制订与管理方法。在公司业务流程遮盖地域愈来愈广，公司积累统计数据很多的状况下，公司员工也都疲于应对这种统计数据的梳理和公布，这时候，假如有一套合适加工制造业的数据库管理解决方法来降低成本成本费，释放职工两手，为公司寻找新的机遇，保持加工业信息内容一体化管理方法。

最先，人们来剖析一下现阶段加工业的数据统计分析上存有什么明确的难题呢?

1、加工业的统计数据欠缺融合。

在生产制造、质量检验、管理方法等关键环节，加工制造业都会产出率着很多的统计数据，这种统计数据包含生产率达到状况、生产制造工单进行状况、出现异常综合工时遍布、原材料统计数据不合格率、检修欠佳统计分析、返修统计分析等关键的统计数据。另外，內部信息管理系统中间欠缺统一的服务平台对统计数据开展关系、融合及中国联通，非常容易造成产供销存等各阶段没法协调工作，无法彻底释放出来各阶段统计数据的真实使用价值。

2、加工业统计数据欠缺剖析与数据可视化解决。

现阶段，大部分生产制造公司还要用传统式的电子看板及其表格，例如Excel，最后輸出的結果是包括了很多统计数据的报表，没法即时、形象化的展现当今的业务流程情况。因为生产制造生产流程、品质、成本控制都根据手工制作方式进行，因此没办法与生产制造系统软件、智能管理系统的最新消息统计数据开展同歩，也就没法转化成实用性统计数据洞悉，对加工业统计数据开展深层发掘。

3、过去的数据统计分析方法对各单位职工的工作中导致了巨大承担，生产制造公司的数据分析表通常拥有严苛的周期时间要求，一月、每星期乃至每日都必须纪录相对的表格，成年累月累积出来，数据分析表的梳理、撰写与分析会变成一个十分艰巨的工作中，许多公司一到年终总结的那时候，数据分析表的定编乃至会占有职工80%左右的上班时间;再则，表格的制做要和很多的统计数据相处，全过程十分繁杂，也非常容易造成人为因素的偏差。

4、传统式的数据统计分析方式与大数据时代的统计数据深层发掘造成了锐利的分歧。

因为传统式数据分析表的定编及其剖析高效率牵制，只有在生产制造等重中之重的行业给出的数据結果，没法另外以每个视角去剖析各单位的全部统计数据，最终也没办法对会计、人力资源管理、业务流程等单位给出的数据支撑点和协助。并且，传统式数据分析表的剖析結果交货是单边的，只有是数据统计分析工作人员提供哪些，大伙儿全看哪些，而没法根据双重的高效率意见反馈来灵便的获得自身愿意的大数据可视化数据图表。

左右诸多能够算出，针对生产制造公司而言，不断创新的数据收集与剖析方式，保持数据统计分析的“减负增效”与提质增效，是提高统计数据使用价值的必定要求。

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