大數據市場下工業工程在制造業的應用

　　下面是篇工業工程與管理范文，文中以目前大數據和云計算技術為研究背景，在這兩種技術逐漸成熟過程中，對我國工業工程也提出了一定的要求。我國制造業怎樣運用工業工程優化自身生產管理是值得探討的工作，生產制造業應該將工業工程與大數據、云計算相結合，進而提高生產效率，促進工業工程發展。

　　關鍵詞：工業工程,制造企業,大數據,云計算

　　我國當前正處于經濟結構轉型的關鍵時期，能否順利實現產業結構的優化與升級，將在很大程度上決定未來經濟的走向。而制造業的轉型升級，離不開生產組織、管理技術的轉型升級，這正是工業工程的重要研究對象。

　　1工業工程在制造企業中的應用價值

　　工業工程的內容包括了一系列先進工業企業的管理技術，是對優秀企業的工業生產、組織、技術管理等各項內容的理論性概括和抽象，對于制造業企業來說，是一種能夠指導企業改善工業生產管理的科學理論。由于制造企業的實際生產和管理工作中，涵蓋了多方面的工作，比如日常經營管理涉及到財務、人力資源工作;技術管理則涉及研發、生產線、調度、品控部門等工作;安全管理涉及了安全、勞動保障等。這些部門之間的聯系與協調，根據不同的管理學理論，往往會得出側重點各有不同的管理方法和原則，而對于制造企業來說，工業工程的理論是以工業品的生產效率為核心內容，進而有機組織其他各方面的工作，所以對制造企業來說，工業工程這一理論更接“地氣”，更能解決制造企業生產管理環節中那些“有別于其他行業”的特殊問題。

　　另一方面，當前我國制造業已經深度融入經濟全球化的大背景，制造企業的生產管理必須實現“國際化”，也就是說制造業企業既要與國內企業，也要與外國企業開展交易，如果缺乏“國際化”的話語體系、標準體系，企業之間不可能進行高效溝通。為此，制造企業運用工業工程的理論，就能順利地按照國際化的標準，優化自身的文本格式、術語、生產標準，將其滲透至研發、工藝、調度等各環節，使制造企業具備進入國際市場的基本能力。

　　2工業工程在制造企業中的應用范圍

　　工業工程是一套系統的科學的理論，其應用的范圍非常廣泛，而制造業企業尤其自身的比較特殊的工作內容，因此制造企業在運用工業工程指導生產管理時，有必要了解工業工程在制造企業中具體有哪些應用場景。總的來說，工業工程的應用主要是為了提升制造企業的生產均衡和效率，“均衡”側重于程序規范與各實施環節的平衡關系，“效率”則側重于成本控制與產量提升，其具體應用場景主要包括以下幾點。

　　(1)制造企業的生產總綱制定，即規定企業生產的工序、工時、行為規范、操作規范等基本內容，構建制造企業生產工作的基本框架;

　　(2)生產計劃的信息化。制造企業的升級必然離不開設備和生產方式的升級，因此制造企業的生產計劃的需要按照工業工程的原理，將關鍵設備作為生產計劃的編排核心，再運用計算機和信息技術，實現生產計劃的信息化，利用計算機系統提升計劃效率和精確度;

　　(3)各生產關節的動態管理，應用工業工程的理論工具，可以將制造企業的質量管理、績效管理、成本管理、安全管理這些主要環節轉化為參數化的研究對象，通過定量分析實現各管理環節組織協調的最優化，并利用計算機管理系統實現高效精細管理。

　　3工業工程在制造企業中的具體應用建議

　　當前企業管理中越來越注重信息化，諸如利用大數據實施市場分析、利用計算機系統完成機器人生產和流水線管理、利用移動APP和導航技術完成打卡等日常管理事宜，制造企業生產過程中越來越依賴計算機、互聯網技術，故在應用工業工程優化企業生產的過程中須充分考慮信息時代的技術背景。

　　3.1基于大數據分析的市場需求型生產驅動模式

　　過去我國制造企業粗放式發展的年代里，大量企業都是通過經驗式的預測來計劃和驅動本企業的生產，制造企業大量依附于某一個行業或者某一個產品，為其加工制造一些可替代性強、附加值低的配件和產品，而一旦遇到比較特殊、或要求較高的訂單，不少制造企業無力開展生產。同時，互聯網時代下，工業市場的差異化競爭越來越明顯，以手機行業為例，傳統的“硬件堆砌”模式早已過時，當前各大品牌手機廠商更注重的是產品的差異化特征，這就要求上游的各制造企業必須有滿足個性化定制的能力，甚至還要求具備輔助手機廠商開展差異化設計研發的能力。因此，在信息時代下，生產驅動模式的優化，是制造企業升級自身競爭力的首要環節，傳統的以預測為主的生產驅動模式已不能適應當前差異化競爭為主的工業市場。

　　工業市場的差異化競爭愈發明顯，就意味著制造企業對市場需求的判斷必須準確到位，一旦產生誤判即可能面臨產品滯銷的困境。為此，對市場需求的分析有賴于大數據技術的應用。通過大數據挖掘，可以對不同類型客戶群體的消費習慣等內容進行精準分析，為產品的差異化奠定堅實基礎。為此，制造企業可以利用工業工程的理論工具，建立起基于大數據技術的市場需求分析機制，并根據市場需求來驅動企業生產，具體內容則涉及到很多環節：提升對個性化定制需求的供給能力，為訂單方提供量身裁衣式的優質服務，由此又進一步引申出新產品研發的提速問題、多種產品的同時研發和生產的組織問題等，在解決這些問題的過程中，運用工業工程的工具來調動企業內部資源，調整生產組織形式、產品結構、人力資源配置等。

　　3.2制造企業生產管理的主要方法

　　制造企業在基于大數據的市場需求驅動型的生產管理中，應注重運用以下幾種主要方法，提升制造企業管理工作的經濟性、效率性。

　　第一，并行工程。即制造企業應當在產品設計開發的環節，就充分考慮產品從設計直至銷售、使用的全過程中的各類問題，進而爭取在產品研發階段就能解決全過程中的這些問題。并行工程是工業工程知識體系中的重要內容，制造企業通過不同業務的并行交叉、系統集成與整體優化等方法，可以減少產品研發、制造、銷售、使用的資源浪費、返工等現象，提升產品質量和滿意度。

　　第二，充分運用仿真技術。制造企業有必要對產品的生產過程進行計算機仿真，通過仿真軟件分析制造過程中可能出現的技術問題，進而縮短制造生產的工時，提升產品質量。

　　第三，生產環節的云計算與動態控制。若我國制造企業能夠在控制人力成本的同時又進一步提升生產效率、降低勞資糾紛風險，則必將帶來巨大經濟效益，故近年來我國制造企業開始更多地使用智能設備參與生產制造。而為了管理智能設備，又須借助云計算技術。即企業在使用智能設備開展生產時，利用傳感器技術，收集智能設備相關數據并將其上傳至云端，通過云計算分析該設備的相應參數、變量，進而動態調整該設備的動作、速率等;以此類推，企業只要運用工業工程的理念和原則，對云計算的算法等系統進行優化，即可對企業的全部智能設備進行動態調整，使生產效率和穩定性同時得到大幅提升。綜上所述，隨著大數據和云計算技術的成熟，工業工程在制造企業中的應用范圍和應用場景都得到了極大拓寬，未來我國的制造企業應當將工業工程的基本原理和基本工具靈活應用至新技術所引領的生產活動中，讓企業能夠更加科學更加高效的組織生產。

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