想象一下，一家销售约 5,000 种不同消费包装产品、收入达数十亿美元的制造企业依靠纸笔分析来做出复杂的决策？听起来令人震惊吧？这种情景在一定程度上凸显了包装消费品行业的现状。一项调查显示，尽管 25% 的包装消费品（CPG）行业企业已经购买了数字化转型解决方案，但只有 2% 的企业应用数字化转型工具来优化运营流程。
如今，CPG 行业的企业正努力应对各种挑战，如优化供应链路线、改进库存管理流程、管理可用资源，更重要的是满足消费者的需求。采用非正式流程来分析这些挑战，是许多消费类电子产品最终被召回的原因之一，这使得企业难以满足客户日益增长的责任要求。要消除管理非结构化数据的混乱过程，整合一个结构化流程来获取整个生产周期的数据并应用分析工具会有所帮助。这就需要制定全面的数字化转型计划。
处理消费类电子产品行业企业产生的大量数据集的第一步，是制定结构化的数据采集流程。在不同部门使用传统流程记录销售订单数据、库存数据和机器利用率数据的情况下，分析来自各部门的大量数据就成了一场噩梦。因此，需求和产量数据成为最重要的关键绩效指标，而其他数据集（如机器停机时间、可用库存和供应链数据）则被置于次要地位。
放弃那些被认为无关紧要的数据集是要付出代价的。花生公司（Peanut Corp）未能监控其食品生产流程并不断评估其标准操作程序，导致了最大的食物中毒案件和超过 10 亿美元的赔偿金。尽管花生公司的例子可能是极端的，但在消费类电子产品行业，召回的平均成本约为 1 千万美元。
利用数据的第一步是准确捕获数据，而数字化转型技术提供了多种解决方案，可从生产周期的每个阶段捕获数据。采集数据的过程始于实施数据准备计划。准备计划必须考虑捕获非结构化数据的最佳解决方案及其提供的业务价值。 如今，多家 IT 服务提供商都提供了云平台，作为捕获结构化和非结构化数据的单一真实来源。
反过来，这些云平台又通过物联网设备、库存管理和可追踪实时数据的边缘计算设备提供数据。准确捕捉到的数据是每个数字化转型过程中最重要的要素，可用于数据驱动型业务目的，以应对 CPG 行业面临的挑战。
获取非结构化数据是数字化转型过程的第一阶段，而从获取的数据中获得洞察力则是第二阶段的开始。要获得洞察力，就需要分析工具，这也是数字化转型工具。值得注意的是，只有2% 的中央保健集团企业将数字化转型作为运营优化工具，原因之一是许多企业在第一阶段就停止了数字化转型之旅。
必须对获取的数据进行分析，并将其用于解决问题。其中一个例子是，一家消费类电子产品制造商因配送中心的产能规划和劳动力管理难题，在满足客户需求方面举步维艰。虽然该制造商能够捕获需求、可用产品和可用产能等运营数据，但它需要一种分析工具来分析捕获的数据，以优化其规划。
在这种情况下，制造商利用基于风险的调度和模拟建模软件来分析其面临的挑战。利用捕获的数据设计的模拟模型帮助制造商确定了如何优化仓库装载准备时间、劳动力配置要求以及提高最大存储容量。在实施模拟模型的结果后，该制造商将装载准备时间缩短了约 15%，同时也提高了服务水平。
数字孪生是物理流程和设施的虚拟代表，是另一种广泛的分析工具，可用于改善中央政府机构的运营流程。数字孪生创建的网络物理环境可确保对生产设施内发生的实时情况进行分析，并实时评估所面临的挑战，从而为生产团队提供快速的解决方案。
尽管数字化转型工具可以降低召回率、减少材料浪费并改善消费类电子产品行业的运营，但要获得这些优势，还需要正确实施数字化创新。这就需要一个专业的创新合作伙伴来实施数字化转型解决方案。有了合适的合作伙伴，您就可以评估多种方案，优化多种流程，通过实施数字化解决方案进入市场、降低总生产成本并在竞争中保持领先。如果您正在寻找合适的合作伙伴将您的数字化转型计划提升到新的水平，那么请与Simio专家联系，了解Simio排程、仿真建模和数字孪生解决方案如何为您提供帮助。