2022年2月25日，數(shù)睿數(shù)據(jù)正式發(fā)布下一代專注知識的BI產(chǎn)品——nextionBI，啟動了自己“無代碼+BI”的雙產(chǎn)品戰(zhàn)略布局。數(shù)睿數(shù)據(jù)總裁劉超總結(jié)，當(dāng)前的BI產(chǎn)品過于依賴專業(yè)人員，但從根本上看是由于對于機(jī)器、知識和環(huán)境的依賴。表面上是BI產(chǎn)品需要專業(yè)的人去治理機(jī)器產(chǎn)生的臟數(shù)據(jù)，去梳理專業(yè)領(lǐng)域的知識，去完成知識在系統(tǒng)間的遷移。但本質(zhì)是BI產(chǎn)品要求機(jī)器需要產(chǎn)出標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、質(zhì)量上乘的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，要求有大量可以直接錄系統(tǒng)的行業(yè)知識，要求有一個統(tǒng)一的外部環(huán)境供知識在系統(tǒng)間自由分享。過渡的依賴外部環(huán)境，反而限制的BI產(chǎn)品自身的發(fā)展。下一代BI應(yīng)該專注于從內(nèi)部出發(fā)，主動去解決這些依賴，發(fā)展知識積累能力，主動優(yōu)化融合現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)，發(fā)展知識發(fā)現(xiàn)能力，能夠快速總結(jié)歸納行業(yè)知識，發(fā)展知識傳播能力，能夠便捷打包成果對外輸出。
而早在之前，傳統(tǒng)行業(yè)也發(fā)現(xiàn)了現(xiàn)有的BI產(chǎn)品只能幫助他們看清現(xiàn)在，但無法看到未來，沒有辦法對發(fā)現(xiàn)的異常，從根本上給出措施建議開始探索通過新的視角重新審視業(yè)務(wù)痼疾，尋求解決之道。
nextionBI也在發(fā)布會上分享了和一些傳統(tǒng)企業(yè)共謀數(shù)字化解決方案的真實故事，這些企業(yè)試圖解決所在行業(yè)的共性問題，基于傳統(tǒng)手段已經(jīng)很難取得顯著的突破。而通過與數(shù)睿數(shù)據(jù)這樣的數(shù)字科技企業(yè)的合作，探索問題的另一種解法，將逐漸成為所在行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的主流。
發(fā)布會上首先分享的是一家紙材料生產(chǎn)制造企業(yè)，主要生產(chǎn)白卡紙。白卡紙屬于工業(yè)用紙，采用100%漂白化學(xué)制漿抄制，具有堅挺厚實、平滑度高的特點，一般定量在210g-400g/㎡。白卡紙的產(chǎn)品類型主要分為紙盒、卡紙、紙袋，分別占比60%、20%、10%;下游主要應(yīng)用于各類精細(xì)產(chǎn)品包裝，如煙酒、化妝品、日用品、藥品、食品、3C等日常消費(fèi)產(chǎn)品包裝。白卡紙的下游應(yīng)用以必需消費(fèi)品包裝為主，終端需求持續(xù)穩(wěn)定增長。
從中國造紙協(xié)會發(fā)布的《中國造紙工業(yè)2020年度報告》中數(shù)據(jù)來看，2020 年包裝用紙生產(chǎn)量 705 萬噸，較上年增長 1.44%;消費(fèi)量718 萬噸，較上年增長 2.72%，是2020年紙產(chǎn)品中少數(shù)消費(fèi)增長高于產(chǎn)量增長的品類。
白卡紙當(dāng)前已呈現(xiàn)寡頭壟斷格局，以金光紙業(yè)、博匯紙業(yè)、晨鳴紙業(yè)、萬國太陽為代表的寡頭合計產(chǎn)能占比高達(dá)79%。金光、博匯和晨鳴的白卡紙年產(chǎn)能均達(dá)到200萬噸以上，其中，金光紙業(yè)旗下的白卡紙生產(chǎn)企業(yè)包括亞洲漿紙業(yè)(150萬噸/年)、廣西金桂(100萬噸/年)、寧波中華(62萬噸/年)，分布在浙江、廣西等地;博匯紙業(yè)的白卡紙生產(chǎn)規(guī)模僅次于金光，產(chǎn)能主要分布在山東和江蘇，合計年產(chǎn)能215萬噸/年;晨鳴的產(chǎn)能主要分布在廣東、山東、江西等地，合計年產(chǎn)能200萬噸/年。
會上分享的企業(yè)作為現(xiàn)有的寡頭之一，希望在良好的市場環(huán)境下，保持現(xiàn)有的競爭優(yōu)勢，除了營銷工作之外，產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性是一個重要的基礎(chǔ)。對于白卡紙來說，紙張的克重是衡量產(chǎn)品質(zhì)量的重要指標(biāo)。每個批次的紙張克重偏差越小，產(chǎn)品的質(zhì)量穩(wěn)定度也就越高。
但該企業(yè)的研發(fā)部門統(tǒng)計數(shù)據(jù)之后發(fā)現(xiàn)，目前白卡紙產(chǎn)品存在克重偏差較大的質(zhì)量穩(wěn)定性問題。由于克重不穩(wěn)定，為了保證整體良品率，就不得不增加每個批次生產(chǎn)過程中的原料使用，從而保證即使偏差較大，但多數(shù)產(chǎn)品仍能夠滿足質(zhì)量要求。但這樣做顯然會提高企業(yè)的生產(chǎn)成本，且整體的產(chǎn)品質(zhì)量參差不齊，極大的損害了產(chǎn)品口碑，優(yōu)化生產(chǎn)過程刻不容緩。
在接觸nextionBI之前，該企業(yè)也早就開始針對這一問題探索解決方案，但是遇到幾個現(xiàn)實的困難。首先，造紙過程相關(guān)的數(shù)據(jù)量極大，種類繁多。有的來自于自動化設(shè)備，有的來自于軟件系統(tǒng)，有的靠人員手工記錄，還有部分非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這其中還包含大量的臟數(shù)據(jù)，存在諸如標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、空值比例高、數(shù)據(jù)亂碼等問題。在數(shù)據(jù)分析之前需要先完成復(fù)雜的數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等工作。企業(yè)研發(fā)部的人員雖然了解紙張生產(chǎn)數(shù)據(jù)的正確格式、知道不同字段的標(biāo)準(zhǔn)度量、能夠?qū)⒕幋a代號翻譯成文本，但是他們大多不懂SQL語句，無法完成批量的數(shù)據(jù)加工處理工作。其次，經(jīng)過材料研發(fā)人員對于大量歷史數(shù)據(jù)的整理，生產(chǎn)制造過程中影響紙張克重的因素超過140種。但是具體是哪個因素對于克重有影響，是正相關(guān)還是負(fù)相關(guān)，這都需要一一測試。按照控制變量法的理論要求，至少要測試140次，每次都需要設(shè)計實驗，調(diào)整參數(shù)，統(tǒng)計結(jié)果，這顯然不具備可操作性。最后，難以定位影響因素對最終質(zhì)量的影響值，不知道如何進(jìn)行優(yōu)化，針對某個因素具體優(yōu)化值是多少?明確相關(guān)性只是第一步，下一步需要明確是線性相關(guān)還是指數(shù)相關(guān)，要有具體的相關(guān)函數(shù)才能形成量化可落地的操作建議。
對于數(shù)字化生產(chǎn)，企業(yè)認(rèn)為不能簡單的只是通過大屏展示生產(chǎn)結(jié)果數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，然后靠老師傅的經(jīng)驗決定優(yōu)化方式，再通過一段時間的數(shù)據(jù)反饋判斷優(yōu)化效果，這種模式周期長，風(fēng)險高。合理的方式應(yīng)該是基于生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)分析，給出精準(zhǔn)的操作建議，再通過生產(chǎn)測試進(jìn)行驗證，敲定生產(chǎn)優(yōu)化措施。這就需要用到nextionBI的數(shù)據(jù)融合能力與增強(qiáng)分析中的主因子分析和根因定位能力。
針對第一個痛點，nextionBI對接生產(chǎn)數(shù)據(jù)，通過強(qiáng)大的數(shù)據(jù)交換機(jī)能力，完成復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理流程，實現(xiàn)接入數(shù)據(jù)的清洗加工，排除異常數(shù)據(jù)對于分析結(jié)果的影響。這個過程不用寫任何技術(shù)代碼，一個紙材料的研發(fā)人員經(jīng)過簡單的培訓(xùn)，自己就可以通過拖拽數(shù)據(jù)加工算子的方式，配置加工流程，完成大量原始數(shù)據(jù)的加工處理。如上圖所示是將三個來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)表經(jīng)過加工處理，最終融合形成了一個數(shù)據(jù)資產(chǎn)。整個過程清晰可見，每個步驟對應(yīng)的模塊都可以動態(tài)調(diào)整，大大提升了數(shù)據(jù)處理過程的靈活度。這樣就解決了數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)素材的問題，為后續(xù)的分析打好了基礎(chǔ)。
針對第二個痛點，利用nextionBI增強(qiáng)分析中的主因子分析能力，幫助客戶從140多個影響因子中，快速定位影響紙張克重的主要影響因子，并提供主因子對結(jié)果的影響分析，并提供每個因子的影響值分析。如上圖所示，影響因子的影響值排名從高到低分別顯示的是2號漿液流量、車速、1號漿液流量、沖漿流量這四個因子，并且給出了具體的影響值，這就為下一步的分析工作提供了量化的參考依據(jù)。
針對第三個痛點，采用根因分析，通過根因定位分析能力，對影響紙張克重的可能進(jìn)行根因組合，列出組合排名。提取主因子，將每種組合的具體值列出，提供系數(shù)調(diào)整優(yōu)化值建議，直接提供量化的指導(dǎo)。
如上圖中所示，為不同因子分配不同的參數(shù)選擇，形成多種組合。針對不同的組合分析其可能性的占比。比如圖中的組合三就代表了2號紙漿流量小于等于14.25，1號紙漿流量小于等于32.05，車速小于 33.156這種參數(shù)組合形式，但是這種組合方式相較于組合一的可能性占比是偏低的，為了達(dá)到優(yōu)化目標(biāo)，最終應(yīng)該選擇組合一對應(yīng)的參數(shù)設(shè)計?；谶@些分析，進(jìn)行了多次實驗，研發(fā)部門給出了具體操作建議，幫助生產(chǎn)部門快速改善生產(chǎn)過程，穩(wěn)定生產(chǎn)質(zhì)量。
企業(yè)按照準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，確定方向，量化措施的過程，一步一步有條不紊的完成之前一直困擾他們的產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性問題。nextionBI作為新發(fā)布的下一代BI的代表，其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)融合處理能力、增強(qiáng)分析能力都很好地幫助企業(yè)完成了這次優(yōu)化生產(chǎn)過程的目標(biāo)。下一代BI的新能力，給企業(yè)提供了解決問題的新手段和方向。
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