J公司可视化生产管理系统改进探讨

本文是一篇生产管理论文，本文通过对J公司可视化生产管理系统改进方案的研究，未来的展望是非常乐观的。随着信息技术的不断发展和普及，越来越多的企业意识到了信息化的重要性。同时，人工智能、大数据等新技术的应用，也为可视化生产管理系统的发展提供了更为广阔的空间。
一、绪论
（一） 研究的背景与意义
1. 研究的背景

生产管理论文怎么写

中国制造业一直在不断追求技术创新和转型升级，在2020年的第十九次全国代表大会中，提出了2035目标。中国制造业的数字化转型与2035目标息息相关，因为数字化转型是中国制造业实现2035目标的关键之一。数字化转型是指通过信息技术和数字化技术的应用，将传统制造业转型为智能化制造业，实现生产、管理和服务的数字化、智能化和自动化，以提高效率、降低成本、提升质量和服务水平。政府强调创新仍然是中国现代化建设的核心。其重点是实现核心技术的重大突破，包括下一代人工智能、半导体、云计算和其他关键领域，以及建立更多的国家实验室和创新中心。在近两年政府的工作报告中提到，将继续执行对企业研发成本给予75%的额外税收减免的政策，并将制造业企业的这一比例提高100%。十四五规划和2035年目标旨在加快中国的转型，提升了制造业的地位以提升中国的价值链，巩固现有的竞争优势，加快了制造业向数字化和智能化转型的步伐[1]。中国制造业经济模式从高速增长转向高质量发展，通过数字技术赋能是未来转型升级的必然选择。同时学术界一致认为数字化转型已经并将继续影响所有行业[2,3]，成功的数字化转型会给企业带来持续绩效[4,5]。
从国际层面来看，美国、德国和日本等工业发达的国家均将智能制造作为抢占全球制造业新一轮竞争的制高点，以提高制造业竞争力和国际地位。中国加快制造业转型的因素主要包括以下几个方面：
（1） 越来越多的制造业企业提出加速转型
中国的制造业正在逐渐从传统制造转向智能制造，尽管中国是制造业大国，但仍不是制造业强国。一方面，中国的制造业多为劳动密集型企业，在全球制造业产业链中处于较低端[6]。在2015年提出的“中国制造2025”以及十四五规划报告上，强调中国制造业需要加快智能制造转型，制造业工厂正向高效化、智能化、绿色化方向转变。以数据驱动为关键使能，加快传统制造向智能制造转型。
.....................
（二） 国内外研究现状
1. 国外研究现状
在国外可视化生产管理系统已成为制造业中的热门话题，也在推动数字化转型，许多公司正在使用这些系统来跟踪他们的制造过程，并优化生产效率和产品质量。一些大学和研究机构也在研究可视化生产管理系统，以探索新的技术和应用。随着大数据时代的发展，国外各大IT巨头较早的建立起了云平台及云服务以应对大数据分析、存储和运算，以驱动企业数字化转型。国外制造业企业较早的接触了这些前沿科技技术，并且制造业的企业大多是尖端企业，实施数字化、自动化程度高，所以制造业工厂应用于生产方面的可视化管理系统普及度高，相关的研究和文章也较多。
2. 国内研究现状
我国制造业处于转型阶段，对智能制造的研究还处于萌芽阶段，对这方面的研究起步也较晚，大多数是借鉴国外的一些发展经验做出归纳和总结，能真正实施到生产当中的可为百里挑一，智能制造中对生产管理系统的可视化管理研究尚未取得很好的成果，因此，他们对于可视化生产管理系统的研究和应用非常的重视。许多国内公司和研究机构在开发和应用这些系统，以提高生产效率和质量。本文主要研究的是可视化生产管理系统，从国内的一些书籍、文献和论文来看，针对可视化、数据分析和商业智能的文章比较多，但针对可视化生产管理的文章较少。大多的文章文献都是局限于某一单方面的学术研究，结合实际生产管理的文章较少。所以可视化的生产管理值得更深入的研究，且中国政府也在推动制造业数字化转型，并支持相关的研究和应用。 
........................
二、相关概念与理论综述
（一） 相关概念
1. 生产运营管理的概念
生产和运营管理（Production and Operations Management，简称POM）是综合管理的多方面学科，其中各种行为、统计、建模和科学理论以及技术被广泛使用。生产过程的产出可以是无形产品、无形服务或两者兼而有之。制造组织和服务组织分别负责生产产品和提供服务。然而，在生产产品和提供服务之间存在一些问题。因此，在服务业中，生产管理通常被称为运营管理，它是一个跨学科的领域，涉及到多个学科的知识和技能，如工程、经济学、数学、计算机科学、财务等。POM的目标是通过有效地管理生产过程，使组织能够最大限度地利用资源，提高效率和效益，提高质量，降低成本，并满足客户的需求。
随着生产职能成为运营的一部分，“生产和运营管理”一词正日益被简单的运营管理所取代。运营管理是一个广义的术语，包括制造和服务组织。然而，一般来说，生产管理和运营管理可以同时用于制造和服务组织，目标是确保生产系统的平稳运行，提高生产效率和效益，最大限度地减少资源的浪费，并提高产品和服务的质量和客户满意度。
2. 数据可视化概念
数据可视化则是一种将数据通过图表、图形等视觉化手段呈现的技术，可以帮助组织更好地理解和分析数据，从而做出更好的决策。在运营管理中，数据可视化被广泛应用于各个环节，例如生产计划、库存管理、质量控制、销售预测等。通过对数据进行可视化，运营管理者可以更快地发现问题、分析原因，进而采取相应的措施来解决问题或优化流程。同时，数据可视化也可以帮助管理者更好地与团队和利益相关者沟通，以便更好地传递信息和制定共同的决策。 
..............................
（二） 相关理论
1. 全面质量管理理论
在20世纪50年代末，美国通用电气公司的费根堡姆和质量管理专家朱兰提出了“全面质量管理”（Total Quality Management，TQM）的概念，认为它是为了在最经济的水平上，并充分满足客户要求的条件下进行生产和提供服务，把企业各部门在研制质量、维持质量和提高质量的活动中构成为一体的一种有效体系[12]。60年代初，美国一些企业开始采用“无缺陷运动”（Zero Defects）的理论，依靠职工“自我控制”来实施企业的质量管理。而日本则开展了质量管理小组（Quality Control Circle，Q.C.C）活动，使得全面质量管理活动迅速发展起来。
全面质量管理的基本方法可以概括为四句话十八字：一个过程，四个阶段，八个步骤，数理统计方法。企业管理是一个过程，即企业在不同时间内应完成不同的工作任务。根据管理是一个过程的理论，美国的戴明博士把它运用到质量管理中来，总结出“计划—执行—检查—处理”四阶段的循环方式，即PDCA循环（图2.1），也称为“戴明循环”[13]。为了解决和改进质量问题，PDCA循环中的四个阶段可以具体划分为八个步骤：分析现状、找出存在的质量问题、分析产生质量问题的原因或影响因素、找出影响质量的主要因素、制定计划和措施、执行计划和落实措施、检查计划的实施情况、总结经验并巩固成绩，以及提出尚未解决的问题并转入下一个循环。这些步骤可以通过数理统计方法来实现。
在应用PDCA四个循环阶段和八个步骤来解决质量问题时，需要收集和整理大量的书籍资料，并用科学的方法进行系统的分析。最常用的七种统计方法是排列图、因果图、直方图、分层法、相关图、控制图及统计分析表。这套方法是以数理统计为理论基础，不仅科学可靠，而且比较直观。

生产管理论文参考

................................
三、J公司可视化生产管理系统的现状与问题分析 ............................ 11
(一) J公司简介 ............................ 11
(二) 可视化生产管理系统现状分析 .................. 11
四、J公司可视化生产管理系统改进方案设计 ............................ 23
(一) 改进方案的总体思路 ........................ 23
1. 改进目标 ............................ 23
2. 改进原则 ............................. 24
五、J公司可视化生产管理系统改进方案的实施及实施效果分析 ... 42
(一) 实施步骤 ................................. 42
(二) 实施难点 ....................... 43
五、J公司可视化生产管理系统改进方案的实施及实施效果分析
（一） 实施步骤
在J公司实施改进可视化生产管理系统时，制造仪表板成为生产监控和提高生产效率、产品质量和降低成本的有用工具。为确保实施成功，可以采取以下几个关键步骤：
（1） 组建系统改进的项目团队和制定改进计划，改进涉及各部门的仪表板、数据和指标，需要每个部门都指派领域专家参与以保证有效沟通和各模块间对接，数据流向需信息技术分析员参与全过程。该团队也是参与系统改进分析的人员，这能让项目更有效率。
（2） 定义关键绩效指标 (KPI)，各部门领域专家需要沟通回顾现有指示和探讨各部门指标之间的关系，确定哪些指标对部门运作发展最重要，哪些指标能有效反映生产状况，希望应用于仪表板上跟踪的指标。这些指标可能包括产量、周期时间、缺陷率、机器设备利用率和保养周期等。
（3） 确定数据来源，需要确定仪表板的数据从哪里来以及如何收集。领域专家需要按业务过程的角度分析数据的流向和数据模型，提供给信息技术分析员按系统角度进一步分析与理解。这可能涉及整合来自各种系统的数据，例如来自SAP、MES、SFC系统、质量管理系统和整合于生产的应用等。
（4） 开发改进制造仪表板，信息技术团队需完成按业务需求对关键指标和数据进行分析整理，搭建数据仓库。创建新的仪表板原型，并与团队和利益相关者一起评审。开发后对其进行测试，以确保它易于使用和符合流程计设，能提供相关信息并符合团队的目标。
（5） 系统部署，当制造仪表板被开发出来，需将它部署到生产线及推广到各部门。 提供培训和支持以确保员工了解如何使用它，并监控使用情况以确保有效使用它。可以选择产线上其中一条比较代表性的生产线用于部署与测试，根据使用效果和员工反馈逐步向其他产线铺开部署。
.........................
六、研究结论与展望
（一） 研究结论
可视化生产管理系统是制造企业运营管理过程中的重要部分，是运营管理的重要环节，通过对J公司可视化生产管理系统的改进和实施，从而提高生产效率，降低运营成本和提升产品质量和客户满意度。
本文通过对J公司可视化生产管理系统的分析，从中找出了可视化生产管理系统在制造仪表板上显示的指标存在不规范，仪表板的描述性不足从而影响员工使用和影响员工对制造仪表板的接受程度。再而从故障处理管理流程分析中发现故障处理管理流程没有做到闭环和不能做到端对端，通过对故障处理管理流程的改进，加入了响应上升路径和修复故障上升路径提升了故障修复了效率，并把故障修复结果、经验和方案录入知识库，以备后续的故障修复参照和历史记录分析，以提升了诊断性和预测性。最后运用精益生产相关理论，提出了J公司可视化生产管理系统的改进方案。回顾本文，主要研究结论总结如下：
（1） 量化了生产过程
使用生产制造仪表板通过各方面指标量化了整个生产过程，生产过程更透明，有助于运营管理决策。
（2） 重构建了指标体系
通过对指示的重构，更能精确的、更有效的反映生产状况。通过改进可视化生产管理系统，收集实时的生产线数据并将其转化成可视化数据显示于制造仪表板，从而帮助管理层快速识别生产过程中的问题和障碍。这可以帮助企业及时进行纠正和改进，并提高生产效率和产品质量。
（3） 降低生产成本
通过可视化生产管理系统的故障处理管理流程改进实施，让故障处理更有效率，缩短了产线停产的时间。通过故障处理管理流程的改进，可以帮助企业降低生产成本，缩短生产线停产时间，减少不必要的浪费。
参考文献（略）