大数据时代复烤企业生产管理变革

【摘 要】大数据时代的到来给复烤企业的生产管理带来严峻挑战，数据意识落后、基础设施老旧、信息系统孤立等问题制约着企业的发展，唯有通过提升大数据思想意识、引进先进的硬件设施、建设一体化信息系统，并以先进的数据挖掘和分析模型为核心，才能改变现状、适应时代的发展。

【关键词】大数据时代;生产管理;数据挖掘与分析

近年来，随着大数据技术的不断扩展和渗透，烟草工商企业积极进行技术革新。作为卷烟生产的初步加工环节，复烤企业在烟草生产链中起着承上启下的作用，但由于对先进技术重视程度不够、专业力量薄弱等原因，导致复烤企业技术进步较慢。尤其在海量数据的快速发展下，复烤企业的发展受到了严峻冲击。

一、大数据时代复烤企业生产管理现状

（一）数据意识落后

由于烟草行业的垄断特性，导致企业内部较为封闭，大多数管理者忽视对互联网、大数据的主动学习和认知。在生产管理过程中，仍以个人经验为主，致使管理决策主观、片面。虽然近几年来，随着物流、卷烟等兄弟单位在信息技术方面的逐步发展，使复烤企业逐渐认识到自己思想意识的落后，但对大数据的认识也仅停留在表面，认为大数据就只是对数据进行简单的整理和归纳，并未意识到大数据的分析决策能力，更未认识到大数据在预测需求变化方面的价值。

（二）基础设施老旧

复烤企业建立时间大多较早，生产机械老旧。虽然有部分企业逐渐开展技术改革，新建生产线，但仍属于少数。对大多数复烤企业而言，仍存在严重的基础设施老化现象，设备故障率高，生产质量欠佳。近几年，复烤企业通过逐步增添一些检测设备和仪器仪表来监控生产数据，但在实时性、便捷性、准确性方面仍存在较大问题。同时，新设备与传统基础设施缺少有效数据接口，导致新设备的实用性受限，数据融合性较差。

（三）信息系统孤立

随着大数据技术的快速发展，实现生产管理信息化、数据化，是适应大数据时代的前提。虽然大多复烤企业都有在一定程度上应用信息系统，但仍存在一些问题。一是信息系统建设不够全面，甚而有些系统仅仅只是摆设，形同虚设;二是信息系统功能不全，仅仅停留在数据采集和整理阶段，缺乏数据分析和生产指导功能;三是数据流动性差，由于各个系统由不同的厂家建设，系统间相对独立，不能或很难顺畅地共享数据，“信息孤岛”现象严重;四是信息系统缺乏统一管理，存在系统继承性差、系统重复建设等现象，造成资源浪费。

二、大数据时代复烤企业生产管理策略

（一）提升大数据思想意识

在海量数据的信息时代，传统的管理理念具有一定的滞后性，这种短期思维并不能很好的把握和预防风险。大数据不仅是数据大，它代表更强的决策力、洞察力，其导向思维不仅可以指导生产，还可以预见可能发生的设备故障或质量问题，进而做到提前预防。

为适应大数据时代的快速发展，也为复烤企业的技术进步，生产管理者应重视大数据的运用，主动学习大数据知识，挖掘大数据的价值，将其作为企业的发展命脉予以对待;其次，构建大数据人才梯队，通过有目的的人才培养，建立合理的专业人才队伍，为大数据技术支撑储备人才力量;再次，创建大数据文化，加强相关制度建设，从领导层开始，自上而下做好表率，加强对大数据理念的学习和认识，逐步完善数字化管理[1]。

（二）引进先进的硬件设施

硬件设施是数据化的基础，是信息化发展的“硬”道理。复烤企业在信息化建设中硬件设施较为落后，且布局凌乱，缺乏统一的规划。在大数据时代，数据的传输通过硬件设施来连通，具有匹配的硬件设施是实现生产数据一体化和统一管理的前提。具体来说，包括电子皮带秤、水分检测仪、红外线检测仪、温湿度传感器等数据初采终端，RFID、电子标签、手持PDA等数据复采终端，有线及无线网络传输，数据库及应用服务器，PC端、Web端、无线终端、LED显示屏等信息发布设备。

硬件设施是实现生产管理互联互通、融合创新的基础。在硬件设备布置时应以系统总体架构为基础，切忌“重硬轻软”，充分考虑用户终端小型化、多元化，服务器大型化、集群化，存储网络化、集中化，网络结构化、高速化等方向问题，以发展的眼光来建设硬件基础设施。

（三）建设一体化信息系统

软件是系统的灵魂，大数据时代，复烤企业需建立统一的、全面集成的数据平台，实现生产信息高度共享、业务协同高度融合。复烤企业可通过实时感知、信息采集、生产监控，实现原烟基础数据、加工过程数据、质量检测数据、设备运行数据、生产环境数据、成品储存数据的高效采集和有效整合，联通孤岛，实现信息互通，共享共用，使生产管理水平得到质的提高。

与互联网时代不同，大数据时代的生产管理，不仅要求实现生产数据的实时查询和动态管理、生产设备的实时监测和状态控制、生产方式的透明公开和便捷服务，还需要实现生产数据的实时分析、设备故障的提前预警、生产质量的动态预测。对海量数据的分析处理能力成为信息系统在生产管理质量方面成功与否的关键。

目前，在数据挖掘方面，有分类法、回归分析法、Web数据挖掘法等[2]经典方法可供选择;在数据分析方面，有随机森林、梯度提升决策树、神经网络等AI数据模型可以运用。这类大数据分析算法不仅速度快、稳定性好、容错能力强，还具有较强的自学习能力和预测能力，不仅可以挖掘生产数据中潜藏的相关性，还可以预测可能出现的质量问题，从而通过控制系统或管理人员提前纠偏，控制好生产加工各个环节的生产质量。随着阿里云、腾讯云、亚马逊、GAE等云计算平台在国内外的应用趋于成熟，云计算技术的高弹性和低成本特性，使得中小型企业也可以完成数据分析[3]，这也为复烤企业提供了一条方便可靠的实施路径，为实现智能制造打下了基础。

三、结束语

在海量数据时代，大数据成为企业的核心资源，数据资源管理效率直接影响生产质量。为了更好的控制生产质量，提升竞争力，复烤企业必须顺势而为、与时俱进，树立大数据思维，积极采用大数据技术改善生产管理现状，从而提升企业的智能决策及精细化管理水平。

参考文献：

[1]刘军等. 大数据背景下传统工商企业的转型研究[J]. 中国管理信息化，2019，22（16）：69-70.

[2]刘政宇. 大数据分析挖掘技术及其决策应用研究[J]. 科学技术创新，2019（23）：84-85.

[3]朱娉婷等. 基于大数据与人工智能的大数据获取方式变革[J]. 科学技术创新，2019（21）：47-48.

作者简介：

徐静（1988—），女，漢，四川省自贡市，硕士，信息系统项目管理师、软件设计师，主要从事信息管理系统、生产控制系统的研究。

（作者单位：重庆烟叶复烤有限公司）