Moderator
Theo thời gian các dữ liệu liên quan đến quản trị và sản xuất trong doanh nghiệp ngày càng nhiều lên theo cấp số nhân. Với khối lượng dữ liệu cũ và mới chồng lên nhau mỗi ngày, bài toán sắp xếp và sử dụng hiệu quả đang khiến mọi nhà quản lý sản xuất phải đau đầu.
Bài toán về dữ liệu trong doanh nghiệp
“Nếu bạn không thể đo lường được, bạn sẽ không thể cải thiện nó”. Đó là một trong những trích dẫn sâu sắc của Peter Drucker – chuyên gia hàng đầu thế giới về quản trị. Chiến dịch cải tiến liên tục mà doanh nghiệp thực hiện khó lòng thành công nếu mọi hoạt động không được định lượng rõ ràng và phân tích nghiêm túc trong từng khía cạnh.
Trong suốt nhiều thập kỷ sau Cách mạng Công nghiệp 4.0, các số liệu liên tục được xác định và thiết lập để theo dõi chất lượng và lợi nhuận trong doanh nghiệp. Mặc dù các nhân viên phụ trách rất tập trung thu thập dữ liệu, giải thích các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) và chỉ đạo các công ty hoặc bộ phận theo định hướng của bạn lãnh đạo, nhưng trong tư duy chiến lược, các quyết định đưa ra vẫn dựa vào các kỹ thuật phân tích họ được dạy từ rất lâu và áp dụng chúng trong môi trường kinh doanh hiện đại.
Dẫu vậy, vẫn còn có số ít những nhà lãnh đạo hoặc những nhân viên có tầm ảnh hưởng trong doanh nghiệp hiểu được các kỹ năng của họ tới đâu hoặc thực sự muốn hướng tới một phương pháp phân tích dữ liệu chất lượng. CEO của Amazon Jeff Bezos, Steve Jobs của Apple, Ingvar Kamprad của IKEA là những cái tên điển hình trong số những người tiên phong khi tim kiếm và áp dụng phương pháp phân tích dữ liệu mới. Mặc dù nhiều khó khăn, nhưng thành công trong các doanh nghiệp trên đạt được đã được chứng minh thông qua khả năng lãnh đạo và tầm nhìn kinh doanh nổi bật của các nhà lãnh đạo. Họ đã tìm được một công cụ hiệu quả để tối ưu các lợi ích nhận được từ hệ thống dữ liệu và giúp các doanh nghiệp này vượt qua các đối thủ cạnh tranh và thống trị thị trường trong lĩnh vực của mình.
Nhận thức về Dữ liệu trong doanh nghiệp
Phần lớn các nhà lãnh đạo không biết làm thế nào để xác định đầy đủ và sử dụng các số liệu một cách hợp lý nhất. Như Michael Schrage và David Kiron đã viết trong bài phân tích Đánh giá quản lý MIT Sloan phát hành vào tháng 6 năm 2018.
“Dựa trên một cuộc khảo sát toàn cầu với hơn 3.200 giám đốc điều hành cấp cao và các cuộc phỏng vấn với 18 giám đốc điều hành, chúng tôi thấy các nhà lãnh đạo doanh nghiệp trên toàn thế giới đang vật lộn để đạt được tính khả thi trong việc cân bằng giữa các xây dựng KPI, chiến lược phát triển và nguồn tài chính của công ty. Sự mất cân bằng bắt nguồn từ sự gia tăng các dữ liệu làm nguồn cho việc xây dựng hệ thống KPI trong doanh nghiệp. Nếu KPI và số liệu thực sự gây khó khăn trong doanh nghiệp, nó sẽ trở thành vấn đề phức tạp hơn bởi 2 nguyên nhân là sự bùng nổ về các loại dữ liệu và thông tin có sẵn, và việc sử dụng chúng không hiệu quả trong doanh nghiệp.”
Trên nền tảng Internet vạn vật (IoT) và Internet vạn vật công nghiệp (IIOT) các giao tiếp giữa các máy và mọi loại thiết bị cũng tăng lên và ngày càng phức tạp hơn. Thông tin về bất kỳ yếu tố sản xuất và cách thức sử dụng luôn có sẵn. Dữ liệu này không chỉ bao gồm các thông tin ghi lại trong lịch sử hoạt động mà chúng cũng còn được sử dụng để phỏng đoán với độ chính xác cao những gì sẽ xảy ra trong tương lai, một lĩnh vực được gọi là phân tích dự đoán.
Việc quản lý tất cả các thông tin này đang trở nên rất quan trọng và phức tạp, một vài công ty bắt đầu chủ động ứng dụng học máy (machine learning) để giảm bớt các gánh nặng cho các nhóm phân tích dữ liệu.
Yêu cầu về cách thức phân tích dữ liệu mới trong quản lý sản xuất
Để các nhà lãnh đạo ngày nay có thể nhanh chóng đưa ra quyết định thông qua nền tảng công nghệ Internet of Things, trên các thiết bị di động và qua các phương tiện truyền thông xã hội, trước tiên họ phải nâng cao khả năng về quản lý số liệu. Cũng giống như việc công nhận bảo mật thông tin (infosec), hành động này có độ quan trọng không chỉ dừng lại ở vấn đề CNTT. Kiến thức về dữ liệu sẽ mở ra con đường nhanh chóng để phân tích xử lý và đưa ra những thông tin thực sự có ý nghĩa chỉ trong vòng vài giây thay vì vài tuần.
Điều này cho phép doanh nghiệp phản ứng chủ động và tích cực với các yêu cầu của khách hàng, nhà cung cấp hoặc là yêu cầu hiện tại của thị trường. Ngoài việc thay đổi cách thức nhìn nhận và kỹ năng xử lý thông tin của nhà lãnh đạo, các công cụ mới để lưu trữ và phân tích dữ liệu cũng được phát triển. Nổi bật trong số đó chính là Hệ thống điều hành sản xuất – MES.
Hệ thống MES sẽ giúp cải thiện khả năng bảo mật và tính nhất quán dữ liệu trong doanh nghiệp bằng cách thay thế các quy trình tài liệu giấy tờ vốn rất dễ đứng trước nguy cơ có thể bị thất lạc hoặc bị hỏng. MES cũng tăng cường khả năng so sánh các số liệu sản xuất hiện tại với các số liệu trước đó và dữ liệu cũ hơn. Trên cơ sở thông tin đã có và đã được phân tích, các nhà quản lý sản xuất có thể dễ dàng tìm kiếm và quản lý dữ liệu lớn trong doanh nghiệp của mình.
Kết
Dữ liệu chỉ là một trong những thách thức của doanh nghiệp trong quá trình quản lý sản xuất toàn diện tại cơ sở. Để giải quyết bài toán này, dễ dàng nhất, doanh nghiệp nên lựa chọn một hệ thống ứng dụng công nghệ để triển khai quá trình nắm bắt dữ liệu này.
Bài toán về dữ liệu trong doanh nghiệp
“Nếu bạn không thể đo lường được, bạn sẽ không thể cải thiện nó”. Đó là một trong những trích dẫn sâu sắc của Peter Drucker – chuyên gia hàng đầu thế giới về quản trị. Chiến dịch cải tiến liên tục mà doanh nghiệp thực hiện khó lòng thành công nếu mọi hoạt động không được định lượng rõ ràng và phân tích nghiêm túc trong từng khía cạnh.
Trong suốt nhiều thập kỷ sau Cách mạng Công nghiệp 4.0, các số liệu liên tục được xác định và thiết lập để theo dõi chất lượng và lợi nhuận trong doanh nghiệp. Mặc dù các nhân viên phụ trách rất tập trung thu thập dữ liệu, giải thích các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) và chỉ đạo các công ty hoặc bộ phận theo định hướng của bạn lãnh đạo, nhưng trong tư duy chiến lược, các quyết định đưa ra vẫn dựa vào các kỹ thuật phân tích họ được dạy từ rất lâu và áp dụng chúng trong môi trường kinh doanh hiện đại.
Dẫu vậy, vẫn còn có số ít những nhà lãnh đạo hoặc những nhân viên có tầm ảnh hưởng trong doanh nghiệp hiểu được các kỹ năng của họ tới đâu hoặc thực sự muốn hướng tới một phương pháp phân tích dữ liệu chất lượng. CEO của Amazon Jeff Bezos, Steve Jobs của Apple, Ingvar Kamprad của IKEA là những cái tên điển hình trong số những người tiên phong khi tim kiếm và áp dụng phương pháp phân tích dữ liệu mới. Mặc dù nhiều khó khăn, nhưng thành công trong các doanh nghiệp trên đạt được đã được chứng minh thông qua khả năng lãnh đạo và tầm nhìn kinh doanh nổi bật của các nhà lãnh đạo. Họ đã tìm được một công cụ hiệu quả để tối ưu các lợi ích nhận được từ hệ thống dữ liệu và giúp các doanh nghiệp này vượt qua các đối thủ cạnh tranh và thống trị thị trường trong lĩnh vực của mình.
Nhận thức về Dữ liệu trong doanh nghiệp
Phần lớn các nhà lãnh đạo không biết làm thế nào để xác định đầy đủ và sử dụng các số liệu một cách hợp lý nhất. Như Michael Schrage và David Kiron đã viết trong bài phân tích Đánh giá quản lý MIT Sloan phát hành vào tháng 6 năm 2018.
“Dựa trên một cuộc khảo sát toàn cầu với hơn 3.200 giám đốc điều hành cấp cao và các cuộc phỏng vấn với 18 giám đốc điều hành, chúng tôi thấy các nhà lãnh đạo doanh nghiệp trên toàn thế giới đang vật lộn để đạt được tính khả thi trong việc cân bằng giữa các xây dựng KPI, chiến lược phát triển và nguồn tài chính của công ty. Sự mất cân bằng bắt nguồn từ sự gia tăng các dữ liệu làm nguồn cho việc xây dựng hệ thống KPI trong doanh nghiệp. Nếu KPI và số liệu thực sự gây khó khăn trong doanh nghiệp, nó sẽ trở thành vấn đề phức tạp hơn bởi 2 nguyên nhân là sự bùng nổ về các loại dữ liệu và thông tin có sẵn, và việc sử dụng chúng không hiệu quả trong doanh nghiệp.”
Trên nền tảng Internet vạn vật (IoT) và Internet vạn vật công nghiệp (IIOT) các giao tiếp giữa các máy và mọi loại thiết bị cũng tăng lên và ngày càng phức tạp hơn. Thông tin về bất kỳ yếu tố sản xuất và cách thức sử dụng luôn có sẵn. Dữ liệu này không chỉ bao gồm các thông tin ghi lại trong lịch sử hoạt động mà chúng cũng còn được sử dụng để phỏng đoán với độ chính xác cao những gì sẽ xảy ra trong tương lai, một lĩnh vực được gọi là phân tích dự đoán.
Việc quản lý tất cả các thông tin này đang trở nên rất quan trọng và phức tạp, một vài công ty bắt đầu chủ động ứng dụng học máy (machine learning) để giảm bớt các gánh nặng cho các nhóm phân tích dữ liệu.
Yêu cầu về cách thức phân tích dữ liệu mới trong quản lý sản xuất
Để các nhà lãnh đạo ngày nay có thể nhanh chóng đưa ra quyết định thông qua nền tảng công nghệ Internet of Things, trên các thiết bị di động và qua các phương tiện truyền thông xã hội, trước tiên họ phải nâng cao khả năng về quản lý số liệu. Cũng giống như việc công nhận bảo mật thông tin (infosec), hành động này có độ quan trọng không chỉ dừng lại ở vấn đề CNTT. Kiến thức về dữ liệu sẽ mở ra con đường nhanh chóng để phân tích xử lý và đưa ra những thông tin thực sự có ý nghĩa chỉ trong vòng vài giây thay vì vài tuần.
Điều này cho phép doanh nghiệp phản ứng chủ động và tích cực với các yêu cầu của khách hàng, nhà cung cấp hoặc là yêu cầu hiện tại của thị trường. Ngoài việc thay đổi cách thức nhìn nhận và kỹ năng xử lý thông tin của nhà lãnh đạo, các công cụ mới để lưu trữ và phân tích dữ liệu cũng được phát triển. Nổi bật trong số đó chính là Hệ thống điều hành sản xuất – MES.
Hệ thống MES sẽ giúp cải thiện khả năng bảo mật và tính nhất quán dữ liệu trong doanh nghiệp bằng cách thay thế các quy trình tài liệu giấy tờ vốn rất dễ đứng trước nguy cơ có thể bị thất lạc hoặc bị hỏng. MES cũng tăng cường khả năng so sánh các số liệu sản xuất hiện tại với các số liệu trước đó và dữ liệu cũ hơn. Trên cơ sở thông tin đã có và đã được phân tích, các nhà quản lý sản xuất có thể dễ dàng tìm kiếm và quản lý dữ liệu lớn trong doanh nghiệp của mình.
Kết
Dữ liệu chỉ là một trong những thách thức của doanh nghiệp trong quá trình quản lý sản xuất toàn diện tại cơ sở. Để giải quyết bài toán này, dễ dàng nhất, doanh nghiệp nên lựa chọn một hệ thống ứng dụng công nghệ để triển khai quá trình nắm bắt dữ liệu này.
