艾莉森·史密斯:运营数据仓库的时代已经到来

市场对制造运营绩效可见性的需求持续增长，从早期对关键绩效指标(KPI)的迷恋慢慢成熟到更成熟的认识，即虽然正确的KPI有价值，但关键绩效驱动因素(KPD)是需要的。

在技术层面，这正在推动传统商业智能(BI)和企业制造智能(EMI)世界之间的融合。

对于那些不熟悉EMI首字母缩略词的人来说，它指的是将制造环境生成的大量数据转化为面向业务的智能以提供实时决策支持的应用程序和体系结构。这种聚合功能集将操作数据的实时聚合、上下文化和分析与复杂的分析、挖掘、建模和场景分析技术混合在一起，这些技术传统上是BI应用程序的标志。

第一代EMI是关于创造kpi。作战情报将这一想法发展为KPD。

简单地说，KPI告诉您正在做什么，但不一定告诉您要改变什么来影响KPI。另一方面，kpi是您可以用来影响kpi的主要杠杆。随着生产复杂性的增加(可能是在产品组合、共享资产或浮动瓶颈方面)，对kpd的需求也在增加。

识别KPD的目标是了解您可以控制的各种变量之间的相关关系，以影响您的性能与所监视的目标之间的关系。， KPI。

当然，这种类型的分析假定您有一些需要分析的东西，这意味着收集数据并将其存储在某个地方——尽管如果您阅读了我4月份的专栏，就会发现我们显然在基本数据采集领域有一些工作要做。

也就是说，根据您的行业，您可能会获得与桌面应用程序关联的随机分布的数据库。要了解发生了什么以及为什么发生，需要添加一个新的体系结构元素:操作数据仓库。

操作数据仓库的目标是为操作数据提供一个存储库，而不仅仅是来自一个或两个车间系统的数据。， MES和cmms，而是来自任何性能影响产品结果的系统。发现这些交互需要更广泛的信息集，而不是在孤立的应用程序数据存储上进行分析所能揭示的信息。

流程工业在组装包括运营数据仓库(无论是企业历史数据仓库还是传统关系存储)在内的战略制造体系结构以实现运营智能方面走在了前面。

采用离散生产方式的制造商应该看看他们的同行在做什么。在提高首次通过率、首次控制、整体设备效率和可用性方面的性能方面的好处是很大的，更不用说通过了解转换、进度差异、混合、机床和工具维护对整体产品质量和工艺性能的影响而获得的额外性能收益。是时候让制造运营部门戴上It帽子，将这个简单而强大的元素整合到他们的操作环境中了。

作者信息

艾莉森·史密斯(Alison Smith)是AMR Research市场服务集团的董事，目前专注于制造业务。Smith提供了在垂直行业应用制造执行系统、企业制造智能和资产绩效管理解决方案的见解。她的电话号码是asmith@amrresearch.com．

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