实践体会 | 质量大数据分析的挑战与范式
13 天 后
受益匪浅 深有体会。
结合个人的工作经历,认为原因有三;
一、管理者对数据分析如何支持制造业运营缺乏共识,没有“经典”方法论支撑,企业缺乏相应改造。
二、国内制造业的数字化基础薄弱,由于缺乏统一的标准、设备、软件、生产制造业者各自为战,企业甚至
无法评估自身数字化水平。
三、缺乏人才。制造业目前薄弱的利润和待遇难以支持高端人才,制造业从业人员的学历水平也在逐年退步。作者文中所说的领域人才数据分析能力薄弱的问题,就个人在工作中的观察,这些人大部分都是“二手
“人才,即通过学术论文,技术资料、工作见闻及“师傅”口传身教培养起来的人才。通过研究分析成长的人才是不可能跳开数据分析的。后者的培养离不开研发的投入,这也是目前国内制造业的问题之一。
“背后的原因”那段有个如下表所示,没看见表