洞见 | 当工程部门与服务部门无法共享统一资产视图时，会发生什么？
工业制造商 (OEM) 及其合作伙伴面临着在保持掌控力的同时，还必须快速行动的持续压力。产品和服务需要更迅速地投入市场，且质量不能出现波动。无论供应链如何中断，其成本都必须保持在合理范围内。这些压力的结果在已安装基数中表现得最为明显，即那些正在全球范围内创造运营价值和产生成本的产品。对于设计、制造、销售和支持实体产品的工业制造商而言，这里是验证性能、累积成本以及实现或流失客户终身价值的关键点。
为了更直观地理解，请看一个案例。某制造商拥有三条产品线，分别由不同的工程团队设计，并由在美国、欧洲和亚洲的工厂生产。产品通过直销和经销商网络进行销售。服务组织涵盖了专业的内部团队和广泛的独立供应商。十年间，该公司的设备出货额已超过 50 亿美元。随后发生了一次收购：一夜之间增加了第四条产品线、新的销售渠道以及价值 10 亿美元的已安装资产。
突然之间，该机构需要负责管理分布在不同地区、产品系列和客户群中的 60 亿美元已安装基数。就在产品设计变得愈发复杂、数字化和互联之际，关于各产品线如何设计、制造、配置、使用及维护的可视化信息，却依然散落在各个系统和团队中。
当规模扩张超过可视化能力时会发生什么
当规模扩张超过可视化能力时会发生什么
尽管拥有一整套企业级应用，但该公司仍难以构建起随时间推移的统一产品视角。设计数据存在于产品生命周期管理 (PLM) 系统中，核心部件数据在供应链管理 (SCM) 系统中，生产与成本数据在 ERP 和制造执行系统 (MES) 中，商务信息在客户关系管理 (CRM) 系统中，而服务历史记录则在服务管理 (FSM) 中。
虽然这些系统都已集成以支持业务执行（开发、制造、销售和服务），但有关产品全生命周期的信息依然处于碎片化状态，质量参差不齐，且难以跨系统进行聚合。结果导致一些关键问题难以得到解答。
哪些产品变体所需的支持成本最高？
哪些设计选择导致了现场的重复性故障？
哪些已安装资产是盈利的，哪些不是？
缺乏清晰度的情况下，有关设计、服务、质量和必要投资的决策往往是基于局部或过时的洞察做出的，这并非因为数据不存在，而是因为数据呈指数级增长，难以通过有效的方式进行统一。
统一产品全生命周期数据的尝试仍显不足
统一产品全生命周期数据的尝试仍显不足
许多工业企业在产品全生命周期的各个阶段都对众多的企业级系统进行了投资。为应对不断增长的业务量和数据量，许多公司还投资了主数据管理 (MDM) 和商业智能 (BI) 工具，以捕获并整理信息，从而提升数据的一致性和报告水平。
这些投资是必要的，但仅靠这些还远远不够。
MDM 和 BI 解决方案通常由数据管理团队和分析师负责拥有并运营。他们的职责是规范数据模型、监督主记录，并根据多个数据源生成报告。然而，他们往往脱离了工程、服务、销售和质量团队所需做出的日常业务决策。结果导致运营洞察往往依赖于繁琐的转化与处理：业务问题提交给分析师，建立查询，提取并核对数据，最后交付结果，而这通常已经是几周之后的事了。
对于这些解决方案而言，每一个新问题、每一条新产品线或每一次收购，都会增加更多的逻辑判断、更多的例外情况以及更多的人工干预。随着生成洞察所需的时间不断延长，欠佳的决策会随之激增，并对各个业务职能部门产生连锁反应：
设计：缺乏来自旧版本的洞察会阻碍产品改进。
销售：产品性能不明朗，导致难以评估产品组合的相关性，也难以识别表现优异或欠佳的产品及客户。
质量：现场数据不完整，阻碍了对产品性能的验证以及无法及时采取纠正措施。
服务：由于缺少“设计态”规范和“制造态”记录，导致维护工作失效；此外，产品改型增加了新的故障风险，进而影响服务表现。
解决正确的生命周期数据问题
解决正确的生命周期数据问题
由此产生的业务影响与其说是因为缺乏数据，不如说是因为数据与决策之间日益扩大的鸿沟。随着业务的演进和增长，获取洞察变得缓慢、昂贵且缺乏方向感。对于负责改进产品、优化服务和日常管理已安装基数的团队来说，这些洞察变得愈发遥不可及。
挑战已不仅仅在于收集数据或汇报信息，而在于如何将其与充分的上下文、连续性和可访问性相结合，以支持大规模的可靠决策。
解决这些问题需要一种与众不同的解决方案。
敬请关注第二部分：当工程部门与服务部门能够共享统一资产视图时，会发生什么？
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