提质增效，降本增益，企业如何构建数据驱动的高效组织？

在工业4.0面向智能制造发展的道路上，数据成为价值创造、资源整合、持续改进和优化等方面的核心要素。

在竞争激烈的市场中，企业如何通过数字化变革，形成新的生产组织方式、新的资源配置模式、新的产品研发创新之道，从而构建数据驱动的高效组织？工程师、技术人员应当具备怎样的思维方式与能力，才能践行企业的数字化目标？

透过丰富的行业案例我们可以看出，那些成功实施和推广数字化变革的企业在实际工作中有着以下的共同点：

告别拍脑袋式决策，树立统计分析的思维方式

制造业常常面临诸多难题：个性化需求越来越多、工艺流程试错成本高、作业流程繁杂设备突发故障、生产过程不透明、质量问题定位难、经验人才流失、跨部门协作困难等，从而导致公司的运作成本比较高。

这就需要企业通过构建专业的工程师及分析团队，打破信息孤岛，将生产、工艺、研发、缺陷、设备等各条线的信息收集、整合，纳入统一的分析数据仓库，根据需求进行定制化分析和自动化分析，通过减少人力，提升品质，降本增效，从而真正做到大数据驱动业务变革，实现数字化工厂建设的未来。

而在这其中，JMP为企业的数字化进程提供了数据分析层面强有力的支撑。通过简单易懂的交互式可视化分析、丰富的质量工具和专业的建模解决方案，JMP可有效地引导业务部门摆脱传统的拍脑袋决策方式，建立用数据说话，科学决策的新行为模式，非常适合在在企业内部进行宏观管控及进行关键业务指标的监管。

有了诸如JMP等利器在手，已经可以事半功