在制造业，数据本该帮助我们理解客户需求、优化流程、判断风险、发现异常。但今天的难题是——数 据太杂、工具太多、可视化太乱、落地太难。 更糟的是，我们习惯了盯着系统、报表和KPI，却忽略了最直接、最真实的"现场观察"。脱离事实的数 据，终将带来错误的决策。 本文将带你深入理解制造业中关于数据的五大挑战： *为什么"数据清理"成为耗时最多的工作？ *如何判断哪些数据值得收集和保留？可视化图表背后，真的说出我们想听的东西了吗？ *如何跨"越制造人不懂数据、数据人不懂制造"的鸿沟？ 前言：我们身处一个"数据爆炸"的时代——传感器无处不在，系统记录一切，报表越做越厚，图表越看 越花。按理说，决策应该变得更清晰、更有把握。但现实却是：我们面对的问题越来越复杂，找到一个 简单问题的答案反而越来越难。 为什么？因为数据虽然越来越多，但有用的信息却越来越少。数据科学家花了大量时间清理和准备数 据，管理者却发现越看越迷糊，流程负责人经常吐槽："有数据，但没结论；有报表，但没洞察"。 *数据如何真正成为推动现场改善的力量？ 记住大野耐一那句名言："只看数据的人是最糟糕的。"——让数据真正说话，必须从理解现场开始。 01 为什么"数 ...