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了解 Energywith 如何从一家传统的电池制造商转型为一家数据驱动的能源解决方案公司，利用分析来发现洞察、提高质量，并推动整个业务做出更智能、更高效的决策。
从电池到数据驱动的能源解决方案
简要总结：
Energywith是一家新成立的公司，其前身是拥有百年历史的日立集团，该公司正从电池制造商转型为数据驱动型储能解决方案提供商。通过利用JMP进行数据分析和可视化，该公司能够深入了解电池衰减情况，优化运营，并赋能公司各层级团队——从领导层到一线员工——做出更明智的决策。这一转变正在推动更高效的生产制造、更强大的技术能力和更精准的销售策略。
要点总结：
- 规模化转型：从电池制造转向提供数据驱动的能源解决方案。
- 数据驱动文化：在整个组织内采用数据——不仅是数据科学家，还有销售人员、经理和工程师。
- 更好的电池性能：仿真模型通过考虑实际使用情况和环境条件，有助于减少电池早期劣化。
- 民主化的洞察：可视化工具使复杂的数据变得易于理解，从而能够更快地理解和采取行动。
- 从直觉到证据：通过数据验证（或质疑）实地知识，从而发现盲点。
- 运营效率：数据分析能够实现精准销售，消除浪费。
- 客户影响：客户还可以使用 JMP 更高效地分析大规模电池数据。
- 持续学习：数据中的矛盾促使人们进行更深入的调查，并获得新的工程见解。
引号：
“尤其值得一提的是，从高层到一线员工，不仅是数据科学家会查看数据，其他相关人员也会访问从数据中获取的信息。例如，可视化图表就是一项非常强大的功能，它能让销售人员或经理们更清晰地看到并理解数据。由此，他们会取得一些小小的成功，并自发地决定自己想要做什么以及想要采取哪些行动。我认为这是推动事情进展的初始因素。” ——Kei Hasegawa，Dx & Data Strategy Promotion Group 经理
例如，质量保证部门多年来一直在积累检验数据，但数据量庞大，如果没有 JMP 就难以处理。引入 JMP 后，我们意识到可以处理这些数据。首先，我们决定查看所有数据，使用图形过滤器进行可视化后，我们从中获得了许多非常有用的信息，因此各个生产部门都认为：“如果我们能理解这些数据，我们希望能够可视化更多类似的数据。” ——岛田耕平，Dx & 数据战略推进组组长
“作为JMP近期应用的另一项成果，我们已开始试用其收集和分析客户电池运行数据的功能。使用传统工具时，数据量通常非常庞大，导致分析耗时且效率低下。而使用JMP，数据可以快速可视化，从而更容易了解整体状况。JMP还允许用户深入挖掘并调查导致异常的根本原因。这种JMP应用在我们公司正变得越来越普遍。” ——电池储能系统业务推进组研究员西山博夫（截至2025年11月）
“由于 JMP 易于理解，因此被广泛用于分析销售数据、库存数据和一般制造数据。这种数据可视化方式常常带来意想不到的发现。有时，结果与工程师的认知相符；有时，结果却与工程师的认知相悖。通过深入挖掘这些差异，工程师可以获得新的见解。这就是我们今天看到的 JMP 的影响，它最终有助于提升工程师的技术技能。” ——长谷川圭，Dx & 数据战略推广组经理；岛田耕平，Dx & 数据战略推广组组长
“目前市面上很少有工具能像 JMP 一样轻松地在图表或表格之间来回移动数据，因此我经常听到用户反馈说，这项功能让分析变得极其直观。无论用户是否意识到这一点，与其它方法相比，在 JMP 中处理数据的速度和实用性都显著更高。” —— Kei Hasegawa，Dx & Data Strategy Promotion Group 经理
“通过与销售部门及其他部门共享分析结果，我们现在能够采取高效且精准的销售策略。例如，通过分析数据并可视化需求分布，我们可以精准地针对特定区域开展销售工作。这使我们能够在相同时间内取得最大成效，从而提高销售效率。从某种意义上说，我们可以消除浪费，我认为能够做到这一点是最大的成就。” ——大桥翔平，工业电池系统业务推进部助理经理（截至2025年11月）
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