制造业经营效益差?业务数据管理是关键

《中国制造2025》 指出,目前中国制造业整体尚处于由工业2.0向工业3.0过渡的阶段,而欧美的制造强国已提出工业4.0概念,由“制造”迈向“智造”, 实现智能工厂、 智能生产和智能物流,建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式,因此,中国制造业的转型升级,数字化是必由之路。

在数字化转型道路上,制造企业普遍存在数据采集与应用能力不足,主要表现在:数据缺失、数据不能直接用、数据不会用、数据用不起来等数据运营管理问题。


第一阶段:大量数据缺失。传统数据收集统计方式都是要纸质表单,为及时纳入线上系统,大多数制造企业缺失40%以上数据

第二阶段:数据不能直接用制造企业已经大量建设了ERP、MES等业务系统,虽有数据沉淀, 但分散在不同系统,数据口径不一致,更新频率低等问题

第三阶段:数据不会用。制造企业大多数停留在数据的收集、统计、对比,未能将数据分析方法与实际业务场景决策、流程相结合,缺乏数据应用实践案例

第四阶段:数据用不起来。数据分析成果不能及时共享协同,业务分析缺乏闭环


随着基础性建设逐步完善,制造行业逐步步入数据分析阶段,开始部署BI平台通过数据的可视化,查看和管理整个企业的运营情况,并通过各类分析,发现成因,辅助决策。


根据爱分析调研,2020年我国制造业在BI方面的投入为11-13亿元,仅次于金融行业。因此,在未来的几年中,通过BI实现深度数据分析,释放数据价值,推动数据赋能企业经营发展与辅助决策,成为制造业数字化转型工作的重点。


然而,许多制造企业在部署BI时面临着高昂的成本、复杂的架构和漫长的实施周期等问题。为了解决这些挑战, 思迈特推出了制造业BI大数据解决方案,以简化、高效、灵活的理念,帮助制造企业快速搭建高性价比的BI,旨在解决企业在数据使用中面临的缺数据、数据不能直接用、数据不会用、数据用不起来等问题,为客户提供一站式解决方案,满足各层级数据分析诉求,提升客户数字化能力。


接下来一起来看下Smartbi制造业BI大数据方案应用场景。


01.

业务数据补录

确保数据完善统一


生产制造过程中多个环节用线下表单记录过程数据,如人工质检结果数据、物料BOM数据、设备台账等,长此以往,数据缺失、不准确等现象频出,也难以做到数据溯源。

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通过Smartbi数据采集功能,实现质检数据在线录入,物料BOM表单填报,设备台账及时导入,帮助企业完善数据收集,并通过流程审批确保数据准确真实。及时挽回数据损失,保障数据完善。

02.
多种数据源接入
打破数据孤岛

生产制造过程中链路长、环节多,数据分散在ERP、MES、PLM、WMS等业务系统,数据口径不统一,颗粒度更新频率都存在问题,导致数据不能直接用于企业各项分析。

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通过数仓+Smartbi数据接入及处理,实现企业全数据统一接口,并统一数据中心输出,确保数据可直接用于各项分析及查询,解决数据不能直接用的问题,让数据口径统一,统一输出进行分析。而且多种报表报告,支撑多种分析诉求,让数据直观,可用。

03.
指标及分析场景建设
解决数据不会用问题

决策层可以通过管理驾驶舱查看集团整体运营情况,并能从集团→厂区→车间→产线→关键工序层层钻取明细数据,为决策提供数据支撑。


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在车间生产场景里,对于各职能部门和车间可以根据自身权限查看包含研发、计划、质量、安全、物料、设备、能耗、人效等相关数据,加强信息共享,通过事中管控、事后分析实现全业务监控,提升部门协作。

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在供应链管理上,可通过对企业供需匹配分析、采购管理、库存周转分析、物流监控分析等多个场景全面优化企业供应链管理水平。

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同时,Smartbi还提供包含销售、财务、人事等场景分析,通过对企业销售业绩分析、客户全生命周期管理、销售助手、财务看板、收支分析、财务能力分析、人力资源结构分析、人员绩效分析等全面提升企业管理者对相关业务板块的决策水平。


04.
多场景异常数据预警提醒
实现业务闭环与数据成果共享

针对数据用不起来的问题,通过相关预警提醒机制,对业务异常结果进行及时推送,让关键结果快速通知干系人,并督促进行改善,实现业务闭环;制造企业数字转型基础薄弱,人员数据分析思维和习惯性差,需要帮助员工进行数据文化的培养,提倡进行数据分析来解决问题。

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通过应用商店、数据导航、个性门户等帮助企业沉淀分析成果并鼓励分享,打破各业务部门壁垒,让数据分析贯穿全制造流程。营造数据分析文化,形成持久战斗力,帮助企业构建“百花齐放”的数据化运营的生态系统,让数据真正用起来。


Smartbi方案优势


完善的制造行业指标库 :沉淀了一整套制造业指标体系,可借鉴、快速帮助客户构建适合本企业的指标体系
一站式指标管理承接指标落地 :基于原子指标快速自助构建,满足企业经营过程快速响应
丰富的指标应用方式 :报表、可视化、自助分析、自然语言查询、数据挖掘,满足各部门的应用需要
制造 行业最佳实践 :已在多家制造业客户搭建并成功应用,积累并提炼了最佳建设实践,可结合用户需求给出最佳建设方案
项目 实施标准化 :帮助客户降低交付风险和成本


思迈特在制造业积累了丰富的头部制造企业实践经验,成为制造企业值得信赖的数字化转型伙伴。


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比如说,宝光股份为提高营销管理水平,实现营销决策的科学性、准确性和市场响应的及时性,携手思迈特建立宝光营销分析平台,搭建移动端应用,通过营销管理提供数据探索分析和决策支持,提升管理效率20%,通过营销业务查询等移动端应用,促使整个销售流程效率提升50%。

另外,三环锻造联合思迈特搭建全集团管控的大数据信息平台,以财务视角切入,搭建企业经营管理、财务、销售、生产、供应链等全链条分析,打通数据壁垒,通过指标量化企业经营目标,为决策层提供关键信息支持;通过移动端实现预警协同,快速及时响应业务,提升效率。


你可能感兴趣的:(指标体系,解决方案,数据分析,数据挖掘,人工智能)