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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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