随着全球制造业的转型，智能制造已成为提升企业竞争力的关键战略。智能制造不仅是技术的应用，更是通过数据分析与管理实现其落地。本文将探讨如何借助商业智能（BI）技术助力智能制造的实施，帮助企业在竞争中保持优势，并结合西藏药业和宝光股份的成功案例进行分析。

一、智能制造的核心理念

智能制造通过信息化与工业化的深度融合，利用数字技术和智能设备，实现生产过程的自动化、灵活化和高效化。其主要目标是提升生产效率、降低成本、改善质量，并快速响应市场变化，最大化客户价值。

二、智能制造落地的挑战

尽管智能制造带来了诸多优势，许多企业在实施过程中仍面临以下挑战：

1、订单执行管控难：订单管理过程中涉及的接触点和人员众多，各环节难管控，导致订单履行流程的混乱和低效

2、供应链管理问题：原材料采购、生产设备采购、产品分销等多个环节管理困难。供应链流转复杂、效率低下。

3、低效率高成本由于采用传统的生产流程和设备，缺乏自动化、数智化的技术支持，导致生产过程效率低、资源浪费和成本高昂

4、数智化转型难：企业内部已搭建多类信息系统，形成信息孤岛，难以实现数据的有效沟通和整合

三、借助BI实现智能制造的落地

商业智能（BI）技术在智能制造中的应用，可以有效解决上述挑战，助力企业实现真正落地。

1、数据整合与可视化

BI工具能够将来自不同部门的数据整合，形成统一视图，帮助管理者直观了解生产过程中的关键指标，及时识别问题，促进部门间的协作。不管是财务、营销、生产管理、订单执行、供应链管理等各种业务场景的数据都可以打通统一管理，打好智能制造的数据基础。

2、订单执行、生产过程实时监控与分析

BI技术支持实时数据监控，企业能够持续监测生产线的设备状态和生产进度。通过对实时数据的分析，企业能够快速响应突发情况，优化生产流程，减少停机时间。

3、管理智能决策支持

利用BI的分析能力，企业可以基于历史数据进行趋势预测和决策支持，识别生产瓶颈，优化资源配置，制定科学的生产计划，从而提升市场反应速度。

4、优化供应链管理

通过BI技术，企业可以实时追踪供应链中的各个环节，分析性能，优化库存管理，减少原材料浪费，提升供应链的灵活性。

四、最佳实践案例分析

1、西藏药业
依托思迈特软件强大的BI和大数据分析能力，西藏药业从0到1完成搭建指标分析体系和可视化系统，将分散在各业务系统和线下的数据进行统一采集和整合，提炼管理数据及指标，开发看板、驾驶舱等，有效辅助各层级员工进行业务数据分析和经营决策，取得了突出的业务价值成效。西藏药业借助数据分析体系和可视化系统，敏捷开发出满足经营、营销、财务、人力等业务需求的看板、驾驶舱，实现了数据业务化、管理数字化。

2、宝光股份
Smartbi协助宝光股份构建营销管理数据平台，整合ERP、CRM等系统的数据，实现客户多维分析、销售业绩实时监控，提升销售流程效率50%，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%，加速宝光股份向数据驱动的智能制造企业转型。

智能制造的真正落地是一个系统工程，企业需要在战略、技术和人才等方面全面布局。通过引入商业智能（BI）技术，企业能够整合数据、优化生产流程、提升决策能力，从而实现智能制造目标。

未来，智能制造技术将持续发展，企业需抓住这一机遇，通过技术和管理的结合推动转型升级，实现可持续发展。只有科学管理和智能化技术相结合，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。