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:
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。
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。
典型应用场景一：
业务数据补录，确保数据统一
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。
典型应用场景二：
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ERPMES、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。
解决方案优势
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。
