制造行业大数据&BI解决方案

发布时间：2019-12-18      游览量：37504

方案简介：

适用于企业生产制造行业以财务、销售、人事；生产车间监控、设备监控、质量管理、研发分析、能耗管理、环保分析、采购与库存管理、分析报告为主题分析，有PC、移动端展示形式的方案。

建设背景：

伴随着“中国制造2025”国家战略的实施，大数据应用已成为制造业生产力、竞争力、创新能力提升的关键，是驱动制造过程、产品、模式、管理及服务标准化、智能化的重要基础，体现在产品全生命周期中的各个阶段。数据成为与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，有效地组织和使用大数据将对企业数字化转型产生巨大的推动作用。

制造企业目前面临的行业挑战有：市场需求存在下行压力，行业内竞争加剧；各种成本上升，像原料成本、营销成本、人力成本等；需要提升产品品质，降低能耗；需要人才队伍匹配客户。而客户内部也存在挑战或问题：人为汇总需要时间，易出错，有些需要两人同时汇总统计；Excel提供了有限的安全性，它只能限制用户访问和修改的权限，但是无法对用户进行角色的管理，也不能对数据进行行级的访问限制，无法有效确保数据安全；当Excel的数据量过大的时候，它的查询和计算的速度会明显下降。

技术目标：

  ● 统一数据平台：建立企业数据统一平台，为企业提供统一的数据支持，最终形成统一的企业数据应用分析平台。包括数据仓库数据模型、企业数据治理、数据质量改进；通过建立先进的数据仓库模型，借鉴业内先进的管理理念，促进公司管理水平的进一步提升；

  ● 统一数据接口：在数据仓库系统的应用展现层，提供统一对外的数据平台，定义完整、统一的数据交换的标准，提供统一的数据接口，满足各级部门的要求；

  ● 统一挖掘分析应用平台：建立统一的应用分析平台，实现公司业务主题分析，为公司运营提供规划、实施的提供决策支持信息和运营支持。  

业务目标：

  ● 精细化运营是来源行业本身提质增效的要求；行业竞争红海，除了多元化，需要精细化运营，控制成本提高利润。根据国家政策及原材料价格波动，定量的预测价格，结合定性的市场判断，确保销售业绩达成，实现量价协同。

  ● 通过数据分析应用，驱动传统制造业业务创新，在红海竞争行业中进行差异化竞争。 

建设思路：

  ● 制造企业信息化建设不是一蹴而就的，需要先日常业务监控、经营分析 、经营预警，后数据挖掘、价格预测、决策支持、 自助分析。

  ● 先从已有内部“小数据”应用“做深做透”，再根据需求结合外部数据逐步“做大”。通过项目的实施促成使企业各项能力的提升，完善企业数据的收集与使用，形成企业的数据资产，然后驱动管理变革、业务创新，实现精细化管理，从而建设成以客户为中心的数据化运营体系。 

技术方案：

建设方案：

方案价值：

通过AI、BI和大数据等相关技术帮助企业管理数据，用数据进行分析、预测、决策达到数据驱动业务，进而进行业务管控，构建企业指标体系、业务主题直至达到业务创新，帮助客户打造核心竞争力：智能化运营、数字化创新，即从以往以人的经验做判断变为以数据分析结果做判断。

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