核心摘要：

基礎(chǔ)建設(shè)逐步完善，數(shù)據(jù)應(yīng)用成為關(guān)鍵

隨著基礎(chǔ)性建設(shè)逐漸完善，制造行業(yè)逐漸步入數(shù)據(jù)分析階段，開始部署BI平臺，開發(fā)數(shù)據(jù)應(yīng)用，打通數(shù)據(jù)鏈，通過數(shù)據(jù)的可視化，查看和管理整個企業(yè)的情況，并實現(xiàn)各類分析，發(fā)現(xiàn)成因，輔助決策，深化研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、市場服務(wù)等環(huán)節(jié)的數(shù)字化應(yīng)用，推動流程監(jiān)控、成本管理、庫存優(yōu)化、質(zhì)量管理、市場分析等，進而提高數(shù)據(jù)的感知、識別、挖掘、分析和管理能力。

 

數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)較差，管理和整合能力是短板

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個龐大的體系、漫長的過程，尤其是對于制造企業(yè)，所涉及的業(yè)務(wù)范圍較廣，在轉(zhuǎn)型過程中，由于時間、資金、人力等資源的有限，許多制造企業(yè)采取了按業(yè)務(wù)或按部門分階段執(zhí)行，這種方式在一定程度上減輕了短期內(nèi)轉(zhuǎn)型的壓力，對于部門來說提升了轉(zhuǎn)型的效率。然而，到了數(shù)據(jù)應(yīng)用階段，這種轉(zhuǎn)型方式的缺點逐漸顯現(xiàn)，由于前期缺乏統(tǒng)籌性的規(guī)劃，導(dǎo)致出現(xiàn)缺乏數(shù)據(jù)管理機制和保障、數(shù)據(jù)整合的能力有限、數(shù)據(jù)應(yīng)用能力差、數(shù)據(jù)共享不足等問題，掣肘數(shù)據(jù)賦能效果。

 

基于企業(yè)自身情況選擇數(shù)字化變革路徑

制造企業(yè)所面臨的具體問題各有差異，需要結(jié)合自身的情況選擇最適合的數(shù)字化變革路徑。

 

1、 面對挑戰(zhàn)，制造企業(yè)需要引入強大的一站式BI數(shù)據(jù)分析平臺，將各系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的整合、存儲、分析。把大數(shù)據(jù)分析所需的產(chǎn)品功能全部融入一個平臺下，進行統(tǒng)一管控；

2、 構(gòu)建各場景下的數(shù)據(jù)報表、看板，可以初步快速的實現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用，通過可視化的方式直觀了解各場景下的業(yè)務(wù)情況；

3、 在資源有限的情況下，可以結(jié)合自身業(yè)務(wù)體系，甄別出核心業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)變現(xiàn)成本低的業(yè)務(wù)或是在數(shù)據(jù)應(yīng)用中可以最快呈現(xiàn)效果的業(yè)務(wù)，進行單點突破，使數(shù)據(jù)資產(chǎn)快速變現(xiàn)；

4、 一些數(shù)字化基礎(chǔ)較好、資源投入度高的大型制造企業(yè)，從頂層設(shè)計著手，逐步建立了全面的數(shù)據(jù)應(yīng)用體系，其特點在于以企業(yè)業(yè)務(wù)的全流程為思路，形成從銷售端、生產(chǎn)端到研發(fā)端再到支持端的全鏈路數(shù)據(jù)賦能；

5、 對于數(shù)據(jù)應(yīng)用效果差、難以真正做到數(shù)據(jù)賦能決策的問題，制造企業(yè)可以轉(zhuǎn)變思路，以決策為出發(fā)點構(gòu)建數(shù)據(jù)應(yīng)用體系。

 

制造企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用典型場景

對制造業(yè)BI應(yīng)用常見的8大場景進行分析，以案例的方式解決制造企業(yè)在各個場景下數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)難、數(shù)據(jù)價值不突顯的問題。

 

趨勢：企業(yè)內(nèi)縱向深入，行業(yè)中橫向擴展

數(shù)據(jù)分析是實現(xiàn)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型網(wǎng)絡(luò)化階段的基礎(chǔ)條件，其主要特征是讓數(shù)據(jù)在各業(yè)務(wù)鏈和管理線中自由流動，將各個環(huán)節(jié)串聯(lián)并進行關(guān)聯(lián)性分析，實現(xiàn)全流程的數(shù)字化管理與提升。智能化階段的重點在于以量定產(chǎn)、以產(chǎn)定采等精準化、個性化、定制化的生產(chǎn)模式，最終實現(xiàn)社會資源的精準與高效配置。這便需要通過數(shù)據(jù)的深度挖掘，洞察和預(yù)測市場需求。在實際業(yè)務(wù)中，很多企業(yè)的數(shù)據(jù)參差不齊，多來源于企業(yè)中的不同部門以及外部數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的可靠性、可用性無法得到保障。而AI在應(yīng)用方面的問題，恰恰是BI的優(yōu)勢。BI的可視化能力、敏捷易用性、數(shù)據(jù)準備能力、高性能處理能力等都可讓AI借力。

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