陆续分享一些企业数据化管理的案例，有制造、零售、金融有侧重业务，有侧重项目，希望给同处在数字化转型路上的企业一些思路与启发！ 今天分享的是陕西汉德车桥的案例，从经营视角出发搭建数据分析应用平台，以价值链为主线，搭建运营管理、营销、质量、生产等主题分析，支持业务应用和公司决策，实现了企业运行效率的提升，加快了企业数字化转型。 全文共5000字，读完需要 14分钟！ 注：本文为帆软2020数据生产力大赛获奖案例，未经授权禁止转载。

1 、公司背景

陕西汉德车桥有限公司于2003年，由潍柴动力与陕汽集团共同投资组建，是集研发、制造、销售为一体的亚洲最大商用车桥企业，拥有西安、宝鸡、株洲三大生产基地，现有员工5500余名，具备年产各类桥总成100万根的生产能力。产品主要涵盖卡车桥，客车桥，工程车桥，电动车桥四大系列118个品种。 国内市场，汉德公司与六十余家主机厂建立了稳定的合作关系，产销量连续三年位列国内第一；国际市场，桥总成产品已批量出口欧洲、北美洲、亚洲、大洋洲的十余个国家和地区，连续多年稳居国内桥总成出口第一。遍布全球的28个中心库，1150个卡车特约服务网点，51个矿区的宽体车服务网点和185个客车服务网点...

2、项目背景

经过多年的信息化建设，目前汉德公司已拥有PDM、CAPP、ERP、SCM、EAM、HR、MES、CRM等多个信息系统，覆盖公司研发、供应链、营销、制造、运营各领域。公司各板块业务信息化系统已基本部署完成，但业务产生的数据全部分散在各个独立系统中，数据整合筛选、归类、分析停留在各业务系统，涉及关联数据大多依靠人工导出整合加工完成，效率低且存在统计方法及口径不统一问题，公司运营过程中数据未能发挥最大价值，未能高效支持公司运营决策。具体问题如下： 公司及各单位基于数据的管理分析和决策判断能力不足； 系统数据分散，传递复杂，缺少一个统一的数据分析应用平台以支持公司运营策； 现有数据统计工作量大、时效性差 ，如产量报表，各单位统计人员需在班产结束后提取-整合-分厂汇总-提报-公司汇总-提报主管领导，总耗时12小时，统计人员不能从繁忙业务脱离，投入数据深入分析和价值挖掘 各业务单位、业务系统数据口径、来源及标准化、一致性不足，缺乏有效的整合和统一。 传统的代码级报表开发方式，需要10天左右，周期长、应变差、工作量大，不能快速响应业务需求。

核心业务系统集成图

基于数据开发及应用存在的问题，汉德急需构建数据分析应用平台，建立公司数据统计模型，打通各业务系统数据连接，共享数据，实现数据的自动运算、归集、自助分析，提高数据统计分析效率，快速响应业务对数据分析需求，挖掘数据价值，运用数据进行科学化运营管控，使数据真正服务于改进、经营，实现传统运营逐步向数字化运营的转型。 具体需求及目标如下：

3、项目规划

本次数据化建设项目先从经营视角出发，以价值链为主线，构建公司全局分析框架，支持业务应用和公司决策。然后在整体框架基础上，搭建完成公司数据分析应用平台与应用场景。 主要实施内容： 构建一个便捷、高效、类Excel方式的、易交互、可填报，支持Oracle、Sql server、Mysql、DB2等，多种数据库及数据库文件源的数据分析应用平台，支持公司运营信息化和战略目标的实现； 规范基础统计业务，统一指标口径、整合业务报表、优化业务统计，形成战略、 预算、绩效评价、统计分析、计划执行集成化数据应用溯源； 基于核心业务和痛点，深挖数据价值，促进管理提升； 通过数据共享，提升信息传递效率，支持各业务层快速高效分析和决策。 主要解决问题： 搭建公司统计模型，理清所有数据逻辑关系； 实现所有统计、分析在一个平台上运行，关联所有业务系统业务数据，实现数据共享； 解决数据时效性、真实性问题； 挖掘数据价值，使数据真正服务于经营、改进。

以价值链为主线，构建6+4分析框架

数据化建设蓝图

4、最终应用场景

关于平台的搭建等具体项目的实施此处省略不表，大体是围绕数据仓库、指标和分析体系这些，这里重点讲下最终的应用价值。

场景一：运营管理驾驶舱

项目实施前，公司各类经营数据的统计分析需要线下人工收集、统计、处理分析，由各单位专人分日、周、月、年重复统计后在以书面或电子邮件形式层层上报，运营管理部进行复核修正后报送公司领导及上级单位。 统计处理过程中数据分散在各个业务系统，算法不规范，数据不统一，比如销售订单及发运数据在CRM系统、排产及下线数据在MES系统、开票、回款及库存数据在ERP系统。目前公司统计相关人员共计约25人，各单位数据统计周期大约在3天左右，之后通过邮件或微信发送给相关领导，效率低、时效性差，且存在遗漏、错误、数据不一致的风险。高层领导对于企业经营指标数据，只能被动地等待各单位统计上报，不能实时掌握企业经营指标情况，管理决策滞后风险大，缺乏实效数据的支撑。 根据以上情况，汉德计划通过填报和系统数据抽取两种方式，全面梳理并规范数据来源与算法，按战略层、管理层、执行层的收集数据需求，借助帆软的决策平台，实现多源数据的整合，分层级、分板块、分维度地展示公司生产、销售、财务、质量以及行业销量的运行情况，通过PC端、移动APP、企业微信等方式主动被动相结合实现信息快速访问送达，高效实时地支持各层领导基于数据的决策分析。 运营管理驾驶舱主要围绕六大企业经营过程中的关键运营指标（销量、收入、产量、营业周期、毛利率、三包费用等）与目标、同期对比分析，监控企业整体运营动况；同时动态展示质量三大关键指标三包费、售后故障率、零公里PPM，即时取数，及时发现问题；通过库领、账龄、资金周转率等指标的实时展示，支持决策者适时采用措施规避风险、减少问题发生，实现事前预防和事中控制。对各系统跨域数据整合关联，支持业务信息快速获取，共享。订单执行从接单、下线、发运全过程监控，重点关注当月订单执行情况，保证客户交付。

运营管理驾驶舱

行业分析

运营管理驾驶舱的建设为公司战略落地、预算执行、业务分析、绩效评价、持续改进提供了一个高效、闭环的运营监控平台，通过对企业关键经营指标数据系统运算、多维度的分析展示和层层钻取，为各级领导高效、及时决策提供更可靠、更精准的数据支撑。 通过系统自动抽取、运算，减少人工干预，回归数据真相，释放20余统计人员的工作精力，提高统计效率50%以上；实现了公司从原有数据统计向分析改进转型，充分挖掘数据价值，业务问题识别、改善效率大幅提升，重复性问题再发降低60%，企业运营效率提升20%以上。

场景二：营销主题分析

在项目实施之前，公司营销人员主要通过Excel等手工方式进行数据整理，以及报表的上报和下发，由于数据逻辑复杂且数据量大，存在数据口径不一致，加工时间长、容易出错等诸多问题。因此销售主题为本期需求内容的重点板块。 营销主题主要从接单、下线、发运、开票、库存、回款等订单执行全局，综合展现公司整体、国内外销、出口当前的订单执情况以及客户销量结构等，实现客户订单执行的全流程可视化，支持营销人员整合全局信息，最大化地满足客户交付要求。 国内外销主题分析，可以直观地展示销量及收入的完成率、月度订单趋势、年度订单执行情况、风险账款及库存情况。同时，对营销主题中的重点指标做深入对比分析，例如重点客户目标完成情况及同比增长、分板块销量客户占比及客户订单执行情况分析。订单执行情况的接单、下线、发运、开票、库存均可以下钻进行详细分析，分平台、桥型、客户进行多维度分析。

营销主题分析

国内外销主题分析

分板块销量情况

接单分析

接单分析-分客户

订单排产跟踪表

营销主题分析主要围绕市场、客户管理分析、产品、趋势等维度，对业务订单执行、销量目标达成、风险和库存管控全局数据抽取、展示，为销售业务开展及决策提供支撑。项目实施后，通过数据应用分析，个人绩效实现动态显示，组织绩效大幅提升，上半年外销超前完成任务；公司订单交付周期缩短2天，风险账款下降30%，订单执行过程的问题识别关闭效率提升90%。

场景三：质量主题分析，追溯问题本源

公司产品质量涉及的设计过程、制造过程、采购过程、服务过程等数据，分散在各业务系统，项目实施前质量分析时只能从各系统导出后根据指标口径、算法使用EXCEL整理统计，每周、每月定时编制质量周报、月报发送给相关领导；售后质量分析数据获取慢，问题定位跟踪经验主义，效率低、时效性差，质量问题不能及时被发现与解决。 质量主题分析核心关注关键质量指标趋势即故障率、三包费、首次平均故障里程、零公里PPM，并对典型质量问题解决状态进行跟踪。 同时从产品质量四大过程进行监控。设计过程分析主要从年度设计质量损失额及月度趋势，并对本年度损失额明细进行展示，将各项故障问题进行分析并提供解决措施。制造过程重点分析各业务板块零公里PPM和各分厂后工程不良PPM年累计与同比情况，并对料费、工费损失进行月度监控。采购过程分析成熟产品和新产品的采购批次合格率、采购过程不良的年度累计与月度趋势，并对各类采购费用损失额占比进行分析。服务过程分析从三大核心指标故障率、平均故障里程、三包费用进行同期对比分析。 核心指标以问题为导向，层层钻取分析，追溯问题本源，三包费年累计及月趋势图分析可下钻至分业务板块同比分析，针对每个业务板块三包费TOP10故障排名，对费用较高的故障进行区域、服务站集中分析管理。

质量主题分析

三包费分析

质量部分坚持以问题为导向，通过页面层层钻取分析，追溯问题根本原因。通过对设计、采购、制造、服务等四大质量过程质量问题和质量指标进行实时展示、晾晒、监控，树立全员全局质量意识，对问题不解决不放过意识，提升问题解决效率，通过问题展示、提醒，四大过程问题关闭率提升30%以上。 基于质量核心的故障率、三包费用质量关键指标数据，分业务、分平台、分桥型，多维度下钻和分析，对故障三包费用前十的前10的故障、桥型、服务站进行排名，有效地提醒技术人员应该集中精力，重点解决相关问题，提升关键重大问题的高效解决效率，通过重点故障展示分析，推动售后改进机制持续完善，对重大项目专项解决，公司质量问题处理效率提升50%，重大问题售后损失降低30%以上。

场景四：生产主题分析

公司生产制造过程中，能够即时获取相关信息，做好预防和快速响应一直是所有生产组织人员的最大期望。相关生产组织人员和领导无法实时掌握公司排产、下线以及计划、产能、消耗、设备等情况，只能依靠生产部门每天班次结束后数据整合加工后，再发送给领导，或者主动登录各个相关系统中查看相关报表，数据分散不聚焦，操作繁琐。工厂产品种类繁多，各生产厂产能不一，生产数据统计依靠多人干预，数据滞后性大，无法有效预防、资源平衡、调配，同时生产线员工效率、停线状态无法监控，影响生产效率。 生产主题分析对下线量、资金占用进行同比分析，装配计划及效率可视化展示，交付率、存货周转天数进行月度趋势展示。同时从计划管理、产能管理、设备管理、生产消耗、精益管理、OEE 六大模块针对生产指标进行实时监控。并建立基于产线关键岗位的生产、质量大屏，在车间生产线边展示。大屏主要展示生产计划完成进度、效率、停线原因等信息。开发关键件关键自制件资源产量监控报表，实时跟踪关键件日产能情况。

生产主题分析

产线效率看板

关键自制件资源产量监控报表

通过生产主题分析，可实时动态掌握生产计划，现场执行等状况，对计划、产能、设备、消耗、成本及问题的全面多维度分析，提升生产组织效率60%以上。通过车间大屏实时展示小时产量预警、停线责任公告等方式让生产人员能够实时了解生产进度，任务、效率透明化，实现自主管理，装配问题快速解决，协同效率提升60%，OEE提升到90%以上。关键自制件生产产能发挥到历史最高水平，产量提升30%。

5、项目总结

“工欲善其事、必先利其器”，数据应用价值的实现离不开得力工具和应用方案的支撑。 就开发效率来说，我们借助帆软FineReport报表开发平台，报表开发效率缩短至2-5天。很多都得力于FineReport可支持业务功能缺失情况下通过填报方式解决数据断点问题。其简单易用，具备数据库基本知识即可承接，门槛低，效率高，能够对业务单位数据分析应用需求快速响应，成就客户。 从成就数据价值来说，解放了人力，就有更多的时间和资源投入到数据应用产生价值的考虑。我们利用帆软搭建数据分析应用平台，建立有主题的报表层级，让管理层能及时发现问题，即时预警，促进管理细化、深入。开发实现上，逐步培养各业务单位统计人员自行设计、自主实现，可大幅降低IT资源投入成本，IT人员聚焦于业务功能优化改善，数据治理等工作，各司其职，数据分析的价值才能最大化体现，数据分析工作才能更加有效的开展，企业才能更快更好的向数字化运营企业转型。

很显然在目前的信息时代，借助类似于FineBI的这些工具，可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多，选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下，都建议选择市面上较主流的产品，比较容易达到好的效果，目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的，就是帆软BI软件——FineBI。