1、让数据成为生产力帆软数据应用研究院著帆软软件公司出品|CopyrightFanruan Software Co.,Ltd地址：江苏省无锡市锡山区丹山路66号兖矿信达大厦2/3/4/5层电话：4008-5050-48官网：让数据成为生产力帆软数据应用研究院微信帆软官方小程序DATA MANAGEMENT OF FIRST-CLASS ENTERPRISESTRANSFORM DATA INTO VALUE一流企业的数据化管理思想、方法和实践帆软数据应用研究院 著内部刊物 限量赠阅让数据成为生产力一流企业的数据化管理思想、方法和实践 Transform data into value帆软软件公司出

2、品|CopyrightFanruan Software Co.,Ltd帆软数据应用研究院 编让数据成为生产力责 任 编 辑美 术 编 辑印 刷 统 筹：袁华杰、王文信、符沁雨齐皓然符沁雨版次印次开本：2022 年 9 月第 1 版2022 年 9 月第 1 次印刷78710921/16一流企业的数据化管理思想、方法和实践声明：本刊物所载企业案例的数据均已脱敏处理，或使用的虚拟数据。本刊物有 帆软软件有限公司所有，未经许可不得以任何方式或途径复制或传播，包括但不限于复制、录制，或通过任何数据库、在线信息、数字化产品或可检索的系统，特此声明。关于本刊物的任何问题，均可致函读者信箱：数字变革：新高度

3、 新动能百年变局和世纪疫情交织叠加，新一轮科技革命和产业变革深入推进,对企业发展而言，积极推动自身数字化转型是顺应时代之变和发展之变的必然选择，也是应对当前和今后国际形势不确定性和复杂性的战略选择。近年来，各行业企业积极开展数字化转型探索，形成了卓有成效的经验和路径。为寻找在数字化转型中标杆的力量，发现在企业数据应用管理中的标杆企业，为还在转型创新之路中探索的企业带来有价值的帮助，中国信息协会大数据分会积极利用自身平台和资源，联合有关单位，共同举办了第五届“中国数据生产力大赛”，以期为中国企业照亮数字化转型的前行之路。经过三个月的角逐，大赛历经企业报名、案例征集、全网投票、专家评审等环节，共有

4、涵盖时尚零售、银行金融、医药健康、交通物流、能源化工、机械制造、教育培训、公共部门等一百多份内容脱颖而出，一大批优秀的数字化转型企业和经典案例涌现出来，为各行业转型升级提供了工具箱和方法论。为了让这些可供参考和借鉴的优秀“数字化转型”样本被更多的同行者看到，我们特别在赛后推出了 让数据成为生产力 5.0。这本书汇集了企业“数字化转型”浪潮中的领跑者，从中，你不仅能看到优秀企业通过数字化应用，实现精益生产、控制风险、提高人效和提升周转的生动实践，还能看到优秀企业在“数据赋能”理念的指引下攻坚克难，取得的各自数据应用的创新实践成果。不仅如此，本书还收纳了政、产、研、学、媒多领域的专家洞察，用他们各

5、自领域的精深见解为各行业数字化转型带来多元、广阔的解读视角。作为大赛的主办方以及本书的牵头指导单位，一直以来，中国信息协会大数据分会积极关注我国数字化转型发展态势，尤其是数字化转型的生产方式、业务形态、产业组织方式、商业模式、创新范式、技术架构等方面发生的深刻变化，结合行业需求，重点搭建企业转型发展交流的高端平台，积极发动会员单位和行业同仁开展各类活动，不断致力于推动数字经济与数字化转型发展，为实现数字中国、智慧社会更快更好的建设贡献力量。中国信息协会大数据分会秘书长邓诚目录专家洞察 1解读软件国产化：价值、挑战与策略 2深入解读 Gartner2022 年分析与 BI 平台魔力象限报告 6数

6、字经济对于制造业数字化转型影响的思考 11科学化建设企业数据应用体系 16行业精选实践 28机械制造数字化分析决策平台助力企业精细化管理提升 29成本节约近百万，办公效率提升 80%简道云如何为银轮二次创业插上数字化的翅膀？46持续进阶|工厂设备互联的新设计思维 71东华智能转向系统：全流程质量管理，预控+精确追溯，助力质量成本降低 20%！81于方案切入，以软件落脚，昌辉集团迈入数字化阿米巴新篇章 95航天电工：零代码解决信息化建设过程中的历史遗留问题 102能源化工坚持数字与业务融合发展，提升企业经营效能，实现业务提效 3 倍 115财务数字化转型:全面预算体系搭建与报表自动化实现，创造财

7、务新格局 133零代码助力茂名石化打通数字化“最后一公里”143交通运输BI 赋能发挥数据生产力，行稳厦航可持续发展步伐 154用帆软产品大杂烩烹制出数字化美食FineBI+FineReport+数知鸟应用案例 174聚焦业务视角，实现数据共享、智能驱动系统 185基于平台化、移动化、可视化下的强大“简道云武器库”，助力解决管理难题 200医药“三步走战略”引领新药研发临床数字驱动新局面 216倍特药业：数字化运营助力药企高速发展 235数据决策系统开启燕喜堂数字化转型之路 245地产工程建筑建筑工程信息化“4 步走”，构建“蛛网型”数据平台 254挥动数字化“扫帚”，让效益飞起来物业零代码降

8、本增效之路 265数据价值如何有效利用？且看帆软全家桶如何助力中小企业的管理提升 276构建“能用、好用、爱用”的生态圈数字化为建筑企业赋能 291零售搭建统一数仓和 BI 分析平台，迈出数字化统筹营销管理关键一步 303苏皖 OPPO 借力 0-N 信息化升级，贯通渠道内外高效能管理2W 人降本增效！312创新移动端营销助手，实现前台运营升级 333金融证券河北银行：提升全行数据能力，助力业务高质量发展 342融合、创新、专注、至简，东北证券全面风险管理数字化转型之路 348科技赋能、数据创新，太平洋财保业务管理再升级 358教育文化沈阳工业大学：数据赋能助推高校智慧校园建设 365综合校情

9、分析平台，以用促建唤醒数据价值 383简道云+钉钉，助力如是书店实现打造一站式数字化管理云平台 388附录 400关于中国数据生产力大赛 401关于帆软 4121让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践专家洞察2解读软件国产化：价值、挑战与策略|专家洞察文|帆软数据应用研究院 王文信解读软件国产化：价值、挑战与策略近年来，数字化和数字经济热度不减，作为数字化重要载体和“排头兵”，国产软件也引起业界热议。在客观要求和主观需求的双重驱动下，面对重重挑战，国产软件应当如何走出困境，迎来更快更高质量的发展？再登风口，软件国产化正当其时数据价值的凸显让数字化转型成为当前企业发展变革的主旋律

10、，作为数字化转型的重要载体，软件产业迎来快速发展。国产软件也乘着数字化浪潮，再次登上新的风口。为什么说“再次”，其实从中国软件产业起步那一刻开始，软件国产化就注定是一个关键且长期的命题。面对早早进入中国市场的国外软件厂商的垄断，面对美国针对中国的核心科技封锁与企业制裁，各行业环节集聚了大量的信息安全风险，我国的软件产业可谓是在“技不如人”的被动局面中寻求生存和发展。前不久人民日报文章就指出，“实践反复告诉我们，关键技术是要不来、买不来、讨不来的。”在这样的产业和大环境背景下，软件国产化刻不容缓。除了客观环境的影响，软件国产化也是国家发展的必然要求。随着数字化浪潮席卷全社会，信息技术深刻影响着各

11、行业的转型升级，数字经济在国民经济中的地位也愈发突出，成为核心经济形态。信通院 中国数字经济发展白皮书 中数据显示，“2005 年至 2020 年我国数字经济占 GDP 比重由 14.2%提升至38.6%，2020 年占比同比提升 2.4 个百分点。”而软件产业同时在数字经济的两大核心组成模块数字产业化和产业数字化中扮演着关键角色，可以说是数字经济蓬勃发展的重要底座。在价值驱动下，软件国产化是必然选择。国家“十四五”规划也明确提出，“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位”，“把科技自立自强作为国家发展的战略支撑。”3让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践因此，不论是客观要求

12、还是主观需求，解决核心技术关键环节“卡脖子”的问题，减少对国外软件产品的依赖，实现软件国产化都是现阶段关乎国家和企业信息安全，赢得持续稳定发展的关键任务，软件国产化正当其时。关山难越，国产软件亟需提升产品能力机遇总是伴随着挑战。尽管我国软件业在近些年的发展历程中取得了不错的成绩，但与国外的软件工具相比，国产软件的竞争优势还不够明显，尤其是在产品能力上仍有很大的成长空间，软件国产化任重道远。回首我国软件行业发展，虽然行业业务收入从 2012 年的约 2.5 万亿元增长至 2021 年的约 9.5 万亿元，增长了近 3 倍，一直保持两位数的高增长。从工信部发布的 2022 年 1-4 月份软件业经

13、济运行情况来看，软件业务收入依旧保持两位数增长，可谓是前景向好。然而与 Microsoft、Oracle、SAP 等国际大型厂商相比，国产软件的竞争力还是存在着较为明显的差距。这一点在软件业务出口上也有所体现。根据工信部数据，2022 年 1-4 月份，软件业务出口 160 亿美元，同比增长 3.6%，增速较一季度回落 0.7 个百分，持续放缓。其中，外包服务出口同比增长 20.0%；嵌入式系统软件出口同比下降 13.3%。也就是说，软件出口的更多是外包服务，而不是核心软件产品能力。此外，国内企业对国产软件的产品能力也有着较高的要求。宏观层面上，软件国产化解决的是自主可控的问题，但是于企业而言

14、，国产软件是否能够满足其需求，助力其发展同等重要。因此从这个层面来看，国产软件需要的是提升采购吸引力和替换国外产品的能力，而这两者最终都体现在产品能力上。一方面，对于新成立的中国企业来说，国产软件的优势主要在于本地化，例如国内厂商更了解国内企业经营的痛点；提供的项目实施、技术支持、学习培训等本地化服务也更贴心，并且项目实施后的运维更加方便等。但是在具体的产品能力上，由于存在关键技术瓶颈、缺失产业人才等问题，国产软件的整体水平是落后于国外的。另一方面，前文提到，早期我国的软件市场被国外厂商占据了较大的份额，典型的如 Microsoft、Oracle、SAP 等。因此对于大部分基础软件或应用软件已

15、经是国外产品的企业来说，牵一发而动全身，替换成本和替换效果都是重要的考量因素。这就要求国产软件能够在产品能力上媲美国外软件产品，“丝滑”地实现替换，保持企业业务的运行和使用的顺畅。当然，看到不足的同时我们也应当肯定国内厂商的努力，这些年国产软件市场上还是涌现出了不少优秀软件厂商和产品。以应用软件中的 BI 平台为例，IDC 2021 上半年中国商业智能软件市场数据跟踪报告显示，国内厂商帆软软件超越 SAP、Microsoft、IBM、SAS 等众多国际巨头，以 19.1%的市场份额连续第 4年排名第一位。Gartner 在报告 市场趋势：中国企业买家越来越喜欢通过本地提供商进行虚拟化，数据和分

16、析 中预测，“在现代 BI 平台中，本地供应商将继续从非中国供应商那里获得市场份额。”这表明优秀的国产供应商将持续扩大在中国市场的优势。站在整体的视角上，要减小企业的替换难度，加速软件国产化进程，需要更多的优秀国产软件厂商和产品站出来。乘风破浪，合力加速软件国产化进程4解读软件国产化：价值、挑战与策略|专家洞察重重挑战预示着软件国产化进程并非一帆风顺和一日之功，但其战略意义却不允许我们畏难而退。近年来，国家政府统一布局，利用各项政策为软件国产化提供了方向上的引导，为各大软件厂商提供了开拓创新的土壤。国产软件也开始由党政市场切入，慢慢进入金融、电力、电信、交通等重点行业市场，最终将逐步全面覆盖整

17、个市场。在大量利好政策和创新土壤的孕育下，企业和供应商作为核心参与者，也应当力出一孔，乘风破浪，共同推进软件国产化进程。企业视角：以数字化为抓手，构建数据应用体系数字化转型为软件国产化提供了一个很好的契机。沿着数字化的进程，企业可以系统地梳理当前的软件应用现状和问题，包括基础软件和应用软件，明确自身的需求和场景，从而统一规划布局，打通企业数据和业务的整个流程，构建完善的数据应用体系。以帆软某制造企业客户为例，该企业在生产过程中，会产生大量数据亟待分析，原有的数据分析工具是国外的软件产品，但是因为种种原因的限制，往往需要投入大量的人力刷取报表，制作汇总，在此过程中容易产生人工处理数据的误差。此外

18、，国外 BI 厂商也缺少本地化的产品适配和专业化的技术支持团队，因此显得“水土不服”。引入帆软 BI 产品后，该企业根据工厂需求，按照紧要程度与收益性排序，着手开发看板与各类生产报表。在使用了 ETL 工具对原数据提取汇总后，看板的刷新速度降到 5s 以内，几乎可以做到实时打开，实时查看的效果，既提高效率，也更贴合生产实际需求。同比国外同类型软件，帆软帮助该企业每日报表自动生成，节省各分厂人工工时超过 80 小时/天，节省人员分配 10 人/年，人力提升超过100W，体现了“以数字化为抓手，构建数据应用体系”的国产化替代策略价值。再如帆软某证券企业客户，为了提高企业经营管理、风险管控、客户差异

19、化服务等能力，将数字化经营管理作为公司构建核心竞争力的主要抓手。面对爆发式增长的数据需求和高负荷的工作运转，该企业图：基于帆软 BI 产品开发的大屏看板5让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践基于帆软 BI 产品构建了一套自助数据分析应用体系，将数据赋能业务人员，让技术人员更好专注于底层数据模型的建设工作，而业务人员通过简单操作实现多业务场景分析工作，从而将重复需求公共化，个性化需求自助化，有效地简化业务流程，大幅度降低开发及沟通成本。经过统计对比，该企业的工作效率提升了 90%，并且推动了各个业务条线的数字化经营管理转型，实现了由传统 IT 驱动向业务驱动的转变。供应商视角：

20、打好产品与安全基础，做好国产软件适配工作图：基于帆软 BI 产品构建的自助数据分析应用体系前文提到，国产软件在产品能力上较国外软件仍有差距，需要国内供应商不遗余力地开拓创新，以客户为中心，打造更优质的软件产品，提供更优质的服务。对于安全层面，信息安全本就是软件国产化要解决的问题，在自主可控的基础上，国产软件也不能忽视自身产品的安全能力保障。国内厂商应当强化自身产品的安全性，预防信息安全风险，并提供安全相关的配置，例如角色权限等。同时，随着国产化进程的推进，企业势必拥有越来越多的国产化软硬件，例如国产数据库，国产信息系统等。那么这些过程软硬件之间就需要具备良好的兼容性，最终形成互相配合互相兼容的

21、国产体系。因此在产品落地过程中，每个企业自主研发的工具软件都需要完成从芯片、整机到操作系统、中间件、数据库及上层应用的适配工作，这也是国产化产品最关键的环节。以帆软为例，作为江苏省唯一被评选为国家信创委会员单位的 BI 厂商，帆软近年来一直在致力于解决信创落地“最后一米”的适配问题，持续推进与核心软硬件产业链中的上下游企业进行兼容性适配，保障企业国产化替代进程的顺利。今年 5 月，帆软实现了三款软件共计 548 项功能点及用例的功能适配、性能适配、兼容性适配及可靠性适配，标志着帆软自主研发的信创产品能够为企业提供高度适配的国产化应用场景。未来帆软也将专注 BI 赛道，承担好国产化软件的责任，持

22、续为江苏软件创新、国家信息安全、企业数据分析赋能。6深入解读 Gartner2022 年分析与 BI 平台魔力象限报告|专家洞察文|帆软数据应用研究院 王文信深入解读 Gartner 2022 年 分析与 BI 平台魔力象限 报告近 日，Gartner 发 布 了 2022 年 度 的 MagicQuadrantforAnalyticsandBusinessIntelligencePlatforms 报告（分析与商业智能平台魔力象限报告，以下简称报告）。作为业内的权威报告，魔力象限在分析与 BI 平台（以下简称 ABI 平台）供应商和企业用户中受到了非常广泛的关注，是企业 BI 选型的重要参考

23、。帆软数据应用研究院专注于 BI 行业的研究探索，积极推动国内 BI 行业的发展及企业 BI 项目的成功落地。在每年的魔力象限报告发布后，我们都进行了细致的解读与分析，以期为从业者提供更权威的行业信息与更全面的市场理解。这是帆软数据应用研究院第 5 次对 ABI 平台魔力象限报告进行解读。整体来看，本次报告在供应商入选和移除标准、象限归属及位置、荣誉提及名单、关键能力与市场趋势等方面都有更新，但更新幅度不大。本次解读将围绕这些更新展开，帮助从业者更好地了解 ABI 平台市场和供应商的现状与变化，在选型时能够选择到更适合自己的 BI 产品。一、魔力象限方法论：市场动量指数新增一项计算指标，仍是供

24、应商入选的关键前提数据价值的凸显让数字化转型成为当前企业发展变革的主旋律，作为数字化转型的重要载体，软件产业迎 MagicQuadrant魔力象限是 Gartner 对各软件/工具市场中的供应商进行评估比较的一个工具，主要通过一套标准的方法论，基于市场中各供应商的执行力和前瞻性表现，将他们划分为四个不同的大类（即四个象限），并生成魔力象限图和相应的分析报告。7让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践ABI 平台魔力象限报告即 Gartner 对 ABI 平台供应商的评估和分析报告，其方法论可以用“先入选后评估”来概括。先入选指的是 Gartner 先根据入选和移除标准，确定哪些供

25、应商能够进入魔力象限，并严格限制入选供应商的数量。本次报告沿用了 Gartner 在 2021 年采用的新入选和移除标准，继续考察产品定义和市场动量两大要素。供应商要进入 ABI 平台魔力象限，提供的产品必须符合 Gartner 对 ABI 平台的定义，同时供应商的市场动量指数（marketmomentumindex）必须达到前 20 名。其中，市场动量指数由 Gartner针对 ABI 平台魔力象限设计和定义，通过一组平衡的指标计算得出。在 2021 年的基础上，今年的市场动量指数新增了一项计算指标“社交媒体社区和整体趋势”，最终由以下四项指标计算得出：Gartner 客户搜索和咨询量以及趋

26、势数据。指定 ABI 平台在 TalentNeuron 以及美国、欧洲和中国的一系列就业网站上的职位清单数量。截至 2021 年 7 月的一年中，供应商在 Gartner 的 PeerInsights 论坛上的评论中被提及为其他ABI 平台供应商的竞争对手的频率。社交媒体社区和整体趋势。可以看到，新增的计算指标是为了更科学、合理地反映供应商的市场活跃程度和潜力，其他计算指标则没有变动，市场动量指数也仍是ABI供应商进入魔力象限的关键前提。从供应商的角度来看，这一前提无疑对独立供应商有着更大的挑战。在入选本年度报告的20家供应商中，仅有10家是独立ABI平台供应商。后评估则是从“执行力”（Abi

27、litytoExecute）和“前瞻性”（CompletenessofVision）两大维度，对入选的供应商进行评估，确定其在魔力象限中的位置。具体地，如图 1 所示，魔力象限的纵轴为供应商的“执行力”，用于评估供应商将其愿景变成市场现实的能力，评估维度包含产品或服务的竞争力及成功度、企业整体生存能力、销售执行力与定价、市场状况、客户体验以及公司的整体运营，其实质是揭示企业在市场的成功度；横轴为供应商的“前瞻性”，评估维度包含企业的市场理解、市场战略、产品战略、营销战略、产品创新、行业战略及地域战略，其实质是解释企业在行业内的领先度。最终，结合企业的执行力和前瞻性评估，Gartner 将供应商

28、划分到领导者（Leaders）、挑战者（Challengers）、有远见者（Visionaries）和特定领域者（NichPlayers）四个象限。Gartner 魔力象限8深入解读 Gartner2022 年分析与 BI 平台魔力象限报告|专家洞察二、供应商象限归属与位置变化：变动不大，有远见者数量持续上升，竞争激烈2022 与 2021 年的 ABI 平台魔力象限分别如图 2 和图 3 所示。对比两年的魔力象限，从供应商进出和象限归属来看，除领导者象限外，其他象限均有所变动，但变动不大。具体表现为：领导者象限：Microsoft、Salesforce(Tableau)、Qlik 依旧高居领

29、导者位置。不过根据 IDC 对中国 BI市场的跟踪数据，领导者企业在国内市场表现一搬，特别是 Salesforce(Tableau)和 Qlik，在中国 BI 市场的占有率并未进入第一梯队。此外，2021 年 Tableau 宣布退出中国直营市场这一事件也引起了广泛的关注与讨论，在软件国产化背景下，国内优秀 BI 供应商迎来新的发展机遇。挑战者象限：MicroStrategy 从挑战者象限掉入特定领域者象限；Google 和 Domo 依旧位于挑战者象限。有远见者象限：供应商数量增加，除 SAP、Oracle 和 SAS 等供应商外，IBM 由特定领域者象限进入有远见者象限；Tellius 作

30、为新的供应商入选有远见者象限。特定领域者象限：Zoho 和 Incorta 在今年新入选，进入特定领域者象限；移出魔力象限：Board 由于用例的原因被移出魔力象限；Infor 在今年没有满足市场动量 Top20 的入选标准；InformationBuilders 因被 TIBCOSoftware 收购而不再单独进入魔力象限。值得注意的是，结合近年来 ABI 平台魔力象限的变化，我们可以发现一个明显的趋势，那就是有远见者象限的供应商数量在持续增加，并在今年达到了 9 家，占据了总数（20）的近一半之多。这表明大部分供应商的前瞻性都有所提升，前瞻性差距也在不断缩小，这背后便是 BI 市场前景的进

31、一步明晰以及供应商行业理解能力和战略领先性的不断提升。然而，由于市场进入顺序等历史原因，不少供应商在执行力或者说市场表现上难以取得较大的突破，BI 市场竞争激烈。这些供应商仍然需要付出更多努力来培育市场并扩大竞争优势，从而获取更多的市场份额。领导者象限的稳定和挑战者象限供应商数量的稀少也侧面体现了这一点。未来，随着产品和市场的不断成熟与同质化，如何将领先的行业理解和愿景转化为市场的成功度或将成为 ABI 平台供应商的关键命题。相应地，供应商差距则可能会向服务、交付、客户体验、持续创新等能力转移。Gartner2022 年分析与 BI 平台魔力象限Gartner2021 年分析与 BI 平台魔力

32、象限9让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践三、荣誉提及名单：国内独立 ABI 平台供应商帆软连续两年入选，实力得到认可由于市场动量指数排名 Top20 的限制，不少优秀供应商未能入选魔力象限。因此，报告将未能纳入魔力象限但市场表现不俗的 5 大 ABI 供应商列入了“HonorableMentions”（荣誉提及），包括AnswerRocket、Board、Infor、GoodData，以及国内的独立 ABI 平台供应商帆软软件。这是帆软第二次被列入荣誉提及名单，同时帆软也是国内被列入该类别的唯一一家 ABI 平台供应商。魔力象限报告的严苛标准自然无需多言，前文提到的市场动量

33、指数涉及到很多国际市场的表现。这对独立供应商尤其是国内的独立供应商无疑是非常大的挑战，不仅要做好国内市场，还需要强大的国际市场支撑。因此，在国外科技巨头很早就进入国内 BI 市场的情况下，国内独立供应商入选魔力象限需要在市场动量指数上付出更多的努力。而在本次报告中，国内独立 ABI 平台供应商帆软凭借其对 BI 的不断求索与多年的行业深耕，在国际巨头把持的赛道上再次被 GartnerABI 平台魔力象限报告列入荣誉提及名单，意味着帆软在公司实力、产品能力、市场吸引力、科技实力等方面都得到了 Gartner 的极大认可，已逐步成为国际领先的独立 ABI 平台供应商。Gartner 对帆软评价道：

34、“帆软是中国最大的 ABI 平台供应商之一，其传统的、以报表为中心的 BI 产品 FineReport 被广泛应用。它的新 FineBI 产品通过本地部署模型提供可视化驱动的自助式 BI”。四、ABI 平台关键能力与市场趋势：关键能力无变动，市场向消费者体验与业务价值聚焦关键能力：仅命名和描述略有改动，能力本身没有变化在今年的报告中，ABI 平台的关键能力项仅在命名和具体描述上略有改动，而能力本身并没有变化。具体地，“可管理性”被重新命名为“治理”，“云分析”被重命名为“支持云的分析”。此外，“安全”、“数据源连接”、“报表”、“数据准备”、“目录”、“数据可视化”、“自动化见解”、“数据讲故

35、事”、“自然语言查询（NLQ）”，以及“自然语言生成（NLG）”10 项能力关键能力中，也有部分描述的小改动，以反映供应商的变化和差异化领域，便于读者理解。但 12 项能力的含义并未发生本质上的变化，仍然可以分为平台管理能力、基础能力和增强能力三大类。市场规模：增速略有放缓，但用户数量激增根据 Gartner 市场份额数据，ABI 平台在 2020 年的市场规模增速为 16%，相比 2019 年的 19%略有放缓。Gartner 表示，造成增速小幅下降的原因主要是定价压力和激烈的市场竞争。前文也提到，不少供应商虽然在前瞻性上有提升，但在市场表现上却难有较大突破，竞争环境越来越激烈。尽管市场增速

36、放缓，但 ABI 平台的用户数量却有大幅的增长，达到了数百万的级别。一方面，分析和BI 的价值日益凸显，市场的繁荣也带来了更多的分析用例。另一方面，激烈竞争环境下的价格让用户拥有了更低的获取成本。可以预见的是，用户数量的快速增长会促进分析需求的进一步增加，从而让 ABI 平台市场继续释放更大的增长空间。10深入解读 Gartner2022 年分析与 BI 平台魔力象限报告|专家洞察市场趋势：增强能力与可组合性驱动业务价值和消费者体验提升本次报告对于 ABI 平台市场趋势的研判仍然聚焦于增强分析以及 ABI、数据科学与机器学习、云数据和分析市场的融合，这也是已经形成共识的一点。只是与以往不同的是

37、，Gartner 指出“增强的重点越来越多地从分析师角色转移到消费者或决策者。”除了增强能力，很多供应商也开始组合低代码/零代码自动化工作流和应用程序，以期获取更情景化的见解，聚焦于决策流程和业务价值。这表明用户将不再满足于数据分析本身的价值，而是希望结合业务场景，结合决策流程，去挖掘更多的业务价值。因此，未来 ABI 平台势必要更加关注业务价值的体现和消费者体验的提升，也就是说，增强分析能力增强的是业务价值和消费者体验，可组合性组合的也是业务价值和消费者体验。具体到 BI 产品上，供应商可以围绕易用性、业务联结能力和可扩展性等方面设计相应的功能和方案。例如降低用户的使用成本和企业的培训成本，

38、提高产品易用性，让不擅长技术的用户和业务用户更快更轻松地上手；例如通过故事性仪表板等功能与业务建立更多的联系；还有集成数据准备、低代码/零代码开发能力、以及各类插件等，扩展业务价值和用户的使用体验。最后，笔者想说的是，魔力象限是评估供应商的有效工具，但正如报告中所说，评估可能仅在一个时间点有效，读者应将魔力象限视为选择供应商和产品所需的众多参考点之一。笔者认为，结合魔力象限与其他 Gartner 报告中的见解，以及自身的需求来看待众多供应商会是一个不错的方式。找人，分层管理机制。11让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践文|帆软数据应用研究院高级行业分析师 张龙飞数字经济对于制

39、造业数字化转型影响的思考制造行业在信息化和数字化建设领域，应该说是起了个大早，在九十年代国家七五和八五计划期间，就强调把计算机辅助设计(CAD/CAE)和计算机编程控制技术应用到企业产品开发设计和加工设备中去，到后来二十世纪初期国家提出两化融合战略，提倡企业利用信息化和工业化相互融合，再到后来的数字化转型，每一步都和制造行业息息相关，但是过去几十年相关企业数字化建设进展如何？却不能说都赶上了“早集”，有些企业甚至连“晚集”也赶不上。如今在数字经济发展的大背景下，各类制造企业又将在新的发展趋势下面临巨大的历史机遇和挑战，只有找对方法，上到适合企业本身的数字化发展快速列车，才能持续打造企业自身的市

40、场竞争力。制造型企业数字化建设现状泛制造领域是目前涉及行业细分种类最多，企业基数巨大的领域之一。无法把所有企业杂糅到一起来讨论，更无法找到一种放之四海皆准的数字化建设方法来指导所有企业。要想深入了解企业数字化建设的真实状态，寻找到合适的提升建议和方法，首先要结合不同企业的数字化建设状态切片来洞察分析。我们走访过国内许多生产制造型企业，有行业龙头世界领先的营收过千亿大企业，也有小到一两个车间几条产线的小规模工厂，调研一圈下来发现制造型企业在数字化建设层面有着从“刚起步”到“很超前”整个所有阶段都涵盖的复杂状态。根据大多数企业表现出来的不同特征，这里把制造型企业数字化建设过程大致分为三个阶段：起步

41、阶段，特点是企业只有有限的业务或者流程实现了系统化和电子化，但绝大多数支撑业务管理的信息和数据来源还需要靠人工去收集和整理，人员也缺乏通过客观信息出发去做决策的习惯和能力；12数字经济对于制造业数字化转型影响的思考|专家洞察发展阶段，典型的特征是企业核心业务和流程都有了相关系统的支撑，在企业日常业务运转，流程管理等操作层事务性工作都有业务系统支撑，但是企业做运营管理以及关键决策制定还没有高效及时完整的客观数据链条，管理者已经初步具有使用客观信息作为管理决策输入的诉求，而这个阶段和 IT 相关的部门多数是无法很好的满足和支撑这种诉求的；扩张阶段，在发展阶段企业意识到信息存在传递低效和使用不足的问

42、题之后开始针对数字化做重点投入，此时通过自上而下的倡议和引导，公司逐渐形成良好的数字化应用氛围，同时加以合理的规划建设，信息化为数字化造血，数字化给信息化指明短板和方向，两条腿走路，相互促进进而推动企业数字化发展大步向前。面对以上复杂的局面，企业该如何寻找适合自己本身的建设路径或者策略？成为每个企业做数字化能力建设不得不思考的问题。在寻找方法和策略的过程中，建议企业多从国家牵头的协会或者研究机构发布的指导文件入手，因为这些团体和其他商业机构最大的不同是，他们的目标不仅仅只服务于某些特定的优质客户，而是要为国内所有企业兜底，因此这些机构提供的建设方法或者建议会更加的全面、普适性也更强。基于这个结

43、论，这里结合国家信通院下发的数字经济白皮书指导文件，来思考制造型企业数字化转型的策略和方法。数字经济战略如何指导企业数字化转型？数字经济白皮书报告首先强调了数据的生产要素属性，第一次把无形的数据作为有价值的生产要素来定义。然后又提出了数字经济指导下的四化框架，即数字产业化、产业数字化、数字化治理和数据价值化。整个框架体系涵盖了多个行业的多种属性，其中针对制造业而言，可以这么解读四化框架。行业信息化的三个“症结点”13让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践生产要素，首先要强调的是，在数字经济的框架里头，数据是和工厂里的原材料、设备、厂房等生产要素一样的具有价值的东西，而不是简单存

44、在数据库中杂乱的数字，认识到这个重要性之后，企业才会对数据的采集、数据的处理和利用做出正确的认识和决策；生产力，其次利用数字化产业带来的成本控制、效率提升、质量改善等方面的贡献，为企业业务运转添加新的动力，比如通过自动化产线的打造，给企业节约大量用工成本，特别是在疫情常态化，劳动力短缺的社会大背景下尤为重要；再比如通过数据分析定位产品质量问题，改良产品，给企业节省大量报废、返工以及售后的成本费用等等。再进一步说，当企业把自己成熟的数字化建设经验输出出去，为更多企业创造价值之后，也能给自己企业开辟新的业务板块，创造新的业务增长点，在这个点上，先知先觉的制造企业已经利用自己数字化转型的成功经验，成

45、立独立的信息公司作为第三产业，为本企业带来丰厚营收的同时，也给母公司的口碑和影响力带来促进作用；生产关系，通过企业数字化治理的各项措施，明确了企业、员工和数据三者之间的关系，企业推进数字化转型的前提是要把系统、数据用起来，不然数字化不仅不会给企业带来收益，还会成为一堆高额成本占用。所以生产关系中的数字化治理最重要的目的是培养企业的员工对于数字化的认知，把数据信息融合到日常的业务中去，形成“无数据不决策”的客观思维。把数字经济战略融入到制造业数字化转型战略整体来说数字经济的四化有其应有的全面性，其指导方法覆盖了行业内数字化发展处在各个阶段的2020 年建筑业“PEST”宏观分析14数字经济对于制

46、造业数字化转型影响的思考|专家洞察不同企业。在理解和应用这个方法论的时候要结合企业自身的现状，有侧重的去选择和发力。起步阶段的企业需首先做好基础的业务数字化。对于数字化建设刚起步的企业，考虑其基础的建设不完善，所以侧重产业数字化和数据价值化的应用。先把目前业务运转和管控过程中，缺乏信息化、数字化支撑的薄弱环节建设起来。这个阶段的企业对于系统建设的要求侧重整个内容落地起来短平快，即短时间内解决核心问题，业务能够平稳的过渡以及快速见到建设的效果，而不适合大张旗鼓，高成本、长周期的打造特别重的系统，因为企业本身可能没有这么多的资源和基础条件来保证系统落地，而且如果失败对于他们的业务影响也更大。从这个

47、特征而言，处在数字化建设起步阶段的企业，可以尝试利用基于云端平台或者低代码平台开发的相对比较灵活和轻量的应用，来快速建立起企业的业务应用，当然使用云端的产品也要注意从长远角度考虑其平台的开放性和扩展性，业务系统管控流程、留存数据信息只是第一步，未来利用这些数据实现数据价值化也很重要。比如我们到过的江苏常州一家小型汽车零配件加工工厂，以前收集车间里的产量信息、质量信息以及人员出勤数据等全靠班组长或者文员去车间巡视检查，后来受疫情影响，工厂招工困难，产量压力又大，工厂组长所有人都上了一线，没有人能专门做这个事情了，就导致信息记录的混乱不堪。后来企业利用低代码产品简道云快速上线了一套车间生产管理应用

48、，实现扫码报工质检、上下道工序联动防呆放错、出勤打卡信息打通等关键痛点需求，短时间内提升效率节约人力的同时，对生产产量也带来了提升。工厂经理后来评价说：“以前觉得这些软件没啥用，我们几十年都是这么干过来的，工厂也没倒闭，这次疫情真是给我们上了一课，虽然市场单子少了一些，但是这个系统节约的成本更多，你看吧等疫情过去了厂子会发展的更快。”发展阶段的企业要重视规范，尽量一步到位，避免重复反工。对已经有了一定系统基础的企业来说，在不断推动产业数字化的同时，侧重数字化治理，来给接下来的数据价值化打造坚实底座，逐步开始用数据价值换取企业生产力。这类企业普遍已经有了相应的业务系统支撑，各个关键业务执行和管理

49、已经初步实现了系统化和线上化，但是由于早期系统建设的局限性，很容易出现针对各个板块的业务需求，系统这里建一个那里建一个，相互之间独立运行，没有形成统一关联的系统关系，这就给后续的数据价值化带来很大的系统壁垒问题，所以要通过数字化治理手段保证系统的打通和融合。基于这个特点，处于数字化发展阶段的企业要从两个重点的方向着手来解决眼下的问题，一个是数据底层的建设，越过前端业务系统之间的隔阂，直接通过底层数据库层面的关联打通，搭建统一的底层数据平台实现系统数据融合，同时底层建设在技术层面也要注意其增长性和扩展性，数据治理是一个持续性的事情而非一蹴而就；二是面向用户的前台应用体系的建设，数据价值化的最直接

50、体现是在使用上，不然投入的再多建设的再完善，没人用也都是空中楼阁，没有实际意义，这里可以利用商业智能（BI）数据分析工具和报表工具，来及时应对企业越来越多的数据需求，快速挖掘数据背后说明的问题和意义，为企业业务问题追溯改善和分析决策提供高效完整的信息支撑。比如苏州一家电子元器件组装公司，日常业务常用的业务系统都有了，但是系统之间的关联性规划的不太好，导致经常出现大家相互质疑对方的数据有问题，开会的时候也都是拿着自己的数据说话，领导最头痛的问题就是经常不知道谁说的是准确的，车间说产量上去了，财务说成本控住了等等，都说做的不错15让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践但是公司效益就

51、是出不来。后来公司要求 IT 与流程中心花半年时间先把生产和财务系统打通，核心业务的数据要能对上。于是 IT 部门先从这两个系统数据入手，建立数据仓库，关联核对业务和财务数据，实现基础的业财融合，先解决核心业务和财务数据口径统一的问题，年底再做经营分析的时候，大家扯皮的事情就少了好多，从原来的各说各话到后来相互佐证分析问题原因，给管理者还原了真实客观的情况。对于数字化建设比较成熟，处于扩展阶段的企业，重点思考数据价值化的体现。这类企业一般都具有良好的数据系统基础和应用条件，人员也具备相应的技术素养和思维习惯，针对这类企业和人员的背景，我们无需强调数据生产要素的特性，他们已经深知其之于企业的重要

52、性，所以对内我们只用考虑“升级装备”即可，帮助使用者更加简便高效且强大的处理其各类灵活的需求，而这类需求可以结合零代码自助式数据分析工具来满足。同时这个阶段的企业也可以结合本身的经验和成果，向外赋能，做企业自己的数字产业化，为企业突破创造新的业务增长点。在之前调研走访企业的过程中发现，很多行业龙头企业都利用企业内部的信息化建设经验，成立了自己的 IT 服务公司，对外输出经验的同时也为企业带来了新业务的营收。比如宝钢对应宝信、三一对应的树根互联等等信息化建设服务公司，都是源自于之前的成功经验成立的第三产业。企业的社会责任感和对市场的敏感洞察，促成企业把自己数字化建设的成功经验知识以服务的形式输出

53、，带动后来者数字化能力快速提升同时，也给企业自身经营带来新的商业增长点。工信部肖亚庆部长在 学习时报 发表的一篇文章中说：数字化转型已不是“选择题”，而是关乎生存和长远发展的“必修课”。无论是国家经济还是社会发展层面，制造企业发展数字化经济已经形成新的趋势和导向，而数字经济白皮书更是从操作层面给出了具体的指导措施和发展要点。综合来讲，数字化建设的路径有很多条，企业的情况更是多种多样的，只有结合企业信息化建设的现状和找到自身发展过程中的问题需求，选择适合自己的方法和路径，才能更快更好的发挥数字经济的价值作用。16科学化建设企业数据应用体系|专家洞察文|帆软数据应用研究院高级行业分析师 孙英达科学

54、化建设企业数据应用体系数据应用体系综述“企业发挥数据价值的前提是建立一套科学化的数据应用体系”应用数据是一门科学数据对于企业的重要性无需多言，上市公司财报数据反映这个企业的经营状况；互联网公司通过用户大数据随时去给用户推送想要的信息；制造业流水线上传输的数据保证了国内千千万万的工厂正常生产。但是，仍有许多企业徘徊在数据应用的大门前，找不到开门的钥匙。而在众多行业中，以传统行业的形势更为严峻，包括建筑行业、能源行业、传统制造业、传统服务业等。这里面的阻碍因素很多，不过究其根本原因，就是企业对待数据的“态度”。数据应用并不是一盘经过煎炸烹煮的成品菜肴，而是需要经过食材种植、运输、处理、存储、烹饪、

55、装点等一系列复杂工序才能做成的系统性工程。企业对待数据应用常出现非科学化的处理方式，如以下四个方面：1、引导期：不主动挖掘数据需求；2、前期：随意决策数据应用建设；3、中期：没有应用开发的标准流程；4、后期：应用上线后，没有运营动作。17让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践这类误区的出现，基本预示着企业的数据应用建设经常空耗精力，无法得到实际成效。从科学理论的角度，问题在于大家没有意识到应用数据是一门科学。在“数学”、“计算机科学”、“相关业务领域”三类学科的交融下，其中数据与业务领域结合是应用统计学，数据与计算机科学结合形成各类算法，计算机科学与业务领域结合形成企业内的信息

56、化，而三者共同的交集就是数据科学。数据科学包含三类特性：1、科学系统性：数据科学遵循系统规律，可以通过实验等方式进行验证与探索；2、学科交叉性：掌握好一方面的技术是无法利用好数据的，必须对多专业交叉了解，互相融合才能发挥数据的应用价值；3、面向具体业务：数据科学如果不结合具体实际业务，成果会形如空中楼阁，对企业没有实际帮助。而因数据科学面向具体业务的特性，对于企业来说做好数据应用一定要明确清楚目标与价值。无论企业的内部或外部数据、结构化或非结构化数据、手工或自动化数据产生的价值都可以归为市场价值、业务价值、管理价值三类。18科学化建设企业数据应用体系|专家洞察三类价值代表着数据应用的三个方向，

57、从收益上限来讲，市场价值大于业务价值大于管理价值；从实现难度角度，管理价值易于业务价值易于市场价值。所以企业应该判断自己所处的阶段，先从数据的管理价值入手，再逐渐改变业务工作模式，甚至将数据投入市场实现数据增收。具象化数据应用体系：六个方面和三个阶段明确数据应用体系的价值后，具象化数据应用体系则需要和企业实际业务结合。（*笔者从事于建筑行业信息化工作，本文常以建筑企业的实际业务来说明。）建筑企业的数据应用体系一般可以分为如下六个方面。这六方面数据应用是为企业不同的三类人员服务的，企业管理者，更多地是掌控数据结果，通过数据最终的体现来支撑管理决策；企业业务骨干，相比管理者要更细化的进行数据分析与

58、应用，将头脑中的业务管理模型与数据相结合，形成有深度的数据应用；企业业务人员，不需要太过复杂的数据分析，一方面做好本身涉及的数据整理与报送工作，另一方面结合一些数据结果提升日常工作的效率。进入实际落地环节，数据应用体系建设可以分为三个阶段需求阶段、开发阶段与运营阶段。19让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践需求阶段是要梳理清楚数据来源，一般数据来源包括业务系统数据、线下报表数据、企业外部数据、物联网自动采集数据、业务专业数据（例如，设计图纸中包含的数据）等。明确数据来源之后，按照价值区分市场、业务、管理三类目标，进行需求明确与筛选。需求确定完毕，开发阶段一般分为规划设计、数据

59、准备、技术建设、应用载体四个细分阶段，从价值实现方式可以分为目标监控类、资源检索类、问题追溯类、风险监控类等，不同价值实现方式所需要的设计内容、数据对接与应用载体会有所不同。应用开发完成之后，就会进入到数据应用的运营阶段，这一阶段需要考虑不同的用户特点，然后通过数据监控、培训、个性化配置、价值评估等形式，将数据应用长期持久的运营下去。这三个阶段的科学方法是数据应用体系建设最核心的内容，以下三小节分别阐述各阶段需要采用的科学化理念。需求阶段“解决问题的第一步是面对问题”任何数据应用的建设都要源于需求，需求点又和用户的痛点紧密相连，所以需求分析的第一步是业务痛点的挖掘。业务痛点挖掘完成后，会形成企

60、业数据应用需求池，由于资源有限，需求要有一个合理的机制进行筛选，筛选后的需求在经过准确地评审，才可以进入数据应用的开发阶段，数据应用体系需求阶段整体的流程可以概括为下图。数据应用的需求挖掘对于企业来说是一件难事，由于人员配置，数据建设者与用户的语言并不互通，企业卡在这个环节的现象极其常见。20科学化建设企业数据应用体系|专家洞察对于数据应用建设者想要做好需求挖掘，要从整体规划与业务深度两个角度下功夫。整体规划可以通过相关行业场景地图进行对数据应用的布局，以建筑行业的场景地图举例，要将企业整体的产业链（上下游的方向、客户管理、供应商管理等）以及价值链（营销、生产、招采、财务、人力资源等主题）描述

61、清楚。复杂组织的大型企业还需要将组织架构与业务融合，一般来说对于建筑企业，业务都会分为工程项目管理层与企业经营层，这两个不同层级需要的数据应用细粒度也有差异。一线生产者更关注细节数据，从微观角度去应用数据，而企业管理者更关注整体数据，从宏观角度考虑问题。整体规划依附于对企业整体的了解，相对来说并不是一件需要花费多少时间的工作，而业务深度则没有什么捷径了，需要数据工作者沉下心来做企业的业务研究。21让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践对于传统企业来说，业务研究一般会基于五方面：1、研究企业战略：好的企业一切业务与管理为战略服务，所以企业战略对于数据应用体系的方向也是强指引作用；

62、2、研究业务管理制度：传统企业一般各个职能部门都有相应的管理手册，里面会描述清楚业务流程以及相关制度，这对业务细节的了解会有很大帮助；3、研究行业先进案例：企业内部的管理一般会有惯性，一味的关注自身企业会引起闭门造车的负面结果，所以一定要花时间搜集同行业相关，多进行交流，这样才不会陷入思维困局当中。4、研究企业痛点：一个企业的好坏受行业的宏观影响也比较大，所以尝试站在企业视角，分析在整个行业角度企业有哪些痛点，会帮助提升需求确认效率；5、研究内部组织痛点：除了企业视角以外，企业内各部门或分支组织之间其实也存在“部门墙”等管理问题，所以识别出内部组织痛点也能帮助数据应用建设对需求处理不再是一家之

63、言，而是可以各组织间互相联合。通过上述的业务研究之后，数据工作者就可以更好地了解需求，对需求挖掘细化，站在用户视角去思考需求。随着数据需求的挖掘，会逐渐积累成一个数据应用需求池，而需求池里面的需求优先级如何敲定，也需要进行科学合理的判断。一般判断数据需求的优先级是从两个维度考虑，一是需求重要性，这个主要基于业务痛点去进行重要性判断，二是数据支撑程度，因为有些需求有很强的紧迫性但是没有足够的数据支撑。究其根本原因，数据支撑程度又可以称之为业务支撑程度，因为往往数据缺失并不完全因为相关信息化建设欠缺，而是相关业务与管理不足。由这两个维度可以把需求池里面的需求归为四类：象限一：重要性高、支撑度也高，

64、这个毫无疑问优先级要列在最前端；22科学化建设企业数据应用体系|专家洞察象限二：重要性低、支撑度高，对于这类需求的策略是将其放在等待池中，待相关资源释放或空闲时，可以去启动去做；象限三：重要性低、支撑度也低，这类需求应该果断放弃，把核心资源投入到重要的数据应用上去；象限四：重要性高、支撑度低，这类需求是最麻烦的，往往也会占据数据工作者的大部分时间（有的甚至达到 80%以上），面向这类需求最应该谨慎判断，建立需求研判委员会进行多轮评审。最终会有两个方向，一是虽然数据基本无法支撑，但是需求的重要程度影响到了企业运转，那需要下定决心高额投入把此类需求做好；二是支撑度目前的确远远不足，需要等待时机成熟

65、在启动相关数据应用开发。除了对需求的优先级排序外，需求在正式确定开发前，还需要进行一轮详细的 ROI（投资收益率）分析。在 ROI 分析时首先要把数据需求的各类特征采集清楚，难点在于收益与成本的量化。收益量化除了评定数据应用给企业带来的直接降本增效以外，还有一些间接与潜在的影响也需要进行量化，成本量化也同理，需要对直接的金钱、人员、时间成本测算，也需要对应用上线后带来人员业务习惯改变带来的间接成本进行测算。最后会形成数据应用需求的散点分布图，优先重点投入高 ROI 区域的需求才是企业真正需要的数据应用建设。需求阶段最后也要形成明确的需求文档，需求文档要说明需求面临的业务痛点、需求重要性、解决思

66、路、数据支撑度、ROI 以及需求的初步设计。紧接着，根据需求初步设计就可以进入到开发阶段。23让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践开发阶段“设计、沟通与技术同等重要”首先开发阶段并不单纯指的是技术开发，而是从需求的详细设计到技术开发，再到测试迭代，直至最终的应用发布上线。开发阶段可以分为三个关键流程，首先是详细设计，是承接需求阶段的初步设计，将需求阶段的成果“概念具象化”、“内容细节化”“数据指标化”。其次是应用开发阶段，通过软件技术的项目管理与数据工具产品应用，进行快速的应用开发。最后是测试迭代阶段，需要不断通过科学化的测试方法进行数据应用优化。详细设计中，任何一个数据应用

67、都需要先进行业务逻辑拆解与数据逻辑拆解，以建筑行业的进度管理数据应用举例。将进度管理的业务逻辑拆解为功能逻辑图，发起项目总进度、年进度、季进度、月进度、周进度等平行计划，然后与产值日报进行业务关联，最后被进行进度纠偏；而数据逻辑图是从分析角度，从 WBS 工程结构角度或从时间角度都可以进行目前进度的对比分析，最终形成项目工期预警。两类逻辑互相结合，才能贴近用户对于数据的实际场景产生业务实际价值。在业务逻辑与数据逻辑解构之后，需要对用户交互界面进行初步设计，设计者应该站在用户视角，如下图，企业的生产资源调度模型，需要先明确生产经营的诉求，然后根据诉求建立调度模型（例如，项目优先级排序，优先级高的

68、项目可以调动优质的人员以及资金、资产、供应商资源等）。将企业的生产资源分为人、财、物、知识、供应商五类，先进行资源盘点，然后通过资源的需求程度进行合理分配，提升企业运转效率。分析思路明确后，通过“线框图”的形式画出数据看板的架构，再调动 UI 设计师进行页面的交互与视觉设计，然后就可以进入到开发阶段的技术开发环节了。24科学化建设企业数据应用体系|专家洞察数据应用的技术开发环节与其他软件类应用差距并不是很大，要着重过程中的项目管理与工具应用。在技术开发形成数据应用初版后，数据应用的迭代优化至关重要，很多企业的数据应用匆忙上线后，因为效果不好，都导致了用户对数据应用的不信任，并产生抵触心理，更难

69、帮助用户使用起来。在国内大部分企业处理数据仍采用线下 excel 手工的方式居多，数据应用的上线意味着给用户产生了额外成本，所以在迭代优化时，注意用户切换成本是最关键的一点。用户切换成本大致归为三类，用户理念转变需要一定时间与引导，旧有工作模式会产生历史数据、数据逻辑等产物，迁移也有一定成本，而且用户学习新的数据应用工具也有相应阻碍。在用户使用前，数据应用建设者核心目的是切换成本最小化，而用户使用后，设计者则需要考虑如何让自己的“数据应用”切换成本最大化，不断的优化功能，增强用户粘性。在优化迭代的过程中，容易被部分用户单方面的建议误导，此时建议多采用 A/BTEST 的产品测试方案，通过控制变

70、量科学化地设计数据应用，而不是只因为部分片面结果而错误的进行决策。25让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践在开发阶段如果把设计、用户沟通、技术开发的重要性排序的话，应该是“设计 用户沟通 技术开发”，因为数据应用的整体设计是最考验对业务与数据理解的环节，也是大部分企业不足之处，而用户沟通也会受信息差的误导，需要设计者保持自己的理念，去甄别信息的重要性。技术开发虽说目前来说并不是瓶颈，但是先进的基础技术，也对数据应用建设的易用性与长久性有正面的影响。运营阶段“应用的开发完毕上线，对于用户来说只是使用的起点”运营阶段是最容易被忽视的一个阶段。应用上线后需要进行一系列的培训赋能、运

71、营监控与反馈收集，相比开发阶段来说，是一场持久战。培训赋能要在宣传推广与用户培训两方面下功夫，企业内部的数据应用还是很容易被用户忽视，所以可以通过企业内部的宣传渠道，将数据应用包装成产品进行推广，激发用户兴趣；而在宣传推广得到用户信任之后，详细且高效的用户培训也需要建设者花费精力，将培训文档细化、录制讲解视频、建立答疑机制、建立企业内部学习标杆等措施，都会提升培训效果。26科学化建设企业数据应用体系|专家洞察在用户培训使用后要建立起科学的监控运维机制，首先通过技术手段，对数据应用用户的活跃人数、访问次数、热点应用、访问途径、活跃指标等指标进行科学化监管。发现用户访问较少的内容，进行内容的二次优

72、化，关注用户下滑的情况，因为用户不使用时是寂静无声的；其次，建立一定频次的用户回访，注意收集用户的负面需求，因为使用不深入的用户是无法提出批评建议的。运营阶段其实是一个再次收集用户需求的好机会，用户的好点子，往往产生在用户深度使用数据应用时。当需求反馈成功后，放入待分析的需求池，进入下一个需求阶段的循环。结语“数据应用的成功绝对不是偶然”随着企业业务的变化，有关于数据的用户痛点不断产生，通过科学化的需求分析进行需求定位，最后再通过技术手段解决业务问题，并且迎接着未来业务的持续变化。27让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践这是一个动态的过程，由一套科学理论所支撑，目标是建立起企

73、业一个长久不衰的数据应用体系。最终可以总结三点：1、进行数据应用建设时，一定要产品思维大于项目思维，项目结束不意味着工作结束，而是要把数据应用当作一个产品来持续运营；2、采用一些科学化的测试方式，可以有效避免鲁莽决断对需求误判，而对企业的效益产生损害；3、数据分析产生的结论，不一定比经验决策的上限高，但是数据分析带来的稳定性一定大于经验决策，往往可以防止出其不意的风险。企业的数据工作是慢慢长途，谁越认真对待，谁将受益越多。28科学化建设企业数据应用体系|专家洞察行业精选实践29让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践2021 帆软数据生产力大赛丨最具业务价值奖丨银奖丨机械设备数字

74、化分析决策平台助力企业精细化管理提升一、企业简介徐工集团徐州重型机械有限公司（以下简称“徐工重型”）是徐工集团核心企业，主要研发、制造、销售汽车起重机、全地面起重机和特种起重机，拥有较为全面的产品型谱，包括 8 吨-220 吨汽车起重机，100吨到全球最大的 2000 吨级全地面起重机，25 吨到 150 吨越野轮胎起重机，能为全球客户提供全套化吊装解决方案。产品市场占有率超过 50%，营业规模超过 200 亿，产品销售至包括欧洲、美国、澳大利亚、韩国、巴西、阿根廷等全球 187 个国家和地区，连续 14 年全球销量第一。2020 年，经权威机构综合评测，徐工重型力压世界巨头德国利勃海尔，位居

75、全球移动式起重机排行榜第一名。徐工重型是中国流动式起重机分标委秘书处承担单位，工信部智能制造能力成熟度评估行业内首家达到四级水平的企业，连续两度登上国家 大国重器 舞台，2014 年、2018 年，两次荣膺中国工业大奖。徐工重型先后被授予国家“智能制造标杆企业”、“制造业单项冠军企业”、“中国工业行业排头兵企业”、“中国工业先锋示范单位”、“中国重大技术装备首台（套）示范单位”、国家级“两化深度融合示范企业”等荣誉。|行业精选实践数字化分析决策平台助力企业精细化管理提升30二、项目背景及意义徐工重型先后建设了 ERP、PDM、MES、SRM、CRM 等几十项核心信息系统，实现了信息化在研发设计

76、、生产制造、采购物流、营销服务等各环节的覆盖和应用。但随着信息系统数量增多、业务功能的复杂和交叉，企业产生了 TB 级的业务数据，一方面业务数据质量参差不齐，另一方面业务部门间存在“数据应用壁垒”，导致数据资产不清晰，分析部门获得不到数据，或者获得的数据是掺杂了大量无效的数据，无法有效支撑企业进行数据分析和决策。徐工重型提出“数字化转型战略”，通过实施数字化分析决策平台，实现不同领域、不同维度下业务的全方位挖掘分析，分析数据背后的价值，发掘管理痛点，打破数据壁垒，细化管理维度，提升管理效率。三、项目解决方案1）建设数字化分析平台公司与帆软公司联合，成立了以公司总经理牵头挂帅，以业务部门为主体，

77、以信息化、帆软技术专家为技术引领的专业化团队，并建立数据分析项目小组，着力培养公司内部数据分析人才。项目组对关键核心业务应用和数据现状进行调研，并对每项核心业务数据分析的可行性进行了评估。项目规划了数字化分析运行平台建设框架，按照纵向到底、横向到边的原则，纵向划分为公司级、分厂级、区域级三级分析层级，横向制定研发、生产、服务、营销等十多个分析模块，全方位覆盖公司业务范围。依据“全局规划，局部推进”的方法，以服务模块为试点中心，细分集团级、公司级和个人级任务统计指标，规划形成了整体业务纵向细分至个人，横向落实至指标的分析路线。同时在生产、设备、营销、人力资源等方面，根据需求搭建示范场景，可对外提

78、供各种分析监控手段，保证管理的精细化管控。图数字化分析运行平台建设框架31让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践2）统一数据仓库的搭建搭建统一的数据仓库，实现对不同源头、标准的业务数据进行集中的管控与处理，保证数据的质量与安全。数仓建设分为数据源抽取阶段、数据清洗处理阶段、数仓存储阶段和数据应用阶段。数据源抽取阶段：需要根据具体业务抽取局部数据，在保证分析维度及时效的前提下制定数据抽取策略及频次方案，保证底层数据的及时更新。数据处理及清洗阶段：使用 FineTube 工具，依据多源底层核心业务数据库的特性和业务对数据维度、时效、速度、容量等要求，制定管道级、数据任务级、定时任务

79、级的三级抽取方案，维护数据的高效清洗及计算。数仓存储阶段：使用 FineData 工具，搭建分布式数据仓库，部署分布在不同物理机上的主从节点，通过主从机的高效协同实现了海量数据的高速计算和快速存储。依据数据分析维度，建立数据仓库三级模式，实现业务主题数据集市，为整合应用阶段提供强有力的数据支撑。数据应用阶段：使用 FineReport 软件对数据集市中的结果进行分析应用与可视化的展示，进行维度建模，设置预览权限，确保不同角色的人看到不同粒度的数据，保证维度数据安全性；建立预警机制，设置异常问题推送规则，异常问题及时推送至主要责任人，保证异常问题及时得到关注并解决。在实施过程中，我们也发现不少问

80、题。其中最为突出的是数据治理，依据调研结果，现阶段业务数据存在的问题主要有两种：（1）数据分析思路变化过快，缺乏中长期主线，无法固定；（2）数据维度多样，但数据交互方式单一。每种分析思路及维度的变化都可能导致由底层数据到业务逻辑，自低而上的变更，会消耗大量的人力及物力资源。因此，后续发展过程中数据治理需要特别关注。四、项目典型案例场景一：服务快速响应痛点：如何解决服务网点、人员、备件等资源布局的合理性以及如何快速响应客户服务需求，是企业提升服务精准性和敏捷性的关键所在。图数据仓库架构|行业精选实践数字化分析决策平台助力企业精细化管理提升32解决方案：通过建设服务模块的数据分析试点平台联合远程运

81、维服务平台、客户关系管理平台 CRM、备件协同管理平台 PMS 以及呼叫系统，建立服务满意度、十分钟响应率等 212 项服务指标，充分利用服务数据分析结果最终实现客户精准服务、服务网点人员备件等资源精准布局的服务。依托数据仓库及业务需求，将服务业务划分为服务指标分析、客户投诉指标分析、预警分析、备件分析、流程中心五个板块，完成服务业务的横向拆解。对服务指标分为实时指标分析、派工量指标分析、服务及时性分析、服务满意度分析、主动包养率分析 5 大模块 121 项指标体系，每个模块都完成自上而下、由本部到网点到个人信息的深度挖掘，实现了服务信息的纵向贯穿。图大数据服务资源分析模块图服务指标分析体系3

82、3让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践客户投诉分析主要分为客户投诉及客户纠纷两个某块，通过对客户纠纷及投诉信息来源、地区及原因的分析，了解各城区、各代表处在客户服务方面存在的优缺点，辅助管理人员深入了解客户需求、灵活调整管理方案。在预警分析中，建立预警升级机制，针对派工、内部联、备件满足等关键性指标设置预警规则与阈值，超出最大允许期限被认为业务延误，依据超出天数，不同的天数会以钉钉通知的方式提醒相关责任人，延误时间越长，通知的相关责任人职级越高，以此来倒逼管理优化升级。图客户投诉分析图预警分析|行业精选实践数字化分析决策平台助力企业精细化管理提升34备件分析主要以各地区、仓库

83、备件的备件满足率及发运的及时率指标为主,主要的目的是可实时监控各地区仓储备件资源，分析不同地区对当地仓库建设的必要性、对不同备件的需求区间等因素以期达到备件资源的动态布局，实现对客户的敏捷服务。流程中心是对各部门效率的一个监控指标，通过对各流程审批效率、延误时长的分析对比，减少各部门之间的交流成本，提升工作效率。成效：穿透式服务体系的实施使得服务分析周期由 7 天缩短至 1 天，效率提升 85%以上。快速定位业务瓶颈点，实时透视服务数据，本部与代表处的沟通成本降低 50%以上。服务指标中到位率提升 5%，图备件分析图流程中心35让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践完工率提升

84、2%，直接提升市场服务口碑客户感知满意度提高 2.53%，客户投诉率降低 5%，服务及时性提升 4.73%。辅助核心信息系统在一机一册制作及查询准确性上提高至 99.9%；客户备件/图册查询时间缩短 70%。场景二：生产资源动态组织痛点：工程机械行业具备多品种、小品量、柔性制造特点，公司核心生产工艺的工序高度离散，由于生产过程数据不透明，生产过程中物料、设备、人员、场地等资源分配的不均衡、计划的不合理、报工的不及时都会造成不同程度的资源浪费，从而影响生产效率，导致无法对资源进行动态规划。解决方案：（一）构建生产驾驶舱以 SCADA、MES、WMS、QMS 及 APS 系统为主搭建徐工重型生产驾

85、驶舱，对公司整体的设备利用情况、生产计划情况、生产工时情况、产品质量情况、人员效率情况等数据进行综合分析，辅助管理人员快速了解生产的整体进度，合理安排各类资源，精准把控任务进度，提升生产效率。（二）构建多维分析模块，细化驾驶舱分析指标设备分析模块:通过 SCADA 系统获取设备型号、数量、加工参数信息、设备两率分析、设备实时检测、设备联网情况、设备告警、设备预防性维护等多个模块的实时监控与分析，结合 MES 系统的员工工时数据，分析员工与设备之间的“忙闲”状态，从而实现资源的综合调配。图徐工重型生产驾驶舱|行业精选实践数字化分析决策平台助力企业精细化管理提升36计划下达及执行模块：采集 APS

86、 系统对生产计划排程制定不同产品的完工周期及进度，SCADA 系统各订单工序的实际开完工时间，MES 系统执行与计划开完工时间差异分析，积累数据用于优化产品定额工时、改进资源分配的约束规则、完善资源组织算法模型，持续迭代实现资源配置精准化。图设备数据综合分析图APS 系统计划排程图分厂综合指标分析37让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践计划展开与监控模块：通过监控 MES 系统在计划展开、派工分配等环节数据，分析装配分厂工步工时使用情况，计算可用资源的优选排序，以计划完成率、资源利用率因素、物料齐套性检查为重点考虑依据，判断开工条件满足情况分解订单工序。成效：通过实施 SCA

87、DA、APS 及 MES 系统资源动态组织的生产模式，大幅减少了车间计划调度人员人工调配资源的工作量，且资源配置更高效，车间计划调度人员减少一半。提升了直产人员工作效率，人均工时日产出提升约 10%。在车间智能排产、人机协同作业等其他场景共同作用下，车间关键设备 OEE提升了 15%。场景三：五级设备在线运行监测体系痛点：生产设备的数据采集一直是公司重点关注的问题之一，它是分析生产瓶颈、效率、质量等关键评估指标的重要手段。公司现有的设备种类繁多，接入的数据协议、标准和方式都存在着差异，且老旧设图生产数据分析图装配分厂工步在线数据监控|行业精选实践数字化分析决策平台助力企业精细化管理提升38备不

88、满足设备联网的条件，上述各种因素阻碍了设备的大规模互联，各种数据采集也困难重重。解决方案：公司针对400余台重点设备建立SCADA平台，通过加装智能传感器、运用PLC/DNC/MDC等，实现ModBus、OPC多种协议的设备联网，实现设备运行状态的实时采集、监控。采集SCADA系统的设备参数，依据各分厂功能及设备型号的不同采取纵深到底，精确到设备的模式，搭建工厂级、车间级、产线级、工序级、设备级五套设备分析指标，从效率分析、统计分析、专机分析等多维度、多方位、多视角检测设备状况，保证设备的高效运行，实现设备的精细化管控。工厂级可视化看板：实现对厂区全貌、车间名及位置、总设备数据、在线设备数等指

89、标信息。车间级可视化看板：包含车间设备总开机率、利用率、设备运行状态统计、产线产量信息等指标，通过对这些指标的计算，除了分析不同车间当天的开工时长、不同工位上员工工作效率、不同部件平均加工时长外，还可依据历史前 7 天的车间的总体开机率及利用率，分析车间一周内平均工作效率及同类设备的平均工作时长，多方位分析车间产能及设备效率。图工厂级可视化看板图车间级可视化看板39让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践产线级可视化：通过对车间产线中各设备轴信息、主轴负荷、主轴倍率、进给倍率、进给速度、主轴转速、程序加工状态、程序文件名、刀具号、报警信息、多轴信息、绝对坐标、机床坐标、生产节拍等

90、产生产信息及产线设备状态、运行状态、告警信息、产线总开机率、利用率等指标的分析，反映产线设备的工作情况，判断产线“忙闲”状态，监控产线设备状态。设备级可视化看板：针对机加、数控机床、PLC、折弯机器人等不同类别的设备采集设备运行状态、当前报警状态、工艺相关的参数等数据进行设备两率、质量、专机三类分析，用以把控关键设备的使用及利用情况，分析核心参数，辅助研发人员依据设备参数搭建产品的机理模型。图产线级可视化看板图设备两率分析图专机效率分析|行业精选实践数字化分析决策平台助力企业精细化管理提升40成效：SCADA 系统应用后，实现了对 400 余台重点设备运行状态的实时监控，通过对设备利用效率的统

91、计、分析，统筹管控，公司设备利用效率由 36.7%提升至 56.1%，效果显著。场景四：智能排产穿透分析痛点：依托高级计划排程系统（APS），公司实现了生产的智能排程，解决了无法回复客户交期、订单交付准时率低、交付周期长、资源负荷不清楚、产能瓶颈分析低效、订单交期预估困难、插单管理混乱等突出问题。但 APS 系统的排程数据难以穿透展示，系统缺乏有效的可视化看板，对生产进度、资源分布及生产瓶颈缺乏有效的展示及分析。因此，在 APS 系统的基础上通过可视化看板，实现公司级、车间级、工序级生产计划自动排产以及生产过程调度信息的集成透明展示。解决方案：获取 APS 系统参数，按照徐工车间计划“周需求、

92、日滚动”的原则，展示不同车间、批次之间的排程计划及资源使用情况。依据工序瓶颈、设备负载、物料齐套等关注点，通过基于有限资源的约束模型，对车间计划排程进行最佳寻优；通过固化车间级排程规则，实现产能全方位分析优化并持续迭代产能优化调整方案。结合分析结果，发现结构上车等待时间比较长，进一步分析发现其中焊接工序及座圈焊工序存在瓶颈问题，通过增加设备或工人降低瓶颈影响。同时根据车间每日生产报工完工数据反馈，实施显示计划执行差异情况，方便计划调度。图周计划排程进度图生产瓶颈发现41让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践成效：APS 生产过程数据的透明可视化，可方便展示不同批次车辆的生产进度

93、、资源的占用情况。通过实施，排程人员由每天 9*3 工时缩短为 9*1 工时，效率提高 300%，客户订单调整和变化由 4 小时提升到 2 小时，生产效率提升 10%，关键设备 OEE 提升了 15%，同时提高了现场的生产效率，降低了库存，提高了库存周转率，压降在制品成本，实现客户订单的交期承诺，实现对生产排产瓶颈因素的分析和预测。场景五：直产人员绩效闭环管控痛点：工厂直产人员绩效考评是工厂人员管理的难点。通常直产人员凭借工时获得绩效，进而获取相应的薪酬。但粗放式的管理模式，经常出现高出勤但工时产出低、高工时但出勤低的异常现象，且绩效数据为敏感数据，基本只公布给个人，再加上员工的出勤情况和工时

94、情况分散在不同核心系统中，如果不把这两个维度的数据拉出来对比分析，很少会有人注意到异常的工时数据，从而无法有效提高员工工作的积极性。解决方案：通过 MES 的工时数据及考勤系统的员工出勤数据对比每个员工的出勤天数及工时产出，同时基于改进的 FAST-MCD（最小协方差行列式）人效分析离群点检测算法模型，利用出勤天数及工时数据，对每个分厂直产员工进行聚类，得到“不出力不出工”、“出力不出工”、“出工不出力”三类异常标签，通过分析明确异常人员出勤及工时绩效信息，加强人员岗位及绩效的管控，指导分厂计划调度择优派工。图工序瓶颈发现图日差异报表|行业精选实践数字化分析决策平台助力企业精细化管理提升42将

95、算法得到的异常的明细数据制作成填报表，在帆软决策平台中设置定时任务，每月 15 号将异常表明细推送至各分厂劳工员的钉钉端，要求分厂劳工员依据工时及考勤数据核实直产员工数据异常的原因，并将原因回填至明细表中，为后期异常原因分析提供数据支撑。图结构分厂工时分布图图结构分厂工时离群点检测分布图43让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践对分厂收集到的工时异常员工的原因分类统计，将原因分析结果发布给分厂管理人员，辅助分厂管理人员清晰把握工时异常原因，并根据原因进行管理方式的调整，从而完成直产人员绩效管控的闭环。成效：直产人员绩效闭环管控的实施，通过分析考勤、工时数据查找异常原因，并将分析

96、结果反馈与管理人员，打造直产人员绩效管理的闭环，精准定位异常绩效的人员，改变了分厂直产人员的管理模式，完善直产人员绩效的管理环节，加强了人员技能与资质的管理，提升 10%的平均绩效评估效率，提高了单位人员平均产出能力。场景六：营销驾驶舱痛点：营销驾驶舱主要是为了提升市场部对外部市场的敏感性及对企业在行业内的整体概况，但行业内价值较高的数据只能同通过线下手工统计，其统计数据量大，数据可视程度较差；信息传递时间较长，无法及时得知当前市场波动及目标达成风险，进行销售策略的及时调整和灵活应对；缺少市场历史数据的趋势分析，无法准确的完成对市场预测模型的搭建。图异常人员原因收集图人员绩效分布情况|行业精选

97、实践数字化分析决策平台助力企业精细化管理提升44解决方案：联合营销决策平台及 CRM 系统，对当月企业的销售目标、计划、台量、占有率等指标进行分析，分析不同区域不同职级当前状态下公司的经营现状同时对行业内不同竞争对手在市场上的台量及占有率情况，方便业务人员依据数据进行灵活的变动。使用区域台量、车辆开工工时、车辆吨级，车辆占比、实时销量、行业上牌量、行业台量等数据应用大数据、深度学习等技术，结合指数平滑法、决策树、移动平均、灰色关联法等模型，对区域级车辆平均工时进行分析，判断区域对不同吨级车辆的资源需求，从而提升行业需求预测精准度。图徐工重型营销驾驶舱图市场快速分析预测-区域级平均工时分析45让

98、数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践成效：营销驾驶舱的搭建，消除了不同职级之间业绩的反复计算与传递工作，提升人员工作效率 5%；不同区域内与竞争对手之间占有率、台量的同比环比分析痛点发现时间降低 2%，实现了瓶颈问题的快速查找；其行业销量趋势+实时销量趋势+影响因子动态调整的市场预测模型，根据指数平滑法预测未来发展走势，结合内外部环境分析、经济指标走势（GDP、固投、PMI 指数等）。近三年来行业销量预测偏差率持续减小，市场预测精准度持续提升。影响力：营销驾驶舱中市场预测模型的实施对徐工起重机专用 GPS 车载终端的性能提出了新要求，拉动了车载终端性能的提升，推动了相关供应商的

99、开发能力和制造能力；同时，有效提升了配套采购、市场销售等环节资源匹配的精准性。市场预测模型准确率达到 95%左右，已用作企业形成经营决策时的重要依据。五、项目总结与展望现阶段大数据平台已探索出从数据集成处理到数据分析应用的综合性整体解决方案，考虑到项目实施成本及周期，目前企业内部采用“小步快跑”“以点带面”的形式开展数据分析场景落地。但由于前期信息化及智能制造建设过程中业务规则的变化及系统使用习惯等问题，大数据平台规划与业务管理模式存在一定的磨合期。后期重型也将着重于管理机制的提升，达到数字化转型的全方位协同提升。目前企业实现了从点到线的分析，用数据驱动业务流程优化。在大数据建设方面，需要伴随

100、管理模式上的变革，由粗放型管控向精细型转变；后期完成由线到面的转变，优势业务借助数字化分析平台创造新的价值，完成企业级数据由业务型到知识型的转变，实现数据潜在价值，最终完成由面到体的体系建设，打破企业边界的商业模式再造，探索新的盈利模式实现企业脱胎换骨的转化。图市场快速分析预测-单车级经营对比分析|行业精选实践成本节约近百万，办公效率提升 80%简道云如何为银轮二次创业插上数字化的翅膀？462022 中国数据生产力大赛|零代码赛道|金奖|机械制造成本节约近百万，办公效率提升80%简道云如何为银轮二次创业插上数字化的翅膀？一、企业简介浙江银轮机械股份有限公司是一家专业研发、制造和销售各种热管理和

101、尾气后处理产品的民营股份制上市公司，现在全球拥有全资、控股子公司40 多家，是我国热交换器行业首家民营上市公司、行业标准的“组长级”起草单位和国家制造业单项冠军培育企业，换热器产销量连续十几年居国内行业前列。二、业务/管理需求背景随着社会的发展，企业生产数字化是必然的趋势，如果不数字化，企业必将被这个社会淘汰。我们正面临着百年未有之大变局，由此，作为一家汽配行业的民营上市企业，公司提出了二次创业，但是要想成功实现二次创业，数字化是一道绕不去的坎，且当前存在以下一些问题。47让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践1、子公司多：当前集团下面有 40 多家分子公司，每家公司的信息化水

102、平不同，有些已经在用一些小型系统来管理数据，有些还在用 excel，甚至有些还在使用手工记账的方式。而且，每家公司的管理结构和业务模式与上级集团的信息化逻辑存有较大的差异，系统开发与信息化逻辑不兼容，导致各公司的信息管理系统往往孤立开发，业务数据分散，出现较多的系统壁垒。如果利用现有的系统对分子公司进行管理，有着效率低、开发成本高的问题。2、需求变更频繁：随着企业组织之间的数字化发展进程愈渐深入，IT 部门收到的需求量逐渐变得难以应付，而且移动端处理流程成为员工利用碎片时间办公的迫切需求。而原有的开发平台已经严重落后于时代。所以，可以自主搭建、开发周期短、开发成本低、后期运维简单就成了 IT

103、部门急需的一款开发工具。3、业务发展快：因公司属于劳动密集型行业，而且跟当地社会生产生活有着紧密联系。经营时长、主要业务、所在地域的不同，在业务模式、管理制度、数据标准、团队能力、管理深度、沟通效率等均存在明显的差异。比如当前，新能源汽车正成为主流，发展非常迅速，公司的发展战略也不断向新能源纵深发展，公司业务规模随之快速发展。而原有的 OA、ERP、CRM 等系统升级迟缓调整困难，无法快速实现管理升级和经营变化。4、管理需求大：为快速适应客户的需求，争取更多客户的订单，公司就必须在管理上进行变更：提高生产效率，降低生产成本，来提升自身的竞争力。所以，为适应客户多样的需求，公司的管理需求也经常被

104、动的频繁变化，各式各样的开发需求随之而来。而耗资巨大的传统定制化系统，因为固化僵化的结构，已经跟不上公司快节奏变化的管理模式，而采购同行企业使用的成熟系统，也因管理思路、目标需求、业务类型的不同，难以在企业内得到很好的使用和推广，导致时间和成本都花了，效果却不理想，也难以得到各级领导的大力支持。三、解决方案在该背景下，公司 IT 数字信息部化负责人充分调研了目前的业务，同时也试用了相关厂商的低代码产品，最终选定通过简道云这一零代码开发工具来解决业务当前所遇到的问题，并于 2021 年年底开始组建项目团队。经过半年的使用，我们利用简道云开发了以下的一些系统和功能。简道云系统架构图：|行业精选实践

105、成本节约近百万，办公效率提升 80%简道云如何为银轮二次创业插上数字化的翅膀？4849让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践项目实施过程，我们采用敏捷化运作，借助零代码平台的优势，快速响应快速交付，提升了用户操作体验和使用满意度。首先，我们会根据业务部门提交的 信息化项目立项申请和评审 梳理需求，然后经过IT 部门专家对评估可行性、合理性、风险以及项目的费用进行评审。确定立项后，就利用简道云迅速为业务部门搭建系统原型，然后让关键用户测试，根据用户反馈不断修改、完善系统原型。经过不断的迭代、增量开发，最后形成业务部门需要的完整的系统。（1）建设成果应用总数：20+个总数量：10+

106、万条表单总数及仪表盘总数：300+个聚合表：50+个数据工厂：60+个智能助手：100+个简道云用户活跃数：500+个（2）整体价值作为一家民营企业，必须适合关注行业的发展动态，并做出管理变革。而简道云是一款零代码应用搭建平台，包含的在线表单、流程引擎、仪表盘都非常适合公司快速发展的需求，而且开发简单、上手快，能够积极响应公司的快速变革。1.信息沟通更顺畅，移动端的操作更加便利、高效。像代办任务处理时间缩减了近三分之一，提升效率 80%，也提升了员工对 IT 部门的满意度。2.通过清晰的统计报表，及时发现采购过程中的问题，通过解决这些问题，达到降低采购成本，创造效益的目的，可以每年为公司节约

107、10W 左右的 IT 设备采购成本。3.自系统运行以来，员工不需要再登录多个系统查询生产计划，工作效率提升了 80%。同时，MES 系统的使用也解放了员工的工作压力，降低了人为管理成本，减少了纸质文件、电话等管理费用，单一个工厂就能节约近 50W 左右的开发和实施费用，将来在全集团推广，能为公司带来更大的成本节省。4.全部流程、功能、报表都由 IT 部门自己完成，可以节省昂贵的系统实施费用，比较找外部公司开发的费用，为公司节约了 30W。5.节省纸张资源，系统上线后，工厂取消了纸质填报表格，全部在系统线上填报，可以每年为工厂节约费用 5W 左右。|行业精选实践成本节约近百万，办公效率提升 80

108、%简道云如何为银轮二次创业插上数字化的翅膀？50例如，我们在年初推出了“IT120”服务，过程中不断听取各方面的意见，对功能进行修改、完善。便利的移动端操作、快速地解决问题、精准的问题定位，让大家习惯了有问题就走“IT120”。原来通过 QQ、微信、电话等方式处理问题需要 1-2 几天，现在用简道云的流程处理时间仅需 0.25-0.5 天，效率提升了 75%，节省了大量重复且不增值的时间，可以更专注在自己的专业领域。简道云零代码平台对公司各方面的提升是全方面的，不仅仅是管理工具效率的提升，更是对管理能力的跨越式的提升。四、应用场景场景一：IT 设备管理系统1、难题：以往IT供应商无法实时看到采

109、购订单信息，只能通过采购员打电话、发送邮件，或者QQ、微信截图等方式，这样既增加了沟通成本，也降低了供应商的交付效率。信息的不对称，不但给供应商造成一定的采购成本，也给公司造成不必要的经济损失，而且交付不及时，或者交付的货物型号不准确等问题，也会导致员工的不满意。另外，供应商送货的时候，没有统一规范的送货单，有电子表格打印的，有手写的，甚至没有送货单。供应商往往直接跟库管员电话沟通，导致入库随意，事后出事无法追溯，管理混乱的尴尬现象。而且，库管员需要在系统中，再把送货单上的每一条设备信息再输入一遍才能完成入库操作，很费事，而且容易出错。2、解决：利用简道云开发了设备采购申请模块，并将设备采购与

110、预算管理关联，利用聚合表实现了相同成本中心累计的采购数量不能超预算，利用智能助手实现预算使用和预算冻结功能。通过预算管控，为公司节约了采购设备成本。功能总览51让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践另外，在设备采购申请流程结束后，利用数据推送功能对接外部服务，再利用和 API/webhook 功能，在简道云中创建采购订单（如下图 3），同时利用扩展功能中的推送提醒自动给供应商发送消息。从而，节约了需要采购员通知供应商的沟通成本，提高了供应商接收采购订单消息的及时性、准确性。图 1 设备预算申请图 2 资产设备申请|行业精选实践成本节约近百万，办公效率提升 80%简道云如何为银轮

111、二次创业插上数字化的翅膀？52在简道云中开发了送货单模块（如下图 4）。供应商选择采购订单后，创建送货单，再利用扩展模板中的打印模板功能，为供应商提供统一规范的打印格式。而且，我们在送货单的打印模板中增加了二维码（如下图 5-1）。库管员在收到货后，只要打开入库单功能，通过扫描送货单上的二维码，就能准确地读取送货单信息，再检查送货数量，最后保存完成入库操作。通过扫码入库功能的实现，节省了入库操作时间，减少人为错误，提高了入库准确率。图 3 采购订单图 4 送货申请单53让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践另外，对于入库成功的资产设备，我们会发送通知给保管人，提醒他们及时来领设

112、备。另外，还利用扩展功能中的打印模板，开发了设备档案条码（如图 5-2），实现了“一物一码”的精准管理，也为以后每年一次的资产盘点工作提供方便。通过库存报表，可以实时查看库存信息（如下图 6-1），及时对库存进行管理。针对设备管理人员无法确定哪些设备已经下发给员工，我们开发了“设备下发完成情况概览”报表，方便了解设备的下发情况（如下图 6-2），及时做好工作安排。针对供应商送货是否及时，我们开发了送货及时率报表（如下图 6-3），通过数据分析，及时掌握供应商的送货情况，以便对供应商进行 KPI 考核。为了及时了解各个公司、各个成本中心采购 IT 资产的费用，我们开发了采购金额统计分析报表（如下

113、图 6-4）。利用大数据的优势，对采购情况进行统计分析，及时了解、掌握各个公司，以及各个成本中心在 IT采购上的投入情况。图 5-1 送货单图 5-2 设备条码|行业精选实践成本节约近百万，办公效率提升 80%简道云如何为银轮二次创业插上数字化的翅膀？54图 6-1 库存信息图 6-2 设备下发完成情况概览图 6-3收货及时率55让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践3、价值：通过简道云搭建的IT设备管理系统，公司实现了从预算管控、IT设备管理、采购管理、送货管理、入库管理、出库管理、IT结算单、付款管理的全流程管理。既堵住了之前的管理漏洞，还创新地实现了企业IT设备的高效、规

114、范管理。IT 设备管理系统使公司 IT 设备的管理水平迈上了一个大台阶。目前，已经有十多家供应商注册并加入该系统，实现了自动获取采购订单和统一送货单格式。送货时间从原来的 4-8 天，提高到现在的 1-2 天，提高了 75%。而且，通过清晰的统计报表，公司能够及时发现采购过程中的问题，通过解决这些问题，达到了降低采购成本，创造效益的目的。场景二：MES 系统1、难题：之前公司计划员编排生产订单时经常需要 BOM 和工艺路线进行参照，而要获取这些信息需要电话、钉钉、微信等进行联系，订单编排后又需要手动进行任务分解并发送到各个班组长处，一定程度上影响了生产的执行效率，也很大程度上受制于员工之间的沟

115、通效果。另外，班组长在接收到订单后要进行工作派发，这也需要班组长一一传达到各个工段处。当工段执行生产任务时，由于上序完成情况无法及时准确地传达到下道工序的员工处，又间接导致下道工序的员工无法及时的安排工作下去，这直接影响了工厂的产能效益，使得工厂失去了对生产执行力度的把控能力。2、解决：利用简道云开发了 MES 系统，为 MES 配置开发了基础设置、工程数据（如下图 7、8）、计划管理、生产执行、质量管理等几个功能板块。对工厂的工段、班组、员工进行了数据化管理，同时将物料档案、工艺路线也纳入到系统进行管理，涵盖了产品的创建、变更、消亡等过程管理，实现了产品线上的生命周期管理。图 6-4采购金额

116、统计分析|行业精选实践成本节约近百万，办公效率提升 80%简道云如何为银轮二次创业插上数字化的翅膀？56同时，开发的计划管理功能（如图 9），利用简道云数据管理表格导入功能，实现了计划员批量导入生产订单的作用。系统识别订单信息后自动关联对应的物料、工艺路线。图 7 据物料档案图 8 物料工艺路线图 9 生产订单导入57让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践开发的生产执行的派工单功能（如下图 10），支持班组长自定义查询生产订单信息，通过简道云数据关联功能，根据选择所需要的订单信息，自动派生成了对应派工信息，通过班组长对派工单的调整后实现了统一派工。开发的生产执行的报工单功能（如

117、下图 11），通过派工单信息的收集，展示了对应工序今日派工任务清单。通过简道云的填报功能，收集员工填写的报工数据，实现了生产订单及派工单实际完工数、合格数、报废数等数据的回写管理。开发的质量管理（如下图 12），来收集工厂定义的零件标准单价，实现了计件员工的计件工资管理功能。图 10 派工单图 11 报工单|行业精选实践成本节约近百万，办公效率提升 80%简道云如何为银轮二次创业插上数字化的翅膀？58另外，开发了报工完成情况报表（如下图 13），以及报工汇总表（如下图 14-1），图 14-2 是现场工人操作。图 12 质检单图 13 报工完成情况图 13 报工完成情况59让数据成为生产力|一

118、流企业的数据化管理思想、方法和实践4、报工单页面的任务清单整合了报工单同一物料时间下本道工序与上道工序的数据，聚合表无法同时取到两者数据，则使用数据工厂分组汇总横向连接实现，但是缺少了实时性。5、利用数据化工厂分离报工单子表单选取第一行数据为有效数据，再分组汇总根据报工单计数获取同时做这个订单工作的人数和员工来分配平均各自的计件数量，最后将所有的报工单合格数量和物料工序每件工资得到员工的计件工资。3、价值：通过简道云开发的 MES 系统，一定程度上提升了计划员编排生产计划的工作效率和沟通效率，提升了工厂员工的产能和赋能，激发了员工的工作积极性。业务和流程也从原来线下的毫无追溯性、难以复查性变成

119、了线上的更加透明化、高效化、稳定化。自系统运行以来，员工不需要再登录多个系统查询生产计划，工作效率提升了 80%，同时，MES 系统的使用也解放了员工的工作压力，降低了人为管理成本，减少了纸质文件、电话等管理费用，为公司节约了近 30W，实现了工厂提质降本增效的目标。场景三：工厂质量数据采集1、难题随着公司的发展扩大以及业务的增多，现有的线下数据采集已经无法满足办公需求，存在效率低下，浪费人力物力时间等缺点，在管理上也存在漏洞，不利于公司的运行与发展。因此迫切需要一个能支持各项数据采集的系统来辅助管理。同时，对生产计划和时间生产数量的计算所得完成率也提出更高的要求，并存在进行大屏幕展示的需求。

120、图 14-2 现场工人操作以上功能使用了以下简道云技术：1、生产订单导入在简道云 excel 导入功能的限制下，一个是表单导入不会通过系统任何检验，这就需要保证导入模板的正确和导入数据的准确，二导入数据不会触发公式和数据关联，利用简道云的数据化工厂，将多张表数据关联，达到效果后通过数据化工厂的同步表单数据到新表单，不过这个同步是增量同步，注意不要同步相同的数据。2、利用聚合表的多表联动，关联派工单和生产订单，派工单明细和报工单，实现对三个订单修改和删除的控制，通过聚合表的提交校验，实现实时对三个表单数据提交时候的派工数量报工数量的校验。3、派工单界面实现了对于多个生产订单进行批量派工，利用聚合

121、表和关联数据选择数据，利用智能助手分别生成各个生产订单下工序的派工明细。|行业精选实践成本节约近百万，办公效率提升 80%简道云如何为银轮二次创业插上数字化的翅膀？602、解决：该应用主要包括基础数据、料品检测巡检、报工、报表等主要功能。首先，我们在简道云中录入产品档案、失效模式档案、工序概况值档案、料品检测档案（如下图 15）、质检员数据等基础数据。2.1 报工模块我们创建工序报工填报功能（如下图 16），让现场生产人员将每天的生产数据录入到表单中，并选择今天的质检值班人员。然后，生产人员提交单据后，质检员钉钉会形成代办任务，质检员根据代办任务去现场进行复检，对有质量问题的产品进行复检，最后

122、，提交数据到简道云上，形成了完整的质量数据采集。我们用的技术主要有：1.利用简道云的智能助手创建报工单的中间表，实现复核单生成后对报工单的回写功能并保留处理记录；2.解决了下拉框的下拉内容关联其他表并且有默认值，通过子表单字段关联其他表单数据和子表单整体的数据联动实现；图 15 基础数据（料品检测项目）图 16 报工填报61让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践3.利用聚合表统计各个产品下工序的合格数量、待判定数量以及报废数量；4.利用了简道云的跨应用功能，将其他应用下的表单数据关联到本应用下使用，避免多个应用存在相同基础数据表，减少基础数据维护数量。2.2 料品检测巡检模块发

123、起检测记录流程（如下图 17），然后检测人员和巡检人员都要对流程进行处理。由于检测人员和巡检人员需要同时对一张单据进行处理，在流程设定的时候，除去流程发起节点，每一个流程节点设置了检测和巡检人员任何一人提交都能流转，每一次流转都会在两者之间形成代办任务，都处理完成流程结束。最后，我们根据系统上面的数据，对数据进行处理形成各种工厂需要的报表，并将报表投屏到车间现场。我们主要使用简道云的数据化工厂，将来源不同表单的数据根据一定规则进行整理合并，计算合格率、报废率、产值等一系列生产相关的数据，通过仪表盘的图表展示（如下图 18 至 27），图 28-1 是我们工厂现场的大屏展示，图 28-2 和图

124、28-3 现场工人操作情况。图 17 检测记录图 18 产品合格率汇总图|行业精选实践成本节约近百万，办公效率提升 80%简道云如何为银轮二次创业插上数字化的翅膀？62图 19 产品一次合格率图表图 20 失效模式比例图 21 料品对应数量63让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践图 22 复核后合格率（周）图 23 复核后合格率（月）图 24 合格率汇总报表|行业精选实践成本节约近百万，办公效率提升 80%简道云如何为银轮二次创业插上数字化的翅膀？64图 25 失效模式比例图 26 检测报表图 27 巡检报表65让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践3、价值：

125、1.系统成本低，全部流程、功能、报表都由 IT 部门自己完成，可以节省昂贵的系统实施费用，比较找外部公司开发的费用，为公司节约了 10W。2.节省纸张资源，系统上线后，工厂取消了纸质填报表格，全部在系统线上填报，可以每年为工厂节约费用 5W 左。3.不影响生产节拍，系统使用流畅性高，生产线上员工的操作比较简单，频率也不高，不会让生产线员工产生抗拒系统的心里。图 28-1 大屏展示图 28-2 现场工人操作|行业精选实践成本节约近百万，办公效率提升 80%简道云如何为银轮二次创业插上数字化的翅膀？664.减少质量人员工作压力，不用再大批量整理数据，分析数据，系统有现成的数据以及报表(1、平均每天

126、减少单人次数据输入时间 3 小时；2、合格率跟踪更加实效便捷；3、数据使用上直接复制即可，减少了汇总步骤），提高了 75%的工作效率。5.方便客户审核，纸质材料找数据比较麻烦，归档乱的情况下会浪费大量的时间去找资料，线上资料能直接导出（减少纸质产生的纸张浪费，寻找记录浪费，保存上的浪费）。6.后期可拓展，系统可以连接现场大屏，将报表全部展示在工厂车间，为公司向信息化工厂转型更进一步。场景四：IT 1201、难题：企业信息化运维工作包含计算机设备、物理网络等运行环境维护管理，也包含 OA、SAP、PLM 等业务系统的维护管理。在出现故障时，一方面员工不知道联系谁解决，也没有固定的联系方式，往往是

127、自己通过电话或钉钉找熟悉的 IT 部门人员咨询，再由 IT 人员找到具体的维护人员，花费较多的时间在找人上；另一方面，问题类型难以确定，可能需要有不同的 IT 人员一起处理，往往是认识谁就找谁，导致 IT 人员之间的责任界定不够清晰，无法做到精准服务；第三点，无法衡量维修人员的工作时间，也就无法对处理人进行考核；最后，申请人无法对此次维护进行评价，导致维护部门无法第一时间获取真实的用户感受，也就无法提升服务能力。2、解决：首先，设置每类问题的内部价值和对应的处理人，利用简道云快速搭建 IT120 应用，并将申请流程的入口放到钉钉工作台。通过简道云流程表单（如下图 29、30），快速收集 IT

128、问题；通过接入钉钉审批套件和流程提醒功能同步钉钉待办通知，让指定 IT 人员能够及时去处理；通过节点限时处理功能定时提醒 IT 人员未处理待办，自动通过员工评价环节（24 小时未处理自动通过）；通过仪表盘展示 IT 问题申请量、平均处理时间（图 31）、员工的满意度、各类问题申请占比等；通过数据推送扩展功能与 FineReport 集成，将数据推送到 FineReport，用于进一步的数据分析展示（图 32 阿米巴经营驾驶舱，图 33 个人当月各项收益）。图 29 申请67让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践图 30 满意度评价图 31 仪表盘（1）图 31 仪表盘（2）|行

129、业精选实践成本节约近百万，办公效率提升 80%简道云如何为银轮二次创业插上数字化的翅膀？68图 31 仪表盘（3）图 31 仪表盘（4）图 32 阿米巴经营驾驶舱69让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践3、价值：1、缩减了近三分之一左右的问题处理时间，提升效率 80%。2、量化运维工作，部门领导之前无法了解 IT 人员每天的工作情况，现在可以通过仪表盘按年月日查看处理数量及平均处理时间，提高了工作效率。3、提升员工满意度，从 80%提升到 99%。随着 IT120 的使用推广，越来越多的业务部门看到了使用 IT120 带来的好处，纷纷提出开发类似 IT120 这样的功能。在业

130、务部门的要求下，我们充分听取分析了业务部门的需求，参考 IT120 的模式，分别开发能源 120、物流 120 等功能。五、总结与展望通过简道云平台的应用，极大提高了银轮各职能部门、各工厂的数字化运营管理效率：以流程为主线，以表单为载体，实现了管理流程化，流程表单化，表单数据化，数据可视化。为使管理者能够更加便捷、清晰地查看运营管理分析报表，在简道云应用下搭建报表模块，同时通过扩展功能中的推送到 FineReport 服务器，集成了 RineReport 的强大图表功能，满足各用户对复杂图表分析、展示的需求。图 33 个人当月各项收益|行业精选实践成本节约近百万，办公效率提升 80%简道云如何

131、为银轮二次创业插上数字化的翅膀？70通过 API 接口对接硬件设备或系统程序数据，将表单及硬件等方式收集的数据进行清洗，通过仪表盘完整的管理看板，为运营提供决策支持。作为公司数字化运营的主要工具，搭建简道云流程表单是改善公司流程并合理化的过程，是数字化精益运营的基础。简道云报表为使数据转变为生产力提供了决策支持，从而达到真正意义上的数字化价值体现。当前，降本、提质、增效是每个制造型企业必须要解决的当务之急，简道云敏捷、高效的特点正好契合企业对于数字化的迫切需求，未来简道云也将连接企业上下游生态合作伙伴的重要支柱。71让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践2022 中国数据生产力

132、大赛|零代码赛道|金奖|机械制造持续进阶|工厂设备互联的新设计思维一、企业简介美国史丹利百得集团于 2002 年 12 月在苏州工业园区高端制造贸易区综合保税区成立百得（苏州）科技有限公司（以下简称“百得科技”），注册资本 1200 万美元,占地面积 6 万平方米，于 2004 年投产。公司生产制造和销售得伟（DEWALT）品牌的各类专业电动工具及手动工具，产品主要出口欧美市场，主要产品包括电钻、电锤、角磨机、圆锯及激光水平仪。经过近二十年的努力，百得（苏州）科技有限公司已成为史丹利百得集团最大规模的制造基地与研发中心。二、项目背景生产设备多：公司属于典型的传统制造行业，为更好地解决人力成本不

133、断上涨带来的压力，保持更强的竞争力。公司稳步推行实施“机器换人”的计划，截至目前公司使用的非标自动化设备达到 3,361 台，整体自动化程度达到 56%，有些车间的自动化程度超过 92%。且车间及设备的分布范围广，存在“跨厂区、跨建筑、跨楼层”的现象。导致对应设备的资产台帐及盘点管理、维修保养及设备状态管理、操作维保人员及技能管理复杂度和难度不断增加。另外公司自动化设备的多样性，应用的不同数据协议，设备数据非标，|行业精选实践持续进阶|工厂设备互联的新设计思维72设备维保多代数据也存在无序蔓延等问题。备件管理难：目前“多品种，小批量”的行业客户需求日趋明显，对应公司的产品类型不断增加，生产的不

134、同型号规格产品累计达 6,539 种。在考虑既要满足多品种的生产，又要兼顾非标设备的标准化，使原有 5,237 种备品备件的管理基础上，再增加 2,145 套工装夹具的管理。备品备件及工装夹具采取“三大库房，五个集散点”的存储管理方式，涉及存储总面积 480 平方米，两班 6 名仓管员管理，全年领取发放达到 5,3742次。使用 PC 端领取系统，审批流程时间长，领取行走距离远。预领或超领后出现“个人珍藏、私立小金库”严重现象，不能反映真实备品备件的用量以及用在哪里。厂商管理难：无论是非标设备的供应商还是 MRO(Maintenance 维护、Repair 维修、Operations 运作)工

135、业品服务商，从需求的沟通、规格讨论、报价下单、发货收货及付款，都是通过电话或微信、会议或邮件、纸质单据等方式沟通完成，出现实际交货与规格要求差异，交货不及时，整体流程无追踪，信息透明度不高，对账耗人耗时。绩效管理空白：设备资产全流程涉及到 8 个部门（制造工程、采购、仓库、生产、计划、质量、财务、人事），约 2,175 名人员(设备项目的设计者、采购者、使用者和维保技术员)，15 家厂商（设备制造商、工装夹具供应商和 MRO 工业品服务商），涵盖范围广，周期长，导致流程效率低下，行为数据留痕难，且数据统计口径格式及管理维度不同，无法拉通有效数据，导致 KPI 绩效管理存在“真空现象”。三、解决

136、方案2016 年为平衡越来越多的报表查询需求与 ERP 服务器压力，经多方考察选型，我们最终选择了帆软FIN 通过持续观察、思考并结合其他行业的解决方案进行多轮回合的讨论，公司制定“整体规划、分步实施”的数字化转型方针，明确“以流程为载体，以人员为中心，以绩效为目标”的垂直一体化原则，遵循“赋能组织共营，激活员工共创，驱动实时共享”的设计思维，为逐步实现数字智能工厂的目标，公司拉开“数字智能三部曲之设备篇”的序幕。第一部：流程梳理基于简道云开发业务表单，梳理规范流程，实现标准统一；第二部：设备互联通过标准化设备 PLC 和 IPC 数据类型格式规范，使设备的数据即连即用。借鉴市场智能硬件解决方

137、案，设计制作专属智能硬件，构建软硬件间实时互联互通；第三部：数据赋能利用 API 打通现有系统、智能硬件与简道云间的连接，行为数据留痕，拉通数据的垂直一体化，实现数据实时触发流转及报表呈现，为闭环管理提供决策支持。73让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践四、项目成果4.1 成果总结（1）建设成果应用总数：36表单总数及仪表盘总数：表单 1500+，仪表盘：500+API 对接：应用 10+，表单 68+设备互联数：90+智能硬件数：65+简道云用户活跃数：9077（2）总体价值设备管理系统 Saas 功能应用是低代码产品在市场应用最早，目前也是服务最多的产品类，扫码报修的简单

138、逻辑使其陷于一片红海，如何冲破传统的固有思维延展产品功能，除了利用简道云满足业务基础需求的流程表单，智能助手和数据工厂，还需要充分借助 API 接口拉通设备间和智能硬件与简道云的数据，数字智能设备篇简道云系统架构图|行业精选实践持续进阶|工厂设备互联的新设计思维74让一切成为可能开创属于自己的一片蓝海。通过借助简道云产品，使设备管理功能更加丰富、更智能，延展性更强：1.设备故障的自动触发报修，无需扫码报修；2.维修进度实时更新，精准管控；3.延展到供应商关系管理(SRM)和智能仓储管理，通过智能柜领用及库存的数据实时共享，供应商自主补货，可实现先使用再月结下单付款。4.运营数据更加便捷、精准，

139、自动跟进相关的行为及数据的管理闭环，实时绩效管理。利用简道云搭建的应用实现了设备、智能硬件的互联互通，多系统多设备体系的集成，并通过对前期的需求、供应商、采购、交货对账付款的数据收集和流程监控，加强设备使用过程中自动采集设备运行、维保、人员、产出和质量等多维度的完整数据，利用分析、清洗、整合、聚类等大数据分析手段，实现设备报修的及时率和准确率 100%，维修响应速度提升 20%以上，降低设备采购及维护成本 30%，设备故障率降低 18%，流程和产出效率提升 26%，供应商及人员的 KPI 绩效管理有效落地。通过 SRM 和智能柜软硬件互联互通，优化 MRO 备件管理流程，且分散就近存储充分利用

140、生产车间空间，节省集中储存空间 480 平，自助刷脸及“1 分钟快速存取”实现了 MRO 备件的无人化管理，节约相关人员 6 名。4.2 典型场景场景一：设备互联 通过数据治理规范标准，实现设备互联数据互通智能预警数字智能设备篇简道云系统架构图之前设备的报修是市场上的小程序或电话微信通知方式，后来利用简道云搭建设备管理应用模块，即扫码报修方式。因制造业人员流动大，培训跟进难，出现扫码报修不及时，故障现象描述不规范，数据多次处理且不准确，维修数据分析利用价值低，备品备件管理系统陈旧，不利于整体设备的高效管理。与设备的交互性差，无法正常读取设备数据，不能对设备的诊断和预测分析，设备之间的连接与集成

141、也缺乏扩展性。设备出现故障后无法及时报修，设备维护工作展开效率低下，进而生产停滞与延误，没有及时跟踪闭环管理。75让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践现在设备管理模块升级迭代至更智能的 3.0 版本。通过前期设备管理沉淀数据结合新管理维度需求，梳理规范设备 PLC 和 IPC 的数据类型及格式规则，自行编写程序调用工业协议兼容简道云进行设备连接，用来收集、存储和处理工业数据；对设备运行及故障、产量和检测良率的数据进行实时提取、设定阀值自动触发流程，产生报警提醒，及时补救；根据对设备采集数据的实时监控，可预估设备的运行情况，为消除隐患提供依据；垂直一体化的数据设计新思维，让行为

142、由数据留痕，密切关注部门流程效率，提升人员的技能和绩效。1.设备报修的及时率和准确率 100%，缩短故障响应时间。设备自动根据设定两种报修规则：a.设备故障停机报警信号后设定时间自动触发报修；b.相同故障发生设定频次后自动触发报修。2.生产和质量发生异常时，各级人员的快速响应时间缩短 60%，提升产量达成率。通过实时采集的设备良品产出数据，对每小时的产量和质量进行监控，当低于不同阀值时，自动触发流程推送信息给相关责任者及管理者，且收到推送信息人员需要在规定时间达到现场协调解决问题。3.借鉴打车软件应用的管理模式，绩效考核 100%用数据衡量。维修工单采取抢单模式，抢单后维修人员根据报修内容描述

143、，以及参考故障描述自动关联匹配以往维修内容，准备工具等前往维修；若无人抢单情况下，系统将记录并标注无维修工作的人员，并推送上级管理者进行派单，超时未派单将自动逐级上报；在修工单超时后自动触发推送上级管理者，便于协调资源进行支援协作。部分报表展示：图 5数字运营管理模型 V2.0 图|行业精选实践持续进阶|工厂设备互联的新设计思维76场景二：厂商管理 借助智能柜实现 MRO 备件的无人化快速存取管理之前供应商的资料建立更新都是通过邮件传递获取信息，然后输入系统导致数据缺乏完整性和及时性；MRO 物品需求和寻源管理通过电话或邮件沟通，游走在合规合理的边界；物品的发货及收货缺乏完整的跟进与提醒，纸质

144、单据需人工输入至系统；MRO 备件库与使用车间来回有 10 30 分钟的步行距离，且领取审批周期长；发票对账及付款耗时耗人力。77让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践现在通过简道云搭建供应商管理 SRM2.0 应用实践，通过企业互联的数据流程协同，在提出物品需求后，自动匹配供应商的经营范围内物品，推送至相关供应商询价信息，后台自动比价开标，确认后自动下单，在完成接单备货阶段生成待发货清单，发货时选择待发货物品后，自动生成送货单及待开票清单，送货单及发票为指定格式，易于扫码录入系统；同时借鉴快递柜的设计理念，独立设计开发出备件存储的智能柜，在维修工单下直接点击领取备件确认后，在

145、智能柜前通过刷脸分别自动打开需领取物品的柜门，每个柜内安装秤重传感器用于校验确认实际领取与申请数量的一致性。柜体采取分体可串联的设计，同时柜体尺寸相对较小，可以充分利用车间就近的狭小空间放置，大大缩短了领取备件的距离，实现“1 分钟快速存取”。通过简道云搭建的供应商 SRM2.0 平台，与供应商的沟通效率提升了 80%，资料完整性提升至100%，数据可查询跟踪性提升 100%|行业精选实践持续进阶|工厂设备互联的新设计思维78通过简道云搭建的供应商 SRM2.0 平台，所有物品申请走线上流程审批确认后进入采购需求池由需求池统一发起询价，按照物品分类及供应商评分，自动筛选三家供应商，通过企业互联

146、让供应商参与流程79让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践智能柜结合简道云表单实现备品备件“1 分钟快速存取”场景三：绩效管理 利用垂直一体化新设计思维实现行为在线数据留痕之前公司内部各部门流程效率低，协同性弱，归根结底是对部门及人员的绩效管理无量化数据支持，在需要评价时凭感觉或印象成分居多，无法形成目标激励与绩效达成的推进力，对供应商的管理乏力，牵引能力不足。现在秉承数据垂直一体化的设计思路，促进行为在线数据留痕的技术不断完善，无论是公司内的人员还是外部供应商，通过简道云的表单填报或自动收集的信息，并通过分析、清洗、整合、聚类等大数据分析手段，实现相关有效数据的建模与组合，形

147、成全方位绩效考核和激励措施落实。供应商周期性的绩效考核，我们可以根据考核结果筛选出优质的供应商，从而牵引非优质供应商向优质方向发展，最终提高供应物品的质量和供应商的服务水平。员工每月的绩效考核，能够形成良好的团队竞争氛围，增强团队成员的集体荣誉感，所有的考核奖励变得更加公平和公正，员工对公司及管理者的信任感满满。|行业精选实践持续进阶|工厂设备互联的新设计思维80五、项目总结“千淘万漉虽辛苦，吹尽黄沙始到金”简道云经过七年的执着与挑战，不断努力突破日臻完善，成功帮助 1,600 万(70%以上不懂技术)用户搭建出能够满足自己需要的业务系统。我们有幸成为简道云的前期用户，与简道云一起走过 1,9

148、58 个日日夜夜，见证了简道云从低代码产品的探索者到领导者发展历程。我们通过运用简道云搭建公司运营管理的应用模块 36 个，满足不同业务场景的需求，数据存储量799.488 万条，发挥简道云 API 接口的灵活性，API 接口连接的应用数超过 10 个，表单突破 60 分，积极主动探索设备互联数据互通。在已使用简道云产品的业务场景，明显感觉到大幅降低运营管理的复杂性，提升了运营效率，促进公司降本增效，使管理变得更加轻松容易。同时借助简道云培养超过 60 名业务人员的 IT 能力，增强数字化意识，后续将继续培养业务部门的人员能够自主搭建应用模块，让全民开发成为新可能。下一步积极推动与 1,030

149、 家供应商的企业互联功能应用，开展外部企业的数据与流程协作，大幅提升跨组织协同配合效率。“乘风破浪会有时，直挂云帆济沧海”，未来我们希望能够将简道云的产品推广到集团公司的其他工厂（包括海外工厂），挖掘并发挥数据更大的价值。81让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践2022 中国数据生产力大赛|商业智能赛道|银奖|机械制造东华智能转向系统：全流程质量管理，预控+精确追溯，助力质量成本降低 20%！企业简介南京东华智能转向系统有限公司始建于 1958年,自 1970 年开始致力于汽车转向系统及其零部件的开发、制造、销售和服务。公司隶属于上汽集团，为国家高新技术企业、全国汽车标准化转

150、向系统分技术委员会秘书长单位。公司产品主要针对国内自主品牌乘用车、电动车市场。其主要客户为上汽通用五菱、上汽荣威、MG、MAXUS、北汽新能源、奇瑞、比亚迪等汽车厂商，具备年产 140 万台（套）电动助力转向系统的生产能力。公司技术中心现为江苏省省级企业技术中心、江苏省智能转向系统工程技术研究中心；公司车间为江苏省示范智能车间；公司试验室为南京市级重点试验室，能够对转向系统的性能和可靠性进行专业测试。公司现为江苏省星级上云企业，目前正着力推进的数字化智能工厂项目涵盖生产计划、车间执行、采购物流、仓储管理、供应链协同、质量管理、设备管理、新品变更管理 8 大业务模块，围绕精准生产与动态决策两大转

151、变，数字化推动持续优化与效能提升，助力企业卓越运营。|行业精选实践东华智能转向系统：全流程质量管理，预控+精确追溯，助力质量成本降低 20%！82一、整体价值1、质量问题贯穿于产品整个生命周期，与公司各部门业务都密切相关，根据业务需求，公司现有 ERP，MES，PLM，EICP 等系统，各业务流程数据存储在各种不同的数据库，SQLsever，MYsql 等，数据整合汇总比较困难，不便于质量信息的关联分析，通过 FineReport 强大的自定义数据连接功能，打破了各系统之间的信息孤岛，将产品整个生命周期的数据以电子报表的形式呈现在 FineReport 平台上，结束了从前纸质报表的时代。2、通

152、过 FineReport 数据决策平台建立了公司分部门分层级 KPI 指标多维度报表（时间维度，产线维度，供应商维度，客户维度等），实现了采购、物流、生产及客户等产品全生命周期质量数据的实时监控与相互串联，及时掌握产品各阶段质量问题的预警及产生，实现问题源快速锁定与紧急遏制，节约了定期数据汇总分析的繁琐操作。公司系统-数据交互框架图全流程质量 KPI83让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践3、运用 OKR 思想，结合企业目标制定量化关键结果目标阈值；运用 PDCA 法则，建立目标达成促进体系，闭环管理产品生命周期内各个阶段质量 KPI 指标，实现质量成本降低 20%。3.1

153、供应商质量全方位管控痛点：1、缺少对供应商的执行过程管理监督企业跟供应商合作是一个长期而持久的过程，对于合作过程中订单的发货管理、订单的执行、原材料的价格波动以及合同的进程监控保证有很高的要求，目前这些信息不透明导致供应管理黑匣。2、产品出现问题没办法精准定位到供应商处当产品出现质量问题时很难直接定位到相应的供应商，无法快速对供应商提供的原材料的质量进行追溯分析，整个过程耗费大量人力和时间资源。3、供应商绩效评估和淘汰机制薄弱企业通常采购完成后，缺少系统性的对供应商相关数据指标的考核和淘汰机制，数据信息不流通不透明，整个供应商管理流程没有形成闭环，容易产生劣质供应商问题。质量层级报表实时监控|

154、行业精选实践东华智能转向系统：全流程质量管理，预控+精确追溯，助力质量成本降低 20%！84解决过程:1.供应链质量看板采购件质量问题是采购供应链中关注的重点，根据评价指标搭建分析看板，分别从零件 PPM、供应商零件质量抱怨、车间停线次数以及供应商质量绩效红黑榜四个维度对供应链质量问题进行展示。采购工程师根据供应商绩效红黑榜以及供应商零件质量抱怨对供应商进行积分惩罚，并对良好质量供应商进行激励。对于采购到件，根据到货产品的一次合格情况对产品进行检验，数据来源包含了来料检验和收货异常问题，从年度、月度、供应商三个维度对采购零件合格率的统计情况。通过月份钻取到具体日期的采购件一次收货合格趋势，以及

155、不合格产品来源分布，通过不合格信息钻取到具体供应商信息，发送到采购人员，便于迅速了解供应商到货质量信息并及时提出响应方案。采购质量大屏一次收货合格率-年度明细85让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践将供应商质量管理与产品质量检验过程进行拉通，不论是在制造过程中出现问题的产品还是客户投诉退回的产品，都能够追溯到相应的供应商处进行分析，精准进行定位。后续针对采购件产生的问题，采购质量工程师制作工单并反馈到供应商端，对问题关闭情况进行跟踪，对未关闭问题进行跟催，形成供应商质量问题治理闭环。一次收货合格率-月度明细一次收货合格率-供应商明细|行业精选实践东华智能转向系统：全流程质量管

156、理，预控+精确追溯，助力质量成本降低 20%！86为保证供应商中生产工具（模具、刀具等）的质量，通过统计供应商到货数量计算模具寿命并设定预警界限。当模具寿命超出预警界限，通过钉钉集成将预警信息自动发送到采购质量工程师，采购质量工程师对该部分模具收严管控，增加质量检验频次。通过模具寿命和质量检验数据的积累，不断优化生产工具使用寿命。2、采购订单交付根据生产需求，采购部门制定采购订单下发到供应商端，供应商根据采购订单进行备货，并对供应商的物流进行跟踪。通过采购监控大屏实时展示当前的采购订单进度，便于业务人员了解物流进程。从年度交付准确率、月度准确率构成以及月度准确率交付趋势等，实时展示当月订单物流

157、交付情况，并对订单进行分析，推动业务人员优化供应商物流逻辑，促进供应商交付准确率提升。供应商问题关闭情况模具使用频次87让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践对供应商物流过程中的订单进行分类，对超过正常订单范围的进行预警提示，并将具体信息发送到采购物流工程师，及时进行订单跟催。根据供应商产品到货情况，对供应商物流能力进行考核制定红黑榜，采购物流工程师对黑榜供应商进行积分惩罚，并对红榜供应商进行激励。价值：1、打破了以往对供应商在执行合约提供服务过程中的信息黑匣，优化整个执行过程的流程管理，在供应商执行的过程中能够有效进行监控和及时对采购方进行预警，保证双方合作的长期稳定。2、将

158、产品的相关信息跟供应商提供的原材料单号进行匹配，对客户投诉的产品问题进行质量追溯，精准对应到相关的问题供应商，节省了人力手工匹配的精力和调度时间，方便采购方进行问责记录。3、通过供应商质量问题频率以及供应商物流响应程度两方面，对供应商提供服务的结果进行打分排名，及时对供应商进行淘汰和引新，保证企业优质的供应链管理系统。采购月度交付准确率订单明细及采购红黑榜|行业精选实践东华智能转向系统：全流程质量管理，预控+精确追溯，助力质量成本降低 20%！883.2 生产过程实时监控，多方协同，实现质量预控痛点：客户交付周期缩短，产线长期满负荷生产，过程质量问题响应速度要求更高，过程质量预控手段单一，生产

159、数据准确度、可视化不足，这些问题严重制约工程师处置问题效率，降低产线的有效产出。1、工程师不能实时监控产线良品率并作出响应。2、生产数据不能一站式查阅，制约工程师关闭问题速度。3、过程质量预控，人工统计仍为主要手段。准确性和实时性得不到保证，无法有效起到预警作用。解决过程：1、产线运行状态监控大屏：以产线为单位：监控开班首检、过程巡检的完成情况；监控工序一次合格率和产线直通率的达标情况；监控班产完成情况和 SPC 报警情况。统计产线缺陷并排序，展示 TOP5 问题。当出现红色时，工程师收到短信通知并作出响应，有效提高响应速度。重点分析解决 TOP5，抓大放小，有限精力解决更多的问题。产线运行状

160、态监控大屏89让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践3、产品关键特性管制图实时获取加工结果并更新管制图，触发（黄色）预警和（红色）报警，信息通知工程师处置。工程师根据历史数据，优化加工参数，可实时得到验证数据，对比优化效果，提升措施有效性。钉钉信息通知内部质量监控大屏|行业精选实践东华智能转向系统：全流程质量管理，预控+精确追溯，助力质量成本降低 20%！904、SPC 管控图预警：实时监控工序关键尺寸加工稳定性，出现异常报警，信息通知工程师处理。工程师可分析历史数据，制定工序能力提升方案并实时观察措施效果。价值：预警、报警由人工转由系统执行，提高了效率和准确率；现场问题的处理

161、，由主观经验判断变为数据支撑结论；已处置问题，通过实时数据展示快速的关闭；过程能力提升的数据依据更准确，支撑数据更易获取，提升效果更易确认。关键特性管制图SPC 管控图91让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践3.3 快速响应客户，精确追溯问题点痛点：1、南京东华智能转向系统有限公司存在多个客户市场，各个客户市场质量数据标准不统一，数据来源多样化，收集、整理归纳数据需要花费大量人力成本和时间成本，效率低下；2、部分指标分析计算模型复杂，人工统计准确性与真实性得不到保证，导致质量问题分析模糊，锁定迟缓；3、部门间信息互通不及时，问题处理时效长，导致对客户的响应不及时，客户的满意度

162、降低；4、目标管理缺乏协同，举措、指标与目标脱节，对于目标达成没有建立自动化闭环机制。解决方案：1、售后 IPTV：将各市场三包清单汇总到 FineReport 中统一管理，并将复杂的 IPTV 计算模型导入 FineReport，实现系统自动计算，秒级内质量工程师可以获悉不同维度的信息。同时，运用帆软超链接的功能，将与售后IPTV 存在层级关系的指标（质量损失率）报表进行关联，进一步拓宽业务人员分析的维度与广度，便于质量问题精确判断，助力产品质量提升。三包清单|行业精选实践东华智能转向系统：全流程质量管理，预控+精确追溯，助力质量成本降低 20%！922、顾客端 PPM：结合企业目标制定量化

163、关键结果目标阈值，借助 FineReport 平台将各个市场反馈的质量信息与生产数据整合计算，将量化指标顾客端 PPM 及目标阈值在大屏展示，便于公司全体员工可以实时掌握，共同监督。同时，开发多维度报表，基于 PDCA 循环法则建立目标达成促进体系，当指标值低于目标阈值时，指标负责人分析原因，制定改善措施并制定措施负责人，系统信息通知措施负责人实施，并及时向指标负责人反馈措施实施成效，以便指标负责人继续调整措施或制定更高的目标。售后 IPTV 报表93让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践顾客端 PPM大屏顾客端 PPM报表及穿透分析|行业精选实践东华智能转向系统：全流程质量管

164、理，预控+精确追溯，助力质量成本降低 20%！94价值：通过标准化，实现各市场问题统一管理，提高了问题统计工作的规范性和信息完整性，缩短问题通报的延迟，降低了人工转接信息的出错率；电子报表实时采集数据与系统的自动计算，原来需要多人合作花费数天的数据统计和整理工作，现在系统自动完成数据规整，大大提高了工作的效率，减少人工成本；通过帆软平台，快速在线查阅数据，加快了对客户问题的响应速度，有助于提升客户的满意度；多维度数据的获取与分析，以及 PDCA 闭环管理，便于质量问题的深层次分析与目标的达成，为产品质量持续改进做铺垫。四、项目总结4.1、项目负责人点评（1）帆软的数据分析填报功能比想象中还强大

165、，可以做好规划充分利用，快速开发适合本公司特性的相关系统项目，低代码平台，入手快，投入少，符合未来的发展趋势。（2）近年来，制造企业越来越重视管理，逐步改善车间的生产条件，为 MES 系统的实施提供了良好的车间环境，也便捷了质量信息的追溯，但是帆软只是一个工具，最重要的还是前期从实际出发，做好规划调研报告，才能有效地帮助管理人员加强管理和控制，保证信息处理的及时性，通过流程重组，合理分工和明确职责，达到精细管理的目的，并增强企业竞争力。（3）推动信息化数字化质量发展，是通过信息获取和处理以及特定的过程控制来支持企业管理思想的实施。企业必须具有明确的目标，合理的分工，明确的职责和标准化的系统。同

166、时也要得到高层管理的认可，对相关人员做好有计划的培训，提高整体技术水平，确保系统的最终实施和应用。4.2、经验心得（前、中、后期）前期：需求调研初期，要做好整体规划与流程，各业务部门确认需求，一份完整的需求调研报告奠定了整个项目成功与否的基础，需求不统一明确，整个项目就会跑偏，浪费人力物力。中期：与业务部门加强沟通，熟悉各个业务流程，制定解决方案，通过数据凸显业务痛点难点，辅助管理做决策，堵塞管理漏洞。后期：确定了需求，熟悉了业务流程，制定了方案后，在后期实施过程中，经常会遇到一些技术方面的难点，可以借助帮助文档，社区论坛和技术支持远程指导等，此外，还可以借助官方一些案例 demo 开发适用自

167、身特性的相关报表。95让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践2022 中国数据生产力大赛|商业智能赛道|银奖|机械制造于方案切入，以软件落脚，昌辉集团迈入数字化阿米巴新篇章一、企业简介昌辉汽车电器（黄山）股份公司创立于 1975 年，是一家专业自主研发、制造汽车关键零部件的国家重点高新技术企业、国家 863 计划 CIMS 应用示范企业、全国知识产权示范企业、中国汽车零部件行业龙头企业、国家专精特新“小巨人”企业。昌辉始终秉承以科技为核心的理念，聚焦汽车零部件产业，为戴姆勒奔驰、通用、福特、大众等国内外 40 多家知名汽车主机厂原装配套，成为他们的核心供应商和战略合作伙伴，产品

168、自营出口 20 多个国家和地区。二、项目背景2021 年是“十四五”发展规划开局之年，规划提出“加快数字化发展，建设数字中国”的高要求，数字经济成为当下主要经济形态。昌辉集团深耕汽车零部件行业近半个世纪，同时提出“百年昌辉”的发展战略，并将企业数字化转型纳入企业高质量发展的重要战略之中。海量的数据，无穷的变化，倒逼企业在经营管理模式上不断地优化。在乌卡时代，不确定因素导致企业已经没有办法仅仅依靠老板一个人去经营和决策整个公司，如何激活员工的经营意识已经成为企业管理中不可或缺的一环。|行业精选实践于方案切入，以软件落脚，昌辉集团迈入数字化阿米巴新篇章96为了能将公司的战略方向、经营目标、行动指南

169、有机地统一起来，公司结合四十多年的发展历程，对昌辉文化行为背后的思考逻辑做了认真详实的梳理和提炼总结，最终决定引入“阿米巴经营”模式，旨在凝聚昌辉全体员工的智慧，不断追求企业各级组织收入最大化、成本最小化、时间最短化；不断追求企业的昌盛发展和员工的物心幸福。在引入阿米巴经营的过程中，企业往往面临如下运营痛点：1、没有一个系统化的平台落地阿米巴体系：阿米巴的整体规则和核算科目设置主要依靠 EXCEL 套表设计，核算科目及规则的维护比较困难。2、阿米巴核算报表不准确不及时：人为核算对数据的干预程度大，且核算费时费力，导致阿米巴报表规则维护难度大、不够灵活，影响了报表的真实准确与及时性，难以响应市场

170、为导向的部门核算制度。每月的核算表数据支撑经营时效滞后，改善结果无法有效跟踪，更多还是局限于财务类型的事后分析。3、经营亟需闭环：传统阿米巴经营的 PDCA 无法实现闭环。在阿米巴理念的影响下划小经营后，对于经营问题发现、分析、改善、跟踪（更多是人为跟踪）等环节，没有建立自动化闭环机制；无法从计划到执行实现监控、优化和改进，经营效果大打折扣。解决方案基于已有的信息化基础，与数字化管理对企业的高要求，昌辉集团借力数字科技，通过严格选型，最终牵手帆软软件，引入了“咨询+系统+数据+报表”四位一体的 数字化阿米巴 解决方案。本项目基于昌辉的战略及经营需求，以阿米巴管理理念为向导，结合管理会计的核算体

171、系，围绕管理、研发、制造、营销细化经营单元组织，构建价值流交易模型，进行独立核算。通过预实核算机制、经营数据推移分析模型，搭建统一的数字化经营分析平台，配合业务、财务系统之间数据的打通，实现阿米巴管理从计划到结果，从公司到单元，从老板到员工的各层级经营数据的自动汇集核算。并通过单位时间附加值核算机制，构建了组织效能的评价机制，追求员工的物心幸福。从而培养员工的经营意识，共同参与企业经营改善活动。三、应用场景场景一：以系统为媒介，整合阿米巴核算体系，构建完整指标库在阿米巴体系中，每个巴都会有一张最核心的损益表，也就是“单位时间附加值核算表”，用来针对每个巴的收支及单位时间效益进行最直观的核算。构

172、建报表时，科目和数据的整合，往往是阿米巴核算中很繁琐的一环，容易出现数据不准确、不及时等问题，且使用阿米巴平台的用户众多，其中包含了不同层次、不同层级之间的下钻关系、权限等内容。在构建核算体系的过程中，容易出现如下问题：人为校对准确性、及时性差97让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践数据流转链路长，需要独立部门单独进行数据处理审核科目核算规则固定，难以应对规则变化为了解决以上问题，帆软方首先对昌辉现有的组织架构进行了调研和沟通，梳理出了完整的阿米巴核算体系，进而梳理出完整的核算科目。并通过帆软阿米巴的档案管理功能建立了整个经营体系的指标库：梳理完阿米巴的经营科目后，针对每一个

173、核算科目进行了逻辑设置，每一个核算科目都可以关联对应的业务财务科目，轻松实现直接于财务系统进行取数、在阿米巴系统完成计算等过程。全程不需要人为汇总干预，达到逻辑清晰化、口径一致化、核算自动化：基于数字化阿米巴整体解决思路，梳理企业组织架构与科目体系，通过软件平台的配置，建立灵活的组织与科目体系，支撑阿米巴核算体系。搭建规则和数据的桥梁，改善阿米巴闭环难的底层建设问题。整体实现了组织与科目体系的建设，为自动化核算打下运行基础。|行业精选实践于方案切入，以软件落脚，昌辉集团迈入数字化阿米巴新篇章98场景二：通过数据的跨平台自动采集功能，提升数据流转的效率和准确性在整个核算的过程中，从数据的采集到发

174、表，要经过：原有业务系统导出数据核对整理形成附表数据提报审核编制发布核算表等步骤，经历时间周期长，核对校验数据工作量大。利用帆软阿米巴经营系统，用户可以在构建好经营报表体系后，实现自动获取业财务系统预算、核算数据。同时也支持手工数据的导入和维护。系统拥有数据的跨平台自动采集功能，能够有效提升数据流转的效率和准确性。优化后流程如下：规则预设数据采集生成报表按权限实时查询报表。各阿米巴可以看到本单元的经营明细，“单位时间附加值核算表”内反映了阿米巴实绩经营情况的报表，是阿米巴组织单元日常进行经营管理过程中，衡量单元的各项经营性指标的报表。核算数据也支持下钻，可以帮助巴长深度分析业务问题，找到业务阻

175、塞根因。99让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践通过直接对接企业财务的原始数据，结合阿米巴核算科目的核算逻辑设置，在档案管理内建立企业阿米巴核算体系，实现自动核算，避免了人力核算带来的数据准确问题。同时，指标的核算逻辑可配置、可调整，自下而上自动汇总，真正做到从公司到各巴的核算一体化、目标一致化。为 PDCA 的运营提升提供了数据支撑。场景三：智能化经营分析场景，实现企业经营闭环管理基于阿米巴的经营管理理念，各巴在阿米巴经营体系建立完成后，巴长需对各巴组织的经营情况进行分析和决策，也就是常说的“划小经营，独立核算”。在整个 PDCA 的环节中，经营改善是尤为重要的一环，只有在

176、反复的分析与改善过程中，员工的经营意识才会得到潜移默化的提升。想要对经营情况进行实时分析，各巴长不再需要经历数据导出、excel 等处理过程，可以直接在帆软阿米巴系统内，随时查看核算报表并对经营数据进行跟踪和下钻，清晰地掌握阿米巴的经营现状及问题。做好经营分析是经营改善的前提，面对部门级的分析场景，除了要构建灵活合理的经营会议制度，我们也需要一个智能化、信息化的分析报告，去支撑我们做数据分析和决策调整。在阿米巴经营系统中，系统将自动对各个巴组织输出经营分析报告，围绕阿米巴的各项关键指标（收入项/费用项/单位时间附加值/关键任务等），进行可视化的图表分析：|行业精选实践于方案切入，以软件落脚，昌

177、辉集团迈入数字化阿米巴新篇章100在经营分析会议时，可以利用帆软阿米巴平台，实现高效、灵活地展示分析，直接帮助巴长完成经营状况的汇报。在昌辉集团定期召开的经营分析会议上，各巴长一改往日 PPT 汇报模式，利用阿米巴经营平台的经营分析报告，直接对经营现状进行评述，并围绕如何实现企业效益最大化的问题，从系统收入最大化、费用最小化、单位时间附加值等角度，结合业务现状分析、真正落地了 PDCA 的经营模式，使企业效益最大化成为水到渠成的过程。数据驱动决策、信息化平台，真正带动了员工经营意识的提升！四、总结与展望通过落地“数字化阿米巴”项目，我们重塑了昌辉文化，构建了阿米巴组织和内部交易核算系统，搭建了

178、数字化阿米巴经营及分析系统，强化了员工的数量、质量、期量三量意识。以昌辉文化为左手，丰富企业“意识形态”，以数字经营为右手，打造经营“数字形态”。两手共建，循环提升，持续帮助企业提高心性、拓展经营。在平台运营层面，昌辉“数字化阿米巴经营平台”分别从完善体系、经营报表分析、业务管理、经营改善四个方面着重入手：基于数字化阿米巴整体解决思路，项目梳理了企业组织架构与科目体系，通过软件平台的配置，建立灵活的组织与科目体系，支撑阿米巴核算体系；通过数据的跨平台自动采集功能，打通数据孤岛，提升数据流转的效率和准确性；通过内外部价值链模型有效将供需环境的需求和变化，传递到组织内部；通过搭建智能化、可视化经营

179、分析场景，成功用数据将经营意识下达至每个末端巴组织，以数据驱动决策，实现了企业经营的闭环管理。在实际效益层面，昌辉通过“数字化阿米巴经营平台”，在成本、收入、效率、周转层面，也有了明显的提升：成本节省：通过推行数字化阿米巴项目，企业所有员工的成本节约意识得到了充分的提升，项目运101让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践行当年仅在采购环节就节约成本达到 360 万元人民币。收入增加：阿米巴项目旨在培养员工的经营意识，追求收入最大化、成本费用最小化，项目运行当年在受疫情影响严重的情况下，企业在年末迎来业绩冲刺，挑战高目标的小高潮，实现收入比预期增加 1000万元人民币的可喜成绩。

180、效率提升：项目从数据的采集、存储、处理、输出基本实现了自动集成应用效果，极大地提升了数据运行效率和运行质量，节约时间成本至少达到 70%以上；生产计划也从之前的周计划演进成了日计划，提升了计划的执行效率。周转率改善：随着生产计划从周计划到日计划的演进，生产计划的精准度得到了有效提升，产品齐套率超过了 90%，在制品库存周转率也发生了明显改善，周转天数最多不超过 2.5 天。昌辉集团创新性地将企业经营模式与数字化科技相结合，以术载道，道术相融。助力企业深层次地细化了管理、提升了经营数据质量，加强了全员经营的意识，实现了公司级变革调整，真正以信息技术驱动企业运营，通过数字化平台驱动企业自上而下的经

181、营决策和改善实施，充分激活了基层员工的参与企业经营改善的动力，并取得了明显的成效。|行业精选实践航天电工：零代码解决信息化建设过程中的历史遗留问题1022022 中国数据生产力大赛|零代码赛道|银奖|机械制造航天电工：零代码解决信息化建设过程中的历史遗留问题一、企业简介航天电工集团有限公司，于 1956 年建厂（原武汉电缆厂），隶属中国航天科技集团第九研究院，是国内电线电缆产业的重要生产基地。中国第一根铝合金导线诞生地；第一个 630mm 大截面架空导线的生产单位；第一条 500 千伏输电线路产品供应商；第一条 1000 千伏超高压输电线路产品供应商；第一条 1100 千伏特高压输电线路产品供

182、应商；第一个把企业标准上升为国家和行业标准的企业，是华中地区最大的电缆制造单位；在柔性防火电缆、辐照环保电缆、轨道交通电缆、航空航天电缆等领域国内领先。民用产品广泛应用于国网特高压建设、大亚湾核电站、秦山核电站、葛洲坝水电站、三峡工程、中国石化、大庆油田、神东煤炭、武汉天河机场、长江大桥、京石高铁、武汉轨道交通、明阳风电等国家级重大工程。军用产品应用于西昌卫星基地、成都机场、二炮部队、东风公司、海军基地等国家重点工程建设。外贸产品出口美、德、印等二十多个国家和地区。103让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践二、业务背景自 2008 年起，航天电工重点开展信息化建设，全面推行了

183、 ERP 系统建设工作，但十几年来企业 ERP始终不能适应实际业务工作，ERP 系统的持续优化改善工作滞后，随着组织架构、人员配置及业务流程的调整，导致部分业务流程与系统流程不匹配，造成系统运行效率降低或者系统部分模块的弃用，有业务重复做两次的现象：“一遍应付检查，一遍应付工作”，在一定程度上成为了企业负担。虽然反复提及要重视信息化建设，但尚未形成信息化管理文化，落实到实际操作层面，部分基层甚至中层管理人员仍偏重于采取传统 Excel 方式开展工作，对于采用信息化方式代替原手工管理模式存在抵触情绪。信息化建设基础是在公司现有管理、流程的基础上引入信息系统支撑公司的管理、流程的运行，或通过信息化

184、方式提升工作水平。如果原有的基础管理水平已经达到一定的标准和规范，那么我们只需要通过信息化方式提升管理效率即可，即“系统适应人”；若基础管理水平尚有差距，则需要通过引入先进的信息化方式在提高管理效率的同时提升基础管理水平，这个时候就需要我们从上到下的操作者严格按照系统要求开展相关工作，也就是我们说的需要“人适应系统”。我们最大的瓶颈还是在于队伍建设，主要表现在专业人才队伍配备仍有差距，信息化仍是一个附属部门，人员多由技术员担任，对于公司整体信息化建设支撑力度不够。前期的各类系统在一线推广均得不到有效应用，故 ERP 为核心的时代已经落幕，历史遗留亟需解决。三、解决方案对于企业信息化建设过程中存

185、在的历史遗留问题，现需要构建一个稳定、安全、经济、高效和可持续完善的信息支撑体系，防范经营风险，提高企业现代化管理水平，以降本增效、快捷易用、安全稳定、可落地、可适配、可扩展为基本原则，立足实际，实现“信息聚合，主动推送”的效果。把以上几个历史遗留问题点逐个解决后连成线，再把线连成面，打通信息壁垒，实现信息透明，能够让全员参与企业经营、任务跟进、信息反馈和快速调整，提高整体组织效率，提高全员参与性，促进业务开展，引导企业经营创新改良，提升在市场当中的竞争力，能够利用科学高效的工具快速响应实际需求，自动完成数据的加工和运算，深度挖掘数据价值，辅助预测，为企业经营和管理赋能。要构建这样的平台，需要

186、较高灵活度的产品和专业的实施团队。经过多方市场调研了解，我们了解到零代码开发平台通过类似 Excel 的开发方式，可以零代码实现复杂的需求，极大的缩短了开发周期和投入成本。通过快捷的设置即可实现图表交互、数据联动、超级链接等交互功能，能满足公司需求，实现数据图表快速展现。公司信息化领导小组通过专项会讨论和评选确定了采用简道云作为我们信息化工作水平提升的支撑平台。|行业精选实践航天电工：零代码解决信息化建设过程中的历史遗留问题104通过对信息资源的科学规划，应用选型和公司现有的发展状态进行定制，将信息化基础环境与平台+应用+数据进行有机结合，形成满足业务需求的全方位整体解决方案。总体分为五个阶段

187、：获取数据阶段、准备数据阶段、数据建模阶段、数据分析阶段、数据应用阶段。总体思路为“统一规划，分步实施，充分利旧，自建综合应用平台”统一规划：统一规划公司应用搭建，按照“一张网、一个库、一朵云”的思路，开展建设部署。分步实施：结合现有信息化系统应用和公司需求，聚焦主业，充分考虑现实基础和工作复杂性，分步骤稳妥推进。充分利旧：充分利用公司现有信息化系统，开放搭建接口，与综合应用平台对接。自建综合应用平台：搭建公司各业务领域的综合应用，以企业经营发展为导向、覆盖公司辖属的统一信息系统。四、业务管理应用场景场景一：产品报价应用（CRM 套件）难题：信息化程度低，工作效率低问题。大部分业务仍依靠 Ex

188、cel 表格处理工作。各部门配备了统计员、报价员、核算员等专职人员，公司产品属于定制组合类，约有 20 多万种规格，报价需要对每个产品进行人工材料成本的计算，平均每次报价的产品在 100 个左右，使用 Excel 批量计算每个产品最快需要 1 分钟，除沟通、修改核对等时间成本，报价员平均报价 5 次/人/天，几十年来普遍存在工作量大、效率低和不及时的问题一直无法有效解决。105让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践解决方案：先将实际销售报价业务最消耗人力的产品报价从人工计算转换为应用中的数据工厂计算。需要先把所有产品的基础信息梳理准确，再整理规范。搭建报价应用，将每个产品所组成

189、所需的材料用量和原料价格录入到系统表单中，每次销售业务经理填入产品后可自动完成材料计算，原有的报价员只需维护产品材料用量和原料价格的基础信息表。后续还可以再将报价流程拆分为内部查价、正式报价、投标报价，可实现大幅提高报价工作效率的效果。成效与价值：通过搭建产品报价应用解决了多年来报价效率低和不及时的问题，应用上线后大幅缩短了报价周期，实现了即时显示价格的效果，提高了产品的竞争力并获得了销售人员的好评；解决了原材料用量标准的统一管理问题和原材料价格更新慢、周期长的问题。使企业各生产和采购单元使用同一套标准，标准更新完成后价格也随之更新；在报价中可对错误数据进行筛查预警，提示业务人员和报价人员进行

190、核对、追溯查找错误数据。通过报价成交情况，可计算出每批产品所需使用的原料用量明细，可以为原料库存的预警和原料采购提供可靠依据；降低报价人员的工作压力和减少人工计算容易出错的问题。原来每次报价都要登记报价记录，形成台账备查、报价单制作、成本分析表制作等工作，现在通过打印模板可以一次完成，实现了报价单样式的规范和统一。|行业精选实践航天电工：零代码解决信息化建设过程中的历史遗留问题106场景二：项目备案应用（CRM 套件）痛点：工程项目投标撞单问题。最近几年来，随着公司工程项目的不断增加，撞单的频率也同比增长，撞单造成的直接后果就是废标，间接暴露出了销售过程的不可控、业务流程不规范问题。解决方案：

191、从管理层面制定工程项目报备机制，接到项目信息的业务经理，录入项目基础信息，由项目管理员进行统一审核。技术层面改造预定义商机表单为项目报备应用，由项目经理新建客户并录入项目基础信息，通过客户领取完成第一道防撞单程序；再由项目管理员对上报审核工程名称进行相似度对比，完成第二道防撞单程序；后续还可以通过数据工厂尝试拓展订单产品相似度对比来进行防撞单提示预警，最终解决项目撞单问题。成效与价值：实现项目备案规范化、标准化。坚持按照 销售项目备案管理细则 的要求，对于项目备案不及时、客户名称和项目名称填写不规范及项目重复报备等问题进行了审核退回及逐项研究整改，规范了项目备案运行管理，目前销售项目统一备案平

192、台进入高效率、规范化运行状态。实现创新应用。通过制度宣贯和一对一指导，业务经办人能够在手机上完成项目进度跟进，职能部门能及时了解掌握项目审批进度，有效的提升了服务效能。避免了项目撞单情况。销售项目统一备案应用自运行以来，指导项目负责人加强联系沟通，提前筛查出了风险项目，有效的杜绝了项目撞单情况的发生，为销售项目顺利投标打下了良好基础。107让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践场景三：合格证应用痛点：市场假冒伪劣产品多、经销商低价串货问题。公司产品质量比普通产品质量好，相对工艺要求和成本也高，价格也相应提高，这时不良商家对产品进行仿冒，劣质商品严重影响了品牌形象和声誉、造成了用

193、户评价差等系列问题。解决方案：公司经过内部多轮讨论后决定从产品合格证入手，通过建立合格证的防伪查验功能解决假冒伪劣产品问题。通过技术层面评估和建立合格证应用，实现合格证的制证信息录入、自动统计和扫码查验功能。成效与价值：通过搭建合格证应用，切实有效的落实了合格证管理工作，提升了现代化管理工作水平，实现了使用前异地申领及审批流程、使用过程中的自定义查询次数管控以及产品出厂后的防伪溯源功能。|行业精选实践航天电工：零代码解决信息化建设过程中的历史遗留问题108109让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践场景四：全面预算应用痛点：财务全面预算管理过程不规范问题。2020 年遭遇新冠疫

194、情“黑天鹅”事件后，整体经济形势下滑严重，全面预算管理工作压力增大，报销流程更加繁琐、费用控制更加严格，对预算相关的人员提出了更多的要求，增加了各部门兼职预算管理员的工作量，最终导致票据流转周期长，影响了每月的全面预算执行情况统计和分析。解决方案：为切实有效的落实全面预算管控工作，提升现代化管理工作水平，管理层组织制定费用报销预算管控工作流程和各类工作细则，同时对预算管控工作量评估。技术层面计划通过建立预算费控应用来实现费用报销前的预算使用率和可用量查询、报销过程中的审批控制以及报销后的自动统计功能。成效与价值：推进全面预算管理工作高质量发展试点成效显著。全面预算管理应用集中反映了公司基础信息

195、和预算信息，是加强预算管理的“数据库”和“标准包”，也是信息化建设的基础。一方面，最大程度地减轻了财务人员检查和重复填报数据的工作量，保持数据唯一性和统一口径，解决了账表不一致等问题；另一方面，管理流程更规范精细，预算、执行等数据按既定标准和规则自动获取生成，数据之间互相衔接，强化了硬性约束，减少了人为干预。全面预算应用不是简单地将各项业务串起来，而是通过信息共享，实现了业务协同，各部门才能共同有效担负起预算执行监控的管理责任。|行业精选实践航天电工：零代码解决信息化建设过程中的历史遗留问题110111让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践场景五：绩效考核应用痛点：绩效考核与评

196、价收集难。每月末公司对全员进行评价与考核，经常遇到领导出差或者员工请假的情况，遇到这种情况一般都是找人代评分。使用 Excel 表格不能快速完成每月的绩效考核，每次人工完成统计工作最少都要一天，而且代评也存在个人收入风险。解决方案：通过建立绩效考核应用，实现由 Excel 表格转换为在线填报、计算并得出部门及个人考核得分。解决信息收集难同时降低表格处理工作量。成效与价值：实现了人事分配制度上“四个转变”。一是由定性考核向量化考核转变。各个岗位、各项工作和每一位业务人员的工作数量、质量都以具体指标和数值来显示，每项考核都以具体数据作为依据，实现了精准考核。二是由静态考核向动态考核转变。相关部门及

197、被考核对象可实时查看考核分配结果和动态排名，使每位考核对象的工作行为发生了明显的变化，及时纠正工作过程中的不足和不规范的行为。三是平均分配向按劳分配转变。改变过去多收多得或平均分配的分配方法，现绩效考核体系中实施“按劳分配”，向高风|行业精选实践航天电工：零代码解决信息化建设过程中的历史遗留问题112险、关键岗位、优秀人才、一线人员给予倾斜，业务人员绩效工资由开始时的百元/月提高到现在的千元/月，充分调动了业务人员的工作积极性，体现工作人员的劳动价值。四是从追求经济效益向注重社会效益转变。业务人员通过绩效应用动态管理绩效考核，各类工作质量指标按要求有升有降，老牌国有企业的公平性充分得到体现。1

198、13让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践场景六：实际生产成本计算应用（CRM 套件）痛点：多部门协同使用 Excel 难度大。实际成本核算对经营决策、订单承接、成本估算、经济可承受性评价等工作有着重要意义。实际生产成本核算是一项基础性、系统性和长期性的工作，为实现夯实成本管控基础，支撑生产经营管理模式优化升级走深走实，2022 上半年公司依据航天科技集团指导文件制订了成本核算工作方案。在实际业务过程中使用 Excel 进行成本核算工作增加了各部门协同难度和工作量的同时收效甚微。|行业精选实践航天电工：零代码解决信息化建设过程中的历史遗留问题114解决方案：计划充分利用简道云零

199、代码平台应用，尝试在已有的 CRM 套件中加入成本计算，“销售订单接单成本效益测算模型”主要是实现在接单前对订单效益的快速、自动测算，提高市场反应能力和盈利预测能力，增强接单决策时效。核心是对订单完全成本下的边际接单利润进行测算，确保所接订单均有消化公司固定成本支出的能力。“销售订单完单成本效益分析模型”是通过对订单完单后的财务分析数据，为业绩评价及后期作业改进提供及时、准确依据，同时评价订单为分摊公司固定成本支出所做的贡献大小。核心是对订单完全成本下的实际边际利润进行计算，评估接单边际利润在订单生产作业环节的完成度，进而评价生产作业成本的实际控制效果。成本建模围绕“设计-运用检验-改进”三步

200、循环法思路来开展。具体包括：启动成本建模的业务场景需求分析梳理产品线作业工序明确全成本口径下的成本要素构成制定产品线成本核算规则及数据库一确定成本基本模型接单前的订单效益测算接单决策接单后的现场成本控制订单完成后的成本效益分析订单执行结果的业绩评价考核生产作业现场的成本管控改善成本模型改进。成效与价值：建立基于完全成本控制下，以面向产品销售订单收益为目标的“销售订单接单成本效益测算模型”和“销售订单完单成本效益分析模型”，通过对销售定价、生产资源配置、成本效益管控相关联的跟踪和管理，掌握订单结构、优化生产资源配置、执行成本效益分析、评价订单业绩，提供可知可视的经营模式。从建模工作的实施过程总结

201、经验，同时查找一般性规律,同步加以验证和审定,持续迭代改进和完善,使成本建模逐步清晰化、系统化、成熟化。将成本模型应用于销售合同评审、经济性预测与审查、目标成本管理、经营成本分析等工作,使产品成本估算与研制生产过程紧密结合,不断提升成本管控的科学化和专业化管理水平。五、总结与展望信息和信息处理是企业信息化的重要环节，信息流程规范化，数据标准化，是企业规范化向标准化发展，再由标准化向信息化发展的重要环节。基于公司的十四五数字化发展规划，综合考虑未来五年经营需要，目前需要开展的工作是解决信息化建设历史遗留问题的同时，着力基础数据及业务流程的梳理工作，厘清业务基本管理需求及远期精细化管理需求，为后续

202、零代码应用搭建与前期 ERP 等系统对接做好基础工作。在此过程中培养一批既懂业务又懂信息化的兼职信息化队伍，从而全面提升公司的各项基础管理能力，为公司后续全面的、统一的信息化建设奠定基础。115让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践1 企业简介北京首钢股份有限公司（以下简称首钢股份）是世界五百强首钢集团所属的上市公司，以建设具有世界竞争力和影响力的钢铁公司为愿景，始终坚持创新、协调、绿色、开放、共享发展理念，坚持绿色制造、智能制造、精品制造、精益制造、精准服务的高质量发展之路，形成具有核心竞争力的高端产品集群。汽车板市场份额全国第二，是宝马、长城、吉利等知名车企主要供应商。无取

203、向电工钢形成了通用产品、高效产品、退火产品以及新能源汽车驱动2022 中国数据生产力大赛|商业智能赛道|银奖|能源化工坚持数字与业务融合发展，提升企业经营效能，实现业务提效 3 倍电机用产品等 4 大类的产品序列，变频空调压缩机电工钢市场份额近 50%。在新能源汽车驱动电机、无人机电机、机器人伺服电机用无取向电工钢等新兴市场领域应用也逐步增长。取向电工钢自主研发掌握了低温板坯加热工艺生产高磁感取向电工钢技术，产品广泛应用于 500kV 及以上超、特高压变压器生产制造，实现国网交流“双百万”变压器应用突破，薄规格产品成功应用于中国高铁首套智能化变电站，跻身变压器材料世界第一阵营。2 业务挑战数字

204、化转型是一项复杂的变革，与传统信息化相比，其对于数字化基础的要求更高，不管是IT基础设施、|行业精选实践坚持数字与业务融合发展，提升企业经营效能，实现业务提效 3 倍116数据管理能力还是信息安全要求等，都提出了新的目标。数字化基础的保障作用更加突出，其管理重心由应用转向了数据，支撑能力由维持转向了快速迭代。首钢股份目前已建成分布式混合型数仓，汇集了财务、采购、销售、物流、成本、工程、设备、制造、质量、能源、环保等所有业务领域以及现场生产工艺的 14.5+万项 200T+的数据。如何让这些海量数据成为企业极为有价值的资产？如何对数据进行有效的管理和使用？我们面临 3 座大山：1、数据分散，缺乏

205、统一管理机制：生产经营数据来源众多，存在大量异构数据，不同粒度数据分布在不同系统，在进行数据分析中数据收集和整合耗费了分析人员大半的时间，缺少统一平台和方法对存量庞大的数据开展有效的开发和利用。2、缺乏对业务数据全量全要素管理：钢铁生产关联因素多、管控环节多、生产流程长，基于人工或人工加计算机系统辅助相结合的方式进行，业务执行仅依赖于局部信息、离线数据和人工经验，无法支撑精益制造和优化资源配置的需求；线下业务多，跨部门业务协调难度大、管控效率低，响应市场能力不足。3、传统的业务分析效率低：由于钢铁生产制造过程动态变化，通过传统固定报表方式进行日常业务分析与管控已不能及时适应制造业务的不断更新及

206、管理方式的变革。为了跨越这 3 座大山，实现数据驱动业务增长的价值，首钢股份需要三步走：一是，建立高效稳定的分析平台：在系统架构中的经营分析层，应用一种新的技术及分析平台，实现在系统稳定性、效率提升、简单易用、数据治理/共享/安全层面等方面进行全面提升；二是，提升数据质量，应用标准：在数据标准、数据质量、采集方式等方面加强管理规范，促进公司经营管理、技术经济指标体系的完善与应用；三是，构建强健的数据人才团队：加强数据应用人才的培养与能力提升，实现从数据采集存储分析到以应用模型为场景数据建模的深度挖掘，为企业经营转型，实现流程驱动向数据驱动转型提供强劲动力。3 解决方案基于以上 3 个层次的痛点

207、，首钢股份建立了符合自身业务发展需要的数智转型解决方案：核心：首钢股份十四五的规划核心坚持长远谋划、分步实施、效益驱动目标：1.数智驱动业务发展转型：到 2025 年数字化转型和智能制造发展取得实质性进展，整体智能制造能力成熟度明显提升，实现从部分业务集成探索到全面牵引业务发展的过渡转型；2.综合提升企业运营效率：在促进研发创新、提高作业效率、提升产品质量、降低运营成本、完善服务能力、坚持绿色发展、实现本质安全等方面起到关键作用；3.构建全面数字化能力，打开智能制造新格局：全面建立“操作自动化、装备智能化、管控数字化、决策智慧化、服务平台化”的数字化转型和智能制造新格局。117让数据成为生产力

208、|一流企业的数据化管理思想、方法和实践方法：1、建立数据思维及使用习惯：让数据可见、让数据说话，用工具改变人的数据思维；用新型 BI 改变人的工作习惯，成为了首钢股份实现“管控数字化、决策智慧化、服务平台化”战略规划的重要支撑。2、构建敏捷组织能力：开发能敏捷、迭代能快速、用户能参与，成为了首钢股份数据分析工具的技术要求。3、深入业务应用，驱动业务不断迭代，助力经营提效：通过大数据应用给公司海量数据赋能，不断改变旧的业态、业务模式和工作方法，从而提高企业经营管理效率。3.1 整体思路通过“一个数仓、两个纬度、三种手段”来提升首钢股份的数据生产力，即建设一个数仓作为数据基础、坚持数出一源，通过数

209、据治理提升数据质量；完善主题和指标两个纬度；融合应用“固定报表、自定义分析、数据可视化”三种技术手段，着重在数据监控与统计分析、业务辅助决策等应用领域进行探索，实现更灵活、更易用、更智慧的决策支持系统。4 应用场景4.1 场景一：销售管理-客户需求精准识别4.1.1 业务背景在钢铁营销体系中需要技术人员对客户需求识别后再进行质量外设计（合同评审），用户特殊性需求多且不规范，缺乏销售端对客户需求的预评审，需要统一质量设计，满足内部成品、半成品及原始订单的周转及互换需求。需要解决数据分散、缺少历史数据支撑、线下分析繁琐不及时等问题，来实现三码（产品规范、最终用户、最终用途）建立、使用受控，三码体系

210、的管理高效，支撑产销体系保持持续的良性运转。4.1.2 实现过程通过对现有多业务系统中的数据进行梳理，明确围绕客户需求，充分利用合同信息、生产实绩及质量异议信息，构建订单风险识别子模型、尺寸选材推荐子模型、能力评估子模型、外设计智能评价子模型，高效进行产线的产品尺寸能力评估，确定供货能力，针对不同需求推荐出最适用的外设计方法，从售前、售中、售后全流程跟踪分析，并结合历史数据，自动给出外设计等级和评价。|行业精选实践坚持数字与业务融合发展，提升企业经营效能，实现业务提效 3 倍118该场景包含以下订单风险识别模型和外设计智能评价两个部分：1、订单风险识别模型基于大数据平台，将采购系统中的合同信息

211、与销售系统中的销售信息进行匹配分析，以合同为最小统计单位，以产品大类为统计维度，从外设计质量分布、活跃度分布、规格能力等维度对订单情况进行图像化展示，展示效果一目了然，同时支持数据下钻，便于更进一步的问题分析。2、外设计智能评价基于产销一体化经营决策大数据平台，将股份公司和京唐公司两个基地，制造系统中的物料实绩信息、成分信息、合同信息，销售系统中的销售信息和质量异议信息，实验室管理系统中的实绩检化验数据等进行数据清洗、数据整理，对外设计从多个方面进行评价：（1）外设计的智能管理：校验、失效、封锁对外设计中的质量最终用户和合同的销售最终用户进行校验，筛选出有问题的订单，推荐进行合同确认和外设计评

212、估，逐步细化外设计，实现客户需求的精准识别；现有的产品规范码和外设计实现自动统计和分析，对近 1 年没有使用过的产品规范码和外设计进行失效推荐；对连续发生质量异议的外设计进行封锁推荐；对 CPK 能力不足的外设计（成分、性能、温度）进行封锁推荐。119让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践（2）外设计智能推荐和选用通过大数据平台，对各产品大类历史生产实绩进行快速筛选，提供最符合用户技术要求的PSR推荐及指标曲线，支撑技术评审自动应答、辅助营销人员用户选材、标准 协议签订等，将原来产品工程师个人经验判断转化为数字化、显性化指标，有力的支撑技术营销，提高用户需求识别效率和准确性。以

213、选材推荐界面为例，可以根据输入的查询条件，给出对应的三码推荐，为营销人员提供便利。4.1.3 实施效果钢铁企业客户需求精准识别，针对三码数量庞大、精准选用难度高、后台管理维护工作量大的业务现状，将信息化系统的大数据挖掘能力和订单质量外设计业务相结合，纠正了 75 条订单三码选用错误，将三码的分析处置从 24 小时以上缩短到 1 分钟以内，支撑产线能力拓展额外承接订单 2.5 万吨。4.2 场景二：销售管理-认证项目评价4.2.1 业务背景产品认证是汽车产品进入客户采购序列的必要步骤，也是市场和客户开拓的必要手段。同时产品认证过程也是客户认可钢铁产品的必备环节。随着高级别产品、高级别客户的拓展，

214、产品认证周期长，认证路径和要求复杂，管控难度越来越大。|行业精选实践坚持数字与业务融合发展，提升企业经营效能，实现业务提效 3 倍1204.2.2 实施过程为了提高管理和推进认证效率，实现高效、精准的用户推广，搭建产品认证评价模型。在全生命周期监控与系统性管理的基础上，细化流程为 3 大序列、12 个节点、15 个项目。通过大数据分析，提取认证输入因子 37 项，认证输出因子 7 项，对认证的信息进行确认和扩展，搭建认证知识库模型。以历史订单的为数据基础，归纳形成认证知识库，并最终提炼出认证规则，完成了酸洗认证知识库的搭建；建立认证知识库运行规则和流程，建立自动更新逻辑，实现合同和认证知识库自

215、动匹配，精准匹配率达 100%。以认证知识库为基础，实现对客户认证路径的实时跟踪，搭建认证项目的可视化评价模型。通过FineBI 进行认证可视化界面的自主配置，深化对认证业务的管控，进一步支撑认证业务的高效推进和管理。4.2.3 实施效果此场景实现对认证项目的认证履历、完成情况、转化率、转化量进行跟踪及评价，为认证项目的推进和立项提供决策支撑增效，为认证业务及决策提供支撑，更好的支持商业订货，获取认证效益。通过认证周期评价管理，本质上实现了科学接单评价，为传统企业转型提效、强化管理提供了一种新途径。4.3 场景三：质量管理-现货分析管控4.3.1 业务背景质量减损提效是首钢股份制定的战略目标，

216、要求将现货发生率降低，其中质量带出是一个重要原因。为实现对指标的有效控制，要求不仅能够了解现货发生率指标的完成情况，还要能够追溯到现货产生的原因，将现货的质量责任分解到各工序，并且需要通过多维度不同角度的分析，识别出现货控制的异常点和改进机会。质量带出不仅要能够识别出哪些缺陷出现上升或下降，还要能够判断出是哪个工序、哪个工艺控制点的变化造成的。卷渣、面翘皮、结疤、线性缺陷等遗传性缺陷是目前发生率最高的缺陷，其影响因素跨炼钢、热轧和冷轧多个工序，当缺陷发生率出现波动时，较难准确定位是哪个因素变化导致的影响，无法实现对缺陷的及时反馈控制。121让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践

217、现货的构成错综复杂，维度众多，使用传统的固定报表工具，需要使用的报表不下几十张，且需要设计多个查询条件进行反复查询，效率低下。由于缺陷产生原因的定位困难，导致缺陷控制困难，缺陷发生率异常时，找不到导致缺陷增加的原因，上下游工序责任界定困难，无法制定有效的控制措施，缺陷很久得不到有效控制，造成大量损失。4.3.2 实现过程现货分析管控模型整合炼钢、热轧、冷轧全流程生产和质量数据。建立以物料为主键的主要缺陷、余材原因、封锁原因等字段，建立工序一贯履历表，对板坯和钢卷的计划、质检、评审和摘挂单过程进行记录。计算出的带出小类代码，结合带出品的代码表（含有带出小类对应的责任单位、带出中类和带出大类），可

218、以索引出产品的带出中类、带出大类和责任单位。并使用决策树算法，算出带出原因为某种该钢卷的缺陷、原料的缺陷、炼钢板坯的缺陷或该卷的直接摘单原因或炼钢板坯的摘单原因。对现货进行多维度的分析，能够快速分析出现货各个维度的构成和占比，找出主要影响因素。另一方面，能够分析出某一维度上现货增加或减少的变化趋势，从而快速定位问题。在质量带出控制方面，要求对缺陷产生规律、过程控制点合格率、过程控制点变化趋势进行比对。缺陷产生规律分析：统计缺陷产生规律，挖掘该缺陷在某些钢种、时间段上的发生规律。过程控制点合格率分析：将该物料的质量设计标准、实际控制情况进行比对，看看是否按照质量设计要求执行，挖掘未满足标准要求的

219、比例与缺陷发生率的变化是否存在对应关系。过程控制点变化趋势分析：对影响该缺陷的重要控制点的实际情况进行对比分析，挖掘其变化趋势与缺陷发生率的变化是否存在对应关系。展示月度现货量和现货率，联动触发原牌号、责任单位、带出中类、正品标识、带出原因维度的变化。也可由原牌号、责任单位、带出中类、正品标识、带出原因维度反向触发其联动变化，实现对某一或多个维度现货量和现货率的月度趋势分析，找出异常原因。下钻到日期，观察日期维度现货量的变化情况。|行业精选实践坚持数字与业务融合发展，提升企业经营效能，实现业务提效 3 倍122通过缺陷跳转到缺陷产生原因分析页面，实现对缺陷产生原因的分析。1、对卷渣产生的特征进

220、行，钢种分布、产线分布等。2、对影响缺陷的关键控制点入炉温度、总在炉时间、均热时间、装钢间隙实绩进行检查，并对以上参数与卷渣发生率的关系进行对比，定位异常控制点。并对以上参数与卷渣发生率的关系进行对比，定位异常控制点。4.3.3 实施效果1、该模型使用分级钻取、联动设置、筛选设计等功能实现了带出中类、带出原因归并、带出原因细分、正品标识、用户、原牌号、出钢标记、产品类别、合同性质、计产标记、公司、钢级、大工序、小工序、机组 15个维度的分析，分析简单高效。123让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践2、基于该模型，发现了在现货管控过程中的相关问题，并通过层层下钻具体到可改进执行

221、的层面，进一步推进了调宽坯原单轧制、过渡原因识别、头尾坯切割优化、改规格卷封锁状态下挂单、卷渣工艺优化工作的开展，现货发生率降幅 33%，减损 2 亿元。4.4 场景四：仓储物流管理-库存管理4.4.1 业务背景首钢股份基于“一业四地”布局，制造单元末端涉及迁安迁钢、曹妃甸京唐、顺义冷轧、全国各贸易公司、各加工中心等多个环节均存在库存管理的压力和风险。且由于业务链长，业务类型复杂，如何整合全流程库存数据，跟踪库存异动，发现库存风险，控制库存水平，是公司库存管理的重点。基于上述原因，选取库存管理为切入点，以建立库存预警机制、全流程全局监控并合理评价整体业务链库存、完成库存模型搭建并以应用为目标，

222、为库存管控体系提供支撑。探索低库存下的高效生产管控模式，使全流程工序库存都达到满足其生产、运输效率所需的最低库存水平，提高存货周转率，降低资金占用。4.4.2 实现过程钢铁产品以合同和物料（钢卷）为主线，串联产销研全流程，其中物料是销售、制造、质量、成本、物流等业务的基础，是这些业务管理的最小构成单元。以物料为颗粒度，进行多维数据分析，目标是降低库存，降低成品资金占用。该库存管控模块，横向覆盖销售、生产、质量、物流等业务，纵向覆盖炼铁、炼钢、热轧、冷轧等全流程工序。基于物料周期数字化理念，引入工序标准周期理念，从而引入原料产量比、成品产量比等多个全新工序评价指标。制定标准化的工序周期，以此来评

223、价当前工序的运行是否正常。制定原料产量比的上下限，以评价当前工序原料的备料情况，既要保顺稳又拒绝拥堵。成品产量比则是评价当前工序质量通过率、带出品率及检验效率的综合性指标，成品产量比越低，则质量越好，带出品越低，工作效率越高。制定标准化周期，将物料周期数字化将材料分为四十多种物料状态，每种状态用历史数据核定标准时间，统计持续时间，并设置负责部门及专业。超期自动预警，对负责专业推送超期材料明细，降低相关专业排查时间，最终统计超期频次及原因。鉴于长期库存的风险程度和对资金流动性的影响，公司制定长龄库存控制目标为：三个月以上库龄存货占总量比例控制在 4以内。分析运输商运输量及准时到达率情况，作为供应

224、商评价依据，提高供应商管理。基于时间序列算法，预测生产库、销售库存量，预防性进行库存管控，提高发运效率。|行业精选实践坚持数字与业务融合发展，提升企业经营效能，实现业务提效 3 倍1241、库存总览总览页面主要体现所有库存的资金占用情况、库存情况、各产品占比情况以及在库时长分析。库存管理中，资金占用是最为重要的指标，关注每个库存的库存量，可直观地展现每个库存的资金占用情况，有助于生产专业人员快速了解库存情况，能有效减少大量囤货、超量生产，造成存货数量大；另外可以查看不同产品类型的占比，督促相关品种负责人关注产品的生产以及发运情况；库存在库时长分析，因钢铁产品流程长环节多，加上认证、备料等占库存

225、情况，易发生库存大量占用的情况，故重点关注三个月以上库存情况，并制定了库存控制目标为：三个月以上库龄存货占总量比例控制在 4以内。管理层可通过此看板，督促营销专业人员采取不同的增值销售策略，降低库存占用。2、生产库存分析生产库存展示看板主要展示各工序库存容量、库存结构、在库时长、预测库存、备料情况五个方面数据，对当前生产库存进行全面的展示和分析，方便业务人员全面了解生产库存情况，为加快超期材料处置、提升生产库存周转效率、降低存货资金占用提供数据支撑。材料状态与部门挂钩，物料超期自动推异、预警，极大缩短问题排查时间，实现库存管理超前预测、迅速响应，避免出现问题物料滞留的情况，以实现库存的精准控制

226、，提高工作效率，增大可周转库存量。125让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践准发预测：通过在制品生产计划与库存的计算，判断出各工序的备料情况，及时调整备料系数，降低无效库存。另外根据每天生产情况，结合标准周期，推算出 48 小时内的准发量，帮助发运提前做发运方案，提前请车，同时下工序可根据准发情况，进行生产的预排程，优化生产计划结构，减少产品带出造成损失。3、销售库存分析销售库情况分析：生产库准发的物料进入销售库，等待发运。基于数字化的支撑，可以清楚的了解到销售库存的整体情况以及发运详情。其中重点关注整体的库存量，其可以根据基础库存、入库量及出库量的简单计算得出，在此基础上细

227、化到每一个库区对应的库存量、库容、满库率及库存警戒线，方便合理调配物料的同时，可以给到生产建议，保证库存处在一个动态的合理范围之内。7 日库存预测：利用每日产量与库存进行计算，测算出产成比，评价库存备料情况，便于调整备料系数，减少备料库存。同时，用时间序列算法，基于各库的历史库存情况，结合每日各库区的出入库情况，对各库区做了库存预测，可以清楚了解到未来 7 天此库区的库存值范围，一旦库存超量可提前采取措施和预警。库存时长分析：根据销售库的材料状态与部门挂钩，物料超期自动推异、预警，实现库存管理迅速响应，避免出现问题物料滞留的情况，提高库存周转率。|行业精选实践坚持数字与业务融合发展，提升企业经

228、营效能，实现业务提效 3 倍1264、产品发运分析清洁运输比：首钢股份为了贯彻国家环保要求，启用大量新能源汽车，大力提供清洁运输比，并作为公司的重点掌控指标。目前清洁运输方式以铁运和新能源汽车为主，清洁运输比可达到 80%以上。流向地图：首钢的客户遍布全国各地，产品分布也随着地域不同而不同，一张流向地图清楚地展示了客户的流向、牌号以及订单量，帮助决策者与营销人员更形象地了解全国各地的销售情况。材料状态：将库存材料状态分为四类，其中可编计划指的是通过了质量巡检、客户定金审查等环节，具备发运条件的产品。目前考虑到装车方案以及请车周期问题，销售库结合生产库 48 小时可准发销售库量，作为可编计划统计

229、，一方便合理装配方案，二是节省请车时间。127让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践库存出入库统计：结合每日出入库情况以及累计出入库情况，对比各工序库存出入库差距。对于差距大的工序存在堵库风险，需及时调整发运节奏，保证库存周转。同时结合各工序历史库存趋势，提前做好运输节奏调整，合理分配发运资源。运输商评价：运输团队的整体效率，是产品库存周转率有力保证。该模块主要通过对运输商的发运量统计、准时到达率的统计、派车效率几个方面作为评价指标，通过横向对比，对运输商进行管理，规范发运流程，提高发运效率。|行业精选实践坚持数字与业务融合发展，提升企业经营效能，实现业务提效 3 倍1284.

230、4.3 实施效果1、全流程库存分析效率大幅提高：提高分析效率，帮助快速发现库存管理的风险点及增值点。工作人员工作效率大幅提升，近两年中库存数据实时查询系统运用，及时发现库存波动原因和准确定位异动库存近 10 次，确保及时发现和应对库存风险点，提高管理人员的库存风险发现和库存决策制定的准确度。2、库存分析精度和质量明显改善：鉴于库存库龄结构管理的重要性，长期库存的风险程度和对资金流动性的影响，公司制定长龄库存控制目标为：三个月以上库龄存货占总量比例控制在 4以内。根据目标要求，公司库存管理小组展开专项梳理工作，以系统平台为基础，进行库存库龄结构分析，发现并定位长龄库存分布情况，深入剖析长龄超期库

231、存产生的根本原因，制定有针对性的措施和预测消化时间，长龄库存占比降低至 2 9，完成了低于 4的控制目标，加快了库存周转，降低公司运营风险。3、控制库存规模，降低库存风险：通过全流程库存结构分析和预警，可从渠道、品种等多角度锁定库存风险；通过建立库存周转周期分析，可提前发现可能超期库存、采取有效的措施、降低库存周期过长带来的成本风险。最终板坯库存了 3.7 万吨，板坯物料提速 51.9%，热轧工序原产比稳定在 1.2 以下。该库存管控系统集展示、计时、推送、监督、统计、分析为一体，适用于全工序全流程，实现了由企业由人治到数治的转变，具有覆盖面广，泛用性强，使用门槛低，实施效果立竿见影等特点，极

232、具推广价值。4.5 场景五：生产成本管理-炼钢转炉工序金属料管控4.5.1 业务背景钢铁生产过程中炼钢转炉工艺操作环节多、人员多、转炉金属料成本占整个炼钢工序成本的 80%左右，原有人工分析手段不能及时迅速的进行查找异常问题并进行分析，而且当前人工统计的数据细粒度只能到天维度，无法准确锁定问题点，更不能进行及时迅速的分析，影响整个炼钢工序的工艺提升及成本控制。4.5.2 实施过程通过梳理现有炼钢 PES 工艺报表，设计转炉工序金属料管控驾驶舱，按照人员、炉座、班组等维度重点分析转炉金属料损失、装入量、出钢量、吹损等指标，并按照产线、炉座、班组、个人、炉次的层级下钻，从而发现转炉过程中的吹损过大

233、，金属料损失过多等问题。129让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践金属料异常点掌控指标锁定异常班组。分析班组异常原因、锁定异常因子。锁定具体影响金属料的钢种及炉次并明确原因。|行业精选实践坚持数字与业务融合发展，提升企业经营效能，实现业务提效 3 倍1304.5.3 实施效果1、通过建立转炉金属料管控驾驶舱，金属料管控效率全面提升。提升了现场管理效率，提高了专业管理人员的分析问题、解决问题的能力，专业人员查找锁定问题点的时间由原来的“出问题、导数、建分析报表、多维度对比、分析，找出问题点”等多个步骤简化到了现在“随时查看驾驶舱，随时发现问题点、直接锁定问题点到个人并分析”。2

234、、对各作业区分工序分析金属料异常原因，提高操作水平。通过各工序金属料对比分析各工序异常原因，制定改善措施，调整优化工艺技术操作，缩小岗位间操作差距；提供改进方向建议实现金属料即时管控和长期管控相结合，提高经营效率和效果，同时为计划值推进和标准成本优化提供支撑。4.6 场景六：设备管理-点检异常闭环管控4.6.1 业务背景设备系统点检异常发现后，部分点检异常联络单长期未给出专业处理意见，导致设备异常处理停滞。异常转处理过程衔接缓慢，部分异常长期不闭环，导致点检异常整个闭环管控效率不高。检异常管理整体效率和效率不足，部分点检异常长期得不到处理，导致设备突发故障甚至事故，使得点检管理整体有效性不足。

235、4.6.2 实现过程通过 FineBI 实现对全公司及各单位点检异常的全方位管控分析，及时发现闭环管控中问题，分析明确具体原因，督促相关单位及时整改，提高点检异常的闭环管控水平，带动点检管理整体改进。通过对点检异常总数、异常及时处理数、未闭环异常数、异常及时处理率、异常闭环率等指标的可视化展示，分析点检异常闭环管控的整体水平。按照单位和时段维度对上述指标进行实时查询和对比分析，实现未闭环异常单位占比分析，并可进行下钻到各作业部内部；通过对异常联络单提出人员分类占比，分析异常全员参与情况；通过处理类型占比，分析异常处理的难易程度和工作量；通过异常类型占比，发现产生异常的主要原因构成，以便进行有针

236、对性的专业整改活动；通过历史趋势和明细分析，可明确异常未闭环和未及时处理发展进展和具体原因，有针对性进行整改和改进，带动整改管控水平提高。131让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践4.6.3 实现效果1、通过异常处理及时率可视化显示，历史变换情况分析及明细查询可很快定位问题原因和部位，通过及时管控和整改，点检异常及时处理率全面提高，带动异常处理整体效率，转处理效率等全面提高，进而实现了点检异常管控效率的全面提升。2、通过模型分析管控，各单位既可以查询分析自身点检异常各分类占比、全员参与、及时处理和未闭环异常的占比和明细、又可以对比其他单位的异常管控指标闭环情况，有助于发现自身

237、存在问题和不足，及时整改，通过对比学习，带动公司异常管控水平整体提高。3、通过对比分析点检异常与点检计划的占比情况，可以分析目前点检标准存在的缺项及周期过长和过短等问题，为点检标准项次、周期优化等提供修订建议。5 总结与展望5.1 经验心得在企业推进数字化进程中，各级系统在实现业务集成的同时，完成了数据的准备，提供了大量完备的基础数据。通过建立数据仓库，规范数据标准和统计口径，把零散分布于各个系统的数据进行整合，打破|行业精选实践坚持数字与业务融合发展，提升企业经营效能，实现业务提效 3 倍132信息孤岛，构建企业数据全集，实现数据集中和共享。通过构建数据分析平台，建立从数据转换为价值的体系，

238、让数据发挥出企业核心资源的效用，实现数据的增值，彻底改善信息系统对于业务的支撑能力，尤其是对分析决策和优化管理的支持能力。“用数说”要变为“让数说”。数据分析应用已由传统的统计和现状展示转向了数据模型化应用，业务异常不能只靠人在看报表和图表时去发现，更要通过业务决策模型实现主动推送和根因联动展示，辅助业务人员进行决策。这种模型化数据分析要聚焦梳理典型业务活动场景，进行目标拆解与迭代、数据治理，通过业务需求的解读及业务数据的有机整合与重构，推进模型与技术融合，进而提升发现问题、提出良性优化及解决方案的能力，来反哺业务活动。“要我做”要变为“我要做”。构建数据团队融合能力是数据分析的基础，要推动业

239、务人员走向数据分析前端，变被动为主动，而不仅仅是“提需求”。通过选用 FineBI 来减少业务人员学习成本，实现快速上手，释放数据分析自由度，提高分析效率；通过举办数据可视化的季度交流、年度大赛，推动业务人员以赛促学，做到学以致用，边学边用，逐步形成数据自助分析思维，提高业务人员自主分析的主动性。“多而全”要变为“少而精”。数据并非越多越好，数据的获取、保存和使用是有成本的。数据是商业价值创造和保持竞争优势的基础，然而数据收集、传输、存储、保护和分析也会提高成本。要对数据进行分类使用才能降低数据管理成本，一方面在做数据标准规划时就要做好设计，包括数据精度、采集频度、使用热度、使用场景、保存年限

240、等等；另一方面数据治理是一项长期工作，定期对数仓进行清理，停用长期不用的报表、主题数据，减少低值数据对存储计算资源的浪费。5.2 展望十四五期间，首钢股份将充分利用大数据、云计算、人工智能、5G 等新一代信息技术带来的战略机遇，与钢铁生产、企业运营、产品服务、供应链协同等环节充分融合，加快实现关键业务环节的自动化、数字化、网络化、智能化。在操作自动化层面着力推进远程“一键式”生产控制方式；在装备智能化层面加快实现从单点“智能装备”向“智能单元”和“智能工厂”联动演进；在管控数字化层面协同实现“制造体系”、“供应链体系”、“运营体系”的深度数字化转型;在决策智慧化层面加快大数据模型应用和业务知识

241、积累迭代，逐步由人工决策向智能决策转变；在数字基础设施层面进一步优化和扩展智能制造体系相适应的数字化管理平台和管理机制。1.需求调研阶段一定要与业务部门多沟通，站在业务的角度看问题，了解痛点在哪里，怎么做才能真正的帮助业务解决问题。2.项目过程中，遇到问题一定到保持跟踪，及时解决问题，避免问题堆积；同时也要及时向领导汇报项目进度，寻求必要的帮助以及资源，保证项目的推广和落地。3.报表开发完成后，继续保持和业务人员的沟通，不断优化报表。4.数据是报表的基础，业务系统中的数据质量一定要重视，如果数据的准确性，完整性，及时性得不到保障的话，结果将会大打折扣。133让数据成为生产力|一流企业的数据化管

242、理思想、方法和实践一、企业简介瓮福（集团）有限责任公司是国家在“八五”“九五”期间为保障国家粮食安全、填补国内高浓度磷复肥空白而建设的全国五大磷肥基地之一，拥有全资、控股或实际控制公司 44 家，参股公司 10 家，员工6400 余人。2022 中国数据生产力大赛|商业智能赛道|银奖|能源化工财务数字化转型:全面预算体系搭建与报表自动化实现，创造财务新格局经过三十余年的发展，公司已成为集磷矿采选、磷复肥、磷硫煤化工、氟碘化工生产、科研、国内外贸易、国际工程总承包、现代农业产业、环保技术输出为一体的大型国有企业，在省内外建有四大生产研发基地，在黑龙江等粮食主产区建有现代农业服务基地，在沙特、突尼

243、斯、新加坡、澳大利亚、泰国设有国际贸易、金融、工程服务分支机构。公司磷矿保有资源储量 4.1 亿吨，现已形成年采 750 万吨磷矿石，年产 187 万吨磷酸、362 万吨磷复肥、253 万吨化工产品的生产能力。产品畅销全球，出口欧洲、美洲、中东、澳大利亚等 100多个国家和地区。瓮福集团公司是国家级创新型企业、国家高新技术企业，拥有行业唯一的中低品位磷矿及其共伴生资源高效利用国家重点实验室，建有博士后科研工作站、国家级企业技术中心等 2 个国家级、10 个省部级技术创新平台，累计参与编制国家、地方、行业、企业技术标准 79 项，有数十项覆盖磷化工全产业链条的国际国内领先核心关键技术。公司 湿法

244、磷酸高值化与清洁生产的微化工技术及应用 荣获 2019 年度国家科学技术进步奖二等奖，是业界首家大型成套湿法净化磷酸工艺技术拥有者及行业最大产品供应商、全球首家掌握从磷化工生产过程中回收氟、碘战略性资源技术并进行深加工的企业。公司先后荣获中国工业大奖表彰奖、贵州省省长质量奖、国家“AAAA 级”标准化良好行为企业等荣誉，公司湿法净化磷酸产品荣获 2018 年度制造业单项冠军产品，是贵州唯一获此殊荣的企业。|行业精选实践财务数字化转型:全面预算体系搭建与报表自动化实现，创造财务新格局134二、业务/管理需求/挑战1、背景国家近期出台的 会计改革与发展“十四五”规划纲要会计信息化发展规划（2021

245、-2025）“十四五”数字经济发展规划 等多项会计改革和数字化改革相关政策都涉及企业财务数字化相关内容，同时在政策中对财务数字化的高频次强调，无疑为企业进行财务数字化转型打了一剂强心剂。可以预见，领先企业均会进一步加速数字化转型进程，尽快实现智能化目标，数据已然成为可以影响企业发展的第五大生产要素。在公司近几年产业高速发展、外部市场环境快速变化的大背景下，决策层对公司的经营管理、分析调度、决策规划需求日益增加，公司内部管理与行业外部监管对财务数据效率与质量要求更为严格。因此，财务部亟需通过数字化转型重塑财务工作流程、提升数据处理效率、实现数字深度应用。2、公司财务工作主要痛点1）集团公司法人主

246、体众多，控股结构复杂，财务信息传递慢。在财务传统的工作模式下，财务报表数据按照法人主体层层汇总、层层合并、层层抵消，当公司控股结构较为复杂，传统的财务数据传递方式会严重影响财务报表工作效率，法人结构处于上层的财务人员往往会出现工作等待、频繁沟通，同时如果在合并层面发现数据问题，还需要层层下查，最终导致月末财务部门出现大量的“表哥”、“表姐”。2）化学反应生产工艺复杂，物料同质，耗用循环，成本分配与成本还原难。化工型企业生产工艺复杂、环节多样，物料具有同质性以及可替代性，工业水、电、气具有循环耗用特性，因此在成本分配以及还原过程中处理难度大，数据运算复杂程度高。且传统的财务体系下成本分配算法需要

247、逐级统计、逐级运算，造成数据维度损失，结果数据可利用性不强，没有充分发挥出数据的延展性、完整性，导致企业成本管理无法由浅入深。3）供应链条复杂，物料跨组织调拨，财务对账难。集团公司纵向产业链布局深，企业内部上下游关系强，生产物料涉及跨组织调拨，且跨期处理对往来信息同步要求高，集团范围内财务对账、成本还原难度大，集团合并报表效率低，极大影响企业财务人员工作效率以及财务报表质量。4）财务数据孤立，数据审核复杂，纠错成本高。公司财务数据孤立严重，各公司财务数据以本地数据方式存放，难以实现数据共享、数据效验，且数据传递只能通过文件传输方式。对于数据错误无法做到及时发现、及时纠正，需要人工反复修改、反复

248、传递，耗时耗力。5）财务数据分析应用薄弱，数据时效性差。财务数据分析应用层面薄弱，集团整体数据量庞大，但未实现数据分析、展示以及大数据应用，业务机构、135让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践财务机构未能快速获得数据的价值反馈，数据灵敏度和感知度较差。同时集团数据缺乏统一的来源与口径，导致公司数据分析存在“手表效应”，增加了人工数据核对、查验工作。因此，为解决数据汇总、运算、分析、应用等痛点，公司需引入一套完整的数据应用软件以及数据处理服务中间件，以实现数据集成、数仓搭建、数据集市以及可视化应用，同时具备数据的动态交互展示，并且支持自主开发、需求迭代，以此推动集团整体数字化建

249、设工作。三、财务数字化转型思路与方案基于企业当前数字建设现状与财务管理工作痛点，集团财务部门提出了三年财务数字化转型建设方案，主要围绕以下三方面开展：1、企业数据标准化建设数据标准化建设是财务数字化转型的基础。在集团数字化转型背景下，财务部门深入参与集团数据治理工作，站在财务管理视角，盘点相关的信息化系统和业务流程，理清各方数据需求，摸清现有数据真实情况，会同信息化部与其他业务部门共同推进数据标准体系的建立，逐步建立起覆盖各信息系统输入、处理、输出等各环节的、健全的数据标准，形成较为完整的企业数据标准体系。2、企业数据中枢构建利用数据中台工具搭建符合企业特色的数据中枢。数据中枢总体架构由以下三

250、层组成：1）数据中枢底层底层由管理台账和业务台账（以下合称“台账”）构成，主要实现数据采集和数据初步标准化的功能。台账根据一定的数据标准规范汇集企业内外部的所有数据，数据来源可选择手工录入或系统自动采集，主要取决于企业各种管理或各类业务的信息化、数字化程度。对于信息化程度不高的管理或业务，利用台账取代原有的手工台账，实现数据在同类业务中的标准统一，打破“信息孤岛”，以满足后续数据分析的需求。同时，台账的建立也有助于该类管理或业务更好的实现信息化。对于已经通过信息化系统开展的管理图 3-1企业数据中枢架构|行业精选实践财务数字化转型:全面预算体系搭建与报表自动化实现，创造财务新格局136或业务，

251、台账作为信息化系统的数据承载，将各系统数据自动传递至数据中枢。台账是数据中枢与信息系统之间的桥梁，它与企业各管理类系统及业务类系统相互兼容，相互补充。该方式能够满足不同信息化程度的管理或业务，实现与各类管理、业务数据的双向传递和信息互通。2）数据中枢中层中层是数据治理的核心。通过数据中台工具为中心、其他信息化子系统为辅助对数据进行加工处理。具体内容包括对数据进行清洗加工，采取剔除重复数据、填补空值、处理异常数据等多种策略来修正数据，得到高质量、可利用的数据，实现多源异构数据的聚合与联接，同时结合管理需求，提取数据指标，搭建好用、易用、可复用的指标库。需特别注意的是，我们摒弃将所有原始数据采集至

252、数据中台后，再对数据做清洗治理的传统方式，而是充分利用各信息化子系统的数据处理优势，将该工作应前置至各子系统，确保台账采集到的数据可见、可懂、可用，具备一定的标准化基础。3）数据中枢顶层顶层由数据分析模型构成，主要实现数据价值的深度挖掘。通过财务数据分析模型及智能算法技术，形成瓮福特色的模型工厂，面对内部管理决策和外部监管要求时，可以做到按需开箱即用。3、企业信息生态体系搭建通过“新”共享理念机器人工具实现数据标准化建设，以数据中枢为核心，连接企业内部所有信息化子系统，攫取外部可用数据，打造数据分析模型工厂，结合各类前端可视化应用，探索构建企业管理信息生态系统，实现瓮福集团财务数字化成功转型。

253、图 3-2企业管理信息生态系统137让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践瓮福集团企业管理信息生态系统并非某个特定的信息化系统，它是大型的复杂的综合信息化系统集群。在这个系统集群中，数据准确、及时、高效的流转显得尤为重要。传统的系统集成方式是点对点的技术架构，想要实现数据的流转，需开发如蜘蛛网般繁杂的接口。数据中台则采用数据总线方式，实现数据的单向流转，所有系统数据均传递至数据中台后进行处理。瓮福集团企业管理信息生态系统中的数据中枢则采用创新的网状连通方式融合各个系统，构建系统生态化。通过这种新的连通方式，可以解耦各个信息系统内部的强连接，在系统的灵活性与规范性之间取的平衡，灵

254、活应对业务扩展，同时它能够实现数据的跨系统双向传递，使得数据能够在任意系统间顺畅流转，系统集成生态更清晰、稳定和易于运维。四、业务场景：全面预算管理系统搭建1、基于 FineReport 搭建企业全面预算管理系统全面预算是企业运营、投资、融资管理的核心，标志着企业未来的战略目标和经营决策。集团传统全面预算编制工作采用业务部门填列业务计划，财务部门编制单体预算报表并逐级合并的方式开展，这种模式下全面预算工作主要存在：1.各层级预算数据不共享，数据编制均基于线下 EXCEL 表格，数据汇总工作量大；2.各法人主体预算编制规则不统一，预算质量取决于各级财务人员预算水平；3.预算编制时效性差，编制效率

255、低下，沟通成本高，平均编制预算全集团所有财务人员总共需耗时 80人天以上；4.预算数据应用水平差，预算编制结果缺乏多维度分析依据数据层次钻取，领导决策等待时间长，数据反复确认耗时耗力。为了解决传统全面预算编制工作痛点，集团基于 FineReport 报表填报、展示功能以及 ETL 数据处理相结合的方式，通过对会计报表编制流程中数据运算逻辑梳理，构建集计划填报、产销平衡、成本分配、成本还原、现金平衡、预算报表自动生成、预算执行分析为一体的全面预算管理系统。系统架构如下：图 3-3数据集成方式对比|行业精选实践财务数字化转型:全面预算体系搭建与报表自动化实现，创造财务新格局1382、填报平台搭建全

256、面预算交互层主要采用帆软 FineReport 行式填报功能，主要用于采集预算年度生产经营计划，主要包括生产计划、销售计划、物料价格、物流线路、部门费用、投资计划等，交互填报界面具备快速填充、批量导入功能，主要解决业务单位批量化操作，提高填报效率，同时系统设置数据结转功能，能快速实现上年预算、上一版本预算数据同步生成，从而优化填报界面用户体验感，避免预算从零开始。系统界面展示如下：图 4-1全面预算管理系统图 4-2生产装置产能档案图 4-3销售计划填报界面139让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践3、产销平衡自动化全面预算系统通过自主整理的集团产销平衡规则，基于物料清单和多

257、源采购规则，实现自动化物料平衡，在录入生产计划、销售计划的过程中，系统自动化生产公司物料消耗计划、采购计划、调拨计划，实现全自动物料平衡，极大减少传统预算编制模式下的人员工作量、同时最优平衡算法也实现了预算层面资源配置优化。4、成本分配模块建设全面预算管理系统可实现多套成本中心、成本分配方案配置，可灵活实现不同成本方案下的成本分配计算，以及不同方案下的成本分配结果对比。同时基于成本中心、分配方案建设，系统自动进行成本分配，同时基于自主研发的成本还原算法，实现成本还原一还到底，运算速度快，且数据还原到具体明细，数据维度不缺失，充分确保还原数据有极强的拓展性，满足与后期各种场景的应用适配。图 4-

258、4工程项目投资计划填报界面图 4-5产销平衡表图 4-6成本分配方案控制台|行业精选实践财务数字化转型:全面预算体系搭建与报表自动化实现，创造财务新格局1405、现金预算平衡与筹融资规划集团财务部通过对企业历史现金收支数据进行统计分析，得到各个业务类型在时间维度上的分布函数以及票据收付比例，同时结合新一年度的产供销费及投资计划的业务预算数据，将年度预算进行月度分解，得到集团十二个月份现金与票据的收支预测数。同时在对历史收支数据按照各种维度进行动因分析后，制定最有利于企业经济效益的收付款计划，做到企业现金应收尽收，应现尽现。在完成企业外部现金收支平衡后，集团财务部基于集团现金和票据收支平衡表，统

259、筹平衡内部法人主体之间内部现金收支计划和票据收付比例，避免企业内部出现个别单位票据盈余，个别单位票据短缺，减少集团整体开票金额，增加集团票据使用效率，降低财务费用。同时，在现金平衡端，集团通过对历史融资数据进行多维度分析，寻找融资成本在机构、品种、期限、地域等不同维度下的比较优势，并基于集团现金平衡表，合理安排企业最优融资计划，充分发挥企业融资优势特性，提高现金使用效率，合理保障企业现金流风险，做到风险收益最优平衡。集团公司通过充分发挥数据价值，指导预算编制最优化，实现全年财务费用下降至少 2000 万元，从真正意义上实现企业管理价值化。图 4-7成本中心与对象关系填报界面图 4-8成本中心分

260、摊方式维护界面图 4-9现金预算平衡表141让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践6、财务报表自动化生成通过企业生产经营业务数据填报、成本自动分配、产销平衡和会计报表规则等模块的搭建，最终在数据输出端实现自动化财务预算报表生成，同时实现数据上下联动、实时更新，并且报表输出层面可实现单体报表、合并报表同步查询。系统搭建极大提高财务部门在预算报表编制工作中的效率，统一了集团报表编制规则，初步实现全面预算管理板块的数字化转型工作。通过全面预算系统平台搭建，财务部门预算编制工作由原来的全集团总共 80 人天下降至 3 人天，集团层面可以实现预算变量的统筹配置、安排，真正意义上实现企业各

261、种要素统筹优化配置，并且集中管控和共享的预算管理模式也极大的减少了公司各层级人员之间的沟通成本。同时，标准化的数据存储为全面预算分析应用、执行控制提供了有力保障，从真正意义上实现了预算控制到个人、预算执行到部门、预算分析到全局的全面预算管理体系。五、总结与展望随着大数据、物联网、云计算、人工智能、区块链等数字技术的蓬勃发展，数字时代已然为企业带来颠覆性的变革。计算机对数据高效的获取和计算能力，在决策层面具备人类无法匹敌的优势。在数字化背景下，企业可以充分利用这些技术，与企业自身业务模式转型相结合，为企业解决问题、创造价值，这个持续性的过程称之为企业数字化转型。财务部门作为企业天然的数据中心，更

262、需要通过运用云计算、大数据等图 4-10预算利润报表|行业精选实践财务数字化转型:全面预算体系搭建与报表自动化实现，创造财务新格局142技术来重构财务组合和再造业务流程，提升财务数据质量和财务管理效率，更好地赋能业务、辅助经营和支撑管理决策。基于集团全面预算管理系统成功建设的背景下，公司将进一步深入探索财务数字化转型之路，在充分利用企业 ERP 系统、帆软报表平台以及 ETL、数据仓库、数据中台等各类技术手段，进一步围绕集团财务共享中心系统架构蓝图，开发具有瓮福特色的财务共享中心管理系统，最终实现企业数据管理生态体系，充分创造企业数据价值。图 5-1企业财务共享中心系统架构蓝图143让数据成为

263、生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践2022 中国数据生产力大赛|零代码赛道|银奖|能源化工零代码助力茂名石化打通数字化“最后一公里”企业简介茂 名 石 化 始 建 于 1955 年 5 月，是 新 中 国 一五 期间 156 个重点项目之一，以开采油母页岩、加工 人造石油 起家，是我国首座千万吨级炼油厂、首座百万吨级乙烯厂、国内最完善的燃料润滑油化工型炼油厂、国内第二家年利润超百亿元的炼化企业、广东绿色石化战略性产业集群 链主 企业。经过近 67 年的发展，特别是党的十八大以来的做强做优，已成为原油加工能力 2000 万吨/年、乙烯产能 110 万吨/年，同时拥有热电、港口、铁路运输

264、、原油和成品油输送管道以及 30 万吨级单点系泊海上原油接卸系统等较完善的配套系统，是我国生产规模最大、经济效益最好、发展基础最牢的国有炼化企业之一。1 业务/管理需求茂名石化作为一家大型炼化企业，含盖炼油、化工、热电、港口、铁运、水务等多个二级单位和直属中心，管理层级多且业务复杂，虽然公司在石化行业信息化处于领先水平，但仍然存在以下几方面痛点问题：1.基层内部管理缺乏数字化支撑长久以来公司信息系统建设多为上层管理决策服务，而基层单位内部管理由于专业差异大，管理要求调整频繁，传统开发成本投入高，生命周期短，资源浪费严重，因而一直采用原始的纸质记录等管理方式，严重制约基层单位内部管理效率。|行业

265、精选实践零代码助力茂名石化打通数字化“最后一公里”1442.现场管理缺少便捷的移动应用现场管理信息化水平较低是公司的另一项痛点问题，部分工作需要专业管理人员在现场记录后回到办公室再录入系统信息，容易造成数据记录不及时、失真等问题，且传统系统需要独立开发移动端界面，不同的应用需要下载不同的 APP，开发周期长且操作管理极为不便。3.数据统计分析能力薄弱传统管理模式高度依赖于经验能力，缺乏科学量化的数据支撑。精益化管理离不开数据挖掘，而传统业务信息系统缺乏配套的统计分析，不能够灵活、快速的满足不同角色的数据分析展示，且后期维护依赖信息技术人员，维护成本高。4.承包商协同缺少统一的应用平台公司涉及施

266、工单位、外包单位等 200 余家，特别是现场施工管理、协调难度大，采用线下方式管理不规范、标准不统一，造成管理质量低下，且历史事项查证困难，工程管理人员工作负担严重。最后一个原因是帆软 FineReport 大数据产品可以很好地实现把业务系统的数据给挖掘出来进行数字化分析，数字化的分析结果可以很好的支撑企业管理层做决策，这样就形成了一个信息化技术的闭环。2 解决方案以全面提升基层数字化管理效率为目标，以简道云零代码平台为媒介，实施“业务人员 IT 化，IT 人员业务化”人才培养方案，最初由信息部门牵头，业务部门参与，成立简道云应用开发小组，结合基层管理上的痛点问题，以化工、热电两大分部为试点开

267、展建设。鉴于简道云平台“简单易上手”的特性，逐步在建设中培养业务骨干熟悉平台技术，以“导师带徒”的方式，扩大业务人员技术培养，同时组织 13 场次的业务单位间经验交流会，在管理创新应用方面不断总结优化，成效显著的应用在公司的信息化专题会上进行宣传推广并给予绩效奖励，从而激发各业务单位对平台应用的认识思考，推动两化融合人才创新应用建设，灵活、快捷、有效的解决管理“最后一公里”问题。（一）实施策略主要分为三个阶段：平台赋能阶段：基于简道云零代码平台，赋能业务人员自主开发建设；数据挖掘阶段：基于灵活便捷的数据分析能力，挖掘管理问题，支撑决策优化；创新生态阶段：全公司各专业/单位实现自主开发创新，实现

268、管理迭代优化的良性循环生态。145让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践（二）业务应用架构基于公司现有的管理短板，依托简道云平台作为公司一项技术支撑平台，用于补充企业专业管理数字化的不足，特别是部分专业无法延伸至“最后一公里”的问题。依托简道云平台，实施以经营、生产、设备、安环、工程五个专业域为核心的管理应用建设，一是提升二级单位内部管理质量和效率，二是强化外部施工单位协同作业能力。|行业精选实践零代码助力茂名石化打通数字化“最后一公里”146（三）数据逻辑关系示意图基于标准化的组织架构数据、生产装置数据、外部承包商数据，实现平台数据共享，加强各管理应用间数据联通，初步构建数据

269、逻辑关系示意图。3 应用场景3.1 场景一：专业绩效管理痛点：二级单位内部专业绩效管理一直采用线下纸质传统管理模式，存在考核信息重复，考核数据兑现不准等多个问题，且管理人员需要花费大量时间录入、梳理和统计考核数据，基层负担大且管理质量低下。解决方式：基于简道云零代码平台，化工、港口、热电等多个分部业务骨干开展实施各二级单位专业绩效考核的自主化应用管理建设。一是利用流程表单实现处室、车间、班组等不同层级的考核事项录入流程搭建（考核管理模式如下图所示）；二是采用数据工厂对不同层级的考核数据进行汇总，最终实现每名员工的综合月度考核金额以及积分；三是利用仪表盘实现分部、车间、班组、人员的考核信息统计分

270、析展示，如考核明细、考核金额统计、班组积分排名等。应用价值：改变二级单位绩效管理纸质记录模式，提升绩效管理效率 90%以上，实现了二级单位及以下车间、班组的专业绩效考核一体化管理，目前已推广至多个二级单位使用，预计节省开发成本约 150多万元。同时，在管理上开展数据挖掘，对本单位的使用的条款、专业类别进行统计分析，通过条款找出本单位专业管理不足从而实现进一步提升管理的目标。147让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践3.2 场景二：HSE 观察应用痛点：现场的安全隐患管理是炼化企业的一项重要管理工作，公司涉及炼油、化工、港口、铁运等多个生产区域，区域范围广，生产施工点位多，风险

271、管理难度大，原有管理人员现场检查问题需纸质记录后再返还办公室进行系统填报，且容易导致问题记录缺失，因此亟需基于现场风险录入的移动应用以减轻安环专业管理人员收集整理相关工作负担，提升各区域安全风险监控能力。|行业精选实践零代码助力茂名石化打通数字化“最后一公里”148解决方式：依据公司 HSE 观察相关管理规定，安环部骨干人员自主建立各单位 HSE 管理部门基础对照表，通过数据联动实现对应 HSE 管理部门人员的自动审批流转，实现作业类型和观察方法标准化。利用流程表单实现流程的规范化建设，采用跨应用等方式实现各单位内部应用的数据共享，最终实现 HSE 观察的统一数据监控。149让数据成为生产力|

272、一流企业的数据化管理思想、方法和实践应用价值：HSE 观察平台的建设使用，进一步加强了各层级单位对现场安全风险的管控能力，企业管理人员可在现场及时进行手机填报并拍照记录，极大的便捷了现场检查管理工作，扭转了原始的“回忆录”模式，统一了 HSE 观察入口，减轻 80%以上的工作负担；同时实现风险问题的线上闭环管理，加强了风险问题处置的跟踪监控，避免漏项降低安全风险事故发生几率。3.3 场景三：施工人员管理痛点：公司平均每天施工作业约 300 多项，涉及挖土、设备检修、起重等多种施工作业，据粗略统计每天约在生产厂区施工人员数量达 2000 人左右，如果是在装置检修期间，外部施工人员可达达上万人，由

273、于施工作业人员普遍素质较低，存在串岗、不合规施工等多项问题，缺乏有效的施工人员管理手段，严重制约了企业的施工管理质量。解决方式：基于上述问题，化工分部业务骨干在简道云建立承包商人员信息数据库，利用简道云二维码功能，生成施工人员二维码标签。公司现场人员可通过钉钉扫描二维码对施工单位人员信息进行查询，对存在的违规行为人员进行数据录入。|行业精选实践零代码助力茂名石化打通数字化“最后一公里”150应用价值：施工人员管理是公司基于简道云平台的又一创新应用。不仅有效的加强了对现场施工人员的管控，同时还便捷了企业人员对施工单位的考核管理，大幅提高了对施工人员违规防范能力。据粗略统计，平均每月施工违规数量降

274、低了 50 项左右，提升施工人员管理效率 60%以上。151让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践3.4 场景四：物资共享应用痛点：公司生产区域覆盖范围广，多数工程建设或设备检修的用工余料作为备品备件（如螺栓、垫片、弯头、法兰等）存放在各分部车间或区域所管辖的库房中，备品备件信息缺乏共享，需要各生产单位间互相询问，互供效率低下，造成严重的成本浪费；同时库房备品备件存量信息缺少线上台账，库管员换岗后容易造成数据缺失，需不断进行库存盘点，浪费人力物力。解决方式：梳理公司各生产区域库房及备品备件台账，物料类型实现标准化管理，补充定义好物料型号及数量，形成公司统一的备品备件基础数据台账

275、。设备管理人员利用流程表单制定各生产单位标准化流程，实现物料入库、出库、借用以及盘点的线上化运行，利用智能助手功能实现库存数量的实时更新以确保数据的准确性。|行业精选实践零代码助力茂名石化打通数字化“最后一公里”152应用价值：实现备品备件等物资的线上共享，全面提升物料资源利用率，据统计通过实现物资共享，降低企业物资采购成本约 500 多万元，同时实现线上库存数据的自动更新，建少 75%的库存盘点工作量，为公司节约降本工作起到积极的示范推动作用。解决过程：3.5 场景五：1 号令专项考核应用痛点：公司现场管理要求变化频繁，经常随着政策和发展的变化而变化，部分工作上层提出后就要立刻落实，传统代码

276、开发难以适应灵活、快速的响应新的管理流程，导致基层现场管理手段原始，数据收集、统计工作负担大。解决方式：充分发挥业务人员自主开发能力，以“全面落实 1 号令实施专项考核”为例，采用钉钉加简道云复合应用模式，钉钉实现消息推送提醒，绩效负责人在简道云自主开发建设 1 号令专项考核流程，基于承包商基础数据，建立公司 1 号令专项考核情况看板以及奖励情况看板等。153让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践应用价值：基于零代码敏捷开发仅用 4 天就完成了“落实 1 号令专项考核”管理应用的信息化建设，切实解决了落实 1 号令考核工作不到位等管理问题，实现全过程业务人员零成本自主开发建设，

277、进一步深化企业业务人员向信息化、数字化融合，推动企业基层管理业务领域向数字化转型迈进。4 总结与展望零代码敏捷开发是我公司打破多年来传统信息开发技术模式的一次成功的创新实践。公司自引入简道云零代码开发平台以来，公司各单位基于简道云自主开发建设平台 30 多个，搭建表单、报表 1000 多项，按传统开发模式估算，节省信息化建设投资约 700 多万元，应用开发效率提升 80%以上，部分当日提出的需求即可当日开发上线。同时公司将简道云敏捷开发平台打造成两化融合人才培养摇篮，实施全民开发政策，鼓励业务利用该平台创新管理应用开发，截止目前，公司具有简道云应用开发能力人员达 70 多人，具备中级能力水平人

278、员达 25 人，业务自主开发巡检管理、问题跟踪、物资出厂、专业考核等应用场景 50多个，基本实现了管理“最后一公里”的全自主化开发，填补了公司基层和现场数字化管理的空白，助力公司全局性数字化转型。下一步茂名石化将进一步拓展完善数字化双层建设体系，即上层为基于数据治理，标准化、规范化的、统一的生产经营一体化数字体系；下层为基于敏捷开发，灵活快捷、简单高效的自主创新数字生态体系，旨在全面推动基层和现场管理的高效率、高质量运营，减轻基层负担，实现各层级领域业务与信息的深度融合，助力公司实现第四次跨越式发展。|行业精选实践BI 赋能发挥数据生产力，行稳厦航可持续发展步伐1542022 中国数据生产力大

279、赛|商业智能赛道|全场大奖|交通运输BI 赋能发挥数据生产力，行稳厦航可持续发展步伐一、厦门航空简介厦门航空，简称厦航，天合联盟成员，成立于1984 年 7 月 25 日，总部位于福建省厦门市，是中国民航保持盈利最长的航空公司，也是自 1987 年以来，全球唯一实现连续 35 年盈利的大中型客运航空公司。截至 2021 年 12 月，厦航机队规模达到209 架飞机，目前运营国内外航线 400 余条，年旅客运输量近 4000 万人次，已有超过 1600 万人加入厦航常旅客计划。在国际航协 270 多家成员航空公司中，厦航的收入规模排名列前 30 位，旅客运输量跻身前 15 位，盈利能力更是进入前

280、 10 位。多年来，厦航在保证航空安全、提升服务品质方面做出了不懈努力，累计安全飞行达到 700 万小时，获评民航局颁发的“飞行安全五星奖”，连续七年被中国旅客评为“最佳航空公司”。2016 年 3 月，厦航荣获第二届中国质量奖，成为中国服务业首家获此殊荣的企业，同时也是中国民航唯一获奖的航空公司。2020 年 12 月，世界著名航空服务测评机构 APEX 授予厦航“五星级国际航空公司”。155让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践二、公司面临痛点厦航在实现信息化全面覆盖的过程中积淀了海量数据，但是和大多数企业一样，这些海量数据没有发挥出新时代应有的作用，厦航在数据治理和数据应

281、用过程中面临着四大痛点：1.数据分散形成孤岛，有数不便用。经过二十多年的信息化建设，厦航积累了大量的数据。但是这些数据分散在数百个系统的数十万张数据表之中，业务与技术人员都难以快速地找到自己需要的数据，甚至有没有需要的数据都“心里没数”。2.数据存在业务壁垒，有数不让用。由于传统思维的阻碍，各部门之间对数据共享意愿低，造成沟通成本高、申请周期长、数据权责不清、共享使用困难，部分数据的使用申请往往要进行多轮反复沟通，甚至长期无法达成一致。3.数据质量参差不齐，有数不敢用。数据输入不规范、数据模型设计不科学、业务流程不完善都会影响数据质量，各业务系统中或多或少都存在“脏数据”。数据项目建设往往有一

282、半的时间是用于数据的核对与清洗，大大降低了数据应用的效率。4.数据分析应用不足，有数不会用。由于缺乏系统性数据思维，缺乏有力数据分析工具和可视化平台，导致数据资源利用大多停留在表面，为业务服务不够、应用领域相对较窄、数据与场景融合不够，导致数据之“沙”难以汇聚成“塔”，海量数据资源无法盘活，数据潜力没有释放，数据价值得不到充分发挥。三、解决方案在数字化转型的大背景下，厦航针对公司内部存在的困局和痛点，从以下四个层面开展了数据治理的探索和实践。（一）连接数据孤岛，加强数据汇聚厦航主动拥抱大数据生态，通过研究和应用开源组件并进行自主化改进，持续完善企业数据仓库技术方案，极大增强了数据仓库在大规模、

283、高并发、低延迟等场景下的数据汇聚能力。截至目前，厦航企业数据仓库已对接超200个业务系统，每日执行实时、离线计算任务超10000个，同步数据超30亿条，已汇聚全领域数据超100TB。数据连接离不开数字技术的强力支撑，通过借鉴行业成功经验，结合自身探索实践，厦航基于航空公司数据流转特点自主搭建了具备数据汇聚、数据服务两大核心能力的数字底座，将分散割裂的海量数据做到集成，打破了数据孤岛的现状。|行业精选实践BI 赋能发挥数据生产力，行稳厦航可持续发展步伐156（二）打破数据壁垒，规范数据目录厦航共成立8个跨域数据治理及应用联合项目组，涵盖飞行、机务、运控、营销、财务等领域。各项目组均形成了年度规划

284、、季度小结、月度推进的工作模式，持续高效推进各业务域的数据治理、数据汇聚、数据共享和数据应用，形成了业务和技术深度融合、业务和业务跨域协作，持续高效推进各业务域的数据治理、数据汇聚、数据共享和数据应用，通过“以用促治”取得了良好的效果。厦航以 厦航数据治理办法 为指导，发布了 厦航数据资源目标编制规范,明确数据目录由业务域、业务子域、业务对象、逻辑数据实体、属性等五层组成，规定数据标准应从业务、技术、管理三个方面对数据进行完整描述。厦航还就数据目录编制规范和数据治理知识、方法、工具在全公司开展20多场专项培训，帮助各单位人员熟悉数据治理、数据安全的相关要求和技能，借助跨域联合项目组模式，高效推

285、进各领域高价值数据梳理。（三）管控数据质量，打造干净数据在数据治理上，厦航自主开发建设了“数据标准管理系统”、“数据模型管理系统”、“主数据管理系统”图1厦航数字底座架构全景图2数据治理157让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践等8个数据治理配套工具，有力支撑数据治理规范的落地实施，实现了数据治理全链路“实施流程化、操作标准化、部署自动化”，极大降低了人工成本，提升了数据治理效能。数据治理不能只是“治标”，还得“治本”。厦航借鉴 TheOpenGroup商业航空参考架构华为数据之道等成功经验，聚焦企业生产经营各领域，从数据资产目录、数据模型、数据标准、数据分布四大组件全面绘制

286、企业数据架构，便于数据工作者掌握企业数据全貌，在新建项目时就从源头规范数据生产、存储和使用，减少后期治理困难。企业数据架构的绘制为数据源头治理、高效流转和业务敏捷创造了可能。（四）拥抱数据共享，推广 BI 使用2021年，厦航在全公司范围内举办“数据创新大赛”，参赛队伍以 FineBI 工具为平台，孵化出一系列提升安全运行效能、提高流程处置效率、提增航线经营效益的“好办法”、“金点子”。大赛共吸引了来自25个部门251名员工组成的90支队伍参赛，参赛队伍打破了原有组织、工作边界，进一步促进了跨域融合，为数据驱动业务创新提供了良好的平台，是公司内推广数据文化、培养数据思维的一次有实践。得益于坚持

287、不懈的数据文化培育，厦航已形成了“你追我赶”的数据治理和数据应用氛围，形成了“共建、共享、共赢”的数业共创新生态。图3厦航数据治理手册体系图3厦航数据治理手册体系|行业精选实践BI 赋能发挥数据生产力，行稳厦航可持续发展步伐158四、管理驾驶舱实现痛点：航班运行中涉及因素及限制很多，比如人、飞机、机场、运行、天气等各种限制，如何在一个复杂的运行环境和限制下，充分利用对数据的收集、建模、分析以及应用，及时的将运行中呈现的问题和预判反馈给决策者，及时做出合理有效的决策，以保障航班运行的安全、高效和公司收益的有序增长，平衡好安全与效益之间的关系，对航空公司的运行至关重要。以往厦航的各类数据和分析分散

288、在各个平台，通过对 FineReport 和 FineBI 的使用，将各类分析集中处理，并将异常告警及时反馈给决策者。目标：充分发挥数据生产力，帮助公司可持续发展。手段：后面将从我司的应用场景中挑选 4 个典型的场景做下简要介绍。应用场景01 航班运行全流程分析02 飞行员操纵能力分析03 疫情防控平台04 企业流程优化及管理场景 1：构建航班运行全流程分析1、痛点/问题/需求：安全裕度与节油效益的平衡一直以来是民航发展的难点，民用航空作为一个具备海量运行数据的行业，如何发挥数据生产力，在保证飞行安全的前提下进一步挖掘节油空间，得到安全裕度与节油效益平衡的最优解，始终是国内各航空公司追求的目标

289、。公司运行 30 多年来，积累了大量来自不同系统的运行数据，但尚未有成熟的数据统计分析工具提供实时运行决策支持。今年俄乌战争以来，油价的不断攀升，影响油耗的因素复杂，压降航油成本、提升航油管理体系的协调联动，科学制定计算机飞行计划显得尤为重要。公司数据分析工作存在以下几个痛点：1、功能单一，较多以管理、绩效数据为主，运行支持数据较少。2、扩展性较差，程序多为开发人员编写，业务人员无法快速部署新需求。3、界面友好度不佳，未对不同用户组提供差异性界面。4、缺乏数据质量评估/或数据质量展示。2、解决方式：（1）构建运行大数据整合航班运行、飞行计划、签派放行、人员信息、QAR、ACARS、油价数据、成

290、本数据、气象数据、情报数据、飞机信息等 12 类数据，以航班为中心建立放行、轨迹、油量、油耗等信息的航班运行 360 视图，基于数据仓库和大数据平台技术建立航班运行大数据，奠定数据分析基础。159让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践（2）建立航班运行全流程分析体系构建运行分析体系，通过航班运行燃油全流程监控，精细化分析各节点的燃油消耗情况，挖掘节油潜在机会，科学统计节油效果，为公司节能减排提供精确的数据支持。基于 FINEREPORT 和 FINEBI 工具快速搭建航班运行分析平台，实现对航班运行航前、航中以及航后地面全流程的数据监控与分析，充分挖掘航班运行中的节油潜力。航班

291、运行分析平台根据业务的复杂度共分为 5 个模块，包括领导看板，专项分析，综合分析，自助分析和指标管理，共计 67 项分析功能，全部基于帆软报表工具开发。图2数据治理|行业精选实践BI 赋能发挥数据生产力，行稳厦航可持续发展步伐160（3）精细化分析维度及指标建立运行指标领导看板，分析公司总体节油情况，监控小时油耗、航段油耗等核心油耗指标的变化趋势，统计节油概况及节油明细，实现从“整体-核心-人员”的层级油耗及节油情况监控。细化航班飞行阶段，从开车、滑出、起飞、巡航、着落、滑入等航班运行阶段分析节油措施的使用情况，量化节油效果，挖掘潜在节油机会，为推广节油措施、优化飞行计划提供数据支持。通过对不

292、同城市对间，不同航线，不同航路走向的航班进行飞行轨迹分析，飞行高度层分析，航路直飞和偏航分析，机场进离场程序分析等，及时找到最优飞行路径、高度、进离场程序等，节省飞机燃油消耗，以达到节能减排的目的。各子项目分析如下图所示：1.桥位等待及开车阶段通过对历史不同机场和桥位的分析，评估不同桥位间桥载电源的使用情况分布，分析靠桥率低的机场，找到问题并作出推荐，综合提升航班在地面靠桥期间的桥载电源使用率。统计在近机位停车中滑线开车航班的数量，对比近机位停车使用中滑线开车和非中滑线开车的运行数据：滑跑前时间，滑跑前油耗。161让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践1.滑出阶段分析不同机场和

293、航线的起飞滑出时长，合理加注滑行油量，同时规避滑出时长过长导致的航班延误风险。分析不同飞行员使用减跑道起飞的班数和机场，针对使用较多的机组予以奖励，同时鼓励其他飞行员在满足安全和运行限制的条件下，多使用减跑道起飞，达到节能减排的目的。|行业精选实践BI 赋能发挥数据生产力，行稳厦航可持续发展步伐1621.爬升阶段分析不同机场、飞机、发动机对于减推力的使用情况，找到提升空间。1.巡航阶段分析不同航线的航路阶段的计划高度、实际高度、计划油耗、实际油耗等，分析多飞多耗或节约少耗的原因，并及时优化计划剖面和成本指数（CI）等政策。163让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践通过自动筛选

294、直飞航班，统计直飞航班数量，计算直飞航班节省的飞行距离和油量，挖掘潜在可直飞段。成本指数的优化对时间成本和燃油成本有直接影响，在降低直接运营成本上有较大空间。通过成本指数执行情况监控和统计，不断优化计划成本指数。1.进离场阶段分析不同机场间的进场程序、离场程序的使用情况和耗油时间对比，通过优化进离场航线，达到节油的目的。|行业精选实践BI 赋能发挥数据生产力，行稳厦航可持续发展步伐1641.航线综合分析航线综合分析主要通过设置多耗少耗油的油量，航线日期选择等，自动计算出满足告警条件的航线，并进一步分析造成该航线此次事件的缘由，给出决策建议。通过以上对航班运行全流程节油潜力的挖掘，在确保安全运行

295、的前提下，有效的为公司节省下了大量燃油成本。（3）建立节能减排可视化平台将重要监控数据进一步做成可视化看板，便于对重点指标的实时监控。165让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践|行业精选实践BI 赋能发挥数据生产力，行稳厦航可持续发展步伐1663、场景价值：航班运行全流程分析体系至今已基本实现了全航段节油举措的量化，并取得全方位的骄人成绩。通过精准控制航班携带燃油量，2021 年相对 2019 年数据减少 220KG，下降 4.8%（2021VS2018），该项目每年可节油 2040 吨，减少碳排放约 6430 吨，节省燃油成本 1000 万元。（备注：以 2019 年全年2

296、3.13 万个航班为基准，油价 5000 元/吨）通过优化航路走向、进离场程序、飞行高度层等，标准航段油耗从 2018 年 5930KG 下降到 2021 年的5840KG，累计下降 1.4%，该项目每年节油 19670 吨，减少碳排放 61960 吨，节省燃油成本约 9840 万元。（备注：以 2019 年全年 23.13 万个航班为基准，油价 5000 元/吨）其他项目节支金额如下（2021 年数据）：受疫情影响，世界经济开始慢慢复苏，航油价格也在持续地增长，不仅已经到达疫情前水平，近几个月来还屡创新高，并且航段油耗变化率前四个月都在增长，外部形势不容乐观，给节能减排工作带来了更多的挑战。

297、通过建立完整的航班运行全流程指标管理体系，每月及时监控数据更新，采取相应的决策和手段，提升及改善节油状况，为公司降本增效贡献力量。场景 2：飞行员操纵能力分析167让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践1、痛点/问题/需求：航空安全的主体是飞行员，原有的飞行员能力管理主要基于规章、培训为基础的飞行员考核机制，对于飞行员如何主动的发现其短板，从“要我训练”到“我要训练”的转变，引导飞行员自我驱动、自我管理，针对反映出的操纵短板，进行具有针对性的训练，以提升操纵能力，保证运行安全，实现训练从运行中要数据，运行从训练中要安全的目的。2、解决方式：对于目前操纵能力偏弱的飞行员，以数据驱

298、动个性化训练，选取目前五个可信度较高、数据经过充分测试的测量值作为飞行员操纵能力评价指标，结合不安全事件数据作为评价指标补充，补训科目对应映射表等数据，方便其在后续的训练中进行针对性的训练。对于目前资质较低但操纵能力较强的飞行员，以数据辅助运行，通过在恶劣天气下选出操纵能力较强的低资质飞行员，提前释放飞行实力。|行业精选实践BI 赋能发挥数据生产力，行稳厦航可持续发展步伐1683、场景价值：一是引导飞行员自我管理，查找短板，进行针对性训练，提升能力、确保安全；二是助力飞行员培优计划，识别优秀飞行员，增加实力、保障运行。真正实现数据驱动训练，品质铸就安全。169让数据成为生产力|一流企业的数据化

299、管理思想、方法和实践场景 3：疫情防控平台1、痛点/问题/需求：航空作为对外交流的重要交通通道，疫情发生以来，厦航积极响应国家号召，坚持国际航班不断航，同时还积极承担国家政府企业机构等的撤侨、援助、包机任务，累计至今已通航 48 个国家，98 个境外航点，其中疫情以来新开境外航点近 40 个，其中包括伊拉克、阿富汗、非洲大陆等众多国内首飞航点。由于对外的人、物、环交流密切，因此疫情防控压力巨大，因此急需建议一个统一的对境外、国内疫情状况，以及公司内部闭环人员动态、航班消杀状态等的实时监控。2、解决方式：以国务院、民航局、地方政府各类政策文件为指导，以行业首创的厦航“4+3+2”疫情防控体系为主

300、线，紧贴公司运行实际，制定和完善了国际（地区）航班闭环运行实施方案、地面作业“四四二”工作方案等，通过大屏及疫情防控相关系统的建立，切实守好空中疫情防控线，守牢运行安全底线。|行业精选实践BI 赋能发挥数据生产力，行稳厦航可持续发展步伐1703、场景价值：通过对疫情防控全链条的数据监控，有效的提高了消杀效率，降低了人力成本。在多方位全力运作下，作为全国第三大入境口岸的厦门，病例输入率比全国行业平均值低 50%。同时，在人民大会堂举办的全国抗击新冠肺炎疫情表彰大会上，厦航荣获全国抗击新冠肺炎疫情先进集体和全国先进基层党组织两项最高集体荣誉。场景 4：企业流程优化及管理1、公司视角2、部门视角17

301、1让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践3、员工视角4、流程优化视角|行业精选实践BI 赋能发挥数据生产力，行稳厦航可持续发展步伐1725、痛点/问题/需求：流程的优劣直接关系到企业运作和管理效率，进而影响到其最终的价值创造。优秀合理的流程将使成功的企业与其他竞争者区分开来，给企业创造巨大的经济效益；不合理的流程则会给企业增加隐性的管理成本，潜移默化地伤害公司的竞争优势而不易察觉。6、解决方式：从最关心流程效率的公司管理者、部门管理者、流程优化单位、流程使用人四类人群出发，按照关注点从整体到个体的思路，分为4个部分：（1）公司管理角度：看总量、有对比，关注趋势变化总量上，KPI

302、指标关注动态变化；结构上，将57个流程模板根据业务性质归纳整理至9类，进行结构分析；趋势上，关联外部环境变化进行分析，关注整体发展趋势。（2）部门行政管理角度：做比较、找差距，做好精准施策部门间横向比较，引入效率排名指标及公司平均水平进行KPI的横向比对；员工层面，通过员工的效率水平分布找出异常，通过画像分析优化异常，激发员工活力；趋势上，分析年度、月度、一周节点通过数量，为工作习惯，工作时间内的工作情况提供参考；结构上，提示流程构成，一览具体流程的节点耗时情况，精准查找原因，提供针对性数据。（3）流程优化角度：找共性、看弱项，找出优化空间找出偏离：通过类别分布散点图和实例分布散点图进行交叉分

303、析找出偏离对象；辅助改进：对节点数量、参与人多寡、流程实际节点数量、流程时长排名进行针对性分析，提示薄弱环节，提供弱项流程的画像，通过与其他类别流程的直观比较，辅助找出流程问题、持续改进。（4）流程使用角度：亮耗时、查习惯，辅助合理规划提供各类流程模板的耗时中位数、最耗时节点、耗时节点的处理人习惯，为使用人提前规划提供可视化依据。173让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践7、场景价值：以用户需求为导向，面向对流程效率需求不同的三类人群，即管理者、流程优化员、流程使用人三个人群分别展开，设计了公司管理、部门行政管理、流程优化、流程使用四个视角的分析看板，应用看板监控公司管理流程

304、效率，为工作效率的整体提升提供数据支持，流程优化使用后，公司 2021 年整体流程流转效率相对 2020 年提升 6%，冗余流程消减 23 项。达到“治好事、理好人”的目标，助力公司持续健康高质量发展。五、尾声当前民航业处于一个历史性的复杂时刻，新冠疫情、安全风险、地区冲突等都对民航业产生不利影响，所以我们亟需抓住数据价值，让数据发挥生产力作用。帆软 FineBI 是挖掘数据价值，释放数据生产力的有力工具。厦航自 2021 年引入帆软 FineBI 以来，使用范围已全面覆盖飞行、运行、营销、机务、财务、人力等领域，促使业务人员和 IT 人员打破了原有组织、工作边界，进一步促进了跨域融合，为数据

305、驱动业务创新提供了良好的平台。得益于坚持不懈的数据文化培育，厦航已形成了“你追我赶”的数据治理和数据应用氛围，形成了“共建、共享、共赢”的数业共创新生态。展望未来，厦航将继续围绕数据治理+BI 应用的愿景与目标，发掘更多业务场景价值，探索和实践企业数据应用，昂首踏上厦航数字化转型之路，以开拓进取、爱拼会赢的厦航精神，为民航强国建设、为实现“两个一百年”奋斗目标、实现中华民族伟大复兴贡献厦航智慧和厦航力量！|行业精选实践用帆软产品大杂烩烹制出数字化美食FineBI+FineReport+数知鸟应用案例174二、业务/管理需求/挑战中国外运正在大力推进数字化转型，推动企业实现从财务管控、战略管控向

306、运营管控转变的历史性跨越，这既是当前数字化建设工作面临的挑战，也是一个综合物流领域的传统企业重塑业务、重塑运营、涅槃重生、完成向智慧供应链平台企业华丽蜕变的变革契机。经过多年建设，外运长江形成了下图所示的信息化整体框架。用帆软产品大杂烩烹制出数字化美食FineBI+FineReport+数知鸟应用案例2022 中国数据生产力大赛|商业智能赛道|银奖|交通运输一、企业简介中国外运长江有限公司（以下简称“外运长江”）隶属于招商局集团下属的中国外运股份有限公司，是长江区域集物流、信息流、资金流为一体的，具备供应链解决方案设计与运营能力的知名综合物流企业。业务机构遍布江苏沿江主要港口和经济发达城市以及

307、安徽、江西等长江沿线重要区域，分子公司及事业部共70 余家，员工 3000 余人。175让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践具体地，外运长江以 i-SCP 智慧供应链平台（以下简称 i-SCP 平台）为核心业务平台，平台对内对接股份主数据平台、招商行云开票系统、BMS 等多个系统，实现基础数据管理、开票、上传财务等功能；对外对接海关、税务、船公司、客户等相关系统，通过对接，完成数据接收反馈，提升业务开展效率、客户满意度。另外，外运长江使用 FineReport 作为 i-SCP 平台的套版打印工具，各家分子公司都可以根据自己的特性化需求设计打印模板。该平台自 2016 年实施

308、至今，在外运长江全公司得到了有效推广实施，各公司均使用 i-SCP平台，基础数据均以 i-SCP 平台数据为准，并且各家分子公司都可以根据自己的特性化需求设计自己需要的 FineReport 打印模板。但是在该平台初期使用过程中，我们也发现了一些问题，由于 FineReport 连接的是生产环境数据库，所以数据量过大的查询会导致系统运行缓慢，而且 FineReport 更多的是针对打印的需求，其他的数据分析都需要自行开发，开发好了以后还需进行邮件或钉钉的推送，对开发人员的技术要求较高，需要下载FineReport 设计器，有些情况下还涉及 SQL 或 JAVA 的编写，而 IT 技术人员也有其

309、他的工作要进行，没有时间专门进行 FineReport 报表编制，向下推广非常困难。因此，外运长江需要一个更简单、更易推广的数据分析工具。FineBI 作为一款商业智能软件，具有强大的数据分析功能，上手简单快速，外运长江从 2018 年就开始试用该软件了，连接了一些数据源并且做了部分仪表板展示，但是由于内部原因，一直没能正式购买软件，所以即使了解到 FineBI 和 FineReport 可以做集成，也有一些业务人员有将 FineReport 报表在 FineBI中展示的想法，我们一直没能将二者集成使用。此外，最开始外运长江通过股份公司提供的 JIRA 软件对 i-SCP 平台进行需求管理，外

310、接 FineReport和 FineBI 后，需求量急剧增长，并且由于 JIRA 对员工访问有一定的限制，只能在 PC 端查看操作，导致很多业务同事使用 JIRA 提需求很不方便也无法及时处理需求。因此，外运长江也需要一个能够在 PC 端、手机端都能接受需求信息的需求管理工具。三、解决方案针对上述需求，外运长江增购了帆软 FineBI 和数知鸟产品。基于业务平台、数据库以及帆软产品等，外运长江当前的信息化数据流转情况如下图：|行业精选实践用帆软产品大杂烩烹制出数字化美食FineBI+FineReport+数知鸟应用案例176用户在 i-SCP 平台中录入数据，这些数据会实时传输至生产库中，由于

311、生产库数据连接过多会导致运行缓慢，所以我们创建了一个只读库专门用来进行数据分析的连接，两库之间实现秒级同步。FineReport的实时报表连接生产库，主要用来查看一些销售额、回款情况、月末关账等必要实时展现的数据，以确保在两库同步发生问题的情况下不影响考核，其他打印报表以及 FineBI 的数据分析与只读库连接。FineBI 具有用户参与度更高，对用户的技术要求更低，部署更简单、多平台可打通、权限隔离完善等特点，因此作为我们的数据分析工具。用户、组织架构、数据权限等都是直接从 i-SCP 平台读取，和钉钉集成，支持钉钉扫码登录，在全公司范围内进行推广使用。同时，我们也将 FineBI 和 Fi

312、neReport 进行了集成，有部分使用 FineReport 制作的大屏报表已经在 FineBI 中展示，也可以在制作 FineReport 报表时直接使用 FineBI 中处理完的数据。同时外运长江已实现 FineBI、钉钉、数知鸟之间的集成，可以在任一平台通过钉钉单点登录的方式查看仪表板和需求，数知鸟更是集中了 i-SCP 平台、FineReport、FineBI 的业务需求、数据分析需求、数据查看需求，所有的需求在数知鸟中均可查看并进行关联。现在，外运长江形成了以 i-SCP 平台为数据核心，FineReport 作为报表打印和大屏展示的平台，FineBI 作为数据分析平台，数知鸟作为

313、需求管理平台的信息化管理应用模式，解决了数据分散、数据分析要求高、需求管理混乱的现象，多应用软件在各自领域发挥所长，让外运长江在数字化转型的工作中实现运营管理数字化、数据分析简单化、需求管理统一化，同时也让 i-SCP 平台中的数据价值得到最大的体现，实现了外运长江大数据工作的大步迈进。：四、业务/管理应用场景4.1 场景一：使用 FineBI 制作月度工作汇报并推送4.1.1工作痛点外运长江有下属共 73 家分子公司，同时设有苏南片区、苏中片区、南京（管理）等多个管理层级的虚拟公司组织，以便统筹管理各区域。分公司多，就必然会存在管理困难、数据难汇总等一系列问题。尤其是到了月末，业务人员有大量

314、的工作数据需要汇总，最终形成数据报告结合文字分析发送给各分管公司管理员，再由分管理员向上级汇报，这样层层统计上报的形式，通常需要花费大量的时间，一月的报告，往往要等到二月中下旬才能完全汇总到外运长江层面，这不仅拉低了整体效率，也增加了数据传输过程中出错的概率。尤其是我司的下属分子公司：海外业务事业部（以下简称海外），业务包含海运集装箱进出口、空运进出口、铁路进出口、跨境电商业务，并且与外运长江下属其他 20 多家分子公司都有内部委托业务往来。以前的月初统计汇报，都需要海外运营部的同事在 i-SCP 平台拉取数据，由于数据量大，内部委托的分子公司需要一个一个查询，存在一定的时间差，汇总计算也需要

315、一定时间，最后再同各家确认数据准确性，需要花费大量时间和精力，从开始统计到完成报告往往需要十多个人共同统计，至少需要一周的时间，还不177让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践能保证数据的实时性和准确性。所以急需一个准确的数据统计分析工具来进行月度汇总，并且具备邮件推送功能。4.1.2解决方式我们在使用 FineBI 过程中，了解到其具有完善的权限隔离机制，并且提供了定时推送的功能。海外运营部提出这一需求后，海外 IT 部门和外运长江创新研发部都非常重视，在确认了取数逻辑、取数时间、推送时间、推送人员等要求后，外运长江创新研发部就开始着手制作。1.确认所需字段逻辑使用外运长江现

316、有的公共数据集，按照海外业务事业部的要求对字段进行重新设置。2.确认自助数据集更新时间由于海外运营部上报数据的时间为每月 6 日，所以要求数据的最后一次更新时间为每月 5 日下班后，所以我们将两个基础表的更新时间都调整为每天 19:00，跟随父表更新。|行业精选实践用帆软产品大杂烩烹制出数字化美食FineBI+FineReport+数知鸟应用案例1783.制作仪表板海外运营部对于每个月上报格式有一定的要求，包括数据表格、统计说明、折线图走势等。179让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践4.设置定时推送5.推送效果|行业精选实践用帆软产品大杂烩烹制出数字化美食FineBI+Fi

317、neReport+数知鸟应用案例1804.1.3场景价值首先，数据统一时间更新确保了数据的准确性，以避免发生在统计时各家数据抽取时间不一致导致的纠纷；其次，仪表板样式简单大方，符合各方要求，也不需要每个月制作的时候复制相同的统计说明等内容，年月也可以按照系统日期自动更新，以免在手动输入时产生错误；第三，自动推送保证了领导收到数据的时效性，以前只能在月中才能收到数据，现在月初就可以接收到推送了，而且里面的数据统计及时且完整，尤其是针对业务量下降的公司，可以尽快了解原因并解决问题，同时减少人员的重复劳动。4.2 场景二：在 FineBI 中嵌入 FineReport 报表实现集成4.2.1工作痛点

318、外运长江在 2016 年 i-SCP 平台正式上线以前就有下属分子公司的业务单位尝试使用 FineReport做一些报表了，主要用于大屏展示。但是大屏报表展示的是全公司的数据，如果下放到业务部门查看，可能涉及权限隔离的问题，每个部门之间的数据不能相互看到。FineReport 在 URL 中会显示报表编号，如果有人恰好了解别人的报表编号，或者随意修改报表编号刚好是另一张报表，就可以看到对方的报表内容，这让许多业务人员不敢使用 FineReport 展示报表数据，只敢在本机上制作，往往会产生重复劳动，明明一张报表的样式数据都是通用的，但由于权限原因，不敢复用。FineBI 具有良好的仪表板分享与

319、展示机制，也有完善的权限隔离机制，但是有些分公司的 IT 人员已经习惯了使用 FineReport 做一些报表，可能报表中还有 JAVA 编写，界面更加生动，可视化效果更好，报表数量多，所以也不愿意将报表再重新在 FineBI 中做一遍。因此，分子公司 IT 人员希望可以实现在FineBI 中嵌入 FineReport 报表。4.2.2解决方式我们了解到，帆软的几个产品之间都是可以进行集成的，包括 FineReport、FineBI、数知鸟、简道云等等，所以在分子公司 IT 人员提出该需求时，外运长江决定集成两系统，就可以实现在 FineBI 中嵌入FineReport 报表了。在帆软的帮助下

320、，一系列报表格式内容转换适配后，外运长江正式环境使用全新的 FR 插件与 FineBI集成，实现了在 FineBI 中展示 FineReport 报表。添加模板时可选 FineReport 报表将 FineReport 的 cpt 文 件 放 入 服 务 器 指定文件夹后，即可在 FineBI 的目录管理中添加FineReport 报表。展示效果整体看板如图，当环比或同比值为正时，使用红色标注，为负时，使用绿色标注。181让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践所有的业务子类均可进行点击跳转查询。根据整箱、散货、自订舱、指定船公司还可以进行分类查询，跳转动态效果更好，格式更加符合

321、各方要求。4.2.3场景价值FineBI 和 FineReport 集成后，两者数据源共用，以前 FineReport 需要写复杂 SQL 取数，现在可以直接在 FineBI 中做自助数据集并在 FineReport 中使用，大大提高了系统效率，节约了数据库运行内存。同时，FineReport 中一些好看的滚动样式、大屏效果，都可以在 FineBI 中进行展示，无需用户登录两个平台操作查看，提高了用户使用的便携性。而且，在 FineBI 完善的权限控制下，不存在泄漏网址、查看其他家数据的情况，只要没有开放指定的目录仪表板或数据的查看，即使登录了 FineBI 也查看不了内容，对数据的安全性有了

322、极高的保障。4.3 场景三：使用数知鸟进行需求管理4.3.1工作痛点最开始外运长江通过股份公司提供的 JIRA 软件对 i-SCP 平台进行需求管理，JIRA 对员工访问有一定的限制，导致很多业务同事使用 JIRA 提需求很不方便。JIRA 要求使用内网登陆，只有公司内部人员才|行业精选实践用帆软产品大杂烩烹制出数字化美食FineBI+FineReport+数知鸟应用案例182可以创建账号，并且需要单独开设账号密码，而 i-SCP 平台的维护人员是外包公司，只能创建公共匿名账户给运维人员使用。JIRA 密码按照要求需要每三个月更换一次，这就导致很多同事可能一年只会提一两个需求，由于长时间不登录

323、账号被锁，不仅之前的需求看不了，也没法提新需求。JIRA 也需要使用网页查看，如果员工手边没有电脑，就无法跟进工作，也没有任何类似微信钉钉或短信的提示。外接 FineReport 和 FineBI 后，需求量更是急剧增长，再加上 JIRA 的不方便性，很多同事都反馈需求不能得到及时处理。大家都希望可以有一个既能方便使用，又可以及时跟进需求进度的软件来进行需求管理。4.3.2解决方式我们在使用 FineBI 时，了解到很多其他公司使用数知鸟作为 FineBI 的需求管理工具，并将其集成在FineBI 软件中，直接在界面就可以打开数知鸟平台，有任何需求进展通知都会在提示中显示，已逾期或即将逾期的需

324、求会放在最前方提示，紧急需求会标红显示，一目了然，也方便查看。于是我们在集成 FineBI 和 FineReport 时也将数知鸟集成在 FineBI 中，同时打通了钉钉、FineBI、数知鸟三者之间的单点登录，用户在使用 FineBI 或者使用手机钉钉的时候就可以在工作台中查看需求进展。钉钉工作台中打开数知鸟由于下属分子公司众多，外运长江需要审核需求，不能所有的需求提交了就直接处理，所以在待处理和处理中之间多了一步“长江审核中”，当需求通过外运长江的审核后，我们会将需求分发至处理人进行处理。当需求处理完后，无论是 i-SCP 平台需求，还是 FineBI 仪表板或 FineReport 报表

325、的制作，都需要提出用户进行验证，如果验证时产生新的问题或者新的需求，可再次回到处理人处理。183让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践如果是 FineBI 仪表板或 FineReport 报表，可以在关联内容中直接关联到 FineBI 目录，点击可直接打开查看。除了需求处理人，有任何需要了解该需求进展的都可以在参与者中添加，或者 相关人员，有任何需求的变更都可以进行备注。在 FineBI 中打开数知鸟在 FineBI 中也可以查看所有的需求。|行业精选实践用帆软产品大杂烩烹制出数字化美食FineBI+FineReport+数知鸟应用案例1844.3.3场景价值使用数知鸟后，所有

326、的需求进展管理员均可见，我的待办中会显示属于自己的需求，不属于自己的需求不会有任何提示。极大地提升了需求监管情况，外运长江管理员可以看到所有需求的进展情况，对超时、错误分配处理人、不合理的需求等，都可以进行监管，及时通知以保证进度。需求提出者反馈需求更加透明可查，以前必须登录系统才可以进行的操作现在手机上就可以实现，需求处理的速度也很快，紧急需求还可以通过自动发送钉钉消息的方式进行催促。同时也提高了处理人员效率，随时随地只要打开钉钉就可以对需求进行查看和处理，也无需记录多个软件用户名密码，极大方便了用户使用。五、总结与展目前 FineBI、FineReport 和数知鸟的结合已经在外运长江内部

327、得到广泛使用，解决了许多业务部门进行数字化分析的需求和方法。在 FineBI 中嵌入 FineReport 报表，将两个软件的优势充分结合，既帮助了外运长江进行数据隔离和权限管理，又能将可视化效果最大化。用 FineBI 进行定时调度的推送，解决了很多业务部门的周例会、月度报告、年度报告等汇总分析，极大提升了员工工作效率，也确保了数据的准确性和及时性。利用数知鸟进行需求管理，最大程度统一了用户的工作软件，方便用户使用。帆软具有完善的帮助文档机制，几乎所有的问题在帮助文档中都能找到答案，包括如何集成 FineBI、FineReport 和数知鸟，如何使用这些软件等，都很清晰。同时外运长江也和帆软

328、公司建立了良好的合作机制，在升级 FineReport、购买 FineBI 运维服务时都给予我们最大的帮助，也建立了联合研创团队，日常对FineBI 等软件进行运维。部分上级公司在看到我们使用软件的内容和效果后，也觉得非常好，现在和外运长江一起共同开发。当然，外运长江在数据分析推广和数据治理方面仍然有很长的路要走。需要进一步健全数据标准化建设。在系统上线初期，由于数据库表结构之间没有统一的数据标准，因此有不少历史的测试数据和垃圾数据存放在其中。虽然现在已经出台了较为完善的数据标准，但还是会有问题数据的产生。这时就需要我们通过 FineBI 进行动态监测，并且需要考虑到数据库的性能、FineBI

329、的性能等许多问题，在发现数据问题之后，再继续针对数据健全标准化建设。平台需要不断迭代升级。在信息需求暴涨的年代，我们需要及时对用户的新需求进行收集整理，不断和帆软一同完善平台功能，让更多的人使用到好的产品。完善公共平台建设，同时保证数据安全。由于使用人数越来越多，使用公司层级也在不断增加，数据权限需要非常谨慎的设置和分配。FineBI、数知鸟现有的数据隔离也在不断进行优化，我们也会根据每次优化的结果对平台数据权限进行一定调整，要保证数据的安全。185让数据成为生产力|一流企业的数据化管理思想、方法和实践2022 中国数据生产力大赛|商业智能赛道|银奖|交通运输聚焦业务视角，实现数据共享、智能驱

330、动系统一、企业简介苏家屯车辆段是中国铁路沈阳局集团有限公司下属最大的铁路货车检修单位，位于苏家屯铁路枢纽，下设 10 个科室和 22 个车间，年均货车厂段修能力 26000 辆、临修车能力 40000 余辆，轮轴检修能力85000 余条，轮轴生产能力 15000 余条。我们单位的主要任务就是服务铁路货物运输，为铁路货物运输提供优质车辆。我们服务的主要企业有鞍钢、本钢、华晨宝马、北良集团、辽化、大连港、营口港、丹东港以及各个热电厂等。二、业务管理需求 挑战长苏家屯车辆段原来在轮轴生产及检修相关业务方面仅有一套 HMIS 系统，用来采集轮轴检修及生产加工过程中的技术数据。这些技术数据也仅是用来生成

331、轮轴卡片，证明检修质量合格。而轮轴生产及检修实际上是一个覆盖生产、调度、材料、核算、技术、质量等多个业务范围的系统化过程。我段原有的系统建设与实际需求出现了巨大差距，而这一反差也给我们的工作造成了很多问题，其中比较突出的有：1.数据采集方式落后，采集成本高、人力资源浪费严重，数据准确性低原来使用的数据采集方式是人工填写或打印纸质记录，随工件在工艺线上移动，最后再由专职录入人员集中录入 HMIS 系统。这种方式存在低效采集和重复采集问题，直接造成了人力资源的需求增加和浪费，同时还制造了较多的错误数据。2.数据的信息化、数字化应用渠道单一，与实际业务需求差距大|行业精选实践聚焦业务视角，实现数据共

332、享、智能驱动系统186我们采集的轮轴检修和生产加工数据，HMIS 系统只能用于生成两种 轮轴卡片。而我们的 轮轴检修规程 内规定的需要我们生成标准记录有 47 种，其余的 45 中均需要人工统计分析来完成。其他的调度、材料、财务等数据的统计分析也都需要人工完成。有些统计分析通过人工是无法实现的，这也造成了我们无法全面掌握轮轴生产的真实情况。3.生产、调度、质量、材料、财务等部门间存在壁垒，数据交互慢、交流量小以生产数据为例，每日生产部门只能通过 excel 方式向调度汇报整车检修数量，对于轮轴检修数据没有相关统计上报。而材料、财务部门就更无法掌握当时实际消耗材料和生产直接费的核算情况。4.无法

333、有效生成准确的生产经营数据。最为典型的问题有：工作者不知道自己当天的准确工作量；管理者只知道当日的大的任务数，实际生产细节不掌握；阶段性统计需要反复进行，且每次都存在偏差。面对以上问题，我们急需建立一套合理设置数据采集方式，打通数据壁垒，实现数据自动归集运算，进行可视化的数据展示的系统。为了实现建设这一系统的目标，2017 年我们就开始对系统建设进行摸索，尝试过委外合作开发、引进成型系统、培养人才自主开发等方式，真可谓是“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”。在尝试过程中，遇到的较为突出的矛盾有需求与开发对接的沟通存在鸿沟，需求更改需要增加开发支出，成型系统与实际业务流程不符无法使用，自主开发人才培养困难效果差。寻找就能寻见，经过三年多的探索，在 2020 年下半年我们从网上知道了帆软报表开发平台，经过进一步了解，我们确定这个平台完全能够实现我们无纸化流水线、线上业务流程、自动统计分析、可视化