行业痛点
业务痛点
数据痛点
订单计划性差
订单的不稳定性导致库存计划困难。
流程管控难
生产进度难追踪、车间物料难管控、实际成本难计算。
质量追溯难
质量检验标准多、售后问题难追溯、库存积压严重。
数据孤岛
各业务系统数据各自为政,未进行统一信源管理,无唯一真实可信信源。数据分散在多个系统中,形成“数据孤岛”。
未建立数据标准与规范
没有规范统一的数据标准,同一数据在不同系统中可能定义不一致,各系统间存在数据壁垒,造成相互间数据交换/共享不便。
数据资产体系缺失
没有按照业务域进行数据分类和结构化管理,数据零散、数据间没有从属关系,未形成数据资产管理体系。
解决方案
设计思路
广—拓宽广度
拓宽数据自动化覆盖广度,定义数据标准,通过数据治理体系建设,融合各业务线数据、产业线数据、手工数据源等;逐步消除手工数据范围。
深—深化监督
深化工业数据分析体系,构建决策层、管理层、业务分析层、业务执行层等不同层级、不同场景下的主题数据中心。
准—精准定位
形成集团视角的数据资产,完整的数据体系反映真实且准确的业务信息,为企业数字化转型提供助力。
效—工作增效
通过大数据基础平台和数据治理平台,形成业务可用的数据地图,提升存储及查询效率,提高数据质量,提升企业在各业务领域数据获取与利用效率。
客户价值
产品实现类:质量全流程追溯
通过产品设计、生产准备、制造过程和客户售后数据,打通全链条数据,实现质量全流程追溯。
数据运营类:库存预警+财务分析
库存预警+财务分析。
产品实现类:质量全流程追溯
通过产品设计、生产准备、制造过程和客户售后数据,打通全链条数据,实现质量全流程追溯。
数据运营类:库存预警+财务分析
库存预警+财务分析。