从0-1构建自助式分析模式,看汽车制造行业的BI建设思路

在智能制造时代,汽车制造企业的制造、生产、管理需求正向精细化领域迈进。

在智能制造时代,汽车制造企业的制造、生产、管理需求正向精细化领域迈进。然而,由于汽车制造业正面临新旧模式转换的阵痛期,加上传统制造模式的顽疾,许多企业难以有效地掌握数据治理和分析技术,面对与日俱增的增长压力,汽车制造企业亟待解决诸多问题:

  1. 利润下滑:传统制造模式的有限效能导致企业利润越来越薄弱
  2. 数据浪费:产业链中沉淀的数据无人问津,对产业链的价值潜力产生了很大浪费
  3. 缺乏分析思路面对行业变化和经营困境时缺乏正确的分析思路,无法有效地应对问题
  4. 表面功夫:分析方案难以落地,让BI建设成为空谈

菲斯科作为数据管理与应用服务专家,深耕汽车制造行业多年,积累了大量的行业知识与BI建设经验,以下通过分享客户成功案例,为汽车制造行业客户提供从0-1构建自助式分析模式的思路,以及真实的自助分析场景剖析。

一、项目背景

从0-1构建自助式分析模式,看汽车制造行业的BI建设思路

F集团是全球知名汽车零部件供应商,总部位于上海,在全球拥有100多个生产研发基地,50000多名员工,包括数千人的技术团队,专注于汽车内外饰、汽车座椅、座舱电子及被动安全领域。

F集团一直非常注重信息化建设,现拥有SAP、QAD、BPM、MES等十多个业务系统,覆盖公司多个业务板块,但各系统间并没有完全打通,导致各业务系统相对分散,形成数据孤岛。涉及到关联数据大多依靠人工整合加工完成,效率低且存在统计方法及口径不统一问题。随着业务不断增长,管理者对数据的要求越来越高,需要更加精准、及时、全面地掌握企业运营情况,以便做出更加明智的决策。

基于此背景,菲斯科为为其量身打造了数字化解决方案,将各个业务系统中的数据进行整合和分析,实现数据共享,能够快速、准确地生成各种报表和分析结果,帮助管理者更好地了解企业运营情况,以适应瞬息万变的市场变化。

二、项目解决方案及成果

通过前期的充分沟通与调研,结合菲斯科多年的汽车制造行业BI建设经验,为S集团制定了一套完整的解决方案,得以实现:

  1. 对接了10+个业务系统,实现了数据标准化和规范化管理,打破数据孤岛,实现企业数据透明和共享数据利用率提升50%以上;
  2. 构建了企业级数据分析平台,实现效能和效率双提升;
  3. 通过建立各业务模块的指标分析体系,实时掌握工厂运营情况、快速定位运营问题;
  4. 为财务部门节省了人力成本,提高了报表的准确性和时效性,让报表编制人员将更多的精力和时间投入到专业性分析应用上;
  5. 助力企业进行更精细化的成本分析,了解每个产品和工序的成本情况,制定更合理的生产计划和定价策略,从而提高整体利润率。

三、典型业务场景分享

场景一:价值流看板

跟踪整个生产过程中的各个环节,包括原材料采购、零部件配送、生产加工、成品交付等,以实现全流程可视化监测。

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场景二:生产效率分析

通过收集和分析生产线数据,企业可以了解生产线运作情况、发现问题并快速响应、优化生产流程、提高资源利用率等,从而实现持续改进和提高企业核心竞争力的目标。

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最佳切换时间/平均切换时间进行监控及分析,帮助管理者及时发现并找出生产线中存在的问题,并制定相应的改进措施缩短切换时间,提高生产效率和质量水平。

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通过对设备性能利用率、合格率及时间利用率等,计算出设备的设备综合效率(OEE)值,实现对OEE的监控和分析,从而评估设备的运行效率和生产能力。

场景三:库存管理

通过对供应链中零部件的采购、运输和库存情况进行实时监控和分析,帮助F集团优化库存管理策略并减少成本。包含库存质量诊断、库龄分析、存货周转次数、库存盘点差异绝对值、盘点差异率等多指标维度的分析及可视化。

例如库存质量诊断报表通过对库存质量比率分类、IQR趋势、潜在呆滞库存金额和呆滞库存金额占比情况进行监控和分析,帮助其了解库存管理质量情况。库龄分析报表主要对库存的规模及占比情况、库存中各种物品的停留时间分布情况,库存中各种物品的占比情况等进行监控及分析,帮助企业了解库存管理质量,并采取相应措施来优化库存管理,降本增效。

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场景四:成本管理

通过对采购、生产和物流等各环节的成本数据进行实时跟踪和分析,识别成本上升的原因并优化成本控制策略以提高企业盈利能力。例如,分析每个成本中心和设备的成本构成占比、成本变化趋势和成本降低潜力等数据,找出降低成本的潜在机会。BBP报表分析每个产品和工序的单位价值,同时与其他工厂进行对标,以快速发现和定位成本问题,工厂年降分析报表对工厂在一年内的采购情况进行全面的评估等。

从0-1构建自助式分析模式,看汽车制造行业的BI建设思路

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场景五:财务主题

构建企业级财务模块报表,通过对营收收入、毛利率、应收账款周转率、 已开票实际 LTA测算等多方面可视化展示,助力F集团了解企业的盈利能力、整体经营效率以及经营风险情况。

从0-1构建自助式分析模式,看汽车制造行业的BI建设思路

财务报表支持自主式下钻分析,从而帮助管理者进一步了解销售活动情况以及市场需求的变化趋势。从客户、车型、零部件等不同维度展现公司销售收入的长期趋势和平均水平,帮助公司更好地了解其销售收入的来源、产品组合以及市场需求,从而更好地规划和管理财务活动。

Power BI报表的使用,大大降低了编制报表的人力成本,财务部门可以将更多精力和时间投入到专业性分析应用上,如对数据进行深度分析、进行预测模型的建立等,从而为企业决策提供更加全面的支持。

在当今数字化转型的时代,商业智能(BI)已成为汽车制造业的加速引擎。通过数据收集、整合和分析,BI可以帮助企业实现生产线的优化、供应链管理的精细化、营销策略的精确化等方面的提升。助力企业提高运营效率、降低成本、提升产品质量和客户满意度,从而增强市场竞争力。

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