場景化應用助力制造業BI創造商業價值

張龍飛

今天制造業數字化轉型做BI建設，和當年上ERP系統如出一轍，屬于典型的“有條件要上，沒有條件創造條件也得上”。好在不少企業在BI建設過程中，也摸索出了自己的經驗和方法，從管理效率提升、產品質量改善、成本大幅降低等各方面發揮其應用的價值。

過去兩年多的時間，筆者拜訪過上百家制造型企業，調研總結了他們在數據分析BI領域的應用情況以及特點，發現企業數字化應用一般分為五個發展階段：入門-應對-了解-管理-創新（見圖1）。目前絕大多數企業都處于應對和了解的過渡階段，這個階段的特點是還沒有形成一套完善的標準和方法，同時也受制于建設前期和中期業務系統支撐不夠完善等問題。此時，企業在搭建BI應用過程中很難做到一步到位，需要找到合適的切入點，逐一擊破，最后連點成線再成面，形成企業體系化的BI數據分析應用管理平臺。這個點就是我們所謂的場景。

通過調研我們發現，目前典型業務應用場景不外乎三類：數據分析、業務系統互補、管理平臺應用的搭建。其中以數據分析和系統互補應用居多，基本上每家公司都會涉及。這三種類型場景分別有哪些特點？場景中包含哪些內容？能產生什么價值？我們通過以下幾個比較具有代表性的場景展開介紹。

BI的本職工作——數據分析

商業智能簡單來說就是通過數據分析實現商業價值。拿最通用的財務場景來說，企業財務管理分析里有個常用的分析方法叫做量本利分析法。商業性質的公司和集團經營的最終目的基本都是為了盈利，所以針對利潤的分析可以說是公司運營數據分析的必備環節（見圖2）。

數據分析必備的三個要素是指標、維度和分析方法，而要確定利潤這個指標的分析維度，首先要清楚影響利潤來源的主要因素：客戶、產品和一線的銷售人員。一般企業重點關注的是本身產品的情況，一方面可以針對產品的銷售利潤數據做時間維度上的同比、環比分析來關注產品長期的盈利表現，另外一個方面通過對不同產品盈利情況的占比對比分析，來找出最有盈利能力的產品。結合兩個結論進行分析，即可找出長期對企業盈利有貢獻的產品并重點投入，擴大生產規模和市場推廣，而持續沒有利潤產生并且短期內沒什么市場的產品要暫停投入。上海一家做汽車零部件的企業，通過這種方式一年時間產品個數由44個精簡為32個，在產銷投入、庫存成本、人員配置等方面成本節約近10個百分點。

國內BI行業特色功能——業務系統的補足

“有條件要上，沒有條件創造條件也要上”，這是目前國內制造業BI應用情況的現狀。國內絕大多數制造型企業，把原來業務系統的不完善、功能缺乏甚至系統問題的解決都寄托在BI身上，于是BI產品既要承擔起數據分析的重任，又要實現數據采集、信息填報、移動端掃碼、異常觸發推送等業務系統本身具有的功能。帆軟大量的調研結果也正好印證了這句話。

南京某家用電器企業使用EAM（企業資產管理系統）對生產設備進行臺帳管理、保養管理、維修管理、備件管理，系統自動產生PM保養工單和手動創建CM維修工單后，打印紙質工單分發給維修工執行，最終的數據需要專人錄入、導出報表、數據整理、發送報表等。此前，企業每月打印和填寫工單逾10000張，工單通過打印、分配、執行填寫提交、審核、錄入環節，流轉時間長、易丟失、手填記錄不清晰、錄入工作繁冗低效，無勞動附加值。通過打通EAM系統與帆軟平臺的接口，利用帆軟平臺的“數據分析V10”填報功能，開發電子工單代替紙質工單，全程只需要在電腦端或手機端操作，通過掃描設備二維碼，自動記錄設備信息、停機時間、人員信息等數據，實現工單線上創建、分配、填報，故障分析、審核、錄入等。

目前企業設備故障報告審核流程實現消息推送審批人，點擊超鏈接進入電子工單故障報告頁面，審核通過后，改進措施、責任人、計劃完成日期等內容自動插入閉環管理進行追蹤。項目落地之后，維修工時利用率提升5%，去除工單流轉無價值環節，關單效率提升50%；實現工單無紙化，減少紙質管理文檔10W+/年。

商業智能系統的靈活之處——各種管理平臺的搭建

隨著制造業數字化的深入開展，不少企業依托于BI平臺工具的靈活性，搭建了具有企業本身運營特色的管理平臺。

利用BI系統搭建企業PDCA閉環經營管理平臺。相對于傳統的經營管理平臺，BI系統能夠更加簡單獲取各種業務運營相關的數據信息，使相關管理考核更加高效和合理，而反過來，經營過程中通過數據分析手段定位的業務問題也可以直接利用管理平臺做抓手去改善。

一天上線的疫情安全信息管理平臺榮獲“抗疫特別貢獻獎”。西南一家做齒輪箱的企業，2020年3月份公司給信息部門頒發了抗疫特別貢獻獎，獎勵他們在疫情期間協助公司實現高效、安全、快速地復工復產。這家企業就是利用BI系統快速靈活特點，短時間內開發上線了一套疫情安全信息管理平臺，實現高效的人員健康信息采集、上報政府以及安全預警推送等功能。

利用BI系統打造工業互聯網平臺。唐山松下產業機器有限公司針對其焊機產品，利用帆軟BI工具打造了一整套的焊機管理平臺，可以在線推送預警及解決對策，提供技術支持。設備發生故障時會實時觸發云服務流程，進行主動預警，協助遠程排除故障；根據采集到的焊接參數信息，為客戶提供優化改善方案，及時進行配件的更新，避免設備停機帶來的損失。

整體來說，制造業對商業智能BI的需求還是非常旺盛的，而且隨著數據系統基礎的持續完善、實踐經驗不斷落地以及BI應用的深入探索，越來越多有價值的典型場景將被發掘和推廣，甚至固化成產品。比如基于商業智能平臺搭建的阿米巴管理平臺，目前帆軟已經拿到軟件著作權。回到起點，隨著商業智能的場景應用逐漸深入化，企業將會創造越來越多的商業價值。