商业智能BI推动制造业智能化转型

fanruan

制造业是我国国民经济的支柱产业，是我国经济增长的主导部门和经济转型的基础，如今我国制造业面临技术工艺不精、缺乏市场意识、商贸流通环节多、物流成本大、仓储效率低下等问题，正处在转型的特殊时期。

内忧：

从企业信息化管理角度来看，我国制造企业由于信息化水平相对较低，集成应用制约企业业务能力的提升，致使粗放型制造改革缓慢，供应链、产业结构不合理，最终导致产能过剩。

外患：

发达国家已将注意力转至高端的技术和营销环节。以德国提出的“工业4.0”的战略发展计划为导向，制造业未来将朝着供应，制造，销售信息数据化、智慧化的方向发展。

加之日后智能化生产的发展趋势，信息技术和工业技术的融合，信息数据化管理将在企业中占据更大份额，这都给我国制造企业带来极大的压力与挑战。

针对这一点，商业智能FineBI主张技术成为生产力的同时，企业数据也要成为生产力，其在数据挖掘分析处理和科学化决策指导方面发挥的力量是巨大的：

整合数据资源

制造业原有的各应用系统（ERP、SCM、CRM）随着企业的发展积累了大量的数据，但未得到有效利用，并且由于各个应用系统相互独立，挖掘出数据的潜在价值是比较困难。

通过商业智能数据仓库的建立，将企业中的所有相关数据经过ETL转换，数据清洗后放到数据仓库中，业务人员可通过自动建模实现自助式分析，及时了解生产、销售情况，摆脱数据孤岛的烦恼。

优化生产线管理

透过整合的FineBI商业智能平台，工厂内不同工序的管理者能够获得实时的数据资料并查阅不同的报表。生产部经理能从生产时间、产能利用和资源运用等关键绩效指标（KPI），监控生产力并策划产能和优化资源；品质管理部经理能够透过产品缺陷分析改善产品质量；而高级管理层能透过更有效地控制成本及开支分析提升投资回报率。

改善供应链

制造业生产量庞大，合理分配资源，降低采购成本，防止生产浪费是制造业企业最关心的问题。首先，传统的供应链需要分支和延长，形成从供应商的选择，降低成本，控制质量到分销商、零售商到终端用户的完整供应链。其次，要明确供应链的价值是满足用户需求，这也使得商业智能在信息集成时，需要关注用户信息，来帮助企业决策者分析方式向用户需求为主导方向转变。

1、通过综合销售分析和库存分析促进JIT(无库存生产方式)管理，减少库存投资成本。

2、通过供应商分析（同类产品价格对比分析，订单交货时间，质量，准确率）等选择质量和价格最优的供应商。

3、通过生产成本分析（多角度成本分析，量本利分析，比重分析，比较分析，利润分析）对库存管理和生产过程的发生费用进行监控，辅助决策者发现生产管理环节的不合理投入，加强成本的事前控制。

巩固客户关系，提高服务质量

用户需求是主导，制造业企业需要利用商业智能系统进行客户行为分析，从潜在客户再到保有客户，增值客户，再到摇摆客户，流失客户和挽回客户，将客户模型细分，预测需求趋势，从而改善产品，改善客户关系，提高服务质量。

把握市场动向，提高销售利润

销售分析是商业智能常用的模块，通过该系统可以使销售业务员自助分析，比如销售流向分析，退货分析，回款分析，销售绩效分析等。通过这些实施的分析可以辅助决策者及时发现销售过程存在的问题并做相应的及时调整。

纵观制造行业，不能再“闭门造车”，传统的以成本控制为核心的方式需要改革，以增加收益为核心，用户市场需求为导向，通过商业智能BI信息化管理来精细化控制生产流程，通过数据及时分析运输销售情况，灵活应对市场情况。

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