帆软上海案例集 -制造场景 制造行业数字化转型场景化解决方案

帆软上海案例集-制造场景

-2026.04.17●

汽车行业01、汽车销售订单管理与数据补充优化-

基于实时数据同步的数字化解决方案02、汽车行业国际经营综合服务平台

-

基于数据驱动的智能化解决方案03、汽车零部件制造

-

基于风险管理模型的供应商风险管理系统解决方案04、汽车零部件供应商绩效管理

-

基于自动化系统的智能化解决方案05、汽车零部件制造

-

基于

FineData

Link

的全链路质量追溯与产线数据互通平台06、汽车制造行业全流程数字化质量管理与防伪追溯

-

基于零代码全员开发与

PDCA

闭环●

低电压器行业07、低压电器行业经营分析会-

基于自动化平台的财务数据管理解决方案08、低压电器行业营销五看体系

-

基于移动端优化的智能化解决方案●

半导体/光伏行业09、半导体制造行业供应链与财务全面前置成本控制分析10、光伏垂直一体化智能运营中心

-

基于一中心四专题模型的数字化全通路产运协同11、光伏制造行业供应链呆滞库存闭环管理

-

基于智能监控与过程协同的数字化库存与成本管控12、光伏制造战情指挥中心大屏

-

基于数智监控与预测性维护的精益工厂管控平台●

通用制造行业13、制造业数据驱动的产供销业务协同

-

基于数据治理模型的智能化解决方案14、制造行业销售管理移动决策与业务督导全场景数字化解决方案15、制造行业

SRM

集成数据分析场景

-

基于全链路统一数据底座及高管驾驶舱的供应链精细化管理16、制造行业多源异构数据高性能集成与全链路质量追溯数据平台建设17、制造业滚动销售预测与供应商管理

-

基于双端驱动的智能化解决方案18、制造行业战略绩效动态管理-

基于BSC模型的全面数字化运营与增效19、大型制造企业管理驾驶舱

-

基于企业级数仓与多场景精细化分析的集团管控数字化决策平台●

其他行业20、新能源行业预算管理优化-

基于集成化平台的数字化解决方案21、大宗商品拟上市企业

IPO

财务披露与自动化调整校验平台22、大型输配电装备制造行业

：财务决策与经济运行会议自动化汇报平台汽车行业订单实时响应能力提升实现订单实时监控

，减少订单处理时间

，

提升业务响应速度。数据完整性保障增强

02数据补充流程优化后

，数据完整性提高

，

减少数据丢失风险。API开发效能跃升03API开发效率提升

，预计

节省约

“150人天”的人力资源

，

降低项目交付时间和成本。01、

汽车销售订单管理与数据补充优化–基于实时数据同步的数字化解决方案

业务与数据痛点1.批处理同步数据无法实现订单的实时监控

，

导致业务人员无法及时发现和解决订单问题。2.数据补充流程中手工处理导致数据丢失和权责不清

，

影响数据完整性。3.传统

API开发耗时长

，

影响项目交付速度和人力成本。汽车销售过程中对订单管理的实时

性和数据处理的准确性需求迫切

，

批处理方式无法满足实时监控

，

导

致效率低下国际贸易和销售领域对数据准确性

和实时性的要求日益提高

，企业需

具备更高效率以适应市场变化数据补充流程优化

02利用

FineReport和

FDL工具规范数据补

充流程

，建立专门库存表记录特定地区销

售情况。通过数字化手段实现订单实时监控与数据补充流程优化

，

提升数据处理效率与准确性数据库运算压力优化

4通过

FDL

同步和

MySQL集群优化数据库运算

，降低OLTP数据库压力。实时订单监控

1实施实时数据同步机制

，确保当天订单数据的及时更新和监控。API开发流程优化

使用

FDL工具快速配置API

，减少开发时间。数据整合效率提升

01数据整合效率提高

，节约150人天的

人力资源。订单响应能力增强

02实现订单实时监控

，提高业务效率客户交付能力升级

03优化库存管理

，提升车辆交付能力

，增

强客户满意度。02、

汽车行业国际经营综合服务平台

-基于数据驱动的智能化解决方案全球汽车产业数字化转型

，

面临欧

盟关税压力

，

需通过数据整合优化

业务流程

，降低成本

，提高效率。欧盟对中国进口电动汽车征收38.1%关税

，推动企业加快数字化

转型

，提高运营效率

，优化供应链

管理。

业务与数据痛点1.各业务环节数据分散

，整合困难，影响分析效率。2.营销部门需实时分析订单数据

，现有系统无法满足。3.业务人员需线上分析工具

，提高时效性和自助能力。数据仓库建设

2通过

FDL数据开发功能搭建

DW层

，支持实时数据分析。数据系统整合

1使用

FDL数据管道连接系统

，

实现数据实时同步和整合。实时监控功能

4实现订单实时监控

，提高业务效率

，减少干扰。数据分析平台搭建

3使用

FR和

FineBI工具搭建统一分析平台

，实现数据线上化。构建数据驱动平台

，

支持国际化战略

，

提升全球市场竞争力价值01系统日均访问量达到

1799次

，活跃

模板数

601张

，活跃用户数

302

个

，显著提高了系统使用率和用户参与度。价值

02

02减少信息不对称性

，

降低企业了解供应

商的成本

，完善供应商评价制度。价值03动态评价供应商风险

，建立高/

中/低

风险等级及预警机制

，及时评估风险并

采取应对措施

，降低企业损失。03、

汽车零部件制造

-基于风险管理模型的供应商风险管理系统解决方案o

业务与数据痛点1.供应商风险预警及应对机制不完善

，导致管理较为被动。2.现有系统展示供应商信息不全面，描述不直观。3.系统无法实时更新供应商信息。由于汽车行业产业链长、规模巨大

，

供应商体系庞大容易滋生贪腐链条

，

而且信息获取滞后

，

降低了管理效

益。

因此需建立标准化

、透明的管

理体系。汽车行业变革加速

，

自动驾驶

、智能互联等趋势要求创新供应商管理体系

，确保供应链稳定性

，

支持智能座舱和可持续发展战略。数据采集与整合

1利用

SAP和天眼爬虫数据进行实时数据抓取和

ETL处理

，建立实时更新的供应商信息数据库。实时控制与智能分析

4实现业务维度的费用申请动态预算控制和费用控制大屏看板预览图

，具备自动化。风险管理与应对

03通过风险管理页面进行风险识别、处理和确认

，实现风险处理流程的自动化和可视化。风险评价与预警

02根据五个风险维度进行打分和动态评价

，生成供应商画像

，提供风险等级和预警机制。建立标准化、

透明的供应商管理体系

，

提高物资采购质量和企业经济效益04、

汽车零部件供应商绩效管理

-基于自动化系统的智能化解决方案提升供应商管理效率

，

降低供应链风险

，

实现成本效益最大化价值

01系统日均访问量达到

1143次

，活跃

模

板

数

为

550

张，

活

跃

用

户

数

为295

个价值0202通过自动化评估和监控

，供应商绩效评

估准确性提高

，支持企业战略决策价值

03实现了供应商管理的透明度和沟通效率

提升

，增强了合作关系在全球化汽车零部件供应链中

，

传

统手动数据收集和分析方法效率低

下且容易出错

，难以满足现代供应

链管理的高效性和准确性需求。汽车行业的自动驾驶

、智能互联和

电动汽车发展要求供应链管理更加

灵活高效

，

支持智能座舱和可持续

发展方向。1.手动数据处理效率低

，易出错

，

无法支持快速决策。2.缺乏实时监控机制

，难以及时发

现供应商绩效问题。3.供应商绩效评估标准不统一

，影

响评估结果的准确性。供应商协作平台

4提供企业与供应商沟通协作的平台

，改善合作关系数据收集与分析

02自动收集和整合分析供应商数据

，提供实

时绩效支持根据预设指标对供应商进行自动化评估

，生成绩效报告实时监控供应商表现

，发送警报或提醒

，确保供应链稳定

业务与数据痛点供应商评估绩效监控极致性能跃升

o1核心报表查询效率实现跨越式提升

，从

原有的超过20分钟断崖式缩减至5秒

以内

，

彻底打破

“

查数难

、

查数慢

”

困境。突破数据分析时间限制02告别了只能查询7天内数据的系统瓶颈

，

成功沉淀了百GB

级别的全量多维度

数据资产

，并建立

50+个自动化数据

任务流。保护核心系统与决策

03赋能成功剥离

MES系统查询分析压力

，避

免因信息传输滞后导致的质量隐患

，赋

能非办、质量、供应链等部门的数据驾

驶舱建设。05、

汽车零部件制造

-基于溯与产线数据互通平台企业信息化与产线扩张致

MES数据

激增

、供应商各异

，系统数据交互

阻塞

。传统集成低效

，

核心报表生

成查询缓慢

，亟需优化数据访问。车企主机厂对供应链零部件质量与

溯源标准严苛

（IATF16949）

，

实

现零缺陷交付与全生命周期数字化

追溯

，是零部件企业发展的关键。1

、

传统MySQL+Kettle

架构难

以支撑SAP海量数据计算分析；2、质量追溯范围有限、数据滞后；3、无有效监控

，问题排查靠人工

，

校验粗放

，运维成本高。质量规则清洗与SPC分

4析标准化清洗、标准化各工艺参数的质检规则并统一入仓

，

引入高性能

SPC

工具包

，

为前端输出标准的SPC均值、极差控制图数据源。FineDataLink

的全链路质量追全链路质量追溯数据打通

02利用

FDL

串联TMS、

SAP、

MES、

EWM等全链条系统数据

，构建从零件发运、生

产加工到成品出库的“正向串联与反向追

溯”大闭环。打破数据孤岛与性能瓶颈

，

构建高性能数据仓库

ODS层

，

赋能质量溯源与产销协同弃用旧架构

，部署

Doris大数据分析平台替代传统

MySQL

，

引入

FDL承载实时数据接入与定时任务调度

，提升计算性能。利用

FDL

的行列转换与数据关联能力统一存储格式

，建设

ODS数据仓库层

，彻底剥跨产线质检数据互通与存算分离核心数据架构重构与引擎引入o

业务与数据痛点离

MES

的查询压力

，实现存算分离。06、

汽车制造行业全流程数字化质量管理与防伪追溯

-基于零代码全员开发与

PDCA

闭环构建现场数据实时录入、

异常预警与钢材防伪追溯的数字化平台

，

实现由事后记录向事前预防的跨越核心流程高度无纸化

01项目上线后

，

工厂成功实现了

80%

以上的质量数据无纸化运作

，极大缩

减了耗材成本与人工统计时间。精准拦截重大风险

02凭借严密的钢材材质追溯与防伪校验

，

成功排查并拦截两家供应商严重的违规

造假

，

直接避免了一起全球召回

事件

，获客户高度评价。质量管理精细化

03通过结构化质量成本报表

，管理层能够

直观监控各生产基地内、外部质量损失

金额与损耗率

，极大提升决策效率与监

控精准度。o

业务与数据痛点1.现招大量质量数据

，分散且存在缺失

，无法直接投入业务复用。2.依赖手动采集

，易出现多录、少录、滞后录

，破坏了实时性。3.质量工程师由于缺乏

IT开发能力

，

难以将深度数据分析方法与实际工厂场景结合。传统模式依赖纸质

，数据孤立

、

追

溯难

。企业亟需构建现场实时监控

预警体系

，推动质量管理重心前移

，

实现从记录向预防演进的管理诉求。工信部倡导降本增效、数字化赋能

，

企业制定2024-2026数字化质量规

划

，推动质量数据向智能大数据应

用进阶。精细化质量成本管理与4智能分析驾驶舱构建结构化质量成本报表与邮件自动推送机制。管理层直观监控各基地内、外部质量损失金额与损耗率

，提升透明度。“新项目质量工作台”关联项目所有信息，通过仪表盘实时展示进展。开发问题闭环与电子飞行审核

，实现任务派发、现场记录与自动得分。将手工检验全线上化

，手机扫码录入。搭建可视化趋势看板

，设定控制限

，实现异常预警

，完成“监控

-分析

-调整”

PDCA循环。打通采购到发运的全表单链条

，

内置化学成分报警

，强制现场照片/视频

，校对定锻与完成情况

，堵死供应商“假测试”造假漏洞。全流程质量数据电子化建模与

PDCA定制化材质全生命周期防伪追溯数字化质量项目协同工作台低压电器行业价值01财务汇报准备时间从两周缩短至自

动化生成

，无需人工干预价值

02

02数据准确性提高

，实现标准化展示

，减少数据校验时间价值03汇报内容重点突出

，

自动化注释提高了

汇报效率07、

低压电器行业经营分析会–基于自动化平台的财务数据管理解决方案1.财务汇报过程耗费大量人力和时

间

，时效性差。2.数据准确性不足

，需反复校验

，

标准化程度低。3.汇报内容重点不突出

，解释复杂

，

不够清晰。财务部门需解决传统财务汇报耗时

长

、数据准确性差

、

重点不突出的

问题

，以提升决策效率和分析能力低压电器行业数字化转型要求企业

提升数据管理和决策支持效率

，

推

动自动化数据分析平台的建设数仓建设完善02设计数据表

SQL

，协同客户

IT

团队进行指标入仓

，解决数据展现的标准性问题指标线上化配置

1自动化生成经营分析会数据

，减少财务人力投入

，实现数据的自动化整理和展示指标计算逻辑前端化

4在平台前端展示指标计算逻辑

，方便溯源

，业务人员可及时检查更新前端注释个性化

3将零散注释统一为体系化分析内容

，

自动生成特殊指标分析

，提高汇报效率通过数字化平台优化财务汇报流程

，

提升数据准确性和决策支持效率

业务与数据痛点移动化覆盖

01实现

100%电脑端核心模块移动化覆

盖

，移动端周活跃用户达

85%

，模块

打开速度≤3秒。协同闭环效率

02督导任务闭环率≥90%

，跨部门推诿

会议减少

50%。团队竞争力提升

03PK功能周使用率≥70%

，TOP3

团队

与末位团队业绩差距缩小20%。08、

低压电器行业营销五看体系

-基于移动端优化的智能化解决方案1.分析形式单一：

PC看板无法满

足临时查询

，

缺少移动端的实时

数据。2.

管理支撑不足：

仅展示

KPI

，

无赛马机制

，数据准确性差。3.无问题闭环

：督导无法实时追

踪问题

，缺少完整处理流程。市场竞争与内部管理推动低压电器

行业移动化改造

，

传统

PC端难以

满足实时数据需求

，尤其不便驻外

销售与高管使用。低压电器行业需数字化

、智能化升

级

，新能源与智能电网发展推动营

销创新

，

需注重数据决策与跨部门

协同。企业微信深度集成

1实现单点登录

，推送数据预警待办

，提高数据触达效率

，确保用户权限一致性。高频模块移动化适配

2重新设计订单、开票等模块

，适配移动端多维度分析

，支持实时决策。督导问责闭环系统

03设定预警规则

，推送问题数据

，设计督导功能

，闭环反馈流程。核心

PK与排行榜

4支持部门自由

PK

，展示各维度排行榜

，提升团队竞争烈度。通过移动端实现实时数据触达与决策支持

，

提升决策效率与团队协作能力

业务与数据痛点半导体/光伏行业提升核算精度与人效

01自动化计算打破手工瓶颈

，成本测算准

确率提升

50%

，节约存货和排产预测

中至少

1个人力

*

10

天

/

月

/

工作量。赋能柔性前置决策

02依据未来

12

个月库存与排产成本走势

，

动态调整采购和销售策略

，全面实现事

后管理向事前预防转变。重塑以成本为导向的

03

研发流程研发人员在设计初期即可对多

BOM方

案进行成本摸底与替代物料择优

，显著

缩短决策链路

，避免无效返工。09、

半导体制造行业供应链与财务全面前置成本控制分析基于多维数据整合的存货与排产成本自动化模拟通过打破数据孤岛

，

建立自动化预测机制

，

将成本管理从

9事后总结9升级为

9事前预测9

，

驱动供应链精准决策

业务与数据痛点1.库存无前瞻性预警

，难预判呆滞与资金占用2

.缺生产路径模拟

，

成本事后反推

，预测不准3.研发重技术轻成本

，投产后才发现成本偏高经济下行与竞争加剧

，射频芯片技

术复杂致成本压力大增

，企业需在

研发采购阶段建立成本预测机制。业务增长使现有分析看板覆盖不足

，

供应链库存预测

、成本核算等高度

依赖手工

，效率低下

，亟需通过

BI平台挖掘数据价值。BOM多版本成本动态

4监控交叉分析采购价与研发

BOM。灵活对比不同版本

BOM下的物料占比与成本变动明细，前置成本预审。采购价格与降本分析追踪

03趋势对比现行价与基线、

目标价格。拆解物料入库降本额与实际降本率

，实时追踪采购KPI达成。排产成本正向模拟核算

02正向模拟生产流转

，拆解投产成品成本结构（

BOM

、

采购价

、外协费）

，

精准输出未来

12个月产品成本预测。存货自动化滚动预测

1模拟

MRP及先进先出规则

，根据

SAP、采购及销售计划

，

自动滚动计算未来

12个月各级物料预测库存。全要素多级穿透

，精

01

准排雷连通端到端数据

，支持产线机台级下钻

，

有效定位生产低效节点。消灭信息黑盒

，大幅

02

提升透明度3D可视化与实时大屏

，使厂区信息准

确性和管理透明度得到质的飞跃。极速交付与流转、极

03致质量安全实现一次验货抽检合格率达100%

，

组件出货及时率高达99.2%

，工单准

时关单率

93.4%。一体化工单贯通天

数稳定在

8.5天

，百万工时伤害率控制

在

1%极低水平。10、

光伏垂直一体化智能运营中心

-基于一中心四专题模型的数字化全通路产运协同打通晶硅至组件端端全链路数据

，

实现数据驱动的生产资源全局优化全球领先光伏企业生产链长

，

管理

层难以宏观定位低效环节

，跨线协

同与资源调配存在盲区

，

生产运营

决策缺乏依据。1.数据孤岛严重：工厂异构系统独

立

，手动收集耗时费力且易错。2..信息滞后决策慢：

传统报表导

致异常发现和响应严重滞后。3.缺乏全局可视化

：无统一平台

，

无法对车间状态进行三维全面展

示

，隐患排查困难。双碳目标下

，光伏行业承担能源转

型使命。政策推动产业数智化升级

，

提升全生命周期效能

，应对降本增

效与市场竞争压力。架构设计与底层支撑

1纵向打通

MES、QMS、设备流媒体系统等。横向运用帆软工具构建个人门户、大屏监控与自助分析。品质与安全管理中心

4构建品质全链路追溯看板

，

支持客诉

PPM下钻至生产批次。整合安环在线监测

，实现异常常态化追踪。组件战情指挥中心

02基于

3D仿真地图

，实时映射机台状态、

车间产量。建立设备超时、故障等分分级

预警机制。一体化生产管理中心

3拉通晶硅至组件宏观生产周期。深度监测一体化成本波动、工单贯通天数、水电气耗等。

业务与数据痛点11、

光伏制造行业供应链呆滞库存闭环管理

-基于智能监控与过程协同的数字化库存与成本管控打造覆盖预警、

上报、

执行、

监督全链路的库存智能运营中心人与监控效率飞跃提升01场景落地后人均效率提升75%

，企业

能释放更多人力聚焦核心业务。呆滞物

料盘查效率提升25%。优化存建速度与源头

02防范有

效

降

低

呆

滞

料占

比

达10%

，

增

强

P.R.D环节的节约意识

，实现从事后处

理向事前防范的延伸。直接经济效益显著

03通过高效的闭环清理与管控

，预计每年

能为企业节省200万元以上的成本。

业务与数据痛点1.新增呆滞库存管理分散

、

风险管控滞后

，

导致资金占用与跌价损失。2.靠邮件和计划员线下沟通

，

缺乏监督上报机制

，

业务无法快速实现跨部门流转。3.数据不透明

，

部门间数据壁垒导致无法快速决策、并协同处理。光伏企业市场变化与管理不善

，

产

生大量周转慢的库存

，

这些占压占

用流动资金

、增加仓储管理费用

，

导致资金紧张、整体运营效率下降。光伏行业技术迭代快

，

呆滞物料跌

价风险高

，

需精细管理；

快速扩产

下

，降本增效成企业核心战略诉求。库存运营监控与待办管4理中心大屏汇总各地总库存与计划消耗情况；

代办中心罗列待办事项

，多维度切换查看业务改善动作执行。异常库存多维分析与警示

03针对各维度触发问题进行预警；精准定位关键问题排名

，对比消耗与计划

，红绿灯预警督促低达成率。呆滞预警与消耗计划上报

1系统实时校验新增物料

，

匹配使用情况；

业务上报呆滞物料的消耗计划、完成时间及策略描述。多极协同与高层互动策略

2系统记录呆滞原因提出策略

，管理者在线互动并采纳约定论

，

自动进入执行监督。12、

光伏制造战情指挥中心大屏

-基于数智监控与预测性维护的精益工厂管控平台实现全要素实时互联

，

构建主动预防式精益生产管理机制

，

驱动工厂效能提升与运营成本控制生产进度与目标高效

01量化监控106.1%90%打破生产黑盒

，产量达成率

106.1%

，

准时关单率90%

，优化资源配置设备综合效能(OEE)

02透明化管理85.1%83.6%96.7%OEE达

85.1%超目标

，

三大稼动指标

透明

，精准指导工艺优化预测性维护与质量把

03控能力升级92.1%超

100项良率92.1%

，建百余预警模型

，实现预

维护

，降停机与维修成本

业务与数据痛点1.数据孤岛：

设备与系统独立

，数据杂乱、手工收集、标准不一，难以实时监控。2.异常滞后

：故障

、次品等靠人工发现

，滞后且定位困难。3.维护被动：

无设备健康数据

，缺乏预防性维护

，

易突发宕机影响产线。光伏组件工厂能扩张快

，

车间工序

链复杂（备料至检测）

，

管理者难

以全局把控车间运行状态

，精细化

管理与透明化运营诉求强烈。国家智能光伏行动计划推动产业数

智融合

，企业需数字化转型提质增

效

，以智能车间提升竞争力。预测性维护与质量滚动4预警按车间分区全面对比良率分布。针对设备故障、原件寿命及保养建立超

100项预警模型，推动事后维修向事前预测性预防维护转变。3D仿真建模与实时映射

拉通底层

ERP/MES/PCS系统数据

，建立厂区高可视化

3D仿真模型。实时映射每个机台运转状况、产量达成、新物料切单时间

，实现宏观总览与分区分级监控。智能OEE与效能精细化

02剖析将

OEE解构为时间

、性能稼动率和良率三大指标独立监控。可向下钻取对比理论与实际设备节拍

，精确对比差异

，智能定位异常过程执行与安全协同监控

03监控

FI测试超时

、订单执行进度及日度产量达成趋势。深度集成安全逃生路线功能及海康摄像头实时画面

，实现订单生产全程可视与车间安全协同管控。体与机台。通用制造行业生产计划编制准确率提升从原有水平提升至80%。存货周转率提升02提升20%，减少呆滞库存。设备运维效率提高

03有效避免了

10起设备事故

，挽回损失

上千万。13、

制造业数据驱动的产供销业务协同

-基于数据治理模型的智能化解决方案1.数据孤岛问题

：各业务系统数据

标准不一致

，

跨领域数据流动存

在堵点。2.生产计划不准确

：存货周转率低

，

呆滞库存高

，影响整机设备交付。3.设备运维效率低

：缺乏统一管理

，

无法预测性维护

，

影响设备正常

运行。企业内数据孤岛问题严重

，

影响业

务开展

。

需提升数据管理能力支持

数字化转型

，推动智能化目标

，

同

时培养数据人才实现全员数字化。十四五期间

，企业需推进多维度智

能化

，顺应数字化转型政策

，

以数

据驱动业务与管理升级数据运营模式03构建数据仓库

，部署

BI系统

，整合和开发利用数据

，并搭建数据运营体系。数据治理体系02建立数据管理体系

，制定制度、规范、技术指南。数据中心建设

1搭建工业数据中心

，实现数据采集、传输、存储、分析和使用。通过数据共享和协同

，

提升数据管理能力

，

支持业务创新和智能化战略目标数据人才建设

4组织

BI数据分析大赛

，培养数据分析人才。

业务与数据痛点14、

制造行业销售管理移动决策与业务督导全场景数字化解决

方案打破时空限制

，

构建企业级移动决策中枢与数据驱动协同闭环构建移动决策中枢

01实

现

了100%以

上

电

脑

端

分

析

模

块

（11大分析模块）

在移动端的全面覆

盖

，确保高管到一线人员随时随地精准

发现问题。建立数据驱动协同闭环02依托移动督导

，

真正实现了PDCA全

流程线上化

，将业务问题的平均解决时

长从

24小时大幅缩短至2小时内。激发团队战斗力

03依托全透明跨组织数据对比

PK

与排行

榜

，成功驱动100%的销售团队参与

内部竞优对标

，有效激发好胜心并显著

提升核心业务指标竞争力。业务领导对数据实时查看需求增加

，

传统系统响应滞后

。

需引入赛马机

制

，统一指标口径

，

减少内耗

，

支

撑精细化管理。低压电器行业竞争加剧

，企业借战

略框架与数字工具实现敏捷洞察

，

提升抗风险能力1.分析形式僵化

，决策响应滞后

：高度依赖PC端

，难以满足领导层。2.指标聚焦单一

，缺乏赛马机制：

业绩分析维度单一。3.发现即终点

，督导闭环缺失。跨区域多维度对标PK

4赛马打破数据黑盒

，多层级透明化大区、办事处数据

，构建灵活指标

PK功能。支持自由选择对比维度进行同台竞技

，系统自动计算指标差异

，直观暴露业务短板。全场景“五看”建模与全

1基于

“营销五看

”

方法论

，构建覆盖各行业、渠道的全景移动驾驶舱。支持全方位盘家底、智能化阈值预警

，并按订单、开票等明细穿透问题。统一指标口径字典库

2创新设立统一“注释页面”

，对关键指标

如纯订单、返点等计算逻辑和专有名词进

行规范解释

，确保非一线业务人员快速、

无歧义理解

，彻底消除会议扯皮。打造移动端全流程PDCA督导工作台。基于异常核送

，管理层可在线编撰、下发督导注释至待办手机端

，一线业务实现实时上报与快捷汇报

，问题在线敏捷跟进。在线督导PDCA闭环工作台o

业务与数据痛点15、

制造行业

SRM集成数据分析场景

-基于全链路统一数据底座及高管驾驶舱的供应链精细化管理旨在通过整合全球直接与间接采购数据

，

搭建统一数据模型与总览驾驶舱

，

实现采购成本精细化管控与供应链

风险实时防控

，

显著提升全网协同效率。精细化成本管控

，优

02

选高质多维度成本分析有效降低采购支出

，

360°供应商画像精准优选

，减少劣质

供应商带来的成本损耗多维采购主题域与公共

数据集统一的

“

OneSRM”数据集

，

覆盖直接

采（Spend.Saving、部

件）、间

接

采

（模具、

PR、

PO）

，严格权限控制的自助分析。PIM主账号供应商全生命周期数字4档案打造360度全景分析矩阵和数字化档案

，采用全球地图、风险指标（

EHS/BCP)、

雷达图比较、合同合格性更加即时可见。企业需整合全域需求与现有系统，搭建云端统一

DaaS数据平台

，

实

现敏捷自助分析

，助力全球20多国、

240

+基地快速响应市场。1.供应商信息不透明

，数据更新

滞后

，流转低效2.缺乏科学评估体系

，供货能力

难以量化3.协同维护成本高

，

无法及时感

知市场变化4.供应链风险无实时预警决策高度依赖数据活

01跃度月平均

2621个日常系统访问

，

953

活跃模板

，

793活跃的业务用户

，培

养数据驱动的工作习惯。打通信息孤岛

，

构建敏捷工作流供应链数据实时共享

，提升全球协同效

率；

监控

EHS/BCP指标

，提前预警风

险

，降低断链危机。国家工业升级和供应链政策激励先

进技术和信息方法

。

为提升全球市

场竞争力

，提供支持和制度保障。高管视角固定总览驾驶舱开发

13个核心报告/动态看板总览页面

，实现降本分析（

Spend&Saving）

，支持多级穿透

，地区、

BU、年、月等。全面文档对所有业务主题（

SAP支付、部件等）

，

明确技术字典（字段、

IT逻辑、源源系统）

，指了实实基础。全链路数据字典与底层模型

业务与数据痛点数据16、

制造行业多源异构数据高性能集成与全链路质量追溯数据

平台建设打破多系统数据壁垒

，

重构底层架构

，

构建全生命周期质量追溯体系

，

赋能业务敏捷分析与决策查询性能指数级提升

o1长链路场景耗时从3小时缩减至1分

钟内

，编码追溯优化至21.15秒

，生

产工单提速至0.51

秒。业务生产系统平稳减负02将繁重查询和分析从业务系统剥离

，释

放MES资源服务生产交互

，彻底消除系

统卡顿/宕机风险。质量管控精细与资产

03驱动唤醒散乱过程数据为高质量资产

，双向

追溯体系提升效率

，

赋能SPC控制图

（均值极差图）

自动化渲染。

业务与数据痛点1.海量数据查询濒临瘫痪

，

传统架构无法承载跨源大表复杂分析。2.质量追溯时空跨度受限

，

因处理效率低下仅能局部追溯。3.数据时效滞后

，T+1

ETL无法满足实时库存、

SPC监控等需求。产线扩张与新能源转型下

，传统

IT架构难承数据增长

，系统数据孤岛

突出

，质量追溯与协同不足

，

制约

业务效率。汽车行业需全链路质量追溯

，

新能

源转型对工艺数据、实时

SPC监控

提出更高技术要求。物流健康度分析与流程4编排FDL任务编排

，

合并OA/SRM

、

SAP/EWM数据

，整合库存与移动明细

，构建看板。人机料法环”五位一体03质量模型FDL对齐

“人机料法环

”

口径

，整合多系统数据横向拼接

，输出价值流、

SPC分析。高性能Doris+FDL底架构标准化数仓分层与治理2建立数仓五层架构（STG/ODS/DWD/DWS/DIM）

，标准化规范

，ODS层清洗、

时间统一、拉链表。摒弃传统

，采用Doris

MPP数据库配合低代FDL平台

，构建批流一体基础底座。17、

制造业滚动销售预测与供应商管理

-基于双端驱动的智能化解决方案通过优化销售预测和采购流程

，

实现预算决策效率提升与成本降低价值

01销售预测准确率提高20%

，库存周转

次数增加15%价值0202供应商风险预警覆盖率达到100%

，

采购风险降低30%价值

03采购流程效率提升25%

，采购成本降

低

10%

业务与数据痛点1.销售预测不准确

，

导致库存积压或缺。2.供应商资质监控不及时

，

导致采购风险增加。3.采购流程复杂

，

效率低下

，

影响生产周期预算决策逐渐由

IT转向业务部门

，

企业需灵活精准的销售预测和采购

管理应对市场变化

，提升运营效率

和降低成本制造业需遵循供应链管理严格要求

，

适应快速响应和成本控制需求

，

政

策强调供应链透明度和风险管理。滚动销售预测

1基于销售滚动计划进行多维度销售预测分析，实现实时更新和精准分析实时监控与智能分析

4实现业务维度的费用申请动态预算控制和费用控制大屏看板预览图

，具备自动化采购流程优化监控采购全流程关键节点进行

KPI管控

，提高透明度和效率对接国家数据平台进行供应商资质认证监控和风险预警

，优化选择和管理供应商管理极度透明的营运资金

01管控清晰量化应收/应付逾期金额（某基地

达

550,385万元）

及周转天数

，

提

升预警能力。精细化盈利核算机制

02实现基于基地/品类维度的

“吨纸毛

利”

和

“箱板单位边际

”

核算

，

支持科学定价。生产履约能力全面提升03实时监控集团OEE（区分有效与全产

能）

、库存超期趋势等

KPI

，驱动制造

过程降本增效。18、

制造行业战略绩效动态管理-基于BSC模型的全面数字化运营与增效高层需将愿景量化为可衡量的运营

指标

，

并将落后与领先指标组合进

行动态跟踪；

确保多业态子公司目

标与集团战略高度协同。重资产低毛利行业深受原材料及环

保政策影响

，

亟需从粗放扩张转向

精益管理

，通过数据挖掘增效空间

，

符合制造业数字化转型趋势。1.财务核算粗放

，缺少精细化拆解；2.营运看板不透明

，缺乏穿透监控；3.生产指标的收集滞后

，过程管控

失效。动态运营监控分析

4构建财务资金、库存分析、生产运营三大看板

，实时追踪逾期账款、超期库存及生产关键

KPI（如OEE）

，驱动过程降本。构建战略指标体系

1梳理人力与经营模块现有分析体系

，统一各项业务指标计算口径

，输出标准化指标模型与应用蓝图。深化业财精细核算

3建立收支利润模型

，动态钻取各基地品类毛利、单位边际及各项费用

，实现预算执行差异的可追溯监控。战略纵向层层分解

02将集团极战略指标

，

纵向拆解至事业部

（

SBU）

、部门及岗位

，实现战略穿透和

多业态协同。建立财务、

客户、

内部流程、

学习与成长四维战略闭环

，

提升执行力O

业务与数据痛点19、

大型制造企业管理驾驶舱

-基于企业级数仓与多场景精细化分析的集团管控数字化决策平台一站式集中数据资产

，

构建自动化数据运营体系

，

为集团高层提供精准决策支持与运营监控经营决策科学化与

ROE提升精细化财务分析让决策更科学

，通过多

维管控与现金流监控

，显著提升企业

ROE。资源精准流转与成本

02最优化管理层精准把控收支、优化资金配置

，

通过费效分析优化策略

，有效拓展市场

份额。人效精细化与数据应

03用惯性优化人员编制配置

，激发创造力；数据

平台服务集团

500

余用户

，活跃度高

，

形成良好数据应用习惯。

业务与数据痛点1.传统报表依赖人工

，

时效差

、准确低

，难实现复杂分析与预警；2.多系统割裂形成数据孤岛

，

联动困难；3.

IT架构拓展成本高、可扩展性低

，响应新需求代价大。大型制造企业快速发展

，原有业务

系统冗余

、缺少分析工具

，

管理决

策难以及时落地

，

亟需数字化实现

高效管控与风险防范。国家推动制造业数字化转型与高质

量发展

，

以数据赋能精细管控

，

助

力环保科技与循环经济转型。管理指标咨询与标准统一

1梳理人力与经营模块现有分析体系

，统一各项业务指标计算口径

，输出标准化指标模型与应用蓝图。核心业务实时监控看板

3基于FineReport搭建一站式驾驶舱

，实现资金、业绩与营运能力的实时穿透分析

，对多维度目标达成实施预警。精细化费用与人效剖析4深度监控三费（管理、销售、财务费用）

流向

，结合单位用工成本、企业编制、人均产出等指标进行精细化管理。多源数据集成与治理02采用

SAP

BW建设统一数据仓库

，

打破SAP

ERP、

CRM、

SRM及线下数据的壁

垒

，统一历史数据标准。其他行业决策与管理资产化

013大统一指标

，

70

+个核心业务场

景模型风控与效率提升

02预算控制率中手工向系统控制提升至

100%，预算周期缩短

35%跨部门协同增强

03实现

4大关键业务部门高效协同

，

建

立业务共享服务中心

，提升运营效率20、

新能源行业预算管理优化–基于集成化平台的数字化解决方案

业务与数据痛点1.数据孤岛与标准不一2.流程冗长且效率低下3.管控薄弱与能见度差国家政策鼓励新能源行业技术创新

和数字化转型

，要求企业具备透明

财务管理和实时数据监控能力以确

保合规新能源行业快速发展中

，企业预算

管理面临数据孤岛

、流程冗长等问

题

，

亟需统一预算平台提升效率和

数据一致性数据集成与治理

02打通

SAP

、

PLM等系统

，建立统一数据

库标准

，构建预算核心指标体系和数据标

准体系实时控制与智能分析

4实现业务维度的费用申请、动态预算控制和费用控制大屏看板预览

，具备自动化业务细化建模

1构建面向销售、生产、研发等场景的精细化预算模型

，包含核心业务指标体系在线编制与流程协同