帆軟2024年數字國資案例集2.0

深耕國產化賽道0406專家解讀0601智造強國京東方：業(yè)務智領決策鏈：全景洞察，多層協(xié)同，數首鋼集團：堅持數字與業(yè)務融合發(fā)展，提升企業(yè)經營02503502智建先鋒04805205703能源化工神東煤炭：建設具有全球競爭力的世界一流065068甕福集團：全面預算體系搭建與報表自動化實現，075大慶油田物資公司：數智新模式助力推動產業(yè)鏈供應08204智慧民祉華夏銀行：BI自主分析平臺“數據魔方”賦能數據服務創(chuàng)造數據價值086浙高運：零代碼構建創(chuàng)新、高效的高速公路業(yè)務管理模式090蘇大附一院：賦能醫(yī)療新生態(tài)——醫(yī)院抗菌藥物數字化管理的數字驅動與數據洞察098中國人壽財險：覆蓋37家分公司，300+業(yè)務場景的數字化協(xié)同一體化轉型實踐107004數字國資01深耕國產化賽道2019年2019年制定公司國資戰(zhàn)略帆軟信創(chuàng)實驗室成立帆軟作為中國專業(yè)的企業(yè)級數據服務領導廠商，致力于解決信創(chuàng)產品替換和項目落地問題，自2019年起，帆2022年2022年深耕國產化業(yè)務FR/BI信創(chuàng)版產品發(fā)布目前，帆軟已推出FineReportV11.0、FineBIV6.0和FineDataLink信創(chuàng)版產品，支持芯片、操作系統(tǒng)、中間件、數據庫等主流國產軟硬件，實現不同階段客戶信創(chuàng)產品的平滑替代，幫助各類政企在實現數字化轉型2023年2023年安全性再獲權威認證信創(chuàng)產品自主率99.67%帆軟自主研發(fā)的信創(chuàng)商業(yè)智能軟件FineBIV6.0通過中國信通院泰爾實驗室代碼掃描測試，掃描測得整體代碼自主率99.67%，這標志著帆軟的軟件安全自主可控能力進一步凸顯，行業(yè)內自主研發(fā)認證領先！數字國資00502深耕國產化賽道數據庫數據庫檔案產品檔案產品 +瀏覽 +瀏覽器中間件ARMX86ALPHAMIPS操作系統(tǒng)ARMX86ALPHAMIPS操作系統(tǒng)芯片云006數字國資03專家解讀國有企業(yè)數字化轉型的“四大趨勢”據中國信通院發(fā)布的《全球數字經濟白皮書（2024年）》，2023年美國、中國、德國、日本、韓國等5個國家數字預測顯示2024年至2025年全球數字產業(yè)收入增速有望回升，這無疑為各國經濟的復蘇和增長注入了新的動力。在這樣的大背景下，市場對數字化產品和服務的需求呈現出爆發(fā)式增長。消費者對于便捷、著更高的期待，企業(yè)之間的競爭也逐漸從傳統(tǒng)的產品和服務領域國家對數字經濟的重視程度當前達到了前所未有的高度，出臺了一系列議互認、標準制定以及平臺建設等基礎工作，還要大這些政策的出臺，為國有企業(yè)在數字化轉型的道路上指明了方向，提供了有力的政策保障和國家數據局局長劉烈宏明確指出，國家數據局將以制度建設作為工數據流通、收益分配、安全治理、公共數據開發(fā)利用、企業(yè)數據開發(fā)利用、數字經濟高質量發(fā)這一系列制度文件的出臺，將進一步加大政策供給，有助于規(guī)范數據市場的秩序，保障數據截至2024年3月底，中央企業(yè)在數字基礎設施建設方面取得了顯著成就。5G基站總數已突破360萬個，為實現更廣泛的萬物互聯奠定了堅實基礎。智能算力規(guī)模呈現加速增長的態(tài)勢，已超過27EFlops（EFlops是指每秒百億億次浮點運算次數為大數據分析、人工智能等前沿技術中央工業(yè)企業(yè)數字化研發(fā)設計工具的普及率達到88.3%，關鍵工序數控化率達到74.7%，這標志著我國工業(yè)數字化水平的顯著提升，有效提高了生產效率和產品質量，降低了生產成本和未來，隨著數字基礎設施的不斷完善和升級，將為國有企業(yè)的數字化轉型提供更強大的支國有企業(yè)進一步加快數字化發(fā)展的“四個抓手”一是加強系統(tǒng)謀劃，將數字化轉型與規(guī)劃計劃、科技創(chuàng)新統(tǒng)籌部署，與國企改革、政策制定有機結合，全面融入企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略；積極穩(wěn)妥優(yōu)化管理模式、組織架構，促進組織變革和業(yè)務轉型；扎實推進數字化轉型行二是在科技創(chuàng)新方面加強源頭供給，圍繞量子通信、6G、人工智能等領域，加強應用基礎研究、加快研發(fā)范三是聚焦“未來技術產業(yè)化、重點領域未來化”，布局建設未來產業(yè)；聚焦優(yōu)布局、上規(guī)模、提水平，培育008數字國資四是加快激活數據要素價值，建立健全企業(yè)數據工作管理機制，通過數據應用推動效率提升、知識擴散、范式轉型；適度超前推進網絡、算力等新型基礎設施建設布局，在數字化發(fā)展的時代大潮中的“四大挑戰(zhàn)”未能將其與自身所承擔的重大使命緊密結合，導致戰(zhàn)略定位不高、布局缺乏前瞻性，尚未將數字化轉型作為企業(yè)發(fā)其二，現有數字化模式在應對復雜多變的市場環(huán)境和日益增長的不確定性方面，顯得靈活性不足，大多數企業(yè)的數字化推進工作圍繞現有業(yè)務架構展開，難以有效支持業(yè)務模式創(chuàng)新和跨組織協(xié)作創(chuàng)新，業(yè)務柔性化不足且數字能力共享不夠，尚未形成以數字能力沉淀和按需調用賦能其三，數據要素的驅動作用尚未得到充分發(fā)揮，現場數據采集率不高，不同業(yè)務條線間存在數據壁壘，數據開發(fā)利用水平和能力不足。因此數據采集的完整性、共享的暢通性以及開發(fā)利用的深度和廣度都存在不足，數字化建模等一半左右的企業(yè)僅開展簡單報表應用，超過一半的其四，國有企業(yè)規(guī)模大、管理關系復雜，體制機制變革難度大。管理機制的優(yōu)化變革面臨諸多困難，存在諸如頂層統(tǒng)籌力度不夠，多要素協(xié)調不到位，技術和管理結合度不足，數字化轉型與科技創(chuàng)新、國企改革等融合不充分，用積極探索適合自身的數字化轉型路徑，從而在新時代的競爭中脫穎而出，為國民經濟京東方：業(yè)務智領決策鏈：全景洞察，多層協(xié)同，中國第一汽車集團有限公司是國有特大型汽車企業(yè)集團，是國家“的發(fā)展，建立了五大生產基地，構建了全球化研發(fā)布局，擁有紅旗、解放、奔騰等自主品牌資品牌，累計產銷汽車超過5700萬輛，銷量規(guī)模位列中國汽車行業(yè)第一陣營。傳統(tǒng)匯報方式耗時耗力，缺乏便捷可視化手段傳統(tǒng)匯報方式耗時耗力，缺乏便捷可視化手段01缺乏可視化工具的支持，不僅影響了匯報工作的效率與效果，也限制了團隊在數據分析方面的潛力。引入高效便捷的可視化解決方案，已成為提升集團匯如何呈現企業(yè)真實的運營狀態(tài)，不同人對指標的理解并不一致如何呈現企業(yè)真實的運營狀態(tài)，不同人對指標的理解并不一致02如何巧妙運用數字化的思維方式，精確量化復雜的業(yè)務場景，構建起一套既科學又貼合實際的指標體系，進而多數據源、多加工鏈路難以保證數據準確性多數據源、多加工鏈路難以保證數據準確性03頂層會議決策難、效率低、運維工作量大頂層會議決策難、效率低、運維工作量大04集團頂層會議場景是集團內BI看板最為重要的應用場景之一，看板從制作到審核到應用涉及業(yè)務部門、報告行自助分析成本高，找數據、理解數據困難重重自助分析成本高，找數據、理解數據困難重重05用戶在實踐過程中頻繁遭遇兩個核心挑戰(zhàn)：數據從哪里來與各字段都是什么含義，這一難題在跨領域數據分析為了解決上述各項問題與挑戰(zhàn)，中國一汽踏上了數智化轉型之路，其中一項重要的工溯，在數據探源過程中調用信息架構治理能力和數據質量管理能力，保證指標的數據源可信ERPPDMCRMERPPDMCRM自定義數據工作臺首頁BIBI頭條......阿里Dataphin帆軟s$......運營，數據管理，數據隊伍。建設包括數據集成、服務、治理、安全、運營在內的功能中心并設計對應的數據資產查詢：構建統(tǒng)一的數據資產查詢門戶，作為數據探索的首發(fā)站，用戶可由此直接跳轉至資產目數據分析作業(yè)平臺自助分析，自助BI配置數據資產視圖，支撐數據行管、數據管理者識別數據資產問題，優(yōu)化提升數自助BI開發(fā)：為了促進更高效的數據洞察，將打通數據分析作業(yè)平臺和帆軟在帆軟報表中，并支持將多個儀表板配置成為“場景“，實現BIBI開發(fā)流程GPTBI查詢 快速連接（工具）快速連接（工具）自助BI卡片自助BI卡片GPTGPT問答頂層會議的匯報單位，需要按要求介紹業(yè)務全景、重點指標完成情況、本月總結及下月計劃數智化會議平臺作為驅動一汽集團決策效能升級的核心引擎，已經成功為14個頂層會議提供了強有力的支持，共有77家匯報單位的參與。平臺成功統(tǒng)籌安排了300次會議日程，確保了每一場會議議程的緊密銜接與高效推進。在此基礎上，平臺還細致管理了208個指標，1054個會議議題，涵蓋了集團業(yè)務的方方面面，實現了會議內容的全面覆蓋平臺通過集成14786個數據分析頁面，極大地豐富了會議這些頁面不僅實時展現了集團運營的關鍵指標，還通過直觀的數據可視化手段，加速了信息的這一系列的創(chuàng)新實踐和技術應用，不僅顯著提升了會議的運行效率與穩(wěn)定性，更是在促進集實現數據與流程的無縫銜接，構建總覽全流程數據看板以及各分項的穿透業(yè)務清單。實現從客戶預訂鎖單代理商資源未確認及未匹配、生產進行中、物流進行中、待交付過程要特向全集團各領域業(yè)務人員發(fā)出積極號召，鼓勵大家充分利用帆軟工具強大的可視化及分析功能為14個頂層會議提供了強有力的支持，77家匯報單位參與數據分析平臺擁有活躍用戶4,590名支撐頂層會議報告，以及Easy頭條駕駛艙35份報告215個指標服務的訂閱對于中國一汽來說，當下處于百年未有之大變局，新能源智能網聯給汽車產業(yè)帶來巨大沖擊，互聯網，去感知客戶創(chuàng)造體驗，而互聯網人在進軍制造和供應鏈，去試圖掌握百年的工業(yè)積要去擁抱去學習去淬煉的能力，數字化轉型的根本是為數據治理工作提供科學的方法指引；以業(yè)務價值為起點，以業(yè)務流程為主線，以業(yè)務單元為以數據治理機制為驅動力，以數據工作臺和能力中心為載體，實現數據治理效能翻倍的同時，倍；窮盡核心業(yè)務指標，沉淀關鍵數據能力，探索大模型技術與數據治理業(yè)務的深度融合模式京東方科技集團股份有限公司（BOE）創(chuàng)立于1993年4月，是一家領先的物聯網創(chuàng)新企業(yè)，為信息交互和人類健康提供智慧端口產品和專業(yè)服務，形成了以半導體顯示為核心，物聯網創(chuàng)新、傳感器及解決方案、MLED、智慧醫(yī)工融京東方在生產運營過程中積累了很多數據，數據種類繁多，包括設備運行狀態(tài)、產出實績、產品質檢結果、不良率等生產類數據，財務、人力、采購、銷售等管理運營類數據，同時還有市場需求、行業(yè)趨勢、競爭對手等外部市場類數據，這些數據分散在多個系統(tǒng)口徑不一口徑不一針對同一指標，不同部門或團隊存在不同定義和解讀，有可能同一指標來自不同數據源，不同的數據源在數據質量、數據結構、更新頻率等方面均存在差異，導致同一指標反映出的業(yè)務現象不一致，影響用戶對業(yè)務狀況數據應用難數據應用難03很多用戶習慣于使用紙質報告或電子表格進行數據呈現和業(yè)務決策，業(yè)務系統(tǒng)產生的數據與業(yè)務之間無法形成合力；同時，由于IT/業(yè)務人員本身缺少數據分析思維，當前建設的很多報表均為描述型報表，診斷型、預測在數字化轉型的大背景下，BOE針對公司內部存在的困局和痛點，以“聚焦業(yè)務”為核心，從以下三個層面實現企業(yè)搭建數據倉庫，將業(yè)務系統(tǒng)數據、外部數據、手工填報數據等統(tǒng)一匯聚至ODS層，在此基礎上進行加工，建立通用模型與指標計算模型，在最上層集市層面向業(yè)務場景進行建模，支撐上層PC和移動端應用，本次項目總計完成200+模型設計和建模，實現了數據自動化融合，提升了數項目組規(guī)范了指標命名規(guī)則、定義規(guī)則，同時對指標屬性進行了標準化建設，如下圖所示。另外，設立指標owner，統(tǒng)籌拉通指標口徑。本次項目總計拉通指標257個，涉及產銷、SBU、庫存、供應鏈等多個主題。主要指標在業(yè)務角度的基本業(yè)務含義的定義與描述指標編碼指標編碼指標名稱指標分類指標定義計算公式報送頻率指標單位數據類型......指標能夠支持的維度與層級包括：業(yè)務維度與技術維度組織組織產品渠道環(huán)比累計......業(yè)務維度技術維度指標來源于哪些系統(tǒng)、模塊及表結構，以及指標的供數方式與更新頻率等來源系統(tǒng)來源系統(tǒng)來源模塊源表信息供數方式更新頻率......指標在哪些分析主題、分析場景、報表或儀表盤中進行了使用分析主題分析主題分析場景報表應用儀表盤應用數據服務應用指標預警應用......從CEO到執(zhí)行層縱向貫通，支撐管理運營，實現全景洞察。京東方將計劃與運營涉及的關鍵指標整合在一起，按照不同分類區(qū)分展示。例如，客戶需求滿足度、預測銷量達成率、產能利用率等指標，都能反映生產線的實際運行狀況和市場需求。此外，京東方還設置了紅綠燈預警機制，通過不同顏針對異常指標，看板可下鉆至指標詳情頁進一步分析。如LCD-預測銷量達成率，在指標墻頁面呈現黃燈狀態(tài)，證明部分數據存在異常，下鉆至詳情頁查看各SBU預測銷量達成率對比圖，可進一步定位出某SBU指標異常。基于SBU按照客戶-產品維度繼續(xù)下鉆，最終定位出影響整體預測銷量達成率的TOP3機型。020數字國資BOE結合本身的制造業(yè)特性，打造市場洞察分析看板。其中出貨、市占、庫存板塊數據來源于第三方市調機構，通過帆軟填報方式，由業(yè)務人員自行填報；價格看板數據來源于第三方市調機構和內部ERP系統(tǒng)，通過帆軟填報和系統(tǒng)集成的方式，將BOE內部價格和外部市場價格進行對比分析；情報板塊數據來源于外部第三方網站，借助爬蟲工具將數優(yōu)化自身的庫存管理，預計每年可降低庫存成本5%；價格模塊可實時監(jiān)測價格變化，提前2天發(fā)現價格異常波動，BOE作為一個擁有多工廠的企業(yè)，跨工廠的數據比較分析顯得尤為關鍵，通過對標分析，企業(yè)能夠實現不同工廠之間BOE借助數據中臺將不同工廠的數據進行統(tǒng)一整合和轉換，針對同一指標制定相同的指標標準，搭建工廠對標分析平選取財務、生產、產銷3大類共計16個指標，運用熱力圖對各工廠進行對比分析，指標數值較大的排名在焦OEE（設備綜合效率）、Loss、UPPH(人均時產能)等關鍵指標，幫助工廠分析自身在技術能力、工藝操作、生產管理等方面的差距和不足；產銷模塊聚焦產能利用率指標，幫助工廠評估自身生產效率的高源浪費或產能不足的問題。當工廠發(fā)現指標排名靠后，可進一步跳轉指標快速找出生產過程中的瓶頸和低效環(huán)節(jié)，效率提升預計50%；同時，快速找出生產過程中的瓶頸和低效環(huán)節(jié)，效率提升預計50%；同時，對標分析可以幫助用戶發(fā)現物料使用上的不合理之處和成本節(jié)約的潛022數字國資IC供應預測分析BOE結合FineReport實現了IC供應預測分析看板，從應用類別、現地等維度分析IC供需情況及整體滿足度，異常值高亮標紅，幫助決策者快速捕捉供需未達標的應用類型或現地。除分析當前月IC供需情況外，BOE會預測未來6此外，BOE還開展供應短缺/過剩情況分析。分析分為整體概覽和型號短缺詳情兩部分，整體概覽可查看所有IC型號供應短缺/過剩情況，通過面積大小快速了解哪些型號短缺/過剩最嚴步查看當前型號短缺/過剩詳情信息，包括短缺/過剩時間、短缺/過剩數量、當前庫存以及受影響的SBU和產品，數字國資023SBU業(yè)績分析在經營業(yè)績方面，BOE針對衡量SBU總體經營情況的關鍵指標（收入、利潤、銷量等）按月度進行趨勢分析，并對未來3個月趨勢做出預測（對應看板中收入考核利潤趨勢、產品形態(tài)銷量占比趨勢），以評估SBU整體盈利能力和市通過分析單位面積內的業(yè)務規(guī)模和質量變化（對應看板中單平米數值趨勢），洞察SBU運營效率和市場響應能力的改進情況；針對單個SBU，分析各類產品的占比變幫助業(yè)務迅速識別性能或市場表現不佳的產品，并直接鎖定其生產工廠，以便進行針對性的管獻情況從銷量和凈利潤兩個維度進行占比分析，比較不同客戶群體的貢獻度，支持鉆取至客戶在業(yè)務運作中的具體角色及潛在影響力，識別出對業(yè)務至關重要的客戶，并兩個維度向下鉆取，展現對業(yè)績影響較大的TOP10產品和客戶，為業(yè)務采取下一步決策提供支撐。通過集中展示SBU收入、利潤、銷量等業(yè)績信息，幫助高層領導全面、實時地掌握SBU的經營情況，替代以往線下收集整合工作，節(jié)省人力1人/單個SBU。業(yè)績變動原因支持從客戶和產品兩個維度下鉆分析，幫助用戶快速定位top10影響因素，提高工作效率50%。024數字國資幫助工廠之間進行對比分析，效率提升預計50%數字國資025BOE認為，本次項目的成功實施，為企業(yè)帶來了顯著的變革和價值。首先，通過對業(yè)務場景的深入剖析，BOE精準后續(xù)，BOE將在此項目基礎上繼續(xù)深化，進一步優(yōu)化數據分析工具和方法，提高數據分析的準確性和效率，并將加強與業(yè)務部門的合作，確保數據分析結果能夠更好地服務于企業(yè)的業(yè)務需求，同時持續(xù)不斷地完善指標體系。此外，BOE還將關注新興技術的發(fā)展趨勢，積極探索人工智能、大數據等技術在企業(yè)業(yè)務運營及分析中的應用。北京首鋼股份有限公司（以下簡稱首鋼股份）是世界五百強首鋼集團所屬的上市公司，以建數字化轉型是一項復雜的變革，與傳統(tǒng)信息化相比，其對于數字化基礎的要求更高，不管是IT基礎設施、數據管理能首鋼股份目前已建成分布式混合型數倉，匯集了財務、采購、銷售、物流、成本、工程保等所有業(yè)務領域以及現場生產工藝的14.5+萬項200T+的數據。數據分散，缺乏統(tǒng)一管理機制數據分散，缺乏統(tǒng)一管理機制生產經營數據來源眾多，存在大量異構數據，不同粒度數據分布在不同系統(tǒng)，在進行數據分析中數據收集和整合耗費了分析人員大半的時間，缺少統(tǒng)一平臺和方法對存量龐026數字國資缺乏對業(yè)務數據全量全要素管理缺乏對業(yè)務數據全量全要素管理02鋼鐵生產關聯因素多、管控環(huán)節(jié)多、生產流程長，基于人工或人工加計算機系統(tǒng)輔助相結合的方式進行，業(yè)務執(zhí)行僅依賴于局部信息、離線數據和人工經驗，無法支撐精益制造和優(yōu)化資源配置的需求；線下業(yè)務多，跨部缺乏對業(yè)務數據全量全要素管理缺乏對業(yè)務數據全量全要素管理03由于鋼鐵生產制造過程動態(tài)變化，通過傳統(tǒng)固定報表方式進行日常業(yè)務分析與管控已不能及時適應制造業(yè)務的首鋼股份通過“一個數倉、兩個緯度、三種手段”來提升數據生產力，即建設一個數倉作著重在數據監(jiān)控與統(tǒng)計分析、業(yè)務輔助決策等應用領域進行探索，實現更靈活、更建立數據思維及使用習慣建立數據思維及使用習慣讓數據可見、讓數據說話，用工具改變人的數據思維；用新型BI改變人的工作習慣，成為了首鋼股份實現“管構建敏捷組織能力構建敏捷組織能力02開發(fā)能敏捷、迭代能快速、用戶能參與，成為深入業(yè)務應用，驅動業(yè)務不斷迭代，助力經營提效深入業(yè)務應用，驅動業(yè)務不斷迭代，助力經營提效03通過大數據應用給公司海量數據賦能，不斷改變舊的業(yè)態(tài)、業(yè)務模式和工作方法銷售管理-客戶需求精準識別028數字國資基于大數據平臺，將采購系統(tǒng)中的合同信息與銷售系統(tǒng)中的銷售信息進行匹配分析，以合同為最小以產品大類為統(tǒng)計維度，從外設計質量分布、活躍度分布、規(guī)格能力等維度對訂單情況進行圖像化展示，展示基于產銷一體化經營決策大數據平臺，將股份基于產銷一體化經營決策大數據平臺，將股份公司和京唐公司兩個基地，制造系統(tǒng)中的物料實績信息、成分信鋼鐵企業(yè)客戶需求精準識別，針對三碼數量龐大、精準選用難度高、后臺管理維護工作量大的業(yè)務現狀，將信息化系統(tǒng)的大數據挖掘能力和訂單質量外設計業(yè)務相結合，糾正了75條訂單三碼選用錯誤，將三碼的分析處數字國資029銷售管理-認證項目評價為了提高管理和推進認證效率，實現高效、精準的用戶推廣，搭建產品認證評價模型。首鋼股份在全生命周期監(jiān)控與系統(tǒng)性管理的基礎上，細化流程為3大序列、12個節(jié)點、15個項目。通過大數據分析，證輸出因子7項，對認證的信息進行確認和擴展，搭建認證知識庫模型。以歷史訂單的為數據基礎，歸納形成認證知識庫，并最終提煉出認證規(guī)則，完成了酸洗認證知識庫的搭建；建實現合同和認證知識庫自動匹配，精準匹配率達100%。以認證知識庫為基礎，實現對客戶認證路徑的實時跟蹤，搭建認證項目的可視化評價模型。通過FineBi進行認證可視化界面的自主配置，深化對認證業(yè)務的管控，進一步支質量管理-現貨分析管控現貨分析管控模型整合煉鋼、熱軋、冷軋全流程生產和質量數據。建立工序一貫履歷表，對板坯和鋼卷的計劃、質檢、基于該模型，發(fā)現在現貨管控過程中的相關問題，并通過層層下鉆具體到可改進執(zhí)行的層面，進一步推進了調寬坯原單軋制、過渡原因識別、頭尾坯切割優(yōu)化、改規(guī)格卷封鎖狀態(tài)下掛單、卷渣工藝優(yōu)化工作的開展，現貨發(fā)生率降幅33%，減損2億元。030數字國資倉儲物流管理-庫存管理以庫存管理為切入點，以建立庫存預警機制、全流程全局監(jiān)控并合理評價整體業(yè)務鏈庫存、完成庫存模型搭建并以應用為目標，為庫存管控體系提供支撐。探索低庫存下的高效生產管控模式，使全流程工序庫存都達到滿足其生產、運該庫存管控模塊，橫向覆蓋銷售、生產、質量、物流等業(yè)務，縱向覆蓋煉鐵、煉鋼、熱軋、冷軋等全流程工序。全流程庫存分析效率大幅提高；庫存分析精度和質量明顯改善；通過全流程庫存結構分析和預警，可從渠道、品種等多角具有覆蓋面廣，泛用性強，使用門檻低，實施效果銷售庫存分析銷售庫存分析運輸商評價生產庫存分析生產成本管理-通過梳理現有煉鋼PES工藝報表，設計轉爐工序金屬料管控駕駛艙，按照人員、爐座、班組等維度重點分析轉爐金屬032數字國資設備管理-點檢異常閉環(huán)管控通過FineBI實現對全公司及各單位點檢異常的全方位管控分析，及時發(fā)現閉環(huán)管控中問題，分析明確具體原因，督促相關單位及時整改，提高點檢異常的閉環(huán)管控數字國資033長齡庫存占比降至2.9%現貨發(fā)生率降幅33%034數字國資“用數說”要變?yōu)椤白寯嫡f”數據分析應用已由傳統(tǒng)的統(tǒng)計和現狀展示轉向了數據模型化應用，業(yè)務異常不能只靠人在看報表和圖表時通過業(yè)務決策模型實現主動推送和根因聯動展示，輔助業(yè)務人員進行決策。這種模型化數據分析要聚焦梳理動場景，進行目標拆解與迭代、數據治理，通過業(yè)務需求的解讀及業(yè)務數據的有機整合與重構，推進模型與“要我做”要變?yōu)椤拔乙觥蓖ㄟ^選用FineBI來減少業(yè)務人員學習成本，實現快速上手，釋放數據分析自由度，提高分析效率；通過舉辦數據可視“無價值”要變?yōu)椤坝袃r值”傳輸、存儲、保護和分析也會提高成本。要對數據進行分類使用才能降低數據管理成本，一方面在做數據標準規(guī)劃時就要做好設計，包括數據精度、采集頻度、使用熱度、使用場景、保存年限等等；定期對數倉進行清理，停用長期不用的報表、主題數據，減少數字國資035徐州重型機械有限公司（以下簡稱“徐工重型”），始建于1943年，前身為八路軍魯南第八兵工廠，是一家有著紅色基因的國有企業(yè)。公司主要研發(fā)、制造、銷售汽車起近些年來，公司實現跨越式發(fā)展，先后建成4個智能車間、10條智能產線，并獲得國家“智能制造標桿企業(yè)”、“制造業(yè)與互聯網融合發(fā)展試點示范”、“大數據試點示范”、“工業(yè)互聯網試點示范”等榮譽。全球信賴、具有獨特價值創(chuàng)造力的世界級企業(yè)”的發(fā)展愿徐工重型信息化建設歷程經歷了“信息化、數字化及036數字國資徐工重型信息化建設歷程經歷了“信息化、數字化及生產制造、營銷服務等領域提質增效的業(yè)務系統(tǒng)，同時通過擁抱“云大物移智邊”、5G等新數字技術，實現了由單項對內：亟需實現連接市場、高效協(xié)同，做到成本最優(yōu)對內：亟需實現連接市場、高效協(xié)同，做到成本最優(yōu)01對外：亟需實現精準識別客戶圈層、個性化推薦、提升商機轉換。對外：亟需實現精準識別客戶圈層、個性化推薦、提升商機轉換。02面對海量銷售線索，企業(yè)若缺少行業(yè)細分，則無法對單獨客戶進行分析，也缺乏行業(yè)級市場洞察，導致無法通過客戶多維度分析進行個性化推薦，商機轉換率不高。真正有價值一、基于POWER-X的徐工全價值鏈全場景大數據融合創(chuàng)新應用項目建設徐工重型建設基于POWER-X的徐工全價值鏈全場景大數據融合創(chuàng)新應用項目?；赑OWER-X的徐工全價值鏈全場景大數據融合創(chuàng)新應用項目，打造企業(yè)集控指揮中心和數字化運營體系，支撐數據應用數字化管理AI數據應用數字化管理AI+工業(yè)大數據場景建?；?G的集群作業(yè) 基于AI的智能客服應用基于AI的智能客服應用基于5G的遠程無人操作基于5G的遠程無人操作數據中臺數據資產數據資產產品數據質量數據銷售數據人員數據產品數據質量數據銷售數據人員數據數據標準模型標準管理發(fā)布數據治理數據質量 智能合約（電子簽章）辦公云（辦公云（OA）商業(yè)智能分析（商業(yè)智能分析（BI）ERP(S4HANA)ERP(S4HANA)FICOFICOBWBWBCSBCSFioriFiori研發(fā)工藝采購倉儲智能工廠-集控中心智能工廠-集控中心生產制造SG+ARX-GSSX-DSCX-DSC生產制造 APS APS-高級計劃排產ERPERPMMPLMPPSD三維設計POMMES生產管理看圖及安燈MES生產管理看圖及安燈WMSWMSX-GSS QMS質量模型庫SPC質量追溯 IOT設備聯網數據采集試驗調試TDMCRMCRM銷售過程情報分析PMS金領易控TMSTMS數據總線ESBPON網絡PON網絡光分配網線路終端網絡單元 5G網絡切片邊緣計算MEC物流物流RGV元物流RGVRGV基于POWER-X的徐工重型全價值鏈全場景架構項目當期構建協(xié)同制造、產銷存管理、市場態(tài)勢感知和客戶分類分級、精準產品推薦、銷售成效充分挖掘和發(fā)揮工業(yè)數據的內在價值，優(yōu)化運營效率，輔助科學決策，增強企業(yè)韌性，促進業(yè)038數字國資數字國資038數字國資分類具體場景名稱協(xié)同制造垂直一體化生產管控：公司至工位四級執(zhí)行深度分析基于供應鏈和倉儲系統(tǒng)的庫存共享基于智能排程的產線協(xié)同分類具體場景名稱協(xié)同制造垂直一體化生產管控：公司至工位四級執(zhí)行深度分析基于供應鏈和倉儲系統(tǒng)的庫存共享基于智能排程的產線協(xié)同按照帆軟指標分析方法論，從業(yè)務域、分類、二級分類、指標名稱、指標維度、展現形式、指標性質、指標定義及工時、更新頻次、數據來源及取數邏輯、優(yōu)先級等，開展項目指標梳理和設計。同時根據各核心系統(tǒng)業(yè)務基于產銷存的成品庫綜合管理02產銷存管理基于產銷存的成品庫綜合管理02產銷存管理產品資源報表-出入庫產品資源報表-差異基于CRM的銷售過程閉環(huán)管理03市場態(tài)勢感知和客戶產品資源報表-出入庫產品資源報表-差異基于CRM的銷售過程閉環(huán)管理03市場態(tài)勢感知和客戶分類分級基于IOT的產品市場表現分析基于營銷決策平臺的行業(yè)數據分析開展數據治理和數據抽取合以物料主數據、客戶主數據、供應鏈主數據等為基礎，開展主數據管理平臺MDM建設，作為底層基礎共享數據平臺。使用帆軟FineDataLink進行基礎數據抽取，并通過諸如關聯、比較、過濾等算子進行加工處理，處理后的數據最終存儲在Postgres中，完成場景數據倉庫構建。開展各類指標邏輯的開發(fā)設計，利用FineReport模板實現各類指標的快速帶入，通過模板開發(fā)快速實現多個客戶360駕駛艙管理（客戶畫像）客戶360駕駛艙管理（客戶畫像）基于起重在線的小微客戶推薦基于金領易控的大客戶推薦04精準產品推薦多層級多維度的客戶精準營銷基于起重在線的小微客戶推薦基于金領易控的大客戶推薦04精準產品推薦多層級多維度的客戶精準營銷05銷售成效監(jiān)測面向一線銷售實績管控的營銷駕駛艙面向決策分析賦能的銷售多級管控企業(yè)生產計劃執(zhí)行信息掌握在基層一線，管理層和高層對現場難點、堵點信息獲取存在一定延資源調配不充分，容易造成生產現場停滯，造成資源浪費。通過構建公司至工位的四級垂直決信息傳遞不及時、資源調配不充分導致的進度延誤05銷售成效監(jiān)測面向一線銷售實績管控的營銷駕駛艙面向決策分析賦能的銷售多級管控040數字國資通過帆軟FineDataLink將公司計劃、生產、物流、質量、設備、人員等業(yè)務數據定時抽取到數據倉庫，根據業(yè)務邏輯進行基礎數據的加工處理，并通過FineReport進行公司級、分廠級、工段級、工位級垂直一體化的生產管控可視化看板開發(fā)，實現四級執(zhí)行結果穿透分析，過程問題充分暴露，問題隨時發(fā)現隨時跟蹤處理，月度計劃與執(zhí)行完成率情況、月度產銷存趨勢、關鍵核心節(jié)點完成進度率情況、整車交庫對與整機計劃進度與執(zhí)行差異預警等。公司級生產駕駛艙供公司領導決策，并對物料齊套情況、質量監(jiān)測情況、設備稼動率、人員綜合效率OPE、各條產線計劃執(zhí)行的平衡情況等。把分廠層面關注工段級看板，側重點在工廠的某個工段，用戶主體為工段長，重點針對工段計劃與執(zhí)行），042數字國資工位級看板則是該工位執(zhí)行人員，針對工位當天完并通過設置超期時間集成釘釘自動提醒功能，確保問題被有效及時跟蹤解決。公司各類問題及時處理率從55%提升至85%以上，各類計劃完成率目前達到90%-96%左右。徐工重型利用帆軟FineDataLink和FineReport構建的基于產銷存成品庫管理功能，通過年初盤點形成年初基準庫存，以MES實時交庫信息、CRM實時銷售發(fā)車信息增量數據，定時抽取進入數據倉庫，按照年初基準庫存+MES實時交庫數據-CRM實時銷售發(fā)車數據，最終形成各個產品型號的實時產銷存數據，開發(fā)完成成品庫看板、產品資源報表存數據展開統(tǒng)計分析，對比差異，分析庫存賬齡、熱銷型號產銷存、發(fā)運完成率、發(fā)運類型、訂單分布及各個代表處發(fā)運情況等，通過庫存分析結合營銷策略的制定，有效降低整機庫存，并提高產銷平衡分析的效率。數字國資043同時根據生產過程中交庫異常，開展MES交庫與成品庫入庫差異分析，重點針對每臺車輛，業(yè)務問題開展不一致交庫差異分析，定時推動各制造分廠及成品庫開展差異性分析，進行數據治理，通過成品庫管理功能開發(fā)，各個產品段的產銷存實時一目了然，原先需要一周左右時間匯總統(tǒng)一數據平臺實時共享數據，統(tǒng)一了平臺統(tǒng)一了數據，交庫差異基本上控制在當月異常當月解徐工重型利用海量的起重機遠程運維服務車聯網數據、客戶關系管理CRM銷售服務過程數據及第三方行業(yè)數據，建立基于起重機的市場態(tài)勢感知、客戶分類分級復購等形成客戶的“數字影像”，同時對客戶開展客戶等級ABCD分類。該部分整體分為客戶總覽駕駛艙和客戶詳情駕駛艙，客戶總覽駕駛艙分析客戶總體構成、分類占比、客戶價值、潛客轉化、客戶流失等情況，方便公司快速掌握客戶群體全貌，針對不同細分領域客戶需求和偏好，有針對性制定銷售策略和服務策略；客戶詳情駕駛艙，則從單個客戶數字身份角度，分析單個客戶基本信息、服務、信用、銷售線索、產出等內容，針對單個客戶綜合各方面有效信044數字國資其次，通過大數據挖掘車聯網在產品監(jiān)控、風險管理、故障診斷、數據挖掘分析等應用，形成徐工指數機械市場指數”，通過工程機械產品平均開工時長、開工率等關鍵指標，及時反饋各施工領域形勢變化及各具體以區(qū)域、型號、噸位、區(qū)域等開工率統(tǒng)計邏輯為代表指標開展市場分析；以質保期保有量、服務資源和度等指標開展服務資源分析；以工時排名、持續(xù)工作時間排名、大客戶設備排名等場景指標開展?jié)摿蛻艚柚鷶祿诰蚍治觯诰虺鍪袌霰憩F情況，數字國資045最后，通過營銷決策平臺的行業(yè)數據進行分析，即通過噸級、型號等不同維度分析產品市場占有率情況，更好地了解通過客戶360駕駛艙管理等多種手段的建立，實現市場態(tài)勢實時分析、多維度分析、可視化分析、智能化分析，企業(yè)機識別效率提升80%，商機轉化率提高30%。公司通過銷售管理五大關鍵過程+六大KPI的決策支撐體系，構建了涵蓋決策層、管理層、執(zhí)行層的營銷管理體系，同時為了應對本部、大區(qū)、代表處、一線銷售人員四級銷售管理部分對銷售數據進行深入挖掘，提供銷售信息管理、計劃/實際銷售情況四個分析板塊。分別從銷售線索捕獲、丟單情況、計劃與銷售完成情況、合同金額及實際發(fā)車狀銷售管理-信息管理、預實管理、銷售管理-訂單合同、銷售拜訪銷售管理-信息管理、預實管理、銷售管理-訂單合同、銷售拜訪046數字國資通過以上四個分析主題的細致分析，管理人員可以全面掌制造、供應鏈、營銷、服務、運營等六橫大數據場景，完成對436項大數據指標的分析。下一步將按照三步走戰(zhàn)略，工程機械行業(yè)正站在數字化轉型的前沿，未來的工業(yè)大數據應用將邁向更深層次的成熟0202048數字國資數字國資049陜西建工控股集團有限公司(以下簡稱“陜建集團”)作為全球排名前列的國有大型建筑企業(yè)，聚焦行業(yè)數字化轉型痛點難點，結合先行經驗與發(fā)展趨勢，高位布局、精準施策，高標準制定數字化發(fā)展“168”戰(zhàn)略，創(chuàng)新市場化、公司化推動數字化與傳統(tǒng)業(yè)務深度融合，為打造建筑行業(yè)數字我國建筑行業(yè)數字化建設普遍處于探索階段，業(yè)內領軍企業(yè)的轉型舉措各有特點，陜建集團高標準制定“168”數字化轉型戰(zhàn)略，即“一個基本目標、六項核心架構、八大項目群”，明確集團數字化轉型基本路一個基本目標一個基本目標到2025年陜建集團的管理和信息化水平達到國內同行一流到2025年陜建集團的管理和信息化水平達到國內同行一流水平。六項核心架構業(yè)務架構解決以業(yè)務為核心的價值導向問題；六項核心架構業(yè)務架構解決以業(yè)務為核心的價值導向問題；應用架構解決信息系統(tǒng)功能和責任邊界的問題；集成架構解決互聯互通的問題;技術架構解決資源配置和安全穩(wěn)定的問題；數據架構解決數據資產有什么、誰來管、怎么用的問題;八大項目群以八大項目群的建設為依托，如綜合管理、財八大項目群以八大項目群的建設為依托，如綜合管理、財務管理、數字化等，打造數字化應用典型場景，推動數字化轉型落地實踐，建成數字陜建的高速網絡第一步，實現生產要素的數字化，把人、財、物、料等基本要素實現數字化描述與存儲、數據化共享與應用，形成單一要素系統(tǒng)化、整體化。同時，實現生產與管控的數字化，第二步，在生產要素數字化的基礎上實現項企一體化。目前BIM技術應用和智慧工地管理系縱向打破組織邊界，實現項目、公司、集團數據一體化，橫向融勞務人員管理、政府監(jiān)管等都將納入到統(tǒng)一的、相第二層，以主數據平臺為核心打造數字底座。通過主數據平臺采集組織、客戶、供應商、財務050數字國資IT系統(tǒng)沉淀表單、憑證、過程記錄等交易數據，再通過數據中臺實現數據治理體系落地，充分挖掘數據資產價值，滿第三層，根據集團不同業(yè)務特點構建雙模IT發(fā)展模式，對穩(wěn)態(tài)業(yè)務采用傳統(tǒng)IT模式和集成技術保證業(yè)務穩(wěn)定運行，對敏態(tài)業(yè)務采用云原生、微服務架構，融合DevOps、容器等開發(fā)模式保證業(yè)務的敏捷和高效創(chuàng)新。為不同的業(yè)務模式適配不同的組織與流程，讓專業(yè)團隊在不同模塊上進行業(yè)務運營，以快速實現系統(tǒng)迭代升級，適應市場需求，提升整建設了主數據系統(tǒng)、財務系統(tǒng)、人力資源系統(tǒng)、項目管理系統(tǒng)、電子采購系統(tǒng)、質量安全巡檢系統(tǒng)、OA協(xié)同辦公系覆蓋、上下聯動、數據互通，為運用挖掘數據資源陜建集團財務綜合“駕駛艙”項目管理系統(tǒng)、電子采購系統(tǒng)、質量安全巡檢系統(tǒng)、OA協(xié)同辦公系統(tǒng)和生產指揮調度系統(tǒng)等多個應用系統(tǒng)，形成統(tǒng)據為業(yè)務定標準，實現業(yè)務表單化，最后形成標準化，有助于培養(yǎng)和引進既懂建筑業(yè)務，又具備數字化建設經驗的類業(yè)務在數字化流動過程中形成數據資產，支撐了陜建集團物流、金融、勞務、物業(yè)等業(yè)務創(chuàng)新發(fā)展，打造和諧共生052數字國資數字國資053中國建筑第三工程局有限公司（以下簡稱中建三局）是世界500強企業(yè)--中國建筑的重要子企業(yè)，年合同額超過6000億元，營業(yè)收入超過3000億元。近年來，中建三局認真落實國企三年改革行動工作部署，錨定“建設高質量萬億三局”發(fā)展目標信息化規(guī)劃指引下，搶抓數字時代機遇，加速企業(yè)數字化轉型，為企業(yè)地產暴雷02地產企業(yè)資金鏈斷裂的影響為地產暴雷02地產企業(yè)資金鏈斷裂的影響為上游房地產企業(yè)的資金信用帶來了極大的危機，也讓建筑企業(yè)對風險管理有了更全面的思考，除了項目現場的實際風險以外，外部影響因素也應納入精細化管理03在建筑行業(yè)利潤普遍偏低的現狀下，許多企業(yè)一改以往粗獷的項目管理方式，逐漸向精細化管理轉型。這就為風險管理帶來的合適的土壤，誰能更好地控制項目風險，誰就能在精數據共享風險管理制度共享風險管理權限管理隨著國內房地產和基礎建設市場的逐漸飽和，市場競爭日益激烈，建筑企業(yè)投標價格瘋狂內卷，低價中標現象嚴重。因此，項目成本管理的風險不斷增加，逼迫建筑企業(yè)加大風險數據填報：各單位能夠通過系統(tǒng)填報項目風險信息，涵蓋基本信息與風險信息，并數據匯總與查詢：達成了風險信息的匯總及明細查詢，借助逐層下鉆的方式實現項目管理系統(tǒng)財務系統(tǒng)商務系統(tǒng)市場營銷系統(tǒng)這一系列的舉措為公司的風險管理提供了全面、精準且高效的支持，有力保障054數字國資數字國資055在該項目的風險信息填報工作中，中建三局攜手帆軟構建均需要相關人員逐一進行補充填報，并予以仔細確認，為切實保障數據的準確性和穩(wěn)定性，特別設置了風險數據鎖定功能，一旦上級部門將行修改。若確有修改之必要，則需經過上級單通過嚴謹有序的風險信息填報流程，有力地保障了項目風險信息的精準性與能夠匯總各項目業(yè)主的風險金額信息，對對應業(yè)主方最終風險金額加以監(jiān)控，并依照金額進行TOP10排序。這一功能有助于業(yè)務管理人員開展具有針對性的風險管理行可實時把控整個公司所有項目的風險狀況，并按照風險金額進行TOP20排序。通過這種方式，有力地確保項清晰展示整個公司各級風險的具體數量、風險金額占全公司產值的比例，以及各區(qū)域對應占比的分布情況。這一呈現方式能夠輔助決策者制定相適應的區(qū)域戰(zhàn)略，實現區(qū)域資對各類風險的組成實施監(jiān)管，助力公司開展專項管理，有的放矢地解決風險問題，提升風險管理的專業(yè)化056數字國資數字國資057綜合而言，風險管理駕駛艙為企業(yè)提供了全面、精準、實時的風險洞察，是企業(yè)實現高效風險管綜合而言，風險管理駕駛艙為企業(yè)提供了全面、精準、實時的風險洞察，是企業(yè)實現高效風險管明確了風險指標定義及數據出口，制定了科學合理且統(tǒng)一的風險等級劃分原則，塑造了公司整體■■數據可視化分析成效顯著分管領導和法務工作人員能夠及時、直觀地掌握各分公司、各地區(qū)以及各項目的風險指標情況，借助風險管控系統(tǒng)的數據分析，能夠及時洞察業(yè)務管理中存在的實際問題和痛點，進一步規(guī)范項目管理行為，有力推動各業(yè)務部門和子公司提升建立了標準的數據化管理體系，確保了真實數據在內部的透明度以及管理制度的實時共享，極大地減少了因數據加工導致的數據質量問題和制度未來，中建三局將持續(xù)深入貫徹國務院國資委關于國企改革的決策部署，在中建集團的領為貫徹落實中建集團“166”戰(zhàn)略舉措、中國電建市政建設集團有限公司（以下簡稱“中國電建市政集團”），是世界500強企業(yè)-中國電力建設集團有限公司旗下特級企業(yè)、中國電力建設股份有限公司控股子公司，具備大型基礎設施隨著數字技術全面融入經濟社會發(fā)展的方方面面，數字經濟的重要性愈發(fā)凸顯。2022年初，國務院發(fā)布數字經濟領域企建筑集團的中國電建市政集團，自覺扛起探索數字化轉型的國企擔當，攜手帆軟，培育落實近些年，中國電建市政集團大力開展信息化系統(tǒng)建設，但建筑行業(yè)以項目制為主，區(qū)域分子公以打造建筑行業(yè)數字化轉型樣本為目標，推動數字化與傳統(tǒng)業(yè)務深度融合，實058數字國資通過FineReport搭建數據決策平臺，打通多個業(yè)務系統(tǒng)，整合工程、設備采購和財務等各類數據。接著，開發(fā)集團最后，持續(xù)優(yōu)化數據決策平臺，依據實際情況調整策略，以適應不團業(yè)務眾多，因此需要一塊可以隨時監(jiān)控集團核心指標的管理駕駛艙。決策平臺打通了多個業(yè)務系統(tǒng)，將工程類相關數據、設備采購類數據和財務類數據集成在分子公司的管理駕駛艙，由分子公司自有信息化力量進行開發(fā)，結合本單位數據展推動企業(yè)經營精細化數字化管理，是實現國有資產保值增值的應有之義。在企業(yè)的整體經營管控上，電建市政從業(yè)務的不同的四個階段來支撐整體的數據分析訴求，將數據分析的焦點集中在“業(yè)務結構”、“經濟分析”、“成本管控”數字國資059工程項目一線涉及到許多設備與材料，在設備方面，平臺統(tǒng)計設備的資產價值和時間，爭做數字智能“開路先鋒”在材料方面，則重點監(jiān)控鋼筋、水泥、砂、石料等材料的用量和消耗金額；對于近期發(fā)生的價的走勢；從專業(yè)的外部網站獲取材料上游的原材料的價格走勢電建市政集團項目管理水平得到快速提升，項目承中國中鐵股份有限公司是集勘察設計、施工安裝、工業(yè)制造、房地產2023年在《財富》世界500強企業(yè)排名第39位，在中國企業(yè)500強排名第10位。中國中鐵先后參與建設的鐵路占中國鐵路總里程的三分之二以上；建成電氣化鐵路占中國電氣化鐵路的90%；參與建設的高速公路約占中國高速公路總里程的八分之一；建設為貫徹落實習近平總書記關于“數字中國，智慧社會”戰(zhàn)略部署和“三個轉變”重要指期間全面開啟信息貫通工程，大力推進數智升級工程，旨在通過信息技術創(chuàng)新驅動，用新動能 現新作為，全力提高企業(yè)治理體系和治理能力現代化水平，實現夯實“數字中鐵”、建設“ 號工程”，聚焦服務國家戰(zhàn)略和行業(yè)發(fā)展所需，加大科研投入和攻關力度，加強科技人才隊伍062數字國資數字國資063息貫通工程；在生產數字化領域，自下而上開啟數智升級工程，二者倉庫統(tǒng)一規(guī)范，打造可視化分析平臺，實現數據監(jiān)控預警與簡報推送。目前此外，中國中鐵黨委書記陳云親自組織“數智升級工程”，以雙輪驅動提升數字施工與智慧程規(guī)劃“246”布局，增強多方面競爭優(yōu)勢，抓好六項升級，以四項覆蓋率為指標，打造“智慧中鐵”品牌。數字化推進的“三駕馬車”中國中鐵通過打造通用基礎平臺，研發(fā)BIM服務云、數智資源共享和物聯網平臺等，賦能場景化業(yè)務應用，進一步集設計數字化、生產運營智能化、經營管理一體化、用戶服務敏捷化、產業(yè)協(xié)同生態(tài)化?！币皇菄@企業(yè)全球化經營、項目部分布較廣的特點，利用全球組網和區(qū)域數據中心，打造云網一體的IT基礎設施資源國家新基建和北斗發(fā)展戰(zhàn)略，推動北斗產業(yè)化應用，打造“啟航央企時空未來”新亮點。目前資源重復利用率提升300％，達到了降本增效的目標，也確保了業(yè)務軟件的自主可控。中國中鐵組織力量對企業(yè)48套統(tǒng)建系統(tǒng)、上千套業(yè)務系統(tǒng)進行了全面盤點，設計建設了數據湖，發(fā)布了企業(yè)數據資產產業(yè)數字化、數字產業(yè)化”三步走策略，推進試點示范，建立推廣機制，形成推廣模式，探0303甕福集團：全面預算體系搭建與報表自動化實現大慶油田物資公司：數智新模式助力推動產業(yè)鏈供數字國資065作為中國中化材料科學板塊的旗艦企業(yè)，中化國際是在中間體及新材料、聚合物添加劑等領域大型國有控股上市公司。依托中國中化“線上中化”的總體框架，借助數字化技術與業(yè)務研發(fā)、生產、經營和管理的深度融合，中化國際重點規(guī)劃與建設了“5+1+1”為特征的業(yè)務數字化應用整體框架，打造了“創(chuàng)新型化工新材料領經過20多年的探索和發(fā)展，中化國際數字化在新階段依然面臨不少挑戰(zhàn)，比如企業(yè)信息化、工業(yè)化在運營層面缺乏融如何從被動滿足需求轉變?yōu)闃I(yè)務導向如何從被動滿足需求轉變?yōu)闃I(yè)務導向當下數字化有兩種路徑，各有利弊。一種是由傳統(tǒng)信息技術部門來主導數字化；另一種是“另起爐灶”，以數字化的業(yè)務創(chuàng)新來主導。作為傳統(tǒng)制造型企業(yè)，中化國際選擇了第一種方式，由此帶來的最大挑戰(zhàn)是，信息技術部門習慣于從需求滿足的角度來解決問題，數字化工作開066數字國資傳統(tǒng)企業(yè)的數字化文化需要持續(xù)培養(yǎng)傳統(tǒng)企業(yè)的數字化文化需要持續(xù)培養(yǎng)02相關用戶依然有“我提問題你解決”“我是甲方你是乙方”這樣的思維慣性。這也是除了互聯網或者創(chuàng)新類公需要復合型人才需要復合型人才03信息技術人員怎樣向業(yè)務的數字化人才轉型，業(yè)務人員、經營管理人員如何深入理解數字化，我們缺乏這樣的1998年—2003年是高標準起步期。以“統(tǒng)一建設、統(tǒng)一管理、統(tǒng)一維護”為原則，建設了ERP系統(tǒng)，實現公司業(yè)2012年—2016年逐步實現中化國際產業(yè)化轉型。貿易業(yè)務在海外拓展與延伸，對信息化帶來挑戰(zhàn)，公司形成海外信2017年確定“一橫一縱”數字化規(guī)劃框架，以及“橫向互聯協(xié)同、縱向運營洞察”的規(guī)劃原則；2022年起建設成為全面數字化的綜合性化工企業(yè)。中國中華控股有限責任公司通過“1.3.3.6”戰(zhàn)略，分三階段逐步實現線上中化、數字中化，并進入到智能中化階段，要求建設成依托中國中化“線上中化”的總體框架，中化國際加快推進以“創(chuàng)新型化工新材料領先企業(yè)”為目標的數字化轉型，重點規(guī)劃與建設以“5+1+1”為特征的業(yè)務數字化應用整體框架。其中，“5”是研發(fā)、工程、供應鏈、生產、營銷五個價值驅動業(yè)務環(huán)節(jié)，第一個“1”是建設統(tǒng)一數據融合內部生態(tài)，第二個“1”是以綜合化工園區(qū)為核心，通過數搭建智能工廠+智慧HSE的評價體系和評價標準在工程與采購供應鏈數字化方面，中化國際通過建立工程財務共享管理系統(tǒng)，實現項目管理規(guī)則、項目雙費控過程管理線上化、標準化和規(guī)范化，實現機構庫、投資跟蹤、造價審核業(yè)務動態(tài)滾測監(jiān)控分析。通過iSRM系統(tǒng)的實施，有其采購尋源、訂單合同、審批、執(zhí)行、對賬和付款等環(huán)節(jié)效率提升44.6%，采購總成本降低80.3萬元。內外部渠道的海量數據，結合AI技術及算法設計預測市場、行業(yè)需求及趨勢，為上下游企業(yè)提供綜合性解決方案，實在數據融合方面，通過統(tǒng)一數據融合平臺的數據治理和貫通，實現基于運營管控的高效數據挖掘，并在此基礎上實現多場景數據應用分析。中化國際選擇和帆軟合作，建設BI數據決策平臺，完善風控、績效、生產、采購、研發(fā)等多業(yè)中化國際的數字化轉型布局，不僅成為支持其打造智慧化工的有效068數字國資數字國資069建設具有全球競爭力的世界一流建設具有全球競爭力的世界一流神府東勝煤田骨干礦井和山西保德煤礦，以及配套項目的生產運營。受集公司從1984年開建至2020年底，累計生產煤炭31億噸。采掘機械化率100%，原煤生產效率最高150噸經過多年的信息化建設，目前神東煤炭集團的各個礦井都建設部署了MES、人員定位、設備傳感器等相應軟硬件數采設備和服務，能夠將礦井一線的各項產量、掘進進度、能耗、設備數據、外運量、人員、通如何讓這些數據在公司的生產運營過程中發(fā)揮最大價值，以高效支持公司運神東煤炭選擇與帆軟合作，使用帆軟平臺，基于公司歷史數據開發(fā)，構建生產管控數據分析應用生成及自助分析；實時統(tǒng)計展示相關生產監(jiān)控數據，提升異常情況數字化及時預警，提高數報表系統(tǒng)ERP系統(tǒng)OA辦公系統(tǒng)HR報表系統(tǒng)ERP系統(tǒng)OA辦公系統(tǒng)HR人力系統(tǒng)SRM系統(tǒng)神華神東煤炭生產管控中心生產生產質量礦廠運輸人員資產財務......生產經營主題生產經營主題車間管理主題能耗管理主題能耗管理主題人員管理主題物流運輸主題物流運輸主題生產效率主題數據接入數據交換生產管理大屏礦區(qū)監(jiān)控大屏礦區(qū)監(jiān)控大屏生產外運完成監(jiān)控中心生產外運完成監(jiān)控中心生產效率分析駕駛艙生產效率分析駕駛艙安全生產駕駛艙安全生產駕駛艙智能化工作面駕駛艙智能化工作面駕駛艙掘進監(jiān)測駕駛掘進監(jiān)測駕駛設備監(jiān)控駕駛艙設備監(jiān)控駕駛艙人員工效分析駕駛艙人員工效分析駕駛艙能耗分析駕駛艙能耗分析駕駛艙生產計劃駕駛生產計劃駕駛數據共享交換信息資源管理數據資源管理信息資源管理數據資源管理數據共享交換數據共享交換數據智能應用AIAI能力倉算法管理數據模型數據分析數據采集管理數據統(tǒng)一采集采集任務管理數據標準管理數據統(tǒng)一采集采集任務管理數據標準管理統(tǒng)一數據存儲結構化數據半結構化數據結構化數據半結構化數據對象存儲數據計算數據接入數據交換業(yè)務管理數據源IOT數據源設備管理系統(tǒng)MES系統(tǒng)客戶管理市場管理預算管理訂單管理質量管理HSE管理......設備狀態(tài)、車間溫設備管理系統(tǒng)MES系統(tǒng)客戶管理市場管理預算管理訂單管理質量管理HSE管理......設備狀態(tài)、車間溫度、預警管理對于數據統(tǒng)計分析及管理駕駛艙，最基礎也是最核心的就的基礎，基于此搭建了集團生產數據采集管理監(jiān)控與分析的大屏看板，對各煤礦常預警及相關統(tǒng)計分析。為了保障數據統(tǒng)計分析應用觀察的數據及時性、準確性070數字國資各煤礦可通過流向地圖進行數據采集的地理信息可視化監(jiān)控，有異常的煤礦會呈現不同顏色看聯動右上角，該煤礦各個采集節(jié)點的數據采集狀態(tài)是否正常。該駕駛艙很好地解決了數據采核的問題，相較于之前人工巡檢及評判數據質量，現有的駕駛艙節(jié)約了公司生產過