數(shù)字國(guó)資案例集2.0

深耕國(guó)產(chǎn)化賽道0406專家解讀0601智造強(qiáng)國(guó)京東方：業(yè)務(wù)智領(lǐng)決策鏈：全景洞察，多層協(xié)同，數(shù)首鋼集團(tuán)：堅(jiān)持?jǐn)?shù)字與業(yè)務(wù)融合發(fā)展，提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)02503502智建先鋒04805205703能源化工神東煤炭：建設(shè)具有全球競(jìng)爭(zhēng)力的世界一流065068甕福集團(tuán)：全面預(yù)算體系搭建與報(bào)表自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)，075大慶油田物資公司：數(shù)智新模式助力推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)08204智慧民祉華夏銀行：BI自主分析平臺(tái)“數(shù)據(jù)魔方”賦能數(shù)據(jù)服務(wù)創(chuàng)造數(shù)據(jù)價(jià)值086浙高運(yùn)：零代碼構(gòu)建創(chuàng)新、高效的高速公路業(yè)務(wù)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(shù)字化管理的數(shù)字驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)洞察098中國(guó)人壽財(cái)險(xiǎn)：覆蓋37家分公司，300+業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)字化協(xié)同一體化轉(zhuǎn)型實(shí)踐107004數(shù)字國(guó)資01深耕國(guó)產(chǎn)化賽道2019年2019年制定公司國(guó)資戰(zhàn)略帆軟信創(chuàng)實(shí)驗(yàn)室成立帆軟作為中國(guó)專業(yè)的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)導(dǎo)廠商，致力于解決信創(chuàng)產(chǎn)品替換和項(xiàng)目落地問題，自2019年起，帆2022年2022年深耕國(guó)產(chǎn)化業(yè)務(wù)FR/BI信創(chuàng)版產(chǎn)品發(fā)布目前，帆軟已推出FineReportV11.0、FineBIV6.0和FineDataLink信創(chuàng)版產(chǎn)品，支持芯片、操作系統(tǒng)、中間件、數(shù)據(jù)庫等主流國(guó)產(chǎn)軟硬件，實(shí)現(xiàn)不同階段客戶信創(chuàng)產(chǎn)品的平滑替代，幫助各類政企在實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型2023年2023年安全性再獲權(quán)威認(rèn)證信創(chuàng)產(chǎn)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(guó)信通院泰爾實(shí)驗(yàn)室代碼掃描測(cè)試，掃描測(cè)得整體代碼自主率99.67%，這標(biāo)志著帆軟的軟件安全自主可控能力進(jìn)一步凸顯，行業(yè)內(nèi)自主研發(fā)認(rèn)證領(lǐng)先！數(shù)字國(guó)資00502深耕國(guó)產(chǎn)化賽道數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫檔案產(chǎn)品檔案產(chǎn)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(shù)字國(guó)資03專家解讀國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“四大趨勢(shì)”據(jù)中國(guó)信通院發(fā)布的《全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)白皮書（2024年）》，2023年美國(guó)、中國(guó)、德國(guó)、日本、韓國(guó)等5個(gè)國(guó)家數(shù)字預(yù)測(cè)顯示2024年至2025年全球數(shù)字產(chǎn)業(yè)收入增速有望回升，這無疑為各國(guó)經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇和增長(zhǎng)注入了新的動(dòng)力。在這樣的大背景下，市場(chǎng)對(duì)數(shù)字化產(chǎn)品和服務(wù)的需求呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)。消費(fèi)者對(duì)于便捷、高著更高的期待，企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)也逐漸從傳統(tǒng)的產(chǎn)品和服務(wù)領(lǐng)域國(guó)家對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重視程度當(dāng)前達(dá)到了前所未有的高度，出臺(tái)了一系列議互認(rèn)、標(biāo)準(zhǔn)制定以及平臺(tái)建設(shè)等基礎(chǔ)工作，還要大這些政策的出臺(tái)，為國(guó)有企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上指明了方向，提供了有力的政策保障和支國(guó)家數(shù)據(jù)局局長(zhǎng)劉烈宏明確指出，國(guó)家數(shù)據(jù)局將以制度建設(shè)作為工數(shù)據(jù)流通、收益分配、安全治理、公共數(shù)據(jù)開發(fā)利用、企業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)利用、數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)這一系列制度文件的出臺(tái)，將進(jìn)一步加大政策供給，有助于規(guī)范數(shù)據(jù)市場(chǎng)的秩序，保障數(shù)據(jù)的截至2024年3月底，中央企業(yè)在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面取得了顯著成就。5G基站總數(shù)已突破360萬個(gè)，為實(shí)現(xiàn)更廣泛的萬物互聯(lián)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。智能算力規(guī)模呈現(xiàn)加速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，已超過27EFlops（EFlops是指每秒百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)為大數(shù)據(jù)分析、人工智能等前沿技術(shù)中央工業(yè)企業(yè)數(shù)字化研發(fā)設(shè)計(jì)工具的普及率達(dá)到88.3%，關(guān)鍵工序數(shù)控化率達(dá)到74.7%，這標(biāo)志著我國(guó)工業(yè)數(shù)字化水平的顯著提升，有效提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，降低了生產(chǎn)成本和未來，隨著數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善和升級(jí)，將為國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供更強(qiáng)大的支撐國(guó)有企業(yè)進(jìn)一步加快數(shù)字化發(fā)展的“四個(gè)抓手”一是加強(qiáng)系統(tǒng)謀劃，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型與規(guī)劃計(jì)劃、科技創(chuàng)新統(tǒng)籌部署，與國(guó)企改革、政策制定有機(jī)結(jié)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(gòu)，促進(jìn)組織變革和業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型；扎實(shí)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行二是在科技創(chuàng)新方面加強(qiáng)源頭供給，圍繞量子通信、6G、人工智能等領(lǐng)域，加強(qiáng)應(yīng)用基礎(chǔ)研究、加快研發(fā)范三是聚焦“未來技術(shù)產(chǎn)業(yè)化、重點(diǎn)領(lǐng)域未來化”，布局建設(shè)未來產(chǎn)業(yè)；聚焦優(yōu)布局、上規(guī)模、提水平，培育008數(shù)字國(guó)資四是加快激活數(shù)據(jù)要素價(jià)值，建立健全企業(yè)數(shù)據(jù)工作管理機(jī)制，通過數(shù)據(jù)應(yīng)用推動(dòng)效率提升、知識(shí)擴(kuò)散、范式轉(zhuǎn)型；適度超前推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)、算力等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)布局，在數(shù)字化發(fā)展的時(shí)代大潮中的“四大挑戰(zhàn)”未能將其與自身所承擔(dān)的重大使命緊密結(jié)合，導(dǎo)致戰(zhàn)略定位不高、布局缺乏前瞻性，尚未將數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為企業(yè)發(fā)其二，現(xiàn)有數(shù)字化模式在應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境和日益增長(zhǎng)的不確定性方面，顯得靈活性不足，大多數(shù)企業(yè)的數(shù)字化推進(jìn)工作圍繞現(xiàn)有業(yè)務(wù)架構(gòu)展開，難以有效支持業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新和跨組織協(xié)作創(chuàng)新，業(yè)務(wù)柔性化不足且數(shù)字能力共享不夠，尚未形成以數(shù)字能力沉淀和按需調(diào)用賦能其三，數(shù)據(jù)要素的驅(qū)動(dòng)作用尚未得到充分發(fā)揮，現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集率不高，不同業(yè)務(wù)條線間存在數(shù)據(jù)壁壘，數(shù)據(jù)開發(fā)利用水平和能力不足。因此數(shù)據(jù)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(shù)字化建模等一半左右的企業(yè)僅開展簡(jiǎn)單報(bào)表應(yīng)用，超過一半的其四，國(guó)有企業(yè)規(guī)模大、管理關(guān)系復(fù)雜，體制機(jī)制變革難度大。管理機(jī)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(diào)不到位，技術(shù)和管理結(jié)合度不足，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與科技創(chuàng)新、國(guó)企改革等融合不充分，用積極探索適合自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑，從而在新時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，為國(guó)民經(jīng)濟(jì)京東方：業(yè)務(wù)智領(lǐng)決策鏈：全景洞察，多層協(xié)同，中國(guó)第一汽車集團(tuán)有限公司是國(guó)有特大型汽車企業(yè)集團(tuán)，是國(guó)家“一的發(fā)展，建立了五大生產(chǎn)基地，構(gòu)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(jì)產(chǎn)銷汽車超過5700萬輛，銷量規(guī)模位列中國(guó)汽車行業(yè)第一陣營(yíng)。傳統(tǒng)匯報(bào)方式耗時(shí)耗力，缺乏便捷可視化手段傳統(tǒng)匯報(bào)方式耗時(shí)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(bào)工作的效率與效果，也限制了團(tuán)隊(duì)在數(shù)據(jù)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(tuán)匯如何呈現(xiàn)企業(yè)真實(shí)的運(yùn)營(yíng)狀態(tài)，不同人對(duì)指標(biāo)的理解并不一致如何呈現(xiàn)企業(yè)真實(shí)的運(yùn)營(yíng)狀態(tài)，不同人對(duì)指標(biāo)的理解并不一致02如何巧妙運(yùn)用數(shù)字化的思維方式，精確量化復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，構(gòu)建起一套既科學(xué)又貼合實(shí)際的指標(biāo)體系，進(jìn)而多數(shù)據(jù)源、多加工鏈路難以保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性多數(shù)據(jù)源、多加工鏈路難以保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性03頂層會(huì)議決策難、效率低、運(yùn)維工作量大頂層會(huì)議決策難、效率低、運(yùn)維工作量大04集團(tuán)頂層會(huì)議場(chǎng)景是集團(tuán)內(nèi)BI看板最為重要的應(yīng)用場(chǎng)景之一，看板從制作到審核到應(yīng)用涉及業(yè)務(wù)部門、報(bào)告行自助分析成本高，找數(shù)據(jù)、理解數(shù)據(jù)困難重重自助分析成本高，找數(shù)據(jù)、理解數(shù)據(jù)困難重重05用戶在實(shí)踐過程中頻繁遭遇兩個(gè)核心挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)從哪里來與各字段都是什么含義，這一難題在跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析為了解決上述各項(xiàng)問題與挑戰(zhàn)，中國(guó)一汽踏上了數(shù)智化轉(zhuǎn)型之路，其中一項(xiàng)重要的工溯，在數(shù)據(jù)探源過程中調(diào)用信息架構(gòu)治理能力和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理能力，保證指標(biāo)的數(shù)據(jù)源可信ERPPDMCRMERPPDMCRM自定義數(shù)據(jù)工作臺(tái)首頁BIBI頭條......阿里Dataphin帆軟s$......運(yùn)營(yíng)，數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)隊(duì)伍。建設(shè)包括數(shù)據(jù)集成、服務(wù)、治理、安全、運(yùn)營(yíng)在內(nèi)的功能中心并設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)查詢：構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)查詢門戶，作為數(shù)據(jù)探索的首發(fā)站，用戶可由此直接跳轉(zhuǎn)至資產(chǎn)目數(shù)據(jù)分析作業(yè)平臺(tái)自助分析，自助BI配置數(shù)據(jù)資產(chǎn)視圖，支撐數(shù)據(jù)行管、數(shù)據(jù)管理者識(shí)別數(shù)據(jù)資產(chǎn)問題，優(yōu)化提升數(shù)自助BI開發(fā)：為了促進(jìn)更高效的數(shù)據(jù)洞察，將打通數(shù)據(jù)分析作業(yè)平臺(tái)和帆軟在帆軟報(bào)表中，并支持將多個(gè)儀表板配置成為“場(chǎng)景“，實(shí)現(xiàn)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(huì)議的匯報(bào)單位，需要按要求介紹業(yè)務(wù)全景、重點(diǎn)指標(biāo)完成情況、本月總結(jié)及下月計(jì)劃數(shù)智化會(huì)議平臺(tái)作為驅(qū)動(dòng)一汽集團(tuán)決策效能升級(jí)的核心引擎，已經(jīng)成功為14個(gè)頂層會(huì)議提供了強(qiáng)有力的支持，共有77家匯報(bào)單位的參與。平臺(tái)成功統(tǒng)籌安排了300次會(huì)議日程，確保了每一場(chǎng)會(huì)議議程的緊密銜接與高效推進(jìn)。在此基礎(chǔ)上，平臺(tái)還細(xì)致管理了208個(gè)指標(biāo)，1054個(gè)會(huì)議議題，涵蓋了集團(tuán)業(yè)務(wù)的方方面面，實(shí)現(xiàn)了會(huì)議內(nèi)容的全面覆蓋平臺(tái)通過集成14786個(gè)數(shù)據(jù)分析頁面，極大地豐富了會(huì)議這些頁面不僅實(shí)時(shí)展現(xiàn)了集團(tuán)運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵指標(biāo)，還通過直觀的數(shù)據(jù)可視化手段，加速了信息的這一系列的創(chuàng)新實(shí)踐和技術(shù)應(yīng)用，不僅顯著提升了會(huì)議的運(yùn)行效率與穩(wěn)定性，更是在促進(jìn)集團(tuán)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與流程的無縫銜接，構(gòu)建總覽全流程數(shù)據(jù)看板以及各分項(xiàng)的穿透業(yè)務(wù)清單。實(shí)現(xiàn)從客戶預(yù)訂鎖單代理商資源未確認(rèn)及未匹配、生產(chǎn)進(jìn)行中、物流進(jìn)行中、待交付過程要特向全集團(tuán)各領(lǐng)域業(yè)務(wù)人員發(fā)出積極號(hào)召，鼓勵(lì)大家充分利用帆軟工具強(qiáng)大的可視化及分析功能為14個(gè)頂層會(huì)議提供了強(qiáng)有力的支持，77家匯報(bào)單位參與數(shù)據(jù)分析平臺(tái)擁有活躍用戶4,590名支撐頂層會(huì)議報(bào)告，以及Easy頭條駕駛艙35份報(bào)告215個(gè)指標(biāo)服務(wù)的訂閱對(duì)于中國(guó)一汽來說，當(dāng)下處于百年未有之大變局，新能源智能網(wǎng)聯(lián)給汽車產(chǎn)業(yè)帶來巨大沖擊，互聯(lián)網(wǎng)，去感知客戶創(chuàng)造體驗(yàn)，而互聯(lián)網(wǎng)人在進(jìn)軍制造和供應(yīng)鏈，去試圖掌握百年的工業(yè)積要去擁抱去學(xué)習(xí)去淬煉的能力，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的根本是為數(shù)據(jù)治理工作提供科學(xué)的方法指引；以業(yè)務(wù)價(jià)值為起點(diǎn)，以業(yè)務(wù)流程為主線，以業(yè)務(wù)單元為以數(shù)據(jù)治理機(jī)制為驅(qū)動(dòng)力，以數(shù)據(jù)工作臺(tái)和能力中心為載體，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理效能翻倍的同時(shí)，倍；窮盡核心業(yè)務(wù)指標(biāo)，沉淀關(guān)鍵數(shù)據(jù)能力，探索大模型技術(shù)與數(shù)據(jù)治理業(yè)務(wù)的深度融合模式京東方科技集團(tuán)股份有限公司（BOE）創(chuàng)立于1993年4月，是一家領(lǐng)先的物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新企業(yè)，為信息交互和人類健康提供智慧端口產(chǎn)品和專業(yè)服務(wù)，形成了以半導(dǎo)體顯示為核心，物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新、傳感器及解決方案、MLED、智慧醫(yī)工融京東方在生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)過程中積累了很多數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)種類繁多，包括設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、產(chǎn)出實(shí)績(jī)、產(chǎn)品質(zhì)檢結(jié)果、不良率等生產(chǎn)類數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)、人力、采購、銷售等管理運(yùn)營(yíng)類數(shù)據(jù)，同時(shí)還有市場(chǎng)需求、行業(yè)趨勢(shì)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手等外部市場(chǎng)類數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)分散在多個(gè)系統(tǒng)口徑不一口徑不一針對(duì)同一指標(biāo)，不同部門或團(tuán)隊(duì)存在不同定義和解讀，有可能同一指標(biāo)來自不同數(shù)據(jù)源，不同的數(shù)據(jù)源在數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、更新頻率等方面均存在差異，導(dǎo)致同一指標(biāo)反映出的業(yè)務(wù)現(xiàn)象不一致，影響用戶對(duì)業(yè)務(wù)狀況數(shù)據(jù)應(yīng)用難數(shù)據(jù)應(yīng)用難03很多用戶習(xí)慣于使用紙質(zhì)報(bào)告或電子表格進(jìn)行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和業(yè)務(wù)決策，業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)之間無法形成合力；同時(shí)，由于IT/業(yè)務(wù)人員本身缺少數(shù)據(jù)分析思維，當(dāng)前建設(shè)的很多報(bào)表均為描述型報(bào)表，診斷型、預(yù)測(cè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景下，BOE針對(duì)公司內(nèi)部存在的困局和痛點(diǎn)，以“聚焦業(yè)務(wù)”為核心，從以下三個(gè)層面實(shí)現(xiàn)企業(yè)搭建數(shù)據(jù)倉庫，將業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)、手工填報(bào)數(shù)據(jù)等統(tǒng)一匯聚至ODS層，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行加工，建立通用模型與指標(biāo)計(jì)算模型，在最上層集市層面向業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行建模，支撐上層PC和移動(dòng)端應(yīng)用，本次項(xiàng)目總計(jì)完成200+模型設(shè)計(jì)和建模，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)自動(dòng)化融合，提升了數(shù)項(xiàng)目組規(guī)范了指標(biāo)命名規(guī)則、定義規(guī)則，同時(shí)對(duì)指標(biāo)屬性進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，如下圖所示。另外，設(shè)立指標(biāo)owner，統(tǒng)籌拉通指標(biāo)口徑。本次項(xiàng)目總計(jì)拉通指標(biāo)257個(gè)，涉及產(chǎn)銷、SBU、庫存、供應(yīng)鏈等多個(gè)主題。主要指標(biāo)在業(yè)務(wù)角度的基本業(yè)務(wù)含義的定義與描述指標(biāo)編碼指標(biāo)編碼指標(biāo)名稱指標(biāo)分類指標(biāo)定義計(jì)算公式報(bào)送頻率指標(biāo)單位數(shù)據(jù)類型......指標(biāo)能夠支持的維度與層級(jí)包括：業(yè)務(wù)維度與技術(shù)維度組織組織產(chǎn)品渠道環(huán)比累計(jì)......業(yè)務(wù)維度技術(shù)維度指標(biāo)來源于哪些系統(tǒng)、模塊及表結(jié)構(gòu)，以及指標(biāo)的供數(shù)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(shù)方式更新頻率......指標(biāo)在哪些分析主題、分析場(chǎng)景、報(bào)表或儀表盤中進(jìn)行了使用分析主題分析主題分析場(chǎng)景報(bào)表應(yīng)用儀表盤應(yīng)用數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用指標(biāo)預(yù)警應(yīng)用......從CEO到執(zhí)行層縱向貫通，支撐管理運(yùn)營(yíng)，實(shí)現(xiàn)全景洞察。京東方將計(jì)劃與運(yùn)營(yíng)涉及的關(guān)鍵指標(biāo)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(yù)測(cè)銷量達(dá)成率、產(chǎn)能利用率等指標(biāo)，都能反映生產(chǎn)線的實(shí)際運(yùn)行狀況和市場(chǎng)需求。此外，京東方還設(shè)置了紅綠燈預(yù)警機(jī)制，通過不同顏針對(duì)異常指標(biāo)，看板可下鉆至指標(biāo)詳情頁進(jìn)一步分析。如LCD-預(yù)測(cè)銷量達(dá)成率，在指標(biāo)墻頁面呈現(xiàn)黃燈狀態(tài)，證明部分?jǐn)?shù)據(jù)存在異常，下鉆至詳情頁查看各SBU預(yù)測(cè)銷量達(dá)成率對(duì)比圖，可進(jìn)一步定位出某SBU指標(biāo)異常。基于SBU按照客戶-產(chǎn)品維度繼續(xù)下鉆，最終定位出影響整體預(yù)測(cè)銷量達(dá)成率的TOP3機(jī)型。020數(shù)字國(guó)資BOE結(jié)合本身的制造業(yè)特性，打造市場(chǎng)洞察分析看板。其中出貨、市占、庫存板塊數(shù)據(jù)來源于第三方市調(diào)機(jī)構(gòu)，通過帆軟填報(bào)方式，由業(yè)務(wù)人員自行填報(bào)；價(jià)格看板數(shù)據(jù)來源于第三方市調(diào)機(jī)構(gòu)和內(nèi)部ERP系統(tǒng)，通過帆軟填報(bào)和系統(tǒng)集成的方式，將BOE內(nèi)部?jī)r(jià)格和外部市場(chǎng)價(jià)格進(jìn)行對(duì)比分析；情報(bào)板塊數(shù)據(jù)來源于外部第三方網(wǎng)站，借助爬蟲工具將數(shù)優(yōu)化自身的庫存管理，預(yù)計(jì)每年可降低庫存成本5%；價(jià)格模塊可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)價(jià)格變化，提前2天發(fā)現(xiàn)價(jià)格異常波動(dòng)，BOE作為一個(gè)擁有多工廠的企業(yè)，跨工廠的數(shù)據(jù)比較分析顯得尤為關(guān)鍵，通過對(duì)標(biāo)分析，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)不同工廠之間BOE借助數(shù)據(jù)中臺(tái)將不同工廠的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一整合和轉(zhuǎn)換，針對(duì)同一指標(biāo)制定相同的指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)，搭建工廠對(duì)標(biāo)分析平選取財(cái)務(wù)、生產(chǎn)、產(chǎn)銷3大類共計(jì)16個(gè)指標(biāo)，運(yùn)用熱力圖對(duì)各工廠進(jìn)行對(duì)比分析，指標(biāo)數(shù)值較大的排名在前。財(cái)務(wù)模焦OEE（設(shè)備綜合效率）、Loss、UPPH(人均時(shí)產(chǎn)能)等關(guān)鍵指標(biāo)，幫助工廠分析自身在技術(shù)能力、工藝操作、生產(chǎn)管理等方面的差距和不足；產(chǎn)銷模塊聚焦產(chǎn)能利用率指標(biāo)，幫助工廠評(píng)估自身生產(chǎn)效率的高源浪費(fèi)或產(chǎn)能不足的問題。當(dāng)工廠發(fā)現(xiàn)指標(biāo)排名靠后，可進(jìn)一步跳轉(zhuǎn)指標(biāo)快速找出生產(chǎn)過程中的瓶頸和低效環(huán)節(jié)，效率提升預(yù)計(jì)50%；同時(shí)，快速找出生產(chǎn)過程中的瓶頸和低效環(huán)節(jié)，效率提升預(yù)計(jì)50%；同時(shí)，對(duì)標(biāo)分析可以幫助用戶發(fā)現(xiàn)物料使用上的不合理之處和成本節(jié)約的潛022數(shù)字國(guó)資IC供應(yīng)預(yù)測(cè)分析BOE結(jié)合FineReport實(shí)現(xiàn)了IC供應(yīng)預(yù)測(cè)分析看板，從應(yīng)用類別、現(xiàn)地等維度分析IC供需情況及整體滿足度，異常值高亮標(biāo)紅，幫助決策者快速捕捉供需未達(dá)標(biāo)的應(yīng)用類型或現(xiàn)地。除分析當(dāng)前月IC供需情況外，BOE會(huì)預(yù)測(cè)未來6此外，BOE還開展供應(yīng)短缺/過剩情況分析。分析分為整體概覽和型號(hào)短缺詳情兩部分，整體概覽可查看所有IC型號(hào)供應(yīng)短缺/過剩情況，通過面積大小快速了解哪些型號(hào)短缺/過剩最嚴(yán)步查看當(dāng)前型號(hào)短缺/過剩詳情信息，包括短缺/過剩時(shí)間、短缺/過剩數(shù)量、當(dāng)前庫存以及受影響的SBU和產(chǎn)品，數(shù)字國(guó)資023SBU業(yè)績(jī)分析在經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)方面，BOE針對(duì)衡量SBU總體經(jīng)營(yíng)情況的關(guān)鍵指標(biāo)（收入、利潤(rùn)、銷量等）按月度進(jìn)行趨勢(shì)分析，并對(duì)未來3個(gè)月趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)（對(duì)應(yīng)看板中收入考核利潤(rùn)趨勢(shì)、產(chǎn)品形態(tài)銷量占比趨勢(shì)），以評(píng)估SBU整體盈利能力和市通過分析單位面積內(nèi)的業(yè)務(wù)規(guī)模和質(zhì)量變化（對(duì)應(yīng)看板中單平米數(shù)值趨勢(shì)），洞察SBU運(yùn)營(yíng)效率和市場(chǎng)響應(yīng)能力的改進(jìn)情況；針對(duì)單個(gè)SBU，分析各類產(chǎn)品的占比變幫助業(yè)務(wù)迅速識(shí)別性能或市場(chǎng)表現(xiàn)不佳的產(chǎn)品，并直接鎖定其生產(chǎn)工廠，以便進(jìn)行針對(duì)性的管獻(xiàn)情況從銷量和凈利潤(rùn)兩個(gè)維度進(jìn)行占比分析，比較不同客戶群體的貢獻(xiàn)度，支持鉆取至客戶戶在業(yè)務(wù)運(yùn)作中的具體角色及潛在影響力，識(shí)別出對(duì)業(yè)務(wù)至關(guān)重要的客戶，并兩個(gè)維度向下鉆取，展現(xiàn)對(duì)業(yè)績(jī)影響較大的TOP10產(chǎn)品和客戶，為業(yè)務(wù)采取下一步?jīng)Q策提供支撐。通過集中展示SBU收入、利潤(rùn)、銷量等業(yè)績(jī)信息，幫助高層領(lǐng)導(dǎo)全面、實(shí)時(shí)地掌握SBU的經(jīng)營(yíng)情況，替代以往線下收集整合工作，節(jié)省人力1人/單個(gè)SBU。業(yè)績(jī)變動(dòng)原因支持從客戶和產(chǎn)品兩個(gè)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(shù)字國(guó)資幫助工廠之間進(jìn)行對(duì)比分析，效率提升預(yù)計(jì)50%數(shù)字國(guó)資025BOE認(rèn)為，本次項(xiàng)目的成功實(shí)施，為企業(yè)帶來了顯著的變革和價(jià)值。首先，通過對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的深入剖析，BOE精準(zhǔn)后續(xù)，BOE將在此項(xiàng)目基礎(chǔ)上繼續(xù)深化，進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)據(jù)分析工具和方法，提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和效率，并將加強(qiáng)與業(yè)務(wù)部門的合作，確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果能夠更好地服務(wù)于企業(yè)的業(yè)務(wù)需求，同時(shí)持續(xù)不斷地完善指標(biāo)體系。此外，BOE還將關(guān)注新興技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，積極探索人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在企業(yè)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)及分析中的應(yīng)用。北京首鋼股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱首鋼股份）是世界五百強(qiáng)首鋼集團(tuán)所屬的上市公司，以建數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)復(fù)雜的變革，與傳統(tǒng)信息化相比，其對(duì)于數(shù)字化基礎(chǔ)的要求更高，不管是IT基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)管理能首鋼股份目前已建成分布式混合型數(shù)倉，匯集了財(cái)務(wù)、采購、銷售、物流、成本、工程、保等所有業(yè)務(wù)領(lǐng)域以及現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)工藝的14.5+萬項(xiàng)200T+的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分散，缺乏統(tǒng)一管理機(jī)制數(shù)據(jù)分散，缺乏統(tǒng)一管理機(jī)制生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)來源眾多，存在大量異構(gòu)數(shù)據(jù)，不同粒度數(shù)據(jù)分布在不同系統(tǒng)，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)收集和整合耗費(fèi)了分析人員大半的時(shí)間，缺少統(tǒng)一平臺(tái)和方法對(duì)存量龐026數(shù)字國(guó)資缺乏對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)全量全要素管理缺乏對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)全量全要素管理02鋼鐵生產(chǎn)關(guān)聯(lián)因素多、管控環(huán)節(jié)多、生產(chǎn)流程長(zhǎng)，基于人工或人工加計(jì)算機(jī)系統(tǒng)輔助相結(jié)合的方式進(jìn)行，業(yè)務(wù)執(zhí)行僅依賴于局部信息、離線數(shù)據(jù)和人工經(jīng)驗(yàn)，無法支撐精益制造和優(yōu)化資源配置的需求；線下業(yè)務(wù)多，跨部缺乏對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)全量全要素管理缺乏對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)全量全要素管理03由于鋼鐵生產(chǎn)制造過程動(dòng)態(tài)變化，通過傳統(tǒng)固定報(bào)表方式進(jìn)行日常業(yè)務(wù)分析與管控已不能及時(shí)適應(yīng)制造業(yè)務(wù)的首鋼股份通過“一個(gè)數(shù)倉、兩個(gè)緯度、三種手段”來提升數(shù)據(jù)生產(chǎn)力，即建設(shè)一個(gè)數(shù)倉作著重在數(shù)據(jù)監(jiān)控與統(tǒng)計(jì)分析、業(yè)務(wù)輔助決策等應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行探索，實(shí)現(xiàn)更靈活、更建立數(shù)據(jù)思維及使用習(xí)慣建立數(shù)據(jù)思維及使用習(xí)慣讓數(shù)據(jù)可見、讓數(shù)據(jù)說話，用工具改變?nèi)说臄?shù)據(jù)思維；用新型BI改變?nèi)说墓ぷ髁?xí)慣，成為了首鋼股份實(shí)現(xiàn)“管構(gòu)建敏捷組織能力構(gòu)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(wù)應(yīng)用，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)不斷迭代，助力經(jīng)營(yíng)提效深入業(yè)務(wù)應(yīng)用，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)不斷迭代，助力經(jīng)營(yíng)提效03通過大數(shù)據(jù)應(yīng)用給公司海量數(shù)據(jù)賦能，不斷改變舊的業(yè)態(tài)、業(yè)務(wù)模式和工作方法銷售管理-客戶需求精準(zhǔn)識(shí)別028數(shù)字國(guó)資基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)，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(jìn)行匹配分析，以合同為最小以產(chǎn)品大類為統(tǒng)計(jì)維度，從外設(shè)計(jì)質(zhì)量分布、活躍度分布、規(guī)格能力等維度對(duì)訂單情況進(jìn)行圖像化展示，展示基于產(chǎn)銷一體化經(jīng)營(yíng)決策大數(shù)據(jù)平臺(tái)，將股份基于產(chǎn)銷一體化經(jīng)營(yíng)決策大數(shù)據(jù)平臺(tái)，將股份公司和京唐公司兩個(gè)基地，制造系統(tǒng)中的物料實(shí)績(jī)信息、成分信鋼鐵企業(yè)客戶需求精準(zhǔn)識(shí)別，針對(duì)三碼數(shù)量龐大、精準(zhǔn)選用難度高、后臺(tái)管理維護(hù)工作量大的業(yè)務(wù)現(xiàn)狀，將信息化系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)挖掘能力和訂單質(zhì)量外設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)相結(jié)合，糾正了75條訂單三碼選用錯(cuò)誤，將三碼的分析處數(shù)字國(guó)資029銷售管理-認(rèn)證項(xiàng)目評(píng)價(jià)為了提高管理和推進(jìn)認(rèn)證效率，實(shí)現(xiàn)高效、精準(zhǔn)的用戶推廣，搭建產(chǎn)品認(rèn)證評(píng)價(jià)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(chǔ)上，細(xì)化流程為3大序列、12個(gè)節(jié)點(diǎn)、15個(gè)項(xiàng)目。通過大數(shù)據(jù)分析證輸出因子7項(xiàng)，對(duì)認(rèn)證的信息進(jìn)行確認(rèn)和擴(kuò)展，搭建認(rèn)證知識(shí)庫模型。以歷史訂單的為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，歸納形成認(rèn)證知識(shí)庫，并最終提煉出認(rèn)證規(guī)則，完成了酸洗認(rèn)證知識(shí)庫的搭建；建實(shí)現(xiàn)合同和認(rèn)證知識(shí)庫自動(dòng)匹配，精準(zhǔn)匹配率達(dá)100%。以認(rèn)證知識(shí)庫為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶認(rèn)證路徑的實(shí)時(shí)跟蹤，搭建認(rèn)證項(xiàng)目的可視化評(píng)價(jià)模型。通過FineBi進(jìn)行認(rèn)證可視化界面的自主配置，深化對(duì)認(rèn)證業(yè)務(wù)的管控，進(jìn)一步支質(zhì)量管理-現(xiàn)貨分析管控現(xiàn)貨分析管控模型整合煉鋼、熱軋、冷軋全流程生產(chǎn)和質(zhì)量數(shù)據(jù)。建立工序一貫履歷表，對(duì)板坯和鋼卷的計(jì)劃、質(zhì)檢、基于該模型，發(fā)現(xiàn)在現(xiàn)貨管控過程中的相關(guān)問題，并通過層層下鉆具體到可改進(jìn)執(zhí)行的層面，進(jìn)一步推進(jìn)了調(diào)寬坯原單軋制、過渡原因識(shí)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(xiàn)貨發(fā)生率降幅33%，減損2億元。030數(shù)字國(guó)資倉儲(chǔ)物流管理-庫存管理以庫存管理為切入點(diǎn)，以建立庫存預(yù)警機(jī)制、全流程全局監(jiān)控并合理評(píng)價(jià)整體業(yè)務(wù)鏈庫存、完成庫存模型搭建并以應(yīng)用為目標(biāo)，為庫存管控體系提供支撐。探索低庫存下的高效生產(chǎn)管控模式，使全流程工序庫存都達(dá)到滿足其生產(chǎn)、運(yùn)該庫存管控模塊，橫向覆蓋銷售、生產(chǎn)、質(zhì)量、物流等業(yè)務(wù)，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(zhì)量明顯改善；通過全流程庫存結(jié)構(gòu)分析和預(yù)警，可從渠道、品種等多角具有覆蓋面廣，泛用性強(qiáng)，使用門檻低，實(shí)施效果銷售庫存分析銷售庫存分析運(yùn)輸商評(píng)價(jià)生產(chǎn)庫存分析生產(chǎn)成本管理-通過梳理現(xiàn)有煉鋼P(yáng)ES工藝報(bào)表，設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)爐工序金屬料管控駕駛艙，按照人員、爐座、班組等維度重點(diǎn)分析轉(zhuǎn)爐金屬032數(shù)字國(guó)資設(shè)備管理-點(diǎn)檢異常閉環(huán)管控通過FineBI實(shí)現(xiàn)對(duì)全公司及各單位點(diǎn)檢異常的全方位管控分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)閉環(huán)管控中問題，分析明確具體原因，督促相關(guān)單位及時(shí)整改，提高點(diǎn)檢異常的閉環(huán)管控?cái)?shù)字國(guó)資033長(zhǎng)齡庫存占比降至2.9%現(xiàn)貨發(fā)生率降幅33%034數(shù)字國(guó)資“用數(shù)說”要變?yōu)椤白寯?shù)說”數(shù)據(jù)分析應(yīng)用已由傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)和現(xiàn)狀展示轉(zhuǎn)向了數(shù)據(jù)模型化應(yīng)用，業(yè)務(wù)異常不能只靠人在看報(bào)表和圖表時(shí)通過業(yè)務(wù)決策模型實(shí)現(xiàn)主動(dòng)推送和根因聯(lián)動(dòng)展示，輔助業(yè)務(wù)人員進(jìn)行決策。這種模型化數(shù)據(jù)分析要聚焦梳理動(dòng)場(chǎng)景，進(jìn)行目標(biāo)拆解與迭代、數(shù)據(jù)治理，通過業(yè)務(wù)需求的解讀及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的有機(jī)整合與重構(gòu)，推進(jìn)模型與“要我做”要變?yōu)椤拔乙觥蓖ㄟ^選用FineBI來減少業(yè)務(wù)人員學(xué)習(xí)成本，實(shí)現(xiàn)快速上手，釋放數(shù)據(jù)分析自由度，提高分析效率；通過舉辦數(shù)據(jù)可視“無價(jià)值”要變?yōu)椤坝袃r(jià)值”傳輸、存儲(chǔ)、保護(hù)和分析也會(huì)提高成本。要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類使用才能降低數(shù)據(jù)管理成本，一方面在做數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)劃時(shí)就要做好設(shè)計(jì)，包括數(shù)據(jù)精度、采集頻度、使用熱度、使用場(chǎng)景、保存年限等等；另定期對(duì)數(shù)倉進(jìn)行清理，停用長(zhǎng)期不用的報(bào)表、主題數(shù)據(jù)，減少數(shù)字國(guó)資035徐州重型機(jī)械有限公司（以下簡(jiǎn)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(guó)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(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展，先后建成4個(gè)智能車間、10條智能產(chǎn)線，并獲得國(guó)家“智能制造標(biāo)桿企業(yè)”、“制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展試點(diǎn)示范”、“大數(shù)據(jù)試點(diǎn)示范”、“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)試點(diǎn)示范”等榮譽(yù)。全球信賴、具有獨(dú)特價(jià)值創(chuàng)造力的世界級(jí)企業(yè)”的發(fā)展愿徐工重型信息化建設(shè)歷程經(jīng)歷了“信息化、數(shù)字化及036數(shù)字國(guó)資徐工重型信息化建設(shè)歷程經(jīng)歷了“信息化、數(shù)字化及生產(chǎn)制造、營(yíng)銷服務(wù)等領(lǐng)域提質(zhì)增效的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，同時(shí)通過擁抱“云大物移智邊”、5G等新數(shù)字技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了由單項(xiàng)對(duì)內(nèi)：亟需實(shí)現(xiàn)連接市場(chǎng)、高效協(xié)同，做到成本最優(yōu)對(duì)內(nèi)：亟需實(shí)現(xiàn)連接市場(chǎng)、高效協(xié)同，做到成本最優(yōu)01研發(fā)工藝采購倉儲(chǔ)研發(fā)工藝采購倉儲(chǔ)生產(chǎn)制造生產(chǎn)制造 APS-高級(jí)計(jì)劃排產(chǎn)三維設(shè)計(jì)POMMES生產(chǎn)管理看圖及安燈X-GSS QMS質(zhì)量模型庫SPC質(zhì)量追溯 IOT設(shè)備聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集試驗(yàn)調(diào)試TDM對(duì)外：亟需實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識(shí)別客戶圈層、個(gè)性化推薦、提升商機(jī)轉(zhuǎn)換。02面對(duì)海量銷售線索，企業(yè)若缺少行業(yè)細(xì)分，則無法對(duì)單獨(dú)客戶進(jìn)行分析，也缺乏行業(yè)級(jí)市場(chǎng)洞察，導(dǎo)致無法通過客戶多維度分析進(jìn)行個(gè)性化推薦，商機(jī)轉(zhuǎn)換率不高。真正有價(jià)值一、基于POWER-X的徐工全價(jià)值鏈全場(chǎng)景大數(shù)據(jù)融合創(chuàng)新應(yīng)用項(xiàng)目建設(shè)徐工重型建設(shè)基于POWER-X的徐工全價(jià)值鏈全場(chǎng)景大數(shù)據(jù)融合創(chuàng)新應(yīng)用項(xiàng)目?；赑OWER-X的徐工全價(jià)值鏈全場(chǎng)景大數(shù)據(jù)融合創(chuàng)新應(yīng)用項(xiàng)目，打造企業(yè)集控指揮中心和數(shù)字化運(yùn)營(yíng)體系，支撐數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)字化管理AI數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)字化管理AI+工業(yè)大數(shù)據(jù)場(chǎng)景建?；?G的集群作業(yè) 基于AI的智能客服應(yīng)用基于AI的智能客服應(yīng)用基于5G的遠(yuǎn)程無人操作基于5G的遠(yuǎn)程無人操作數(shù)據(jù)中臺(tái)數(shù)據(jù)資產(chǎn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)人員數(shù)據(jù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)人員數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)模型標(biāo)準(zhǔn)管理發(fā)布數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)質(zhì)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智能工廠-集控中心SG+ARX-GSSX-DSCERPMMPLMPPSD智能工廠-集控中心SG+ARX-GSSX-DSCERPMMPLMPPSDWMSCRM銷售過程情報(bào)分析PMS金領(lǐng)易控TMS數(shù)據(jù)總線ESBPON網(wǎng)絡(luò)PON網(wǎng)絡(luò)光分配網(wǎng)線路終端網(wǎng)絡(luò)單元 5G網(wǎng)絡(luò)切片邊緣計(jì)算MEC物流物流RGV元物流RGVRGV基于POWER-X的徐工重型全價(jià)值鏈全場(chǎng)景架構(gòu)項(xiàng)目當(dāng)期構(gòu)建協(xié)同制造、產(chǎn)銷存管理、市場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知和客戶分類分級(jí)、精準(zhǔn)產(chǎn)品推薦、銷售成充分挖掘和發(fā)揮工業(yè)數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)效率，輔助科學(xué)決策，增強(qiáng)企業(yè)韌性，促進(jìn)業(yè)038數(shù)字國(guó)資數(shù)字國(guó)資038數(shù)字國(guó)資分類具體場(chǎng)景名稱協(xié)同制造垂直一體化生產(chǎn)管控：公司至工位四級(jí)執(zhí)行深度分析基于供應(yīng)鏈和倉儲(chǔ)系統(tǒng)的庫存共享基于智能排程的產(chǎn)線協(xié)同分類具體場(chǎng)景名稱協(xié)同制造垂直一體化生產(chǎn)管控：公司至工位四級(jí)執(zhí)行深度分析基于供應(yīng)鏈和倉儲(chǔ)系統(tǒng)的庫存共享基于智能排程的產(chǎn)線協(xié)同按照帆軟指標(biāo)分析方法論，從業(yè)務(wù)域、分類、二級(jí)分類、指標(biāo)名稱、指標(biāo)維度、展現(xiàn)形式、指標(biāo)性質(zhì)、指標(biāo)定義及工時(shí)、更新頻次、數(shù)據(jù)來源及取數(shù)邏輯、優(yōu)先級(jí)等，開展項(xiàng)目指標(biāo)梳理和設(shè)計(jì)。同時(shí)根據(jù)各核心系統(tǒng)業(yè)務(wù)基于產(chǎn)銷存的成品庫綜合管理02產(chǎn)銷存管理基于產(chǎn)銷存的成品庫綜合管理02產(chǎn)銷存管理產(chǎn)品資源報(bào)表-出入庫產(chǎn)品資源報(bào)表-差異基于CRM的銷售過程閉環(huán)管理03市場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知和客戶產(chǎn)品資源報(bào)表-出入庫產(chǎn)品資源報(bào)表-差異基于CRM的銷售過程閉環(huán)管理03市場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知和客戶分類分級(jí)基于IOT的產(chǎn)品市場(chǎng)表現(xiàn)分析基于營(yíng)銷決策平臺(tái)的行業(yè)數(shù)據(jù)分析開展數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)抽取合以物料主數(shù)據(jù)、客戶主數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈主數(shù)據(jù)等為基礎(chǔ)，開展主數(shù)據(jù)管理平臺(tái)MDM建設(shè)，作為底層基礎(chǔ)共享數(shù)據(jù)平臺(tái)。使用帆軟FineDataLink進(jìn)行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)抽取，并通過諸如關(guān)聯(lián)、比較、過濾等算子進(jìn)行加工處理，處理后的數(shù)據(jù)最終存儲(chǔ)在Postgres中，完成場(chǎng)景數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建。開展各類指標(biāo)邏輯的開發(fā)設(shè)計(jì)，利用FineReport模板實(shí)現(xiàn)各類指標(biāo)的快速帶入，通過模板開發(fā)快速實(shí)現(xiàn)多個(gè)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(lǐng)易控的大客戶推薦04精準(zhǔn)產(chǎn)品推薦多層級(jí)多維度的客戶精準(zhǔn)營(yíng)銷基于起重在線的小微客戶推薦基于金領(lǐng)易控的大客戶推薦04精準(zhǔn)產(chǎn)品推薦多層級(jí)多維度的客戶精準(zhǔn)營(yíng)銷05銷售成效監(jiān)測(cè)面向一線銷售實(shí)績(jī)管控的營(yíng)銷駕駛艙面向決策分析賦能的銷售多級(jí)管控企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃執(zhí)行信息掌握在基層一線，管理層和高層對(duì)現(xiàn)場(chǎng)難點(diǎn)、堵點(diǎn)信息獲取存在一定延資源調(diào)配不充分，容易造成生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)停滯，造成資源浪費(fèi)。通過構(gòu)建公司至工位的四級(jí)垂直決信息傳遞不及時(shí)、資源調(diào)配不充分導(dǎo)致的進(jìn)度延誤05銷售成效監(jiān)測(cè)面向一線銷售實(shí)績(jī)管控的營(yíng)銷駕駛艙面向決策分析賦能的銷售多級(jí)管控040數(shù)字國(guó)資通過帆軟FineDataLink將公司計(jì)劃、生產(chǎn)、物流、質(zhì)量、設(shè)備、人員等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)定時(shí)抽取到數(shù)據(jù)倉庫，根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的加工處理，并通過FineReport進(jìn)行公司級(jí)、分廠級(jí)、工段級(jí)、工位級(jí)垂直一體化的生產(chǎn)管控可視化看板開發(fā)，實(shí)現(xiàn)四級(jí)執(zhí)行結(jié)果穿透分析，過程問題充分暴露，問題隨時(shí)發(fā)現(xiàn)隨時(shí)跟蹤處理，月度計(jì)劃與執(zhí)行完成率情況、月度產(chǎn)銷存趨勢(shì)、關(guān)鍵核心節(jié)點(diǎn)完成進(jìn)度率情況、整車交庫對(duì)與整機(jī)計(jì)劃進(jìn)度與執(zhí)行差異預(yù)警等。公司級(jí)生產(chǎn)駕駛艙供公司領(lǐng)導(dǎo)決策，并對(duì)物料齊套情況、質(zhì)量監(jiān)測(cè)情況、設(shè)備稼動(dòng)率、人員綜合效率OPE、各條產(chǎn)線計(jì)劃執(zhí)行的平衡情況等。把分廠層面關(guān)注工段級(jí)看板，側(cè)重點(diǎn)在工廠的某個(gè)工段，用戶主體為工段長(zhǎng)，重點(diǎn)針對(duì)工段計(jì)劃與執(zhí)行），042數(shù)字國(guó)資工位級(jí)看板則是該工位執(zhí)行人員，針對(duì)工位當(dāng)天完并通過設(shè)置超期時(shí)間集成釘釘自動(dòng)提醒功能，確保問題被有效及時(shí)跟蹤解決。公司各類問題及時(shí)處理率從55%提升至85%以上，各類計(jì)劃完成率目前達(dá)到90%-96%左右。徐工重型利用帆軟FineDataLink和FineReport構(gòu)建的基于產(chǎn)銷存成品庫管理功能，通過年初盤點(diǎn)形成年初基準(zhǔn)庫存，以MES實(shí)時(shí)交庫信息、CRM實(shí)時(shí)銷售發(fā)車信息增量數(shù)據(jù)，定時(shí)抽取進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫，按照年初基準(zhǔn)庫存+MES實(shí)時(shí)交庫數(shù)據(jù)-CRM實(shí)時(shí)銷售發(fā)車數(shù)據(jù)，最終形成各個(gè)產(chǎn)品型號(hào)的實(shí)時(shí)產(chǎn)銷存數(shù)據(jù)，開發(fā)完成成品庫看板、產(chǎn)品資源報(bào)表存數(shù)據(jù)展開統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)比差異，分析庫存賬齡、熱銷型號(hào)產(chǎn)銷存、發(fā)運(yùn)完成率、發(fā)運(yùn)類型、訂單分布及各個(gè)代表處發(fā)運(yùn)情況等，通過庫存分析結(jié)合營(yíng)銷策略的制定，有效降低整機(jī)庫存，并提高產(chǎn)銷平衡分析的效率。數(shù)字國(guó)資043同時(shí)根據(jù)生產(chǎn)過程中交庫異常，開展MES交庫與成品庫入庫差異分析，重點(diǎn)針對(duì)每臺(tái)車輛，業(yè)務(wù)問題開展不一致交庫差異分析，定時(shí)推動(dòng)各制造分廠及成品庫開展差異性分析，進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，通過成品庫管理功能開發(fā)，各個(gè)產(chǎn)品段的產(chǎn)銷存實(shí)時(shí)一目了然，原先需要一周左右時(shí)間匯總統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)時(shí)共享數(shù)據(jù)，統(tǒng)一了平臺(tái)統(tǒng)一了數(shù)據(jù)，交庫差異基本上控制在當(dāng)月異常當(dāng)月解徐工重型利用海量的起重機(jī)遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、客戶關(guān)系管理CRM銷售服務(wù)過程數(shù)據(jù)及第三方行業(yè)數(shù)據(jù)，建立基于起重機(jī)的市場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知、客戶分類分級(jí)復(fù)購等形成客戶的“數(shù)字影像”，同時(shí)對(duì)客戶開展客戶等級(jí)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(gòu)成、分類占比、客戶價(jià)值、潛客轉(zhuǎn)化、客戶流失等情況，方便公司快速掌握客戶群體全貌，針對(duì)不同細(xì)分領(lǐng)域客戶需求和偏好，有針對(duì)性制定銷售策略和服務(wù)策略；客戶詳情駕駛艙，則從單個(gè)客戶數(shù)字身份角度，分析單個(gè)客戶基本信息、服務(wù)、信用、銷售線索、產(chǎn)出等內(nèi)容，針對(duì)單個(gè)客戶綜合各方面有效信044數(shù)字國(guó)資其次，通過大數(shù)據(jù)挖掘車聯(lián)網(wǎng)在產(chǎn)品監(jiān)控、風(fēng)險(xiǎn)管理、故障診斷、數(shù)據(jù)挖掘分析等應(yīng)用，形成徐工指數(shù)機(jī)械市場(chǎng)指數(shù)”，通過工程機(jī)械產(chǎn)品平均開工時(shí)長(zhǎng)、開工率等關(guān)鍵指標(biāo)，及時(shí)反饋各施工領(lǐng)域形勢(shì)變化及各具體以區(qū)域、型號(hào)、噸位、區(qū)域等開工率統(tǒng)計(jì)邏輯為代表指標(biāo)開展市場(chǎng)分析；以質(zhì)保期保有量、服務(wù)資源和度等指標(biāo)開展服務(wù)資源分析；以工時(shí)排名、持續(xù)工作時(shí)間排名、大客戶設(shè)備排名等場(chǎng)景指標(biāo)開展?jié)摿蛻艚柚鷶?shù)據(jù)挖掘分析，挖掘出市場(chǎng)表現(xiàn)情況，數(shù)字國(guó)資045最后，通過營(yíng)銷決策平臺(tái)的行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，即通過噸級(jí)、型號(hào)等不同維度分析產(chǎn)品市場(chǎng)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(shí)現(xiàn)市場(chǎng)態(tài)勢(shì)實(shí)時(shí)分析、多維度分析、可視化分析、智能化分析，企業(yè)機(jī)識(shí)別效率提升80%，商機(jī)轉(zhuǎn)化率提高30%。公司通過銷售管理五大關(guān)鍵過程+六大KPI的決策支撐體系，構(gòu)建了涵蓋決策層、管理層、執(zhí)行層的營(yíng)銷管理體系，同時(shí)為了應(yīng)對(duì)本部、大區(qū)、代表處、一線銷售人員四級(jí)銷售管理部分對(duì)銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，提供銷售信息管理、計(jì)劃/實(shí)際銷售情況管理四個(gè)分析板塊。分別從銷售線索捕獲、丟單情況、計(jì)劃與銷售完成情況、合同金額及實(shí)際發(fā)車銷售管理-信息管理、預(yù)實(shí)管理、銷售管理-訂單合同、銷售拜訪銷售管理-信息管理、預(yù)實(shí)管理、銷售管理-訂單合同、銷售拜訪046數(shù)字國(guó)資通過以上四個(gè)分析主題的細(xì)致分析，管理人員可以全面掌制造、供應(yīng)鏈、營(yíng)銷、服務(wù)、運(yùn)營(yíng)等六橫大數(shù)據(jù)場(chǎng)景，完成對(duì)436項(xiàng)大數(shù)據(jù)指標(biāo)的分析。下一步將按照三步走戰(zhàn)略，工程機(jī)械行業(yè)正站在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前沿，未來的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用將邁向更深層次的成熟0202048數(shù)字國(guó)資數(shù)字國(guó)資049陜西建工控股集團(tuán)有限公司(以下簡(jiǎn)稱“陜建集團(tuán)”)作為全球排名前列的國(guó)有大型建筑企業(yè)，聚焦行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型痛點(diǎn)難點(diǎn)，結(jié)合先行經(jīng)驗(yàn)與發(fā)展趨勢(shì)，高位布局、精準(zhǔn)施策，高標(biāo)準(zhǔn)制定數(shù)字化發(fā)展“168”戰(zhàn)略，創(chuàng)新市場(chǎng)化、公司化推動(dòng)數(shù)字化與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)深度融合，為打造建筑行業(yè)數(shù)字我國(guó)建筑行業(yè)數(shù)字化建設(shè)普遍處于探索階段，業(yè)內(nèi)領(lǐng)軍企業(yè)的轉(zhuǎn)型舉措各有特點(diǎn)，陜建集團(tuán)高標(biāo)準(zhǔn)制定“168”數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，即“一個(gè)基本目標(biāo)、六項(xiàng)核心架構(gòu)、八大項(xiàng)目群”，明確集團(tuán)數(shù)字化轉(zhuǎn)型基本路一個(gè)基本目標(biāo)一個(gè)基本目標(biāo)到2025年陜建集團(tuán)的管理和信息化水平達(dá)到國(guó)內(nèi)同行一流到2025年陜建集團(tuán)的管理和信息化水平達(dá)到國(guó)內(nèi)同行一流水平。六項(xiàng)核心架構(gòu)業(yè)務(wù)架構(gòu)解決以業(yè)務(wù)為核心的價(jià)值導(dǎo)向問題；六項(xiàng)核心架構(gòu)業(yè)務(wù)架構(gòu)解決以業(yè)務(wù)為核心的價(jià)值導(dǎo)向問題；應(yīng)用架構(gòu)解決信息系統(tǒng)功能和責(zé)任邊界的問題；集成架構(gòu)解決互聯(lián)互通的問題;技術(shù)架構(gòu)解決資源配置和安全穩(wěn)定的問題；數(shù)據(jù)架構(gòu)解決數(shù)據(jù)資產(chǎn)有什么、誰來管、怎么用的問題;八大項(xiàng)目群以八大項(xiàng)目群的建設(shè)為依托，如綜合管理、財(cái)八大項(xiàng)目群以八大項(xiàng)目群的建設(shè)為依托，如綜合管理、財(cái)務(wù)管理、數(shù)字化等，打造數(shù)字化應(yīng)用典型場(chǎng)景，推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地實(shí)踐，建成數(shù)字陜建的高速網(wǎng)絡(luò)第一步，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素的數(shù)字化，把人、財(cái)、物、料等基本要素實(shí)現(xiàn)數(shù)字化描述與存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)化共享與應(yīng)用，形成單一要素系統(tǒng)化、整體化。同時(shí)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)與管控的數(shù)字化，第二步，在生產(chǎn)要素?cái)?shù)字化的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)項(xiàng)企一體化。目前BIM技術(shù)應(yīng)用和智慧工地管理系縱向打破組織邊界，實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目、公司、集團(tuán)數(shù)據(jù)一體化，橫向融勞務(wù)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(shù)據(jù)平臺(tái)為核心打造數(shù)字底座。通過主數(shù)據(jù)平臺(tái)采集組織、客戶、供應(yīng)商、財(cái)務(wù)050數(shù)字國(guó)資IT系統(tǒng)沉淀表單、憑證、過程記錄等交易數(shù)據(jù)，再通過數(shù)據(jù)中臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理體系落地，充分挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值，滿第三層，根據(jù)集團(tuán)不同業(yè)務(wù)特點(diǎn)構(gòu)建雙模IT發(fā)展模式，對(duì)穩(wěn)態(tài)業(yè)務(wù)采用傳統(tǒng)IT模式和集成技術(shù)保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行，對(duì)敏態(tài)業(yè)務(wù)采用云原生、微服務(wù)架構(gòu)，融合DevOps、容器等開發(fā)模式保證業(yè)務(wù)的敏捷和高效創(chuàng)新。為不同的業(yè)務(wù)模式適配不同的組織與流程，讓專業(yè)團(tuán)隊(duì)在不同模塊上進(jìn)行業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)，以快速實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)迭代升級(jí)，適應(yīng)市場(chǎng)需求，提升整建設(shè)了主數(shù)據(jù)系統(tǒng)、財(cái)務(wù)系統(tǒng)、人力資源系統(tǒng)、項(xiàng)目管理系統(tǒng)、電子采購系統(tǒng)、質(zhì)量安全巡檢系統(tǒng)、OA協(xié)同辦公系覆蓋、上下聯(lián)動(dòng)、數(shù)據(jù)互通，為運(yùn)用挖掘數(shù)據(jù)資源陜建集團(tuán)財(cái)務(wù)綜合“駕駛艙”項(xiàng)目管理系統(tǒng)、電子采購系統(tǒng)、質(zhì)量安全巡檢系統(tǒng)、OA協(xié)同辦公系統(tǒng)和生產(chǎn)指揮調(diào)度系統(tǒng)等多個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)，形成統(tǒng)據(jù)為業(yè)務(wù)定標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)表單化，最后形成標(biāo)準(zhǔn)化，有助于培養(yǎng)和引進(jìn)既懂建筑業(yè)務(wù)，又具備數(shù)字化建設(shè)經(jīng)驗(yàn)的類業(yè)務(wù)在數(shù)字化流動(dòng)過程中形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，支撐了陜建集團(tuán)物流、金融、勞務(wù)、物業(yè)等業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展，打造和諧共生052數(shù)字國(guó)資數(shù)字國(guó)資053中國(guó)建筑第三工程局有限公司（以下簡(jiǎn)稱中建三局）是世界500強(qiáng)企業(yè)--中國(guó)建筑的重要子企業(yè)，年合同額超過6000億元，營(yíng)業(yè)收入超過3000億元。近年來，中建三局認(rèn)真落實(shí)國(guó)企三年改革行動(dòng)工作部署，錨定“建設(shè)高質(zhì)量萬億三局”發(fā)展目標(biāo)信息化規(guī)劃指引下，搶抓數(shù)字時(shí)代機(jī)遇，加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為企業(yè)地產(chǎn)暴雷02地產(chǎn)企業(yè)資金鏈斷裂的影響為地產(chǎn)暴雷02地產(chǎn)企業(yè)資金鏈斷裂的影響為上游房地產(chǎn)企業(yè)的資金信用帶來了極大的危機(jī)，也讓建筑企業(yè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理有了更全面的思考，除了項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)以外，外部影響因素也應(yīng)納入精細(xì)化管理03在建筑行業(yè)利潤(rùn)普遍偏低的現(xiàn)狀下，許多企業(yè)一改以往粗獷的項(xiàng)目管理方式，逐漸向精細(xì)化管理轉(zhuǎn)型。這就為風(fēng)險(xiǎn)管理帶來的合適的土壤，誰能更好地控制項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，誰就能在精隨著國(guó)內(nèi)房地產(chǎn)和基礎(chǔ)建設(shè)市場(chǎng)的逐漸飽和，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，建筑企業(yè)投標(biāo)價(jià)格瘋狂內(nèi)卷，低價(jià)中標(biāo)現(xiàn)象嚴(yán)重。因此，項(xiàng)目成本管理的風(fēng)險(xiǎn)不斷增加，逼迫建筑企業(yè)加大風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)填報(bào)：各單位能夠通過系統(tǒng)填報(bào)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)信息，涵蓋基本信息與風(fēng)險(xiǎn)信息，并數(shù)據(jù)匯總與查詢：達(dá)成了風(fēng)險(xiǎn)信息的匯總及明細(xì)查詢，借助逐層下鉆的方式實(shí)現(xiàn)制度共享風(fēng)險(xiǎn)管理制度共享風(fēng)險(xiǎn)管理數(shù)據(jù)共享風(fēng)險(xiǎn)管理這一系列的舉措為公司的風(fēng)險(xiǎn)管理提供了全面、精準(zhǔn)且高效的支持，有力保障054數(shù)字國(guó)資數(shù)字國(guó)資055在該項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)信息填報(bào)工作中，中建三局?jǐn)y手帆軟構(gòu)建均需要相關(guān)人員逐一進(jìn)行補(bǔ)充填報(bào)，并予以仔細(xì)確認(rèn)，為切實(shí)保障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，特別設(shè)置了風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)鎖定功能，一旦上級(jí)部門將行修改。若確有修改之必要，則需經(jīng)過上級(jí)單通過嚴(yán)謹(jǐn)有序的風(fēng)險(xiǎn)信息填報(bào)流程，有力地保障了項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)信息的精準(zhǔn)性與能夠匯總各項(xiàng)目業(yè)主的風(fēng)險(xiǎn)金額信息，對(duì)對(duì)應(yīng)業(yè)主方最終風(fēng)險(xiǎn)金額加以監(jiān)控，并依照金額進(jìn)行TOP10排序。這一功能有助于業(yè)務(wù)管理人員開展具有針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)管理行可實(shí)時(shí)把控整個(gè)公司所有項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)狀況，并按照風(fēng)險(xiǎn)金額進(jìn)行TOP20排序。通過這種方式，有力地確保項(xiàng)清晰展示整個(gè)公司各級(jí)風(fēng)險(xiǎn)的具體數(shù)量、風(fēng)險(xiǎn)金額占全公司產(chǎn)值的比例，以及各區(qū)域?qū)?yīng)占比的分布情況。這一呈現(xiàn)方式能夠輔助決策者制定相適應(yīng)的區(qū)域戰(zhàn)略，實(shí)現(xiàn)區(qū)域資對(duì)各類風(fēng)險(xiǎn)的組成實(shí)施監(jiān)管，助力公司開展專項(xiàng)管理，有的放矢地解決風(fēng)險(xiǎn)問題，提升風(fēng)險(xiǎn)管理的專業(yè)化056數(shù)字國(guó)資數(shù)字國(guó)資057綜合而言，風(fēng)險(xiǎn)管理駕駛艙為企業(yè)提供了全面、精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)洞察，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效風(fēng)險(xiǎn)管綜合而言，風(fēng)險(xiǎn)管理駕駛艙為企業(yè)提供了全面、精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)洞察，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效風(fēng)險(xiǎn)管明確了風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)定義及數(shù)據(jù)出口，制定了科學(xué)合理且統(tǒng)一的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分原則，塑造了公司整體■■數(shù)據(jù)可視化分析成效顯著分管領(lǐng)導(dǎo)和法務(wù)工作人員能夠及時(shí)、直觀地掌握各分公司、各地區(qū)以及各項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)情況，借助風(fēng)險(xiǎn)管控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，能夠及時(shí)洞察業(yè)務(wù)管理中存在的實(shí)際問題和痛點(diǎn)，進(jìn)一步規(guī)范項(xiàng)目管理行為，有力推動(dòng)各業(yè)務(wù)部門和子公司提升建立了標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)化管理體系，確保了真實(shí)數(shù)據(jù)在內(nèi)部的透明度以及管理制度的實(shí)時(shí)共享，極大地減少了因數(shù)據(jù)加工導(dǎo)致的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題和制度未來，中建三局將持續(xù)深入貫徹國(guó)務(wù)院國(guó)資委關(guān)于國(guó)企改革的決策部署，在中建集團(tuán)的領(lǐng)導(dǎo)為貫徹落實(shí)中建集團(tuán)“166”戰(zhàn)略舉措、中國(guó)電建市政建設(shè)集團(tuán)有限公司（以下簡(jiǎn)稱“中國(guó)電建市政集團(tuán)”），是世界500強(qiáng)企業(yè)-中國(guó)電力建設(shè)集團(tuán)有限公司旗下特級(jí)企業(yè)、中國(guó)電力建設(shè)股份有限公司控股子公司，具備大型基礎(chǔ)設(shè)施隨著數(shù)字技術(shù)全面融入經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的方方面面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要性愈發(fā)凸顯。2022年初，國(guó)務(wù)院發(fā)布數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域企建筑集團(tuán)的中國(guó)電建市政集團(tuán)，自覺扛起探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型的國(guó)企擔(dān)當(dāng)，攜手帆軟，培育落實(shí)近些年，中國(guó)電建市政集團(tuán)大力開展信息化系統(tǒng)建設(shè)，但建筑行業(yè)以項(xiàng)目制為主，區(qū)域分子公以打造建筑行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型樣本為目標(biāo)，推動(dòng)數(shù)字化與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)深度融合，實(shí)058數(shù)字國(guó)資通過FineReport搭建數(shù)據(jù)決策平臺(tái)，打通多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，整合工程、設(shè)備采購和財(cái)務(wù)等各類數(shù)據(jù)。接著，開發(fā)集團(tuán)最后，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)決策平臺(tái)，依據(jù)實(shí)際情況調(diào)整策略，以適應(yīng)不團(tuán)業(yè)務(wù)眾多，因此需要一塊可以隨時(shí)監(jiān)控集團(tuán)核心指標(biāo)的管理駕駛艙。決策平臺(tái)打通了多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，將工程類相關(guān)數(shù)據(jù)、設(shè)備采購類數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)類數(shù)據(jù)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(jìn)行開發(fā)，結(jié)合本單位數(shù)據(jù)展推動(dòng)企業(yè)經(jīng)營(yíng)精細(xì)化數(shù)字化管理，是實(shí)現(xiàn)國(guó)有資產(chǎn)保值增值的應(yīng)有之義。在企業(yè)的整體經(jīng)營(yíng)管控上，電建市政從業(yè)務(wù)的不同的四個(gè)階段來支撐整體的數(shù)據(jù)分析訴求，將數(shù)據(jù)分析的焦點(diǎn)集中在“業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)”、“經(jīng)濟(jì)分析”、“成本管控”數(shù)字國(guó)資059工程項(xiàng)目一線涉及到許多設(shè)備與材料，在設(shè)備方面，平臺(tái)統(tǒng)計(jì)設(shè)備的資產(chǎn)價(jià)值和時(shí)間，爭(zhēng)做數(shù)字智能“開路先鋒”在材料方面，則重點(diǎn)監(jiān)控鋼筋、水泥、砂、石料等材料的用量和消耗金額；對(duì)于近期發(fā)生的價(jià)的走勢(shì)；從專業(yè)的外部網(wǎng)站獲取材料上游的原材料的價(jià)格走勢(shì)電建市政集團(tuán)項(xiàng)目管理水平得到快速提升，項(xiàng)目承攬中國(guó)中鐵股份有限公司是集勘察設(shè)計(jì)、施工安裝、工業(yè)制造、房地產(chǎn)2023年在《財(cái)富》世界500強(qiáng)企業(yè)排名第39位，在中國(guó)企業(yè)500強(qiáng)排名第10位。中國(guó)中鐵先后參與建設(shè)的鐵路占中國(guó)鐵路總里程的三分之二以上；建成電氣化鐵路占中國(guó)電氣化鐵路的90%；參與建設(shè)的高速公路約占中國(guó)高速公路總里程的八分之一；建設(shè)為貫徹落實(shí)習(xí)近平總書記關(guān)于“數(shù)字中國(guó)，智慧社會(huì)”戰(zhàn)略部署和“三個(gè)轉(zhuǎn)變”重要期間全面開啟信息貫通工程，大力推進(jìn)數(shù)智升級(jí)工程，旨在通過信息技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，用新動(dòng)能 現(xiàn)新作為，全力提高企業(yè)治理體系和治理能力現(xiàn)代化水平，實(shí)現(xiàn)夯實(shí)“數(shù)字中鐵”、建設(shè)“智 號(hào)工程”，聚焦服務(wù)國(guó)家戰(zhàn)略和行業(yè)發(fā)展所需，加大科研投入和攻關(guān)力度，加強(qiáng)科技人才隊(duì)伍062數(shù)字國(guó)資數(shù)字國(guó)資063息貫通工程；在生產(chǎn)數(shù)字化領(lǐng)域，自下而上開啟數(shù)智升級(jí)工程，二者倉庫統(tǒng)一規(guī)范，打造可視化分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)監(jiān)控預(yù)警與簡(jiǎn)報(bào)推送。目前此外，中國(guó)中鐵黨委書記陳云親自組織“數(shù)智升級(jí)工程”，以雙輪驅(qū)動(dòng)提升數(shù)字施工與智慧程規(guī)劃“246”布局，增強(qiáng)多方面競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，抓好六項(xiàng)升級(jí)，以四項(xiàng)覆蓋率為指標(biāo)，打造“智慧中鐵”品牌。數(shù)字化推進(jìn)的“三駕馬車”中國(guó)中鐵通過打造通用基礎(chǔ)平臺(tái)，研發(fā)BIM服務(wù)云、數(shù)智資源共享和物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等，賦能場(chǎng)景化業(yè)務(wù)應(yīng)用，進(jìn)一步集設(shè)計(jì)數(shù)字化、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)智能化、經(jīng)營(yíng)管理一體化、用戶服務(wù)敏捷化、產(chǎn)業(yè)協(xié)同生態(tài)化。”一是圍繞企業(yè)全球化經(jīng)營(yíng)、項(xiàng)目部分布較廣的特點(diǎn)，利用全球組網(wǎng)和區(qū)域數(shù)據(jù)中心，打造云網(wǎng)一體的IT基礎(chǔ)設(shè)施資源國(guó)家新基建和北斗發(fā)展戰(zhàn)略，推動(dòng)北斗產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，打造“啟航央企時(shí)空未來”新亮點(diǎn)。目前資源重復(fù)利用率提升300％，達(dá)到了降本增效的目標(biāo)，也確保了業(yè)務(wù)軟件的自主可控。中國(guó)中鐵組織力量對(duì)企業(yè)48套統(tǒng)建系統(tǒng)、上千套業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行了全面盤點(diǎn)，設(shè)計(jì)建設(shè)了數(shù)據(jù)湖，發(fā)布了企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化”三步走策略，推進(jìn)試點(diǎn)示范，建立推廣機(jī)制，形成推廣模式，探索0303甕福集團(tuán)：全面預(yù)算體系搭建與報(bào)表自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)大慶油田物資公司：數(shù)智新模式助力推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈供數(shù)字國(guó)資065作為中國(guó)中化材料科學(xué)板塊的旗艦企業(yè)，中化國(guó)際是在中間體及新材料、聚合物添加劑等領(lǐng)域大型國(guó)有控股上市公司。依托中國(guó)中化“線上中化”的總體框架，借助數(shù)字化技術(shù)與業(yè)務(wù)研發(fā)、生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)和管理的深度融合，中化國(guó)際重點(diǎn)規(guī)劃與建設(shè)了“5+1+1”為特征的業(yè)務(wù)數(shù)字化應(yīng)用整體框架，打造了“創(chuàng)新型化工新材料領(lǐng)經(jīng)過20多年的探索和發(fā)展，中化國(guó)際數(shù)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(yùn)營(yíng)層面缺乏融如何從被動(dòng)滿足需求轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務(wù)導(dǎo)向如何從被動(dòng)滿足需求轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務(wù)導(dǎo)向當(dāng)下數(shù)字化有兩種路徑，各有利弊。一種是由傳統(tǒng)信息技術(shù)部門來主導(dǎo)數(shù)字化；另一種是“另起爐灶”，以數(shù)字化的業(yè)務(wù)創(chuàng)新來主導(dǎo)。作為傳統(tǒng)制造型企業(yè)，中化國(guó)際選擇了第一種方式，由此帶來的最大挑戰(zhàn)是，信息技術(shù)部門習(xí)慣于從需求滿足的角度來解決問題，數(shù)字化工作開066數(shù)字國(guó)資傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)字化文化需要持續(xù)培養(yǎng)傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)字化文化需要持續(xù)培養(yǎng)02相關(guān)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(lián)網(wǎng)或者創(chuàng)新類公需要復(fù)合型人才需要復(fù)合型人才03信息技術(shù)人員怎樣向業(yè)務(wù)的數(shù)字化人才轉(zhuǎn)型，業(yè)務(wù)人員、經(jīng)營(yíng)管理人員如何深入理解數(shù)字化，我們?nèi)狈@樣的1998年—2003年是高標(biāo)準(zhǔn)起步期。以“統(tǒng)一建設(shè)、統(tǒng)一管理、統(tǒng)一維護(hù)”為原則，建設(shè)了ERP系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)公司業(yè)2012年—2016年逐步實(shí)現(xiàn)中化國(guó)際產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)型。貿(mào)易業(yè)務(wù)在海外拓展與延伸，對(duì)信息化帶來挑戰(zhàn)，公司形成海外信2017年確定“一橫一縱”數(shù)字化規(guī)劃框架，以及“橫向互聯(lián)協(xié)同、縱向運(yùn)營(yíng)洞察”的規(guī)劃原則；2022年起建設(shè)成為全面數(shù)字化的綜合性化工企業(yè)。中國(guó)中華控股有限責(zé)任公司通過“1.3.3.6”戰(zhàn)略，分三階段逐步實(shí)現(xiàn)線上中化、數(shù)字中化，并進(jìn)入到智能中化階段，要求建設(shè)成依托中國(guó)中化“線上中化”的總體框架，中化國(guó)際加快推進(jìn)以“創(chuàng)新型化工新材料領(lǐng)先企業(yè)”為目標(biāo)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，重點(diǎn)規(guī)劃與建設(shè)以“5+1+1”為特征的業(yè)務(wù)數(shù)字化應(yīng)用整體框架。其中，“5”是研發(fā)、工程、供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、營(yíng)銷五個(gè)價(jià)值驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，第一個(gè)“1”是建設(shè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)融合內(nèi)部生態(tài)，第二個(gè)“1”是以綜合化工園區(qū)為核心，通過數(shù)搭建智能工廠+智慧HSE的評(píng)價(jià)體系和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)在工程與采購供應(yīng)鏈數(shù)字化方面，中化國(guó)際通過建立工程財(cái)務(wù)共享管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目管理規(guī)則、項(xiàng)目雙費(fèi)控過程管理線上化、標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，實(shí)現(xiàn)機(jī)構(gòu)庫、投資跟蹤、造價(jià)審核業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)滾測(cè)監(jiān)控分析。通過iSRM系統(tǒng)的實(shí)施，有其采購尋源、訂單合同、審批、執(zhí)行、對(duì)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(nèi)外部渠道的海量數(shù)據(jù)，結(jié)合AI技術(shù)及算法設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)市場(chǎng)、行業(yè)需求及趨勢(shì)，為上下游企業(yè)提供綜合性解決方案，實(shí)在數(shù)據(jù)融合方面，通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)融合平臺(tái)的數(shù)據(jù)治理和貫通，實(shí)現(xiàn)基于運(yùn)營(yíng)管控的高效數(shù)據(jù)挖掘，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)多場(chǎng)景數(shù)據(jù)應(yīng)用分析。中化國(guó)際選擇和帆軟合作，建設(shè)BI數(shù)據(jù)決策平臺(tái)，完善風(fēng)控、績(jī)效、生產(chǎn)、采購、研發(fā)等多業(yè)中化國(guó)際的數(shù)字化轉(zhuǎn)型布局，不僅成為支持其打造智慧化工的有效利068數(shù)字國(guó)資數(shù)字國(guó)資069建設(shè)具有全球競(jìng)爭(zhēng)力的世界一流建設(shè)具有全球競(jìng)爭(zhēng)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(xiàng)目的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)。受集公司從1984年開建至2020年底，累計(jì)生產(chǎn)煤炭31億噸。采掘機(jī)械化率100%，原煤生產(chǎn)效率最高150噸/經(jīng)過多年的信息化建設(shè)，目前神東煤炭集團(tuán)的各個(gè)礦井都建設(shè)部署了MES、人員定位、設(shè)備傳感器等相應(yīng)軟硬件數(shù)采設(shè)備和服務(wù)，能夠?qū)⒌V井一線的各項(xiàng)產(chǎn)量、掘進(jìn)進(jìn)度、能耗、設(shè)備數(shù)據(jù)、外運(yùn)量、人員、通如何讓這些數(shù)據(jù)在公司的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)過程中發(fā)揮最大價(jià)值，以高效支持公司運(yùn)神東煤炭選擇與帆軟合作，使用帆軟平臺(tái)，基于公司歷史數(shù)據(jù)開發(fā)，構(gòu)建生產(chǎn)管控?cái)?shù)據(jù)分析應(yīng)用生成及自助分析；實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)展示相關(guān)生產(chǎn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，提升異常情況數(shù)字化及時(shí)預(yù)警，提高數(shù)報(bào)表系統(tǒng)ERP系統(tǒng)OA辦公系統(tǒng)HR報(bào)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(chǎn)管控中心生產(chǎn)生產(chǎn)質(zhì)量礦廠運(yùn)輸人員資產(chǎn)財(cái)務(wù)......生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)主題生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)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(yùn)輸主題物流運(yùn)輸主題生產(chǎn)效率主題數(shù)據(jù)接入數(shù)據(jù)交換生產(chǎn)管理大屏礦區(qū)監(jiān)控大屏礦區(qū)監(jiān)控大屏生產(chǎn)外運(yùn)完成監(jiān)控中心生產(chǎn)外運(yùn)完成監(jiān)控中心生產(chǎn)效率分析駕駛艙生產(chǎn)效率分析駕駛艙安全生產(chǎn)駕駛艙安全生產(chǎn)駕駛艙智能化工作面駕駛艙智能化工作面駕駛艙掘進(jìn)監(jiān)測(cè)駕駛掘進(jìn)監(jiān)測(cè)駕駛設(shè)備監(jiān)控駕駛艙設(shè)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(chǎn)計(jì)劃駕駛生產(chǎn)計(jì)劃駕駛數(shù)據(jù)共享交換信息資源管理數(shù)據(jù)資源管理信息資源管理數(shù)據(jù)資源管理數(shù)據(jù)共享交換數(shù)據(jù)共享交換數(shù)據(jù)智能應(yīng)用AIAI能力倉算法管理數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)采集管理數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集采集任務(wù)管理采集任務(wù)管理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對(duì)象存儲(chǔ)數(shù)據(jù)計(jì)算數(shù)據(jù)接入數(shù)據(jù)交換業(yè)務(wù)管理數(shù)據(jù)源IOT數(shù)據(jù)源設(shè)備管理系統(tǒng)MES系統(tǒng)客戶管理市場(chǎng)管理預(yù)算管理訂單管理質(zhì)量管理HSE管理......設(shè)備狀態(tài)、車間溫設(shè)備管理系統(tǒng)MES系統(tǒng)客戶管理市場(chǎng)管理預(yù)算管理訂單管理質(zhì)量管理HSE管理......設(shè)備狀態(tài)、車間溫度、預(yù)警管理對(duì)于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析及管理駕駛艙，最基礎(chǔ)也是最核心的就的基礎(chǔ)，基于此搭建了集團(tuán)生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集管理監(jiān)控與分析的大屏看板，對(duì)各煤礦常預(yù)警及相關(guān)統(tǒng)計(jì)分析。為了保障數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用觀察的數(shù)據(jù)及時(shí)性、準(zhǔn)確性070數(shù)字國(guó)資各煤礦可通過流向地圖進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的地理信息可視化監(jiān)控，有異常的煤礦會(huì)呈現(xiàn)不同顏色進(jìn)看聯(lián)動(dòng)右上角，該煤礦各個(gè)采集節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集狀態(tài)是否正常。該駕駛艙很好地解決了數(shù)據(jù)采核的問題，相較于之前人工巡檢及評(píng)判數(shù)據(jù)質(zhì)量，現(xiàn)有的駕駛艙節(jié)約了公司生產(chǎn)過程中，能夠即時(shí)獲取相關(guān)信息，做好預(yù)防和快速響應(yīng)一直是所有生產(chǎn)組織人員的最時(shí)生產(chǎn)情況進(jìn)行監(jiān)控與統(tǒng)計(jì)分析。集團(tuán)登錄系成情況，各礦和橫向指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析：各礦的綜采刀數(shù)及推進(jìn)情況，各礦的掘進(jìn)進(jìn)尺的日計(jì)劃和向?qū)Ρ?，各礦工作面運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控展示，各礦連掘能耗看板讓領(lǐng)導(dǎo)層對(duì)于能耗做到心中有數(shù)，對(duì)于生產(chǎn)部署決策有了支撐，相比之前手工抄表記072數(shù)字國(guó)資通過對(duì)主運(yùn)系統(tǒng)、掘進(jìn)系統(tǒng)、綜采系統(tǒng)的數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，面向各煤礦生產(chǎn)組織人員及