数字化转型是我国制造业进一步创新式发展的关键，决定了企业在未来生存和发展的态势。
但对于企业而言，如何以低耗能、低成本、高效率的方式加快制造业转型升级的步伐，仍然是众多制造企业需要解决的问题。
深入制造企业数字化转型的场景，挖掘普遍痛点，形成可落地的数据应用体系，以更高效的方式推动制造业转型，用数据业务增长。
制造业数据应用存在的问题
1、粗犷式经营
许多制造企业虽然已经有了一定的数据基础，但依然是用固定报表呈现数据，没有真正把分析和应用落地。
2、数据孤岛严重
内部信息系统之间缺乏统一的平台对数据进行关联、整合，导致产销存等各环节无法协同工作，难以完全释放数据的真正价值。
3、缺乏数据管理机制和保障
由于前期缺乏数据管理机制的规划，导致数据质量参差不齐、基础数据分散、不统一、不一致，难以为上层的数据统计分析应用提供支撑。
4、数据分析需求响应慢
分析报告主要以表格为主，维度单一、形式固化，对分析需求响应的时效性差，无法满足快速灵活多变的数据分析需求。
5、成本投入高，风险大
传统BI平台的项目成本高、收效慢、风险大，在经历了漫长的数据仓库搭建和建模阶段后，仍无法看到数据带来的价值。
制造业数字化转型架构性思路
经过几年的积累，我国大部分中大型的制造企业已经建立了比较完善的基础信息化系统，沉淀了大量的历史数据。因此，当前制造企业数字化的重点问题，是将各个系统的数据打通，建立统一的数据分析处理和可视化BI平台，实现基于数据的精细化运营和预测决策。
基于此，结合对众多制造企业客户的建设和服务经验，总结出了一套行之有效的架构性思路，推动数据应用真正落地。
1、整体架构
首先就是要构建统一的数据管理模式，将各自数据进行统一的整合与处理，让原本离散的数据聚合，释放价值。
敏捷BI基于一站式大数据BI平台，整合企业内外部数据，强化企业数据资产管理，实现各领域数据拉通。业务人员利用自助式分析模式挖掘数据价值，快速构建数据应用，实现企业经营决策、产品研发、店铺运营、财务、市场及生产等领域的战略目标。
2、技术架构
有了清晰的整体架构后，就要针对制造业的实际场景和需求，搭建技术架构。将整个平台技术架构分为五个层面：
数据源层：对接不同信息系统和渠道的数据，实现异构数据源关联整合。
ETL层：定义统一数据API标准接口，进行数据清洗、转换、装载等。
仓库集市层：将经过ETL后的明细数据在数据仓库中以星型或雪花型的模型进行存储，并根据业务分析主题的需求，对数据模型主题划分后，导入数据集市中做运算的加速处理。
应用层：面向不同层级的业务人员和分析主题需求，建立即席查询、多维分析、数据报告、深度分析等丰富的数据应用场景。
展现层：以丰富美观的图表展现方式，灵活多变的交互方式，将分析结果呈现给决策层、管理层、IT人员和业务用户，所有用户都可以通过浏览器或移动终端来访问系统。
3、构建制造企业数据应用生态系统
在数据应用层面，最重要的是搭建适于制造企业的应用场景，根据关键的业务节点进行数据应用生态系统的构建。
敏捷BI构建了一个从供应链、生产、物流、销售的全业务流程应用，到财务、人力、市场等全支撑流程应用的体系。一方面，以数据提升生产效率，把控生产质量，推动产品的创新力；另一方面，提升企业内部数据能力，将数据转化为经营策略，提升企业的商业决策水平，降低企业经营的风险。以此，带动业务和管理的价值实现，形成良性循环，真正发挥数据带来的巨大价值。
制造业多场景实践
每个行业都有独特的场景。深入制造企业全流程场景，发现其特征及痛点，提出针对性的解决方案：
1、改善制造业的生产流程
制造业的生产流程，关键在于精细化的管理。通过数据来实现量化和可视化，可以更加准确、及时的发现流程中存在的问题，以优化生产流程，提升流程效率和质量保证。尤其是在敏捷BI的支持下，数据的反馈和时间大大缩短，实时数据、动态变化、快速反馈，进一步提升了数据对于生产流程改善的效果。
案例：某大型制造企业生产效率分析
以物料管理为例。之前，该企业的物料是否短缺靠人工核实，虽然有物料需求计划系统（MRP），但是数据量庞大而明细指标繁杂，业务人员进行具体数据分析时，往往需要IT人员配合建模、计算等，费时耗力，且滞后性严重。
通过MES和MPR采集的系统数据，连接敏捷BI进行实时的多维分析。例如，物料齐套检查这项工作，以前需要点对点针对相关人员进行排查，而现在检查的结果在分析平台实时展现，指标体系可以根据情况灵活调整，工作效率提升了30%以上。
2、更好的质量保证
随着数据量的积累，在科学的分析体系下，数据质量也会随之提升。因此，进一步运用数据，可以使制造企业提升质量的可见性和对供应表现预测的准确性。数据的运用和深度分析，可以让制造企业实时看到产品质量情况和运输准确率，当接受对时间要求很高的产品订单时，可以做出最佳抉择。以此，来综合把控生产情况，提升生产质量。
案例：某大型制造企业生产线质量监控
该企业现场生产过程和质量管理都是由人工将系统数据导入，再利用Excel内置的图表进行简单的分析，数据缺乏即时性和准确度，也耗费了大量的人力和时间，管理与实践脱节，数据没有最大化的支撑生产工作。
借助敏捷BI，IT人员开始结合更多的业务分析维度进行探索式分析和分析预测，借助大数据分析平台实现从产线、班组以及分厂多层次展示公司整体生产运营情况。一方面提升了数据分析的广度和深度，另一方面也减少了人工处理数据的工作，提升工作效率和数据的即时性。以此，帮该企业提高了在生产环节的核心竞争力，对物料、生产环节全方位监控，提高生产质量。
3、降低库存成本
库存是制造企业主要成本构成之一，降低库存、提升周转率是实现降本增效、保障盈利能力的重要手段。通过数据分析，建立合适的库存模型，确定最优订购时间和订货量，可以使库存成本在满足约束条件下达到最小。
案例：某大型制造企业的科学库存优化
虽然该企业使用了ERP和WMS，但系统提供基本的库存补货计算和建议效果并不理想。
库存优化需要基于服务等级、订单提前期、经济批量、运输成本等约束条件测算最佳库存水平和模式，并根据需求预测，动态计算库存控制水平、补货数量和补货时间点。
敏捷BI在建立可视化库存管理的同时，运用多层级库存优化计算模型，融入最前沿的模拟随机优化算法，为复杂业务规则下的大规模供应链网络快速测算出最佳的多级库存模式，可以企业降低5%-15%的库存成本。
4、理解用户需求
对于研产销一体的制造企业来说，往往需要进行大量的市场调研，包括市场的动态变化、用户需求分析及整体市场的预测和洞察等。企业可以通过内部和外部数据的收集与沉淀，结合科学的分析技术，并进行可视化的动态、即时展示，在这些千丝万缕的关系中找到最合理的优化路径，可以第一时间把握用户需求，帮助改善现有的产品方案。
案例：某大型家具制造企业产品改善
该公司的一款产品市场表现欠佳，而对标竞品的销量却很大。于是，通过市场调研和数据分析，该公司找到了问题所在：由于产品尺寸与市场主流存在差异，因此用户在购物时由于习惯性喜好而选择了市场常见尺寸的产品。
此外，产品功能是用户在商品选择时非常重要的决策因素。该企业通过数据把功能和竞争对手进行对标进行分析，产品部门就可以明确用户需求，研发和制造出具有市场可行性的产品。
在此过程中，敏捷BI很好地解决了该企业大数据应用的敏捷性问题，报表建设步骤精简，开发与实施周期短、效率高，报表灵活，能够满足复杂的大数据应用。尤其是在市场变化速度加快的背景下，敏捷BI快速响应需求，及时呈现和反馈动态变化，推动产品的快速改善。
5、市场竞争分析
数据分析的应用可以帮助制造企业准确了解市场状况和竞争格局，通过与竞品的对标分析，以更好的设计产品、分布销售渠道、了解市场价格反馈、制定新的营销策略等。以此，推动实现持续性的创新、保持敏捷性，持久改善盈利状况。
案例：某大型家电制造企业零售市场分析
该企业在产品设计阶段，借助敏捷BI对产品的市场竞争情况进行了全面的分析，通过对市场份额、增减情况、主要竞争对手的深入分析等，更准确地进行自我定位、密切监控市场变动、时刻掌控竞争对手的市场动态，进而占据市场先机。
该项目建立了多维度的数据分析与展示。例如，在全局性分析方面，建立了市场份额、行业竞争态势、市场移动、同比环比等维度；在产品分析方面，建立了畅销品牌、产品结构对比、各级市场品牌分布等维度；此外，还建立了辅助性专题分析，包括价格趋势分析、营销渠道分析、品牌市场分析等，从而真正做到了对市场及竞争对手全方位、多角度的大数据分析。