制造业信息化建设包括产品信息化和企业信息化两个维度，其中产品信息化的发展可以分为产品自动化、产品智能化、产品网络化 3 个阶段，最终实现智能硬件和嵌入式软件的集成应用，使产品更加的智能，为用户带来更好的使用体验，同时为企业带来服务增值。企业信息化则可以划分为单元技术应用、局部集成应用、协同集成应用、融合创新应用 4 个阶段，每个阶段都由对应的信息化系统作为支撑，如 ERP、PDM 等，而目前国内制造业大多数还停留在局部集成应用的阶段，这也说明企业的信息化建设依然任重而道远。

过去“拍脑袋”的经营决策还在延续，无论是从企业战略管理角度、企业经营角度、财务管理角度、仓储供应链角度，依然是已固定报表的呈现数据，但是没有真正的把分析落地。

随着信息化技术的发展，企业 ERP 系统、PLM 系统、MES 系统等逐步走向完善，但内部信息系统之间缺乏统一的平台对数据进行关联、整合及展现，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。

企业虽然已经积累了一定量的历史数据，但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、数据不一致，难以为上层的数据统计分析应用提供支撑。

相较于信息技术转型，大数据更多地关系到企业的业务转型。大数据使企业能够回答之前无法回答的问题，更及时精准地做出决策，对业务区分和新的运营效率有新的认识。比如企业一直在思考的几个问题：谁是我最有价值的客户？哪个是我最重要的产品？哪个是我举办过的最成功的的活动？谁是我最有效率的雇员？

发掘影响营销和销售的新的赢利机会。降低在采购、生产、库存、供应链、分销、营销、销售、服务和支持职能上的成本。降低企业价值链中运营和财务方面的风险。收集可以利用的新的关于客户、产品运营的洞见，获得压倒竞争者的竞争优势，从产业中赚取更多的利润。大数据让你可以利用新的数据源和新的分析能力回答这些关键的业务问题，挖掘对客户、产品和市场新的认知。例如“谁是最重要的客户”这个问题，取决于“谁购买了最多的产品”（把你的产品销售数据按照降序排序，排在最顶端的就是你最重要的客户）。这个问题也可以理解为“谁是最能产生利润的客户”（综合销售量、回报、付款、产品利润、呼叫中心和佣金的数据计算出最能让你赢利的客户）。如今，“谁是最重要的客户”取决于 “谁是最有影响力的客户”（根据来自多个社交媒体网站的数据决定每个客户的影响范围和受拥护程度，综合他们的每一个朋友带来的赢利以计算“影响力范围”的赢利能力）。就像你看到的，获得新数据之后，你回答之前几个问题的精准度会提高一个级别，不过这也会迅速地增加回答的复杂性。大数据使你能够更加详尽地回答问题并作出决策，以挖掘关于客户、产品和运营的新的认知，运用这些认知回答关键的业务问题，例如“谁是最有价值的客户”、“哪个是最重要的产品”以及“哪个活动是最成功的的”，你能够更加及时地、更加精确地回答这些问题。大数据帮助你进行微调并更快地确认大数据能够迅速产生业务价值的特殊业务领域和特殊业务流程。作为数据应用方面的探索者，永洪一直致力于帮助企业实现数据驱动业务增长的新模式。数据是否能够产生真正的价值，不是 IT 部门可以决定的，也不是永洪能够决定的，而是业务部门是否认可数据为务增长产生了价值。我们认为，数据驱动业务增长通常分为 4 个阶段，依次是结果监控、问题诊断、决策支持、智能预测。

基于永洪在数据分析和数据挖掘领域的丰富经验，我们可以为制造业提供专业的数据咨询服务，帮助您实现一下目标：

一个企业如果想要打造完整的大数据能力，那么一个好的数据平台（Platform）、贴合企业的数据应用（Application）、精细化的本地服务（Service）及数据化运营最佳实践（Operation）是缺一不可的。永洪基于提供企业数据化运营需要的 PASO 能力，无论是平台、应用、服务还是最佳实践，都可以为企业提供完整的技术服务。永洪科技从自主研发的敏捷 BI 产品入手，一步步横向扩展，陆续推出了高性能计算引擎、自服务数据准备、深度分析等重要模块，构成了一站式数据应用构建平台。在制造业领域，我们则做了更有深度的数据应用，基于永洪一站式数据应用平台，并结合我们在数据咨询方面的专长，为制造业的营销管理、生产管理、供应链管理、财务管理、人力资源等业务模块提供深入的数据分析、挖掘和应用，帮助企业提高决策水平。

构建企业管理驾驶舱的核心是建立高层战略决策支持系统的统计指标框架，主要针对经营指标、绩效指标、财务指标、风险指标、监管指标等，以可视化的方式，综合展现企业经营现状，通过可交互的界面，帮助管理者更便捷、直观地了解各项经营指标，市场规模以及风险情况，并对异常情况进行及时预警以及进一步挖掘分析。

营销管理分析主要针对整体的销售、费用、客户及市场竞争等方面进行。在营销管理分析系统中，管理者可以时刻关注整体业务指标情况，对销售趋势做出预测性分析，同时可以及时发现业务下降并洞悉原因；销售业务员可进行自助分析，比如销售流向分析、退货分析、回款分析、销售绩效分析等。通过这些分析可以辅助决策者及时发现销售过程中存在的问题并做相应的及时调整。

供应链管理的核心是将客户所需要的正确的产品，能够在正确的时间，按照正确的数量，正确的质量和正确的状态，送到正确的地点，这就决定了供应链管理的目标是供应链增值最大化。供应链管理可主要针对公司的采购业务及进销存衔接情况的整体数据分析。永洪数据平台提供对企业采购、销售、仓存等方面的多维分析和数据钻取。采购方面，包括采购价格分析、采购费用分析、采购准时交货率分析以及采购交货合格率分析等。销售方面，包括销售额增长率分析、客户增长率分析、销售订单以及准时交货率分析、销售毛利润分析、应收款统计分析等。仓储方面，包括库存周转率分析、库存 ABC 分析、库存账龄分析、现有库存报表、存货流动价值分析、存货周转率、呆滞库存分析等。

采购管理主要对采购业务过程进行组织、实施与控制。采购分析过程包括了商品品质、供应价格、欠品率、配送能力、促销配合、经营能力、退货服务等多维度指标分析过程，通过建立供应商评价体系、供应财务指标、供应管理生产率、供应质量等，帮助采购人员快速决策。

仓储管理的目标是在提升客户服务水平的同时增加库存的财务回报，通过对库存商品结构、商品数量的分析，使商品配置更加趋于合理，并为及时调整商品的种类和价格定位、调整和监控供应商的经营行为、及时订货补货，把握市场商机等提供科学的依据。

财务分析以多维度的损益分析与经营监控为主，根据分析目的分为盈利分析、风险监控、资产效率、现金流量、会计核算等模块。在永洪数据分析平台，可以清晰地展示企业的盈利能力、资产结构、偿债能力和资金运营能力。通过对各项比率及数值的逐层分解，明确定位导致利润波动的产品或区域、费用增长异常的部门、应收款长期挂账的客户等业务信息。永洪提供对资产负债表、利润表、现金流量表、资金报表、费用报表、应收款报表等财务管理报表的多维分析和数据钻取，为企业多种决策提供有价值的支持。

人力资源主题主要针对公司的组织管理、人员配置、绩效管理、培训发展、薪酬福利、劳资关系等六大方面进行数据分析。在永洪数据平台中，将重视人力资源开发中“选、用、育、留”各个环节，搭建决策分析体系框架。基于公司人才架构，分析人才招聘、人才配置、人员绩效、员工发展、薪酬福利等情况。

永洪也拥有专业的项目实施团队，在实施服务过程中为客户提供实施咨询调研服务，客户环境的部署，项目实施计划制定，报表开发，需求变更等多种项目管理方案，由项目经理全程管控，保证项目的成功上线。

永洪项目管理实施工作计划安排以及各阶段任务内容

永洪提供完备的实施交付服务，通过更专业的、规范的流程给客户提供更专业的服务支持。永洪全方位客户服务体系，全程以客户为中心的服务能力，从售前咨询到实施服务到定制开发再到客户成功，打通了整个客户服务”的服务链。永洪持续提供客户成功服务，帮助客户一直拥有可视化数据运营的能力。

在以订单为主要生产方式的企业中，产品交期是一家企业生产能力的重要体现，一旦不能如期将产品交付给客户，将在很大程度上损害公司信誉，影响业务发展，甚至带来巨额赔款，使公司蒙受巨大损失。因此，在产品日趋同质化的商业环境下，产品交期成为了所有生产管理者最为关注的重要指标，同时也因其复杂的影响因素，而让管理者无从下手。永洪在制造业有深入的业务应用，将发挥自身优势，从数据分析的角度，帮助企业提高产品交期效率，为企业带来巨大的价值提升。例如以家电行业为例，交期指标由平均交期、交期达标率、平均影响天数和不达标订单数构成，这四项也就成为影响交期指标的核心 KPI。当平均交期不理想时，我们可以进行问题的下钻诊断，查找到是因为仪表生产线的原因导致平均交期变长，而仪表生产线则是因为在财务审核过程过长导致，从而追溯到影响产品交期的根本原因，帮助企业采取更有针对性的措施，以提高产品交期效率。

在永洪的产品中，将建立交期指标的管控体系。在下图交期主看板的左上角，将平均交期、交期达标率、平均影响天数、不达标单数 4 项核心 KPI 作为结果监控，右边则是细分项，包括用文字动态的生成一些结论性的建议。

当发现仪表的交期最长，则可以在主看板的页面进行点击，就下钻到下图仪表的交期管理页面。从而进行查看，是什么原因导致仪表交期过长，是制单周期过长，采购周期过长，还是生产周期过长

当查看到具体哪个环节的原因后，还可以继续下钻页面，直到排查到具体的订单和责任人。

永洪通过帮助客户搭建产品交期的指标体系，结合交期页面的层层下钻，帮助企业快速洞察原因，提高决策效率和决策水平。同时，企业在数据应用上，就不像从前仅仅是做一些零散的报表，而是更加体系化，真正发挥数据的价值。

美的从 2012 年开始投入 IT 治理的集中制、全面重 构系统，系统交付从外包转变自制为主，投资十多个 亿，实现了集团级的企业标准和语言。当前美的年产销已经达到 1500 亿规模级别，精细 化的管理和精细化的数据驱动变得格外重要。当下数据 已经是企业的核心资产，如何利用好这一核心资产，让 核心资产反过来推动企业更有序的和更健康的发展，同 时对于大数据项目如何判断方向和控制风险，成为美的 构建数据体系最为关注的问题。

1. 美的内部数据团队基于美的自身运营，研、 产、销和各个环节所产生的数据进行分析，提升内部运 营效率 ; 外部数据团队基于互联网数据 ( 尤其是用户数 据 ) 进行分析，了解市场真实需求。2. 技术人员负责数据分析体系的搭建与技术实 施，业务团队的配合负责数据清洗、转换、建模的部 分，业务加数据的融合共同构成美的大数据体系。

基于内部数据、外部数据 ( 包括用户数据 ) 等维 度构成了美的大数据的数据源，从底层的数据到上层的 应用规划，以及构建驱动方式，用数据驱动整个美的的 企业运营；美的跨事业部联合工作小组则通过季度或月 度开会沟通大数据相关的问题，并进行针对性的改进。以下为美的应用数据分析提升业务的具体应用场景 :美的一款电烤箱在推出后市场反响一直不如竞争 对手，通过数据跟踪后分析大数据团队发现了该产品存 在的部分问题 : 产品尺寸相比国内市场同类产品过大， 超出国内用户普遍需求；通过对标分析得出国内的用户 比较讲究功能独特和美观，某些特殊功能是客户进行商 品选择时重要的决策因素；对产品进行市场用户需求评测，从用户的角度确认产品主打功能，并进行针对性运 营推广。经过数据分析与针对性改进三个月后，这款产 品重回市场第一。