在智能制造时代，汽车制造企业的制造、生产、管理需求正向精细化领域迈进。然而，由于汽车制造业正面临新旧模式转换的阵痛期，加上传统制造模式的顽疾，许多企业难以有效地掌握数据治理和分析技术，面对与日俱增的增长压力，汽车制造企业亟待解决诸多问题：
- 利润下滑：传统制造模式的有限效能导致企业利润越来越薄弱
- 数据浪费：产业链中沉淀的数据无人问津，对产业链的价值潜力产生了很大浪费
- 缺乏分析思路：面对行业变化和经营困境时缺乏正确的分析思路，无法有效地应对问题
- 表面功夫：分析方案难以落地，让BI建设成为空谈
菲斯科作为数据管理与应用服务专家，深耕汽车制造行业多年，积累了大量的行业知识与BI建设经验，以下通过分享客户成功案例，为汽车制造行业客户提供从0-1构建自助式分析模式的思路，以及真实的自助分析场景剖析。
一、项目背景
F集团是全球知名汽车零部件供应商，总部位于上海，在全球拥有100多个生产研发基地，50000多名员工，包括数千人的技术团队，专注于汽车内外饰、汽车座椅、座舱电子及被动安全领域。
F集团一直非常注重信息化建设，现拥有SAP、QAD、BPM、MES等十多个业务系统，覆盖公司多个业务板块，但各系统间并没有完全打通，导致各业务系统相对分散，形成数据孤岛。涉及到关联数据大多依靠人工整合加工完成，效率低且存在统计方法及口径不统一问题。随着业务不断增长，管理者对数据的要求越来越高，需要更加精准、及时、全面地掌握企业运营情况，以便做出更加明智的决策。
基于此背景，菲斯科为为其量身打造了数字化解决方案，将各个业务系统中的数据进行整合和分析，实现数据共享，能够快速、准确地生成各种报表和分析结果，帮助管理者更好地了解企业运营情况，以适应瞬息万变的市场变化。
二、项目解决方案及成果
通过前期的充分沟通与调研，结合菲斯科多年的汽车制造行业BI建设经验，为S集团制定了一套完整的解决方案，得以实现：
- 对接了10+个业务系统，实现了数据标准化和规范化管理，打破数据孤岛，实现企业数据透明和共享，数据利用率提升50%以上；
- 构建了企业级数据分析平台，实现效能和效率双提升；
- 通过建立各业务模块的指标分析体系，实时掌握工厂运营情况、快速定位运营问题；
- 为财务部门节省了人力成本，提高了报表的准确性和时效性，让报表编制人员将更多的精力和时间投入到专业性分析应用上；
- 助力企业进行更精细化的成本分析，了解每个产品和工序的成本情况，制定更合理的生产计划和定价策略，从而提高整体利润率。
三、典型业务场景分享
场景一：价值流看板
跟踪整个生产过程中的各个环节，包括原材料采购、零部件配送、生产加工、成品交付等，以实现全流程可视化监测。
场景二：生产效率分析
通过收集和分析生产线数据，企业可以了解生产线运作情况、发现问题并快速响应、优化生产流程、提高资源利用率等，从而实现持续改进和提高企业核心竞争力的目标。
对最佳切换时间/平均切换时间进行监控及分析，帮助管理者及时发现并找出生产线中存在的问题，并制定相应的改进措施缩短切换时间，提高生产效率和质量水平。
通过对设备性能利用率、合格率及时间利用率等，计算出设备的设备综合效率（OEE）值，实现对OEE的监控和分析，从而评估设备的运行效率和生产能力。
场景三：库存管理
通过对供应链中零部件的采购、运输和库存情况进行实时监控和分析，帮助F集团优化库存管理策略并减少成本。包含库存质量诊断、库龄分析、存货周转次数、库存盘点差异绝对值、盘点差异率等多指标维度的分析及可视化。
例如，库存质量诊断报表通过对库存质量比率分类、IQR趋势、潜在呆滞库存金额和呆滞库存金额占比情况进行监控和分析，帮助其了解库存管理质量情况。库龄分析报表主要对库存的规模及占比情况、库存中各种物品的停留时间分布情况，库存中各种物品的占比情况等进行监控及分析，帮助企业了解库存管理质量，并采取相应措施来优化库存管理，降本增效。
场景四：成本管理
通过对采购、生产和物流等各环节的成本数据进行实时跟踪和分析，识别成本上升的原因并优化成本控制策略以提高企业盈利能力。例如，分析每个成本中心和设备的成本构成占比、成本变化趋势和成本降低潜力等数据，找出降低成本的潜在机会。BBP报表分析每个产品和工序的单位价值，同时与其他工厂进行对标，以快速发现和定位成本问题，工厂年降分析报表对工厂在一年内的采购情况进行全面的评估等。
场景五：财务主题
构建企业级财务模块报表，通过对营收收入、毛利率、应收账款周转率、 已开票实际 LTA测算等多方面可视化展示，助力F集团了解企业的盈利能力、整体经营效率以及经营风险情况。
财务报表支持自主式下钻分析，从而帮助管理者进一步了解销售活动情况以及市场需求的变化趋势。从客户、车型、零部件等不同维度展现公司销售收入的长期趋势和平均水平，帮助公司更好地了解其销售收入的来源、产品组合以及市场需求，从而更好地规划和管理财务活动。
Power BI报表的使用，大大降低了编制报表的人力成本，财务部门可以将更多精力和时间投入到专业性分析应用上，如对数据进行深度分析、进行预测模型的建立等，从而为企业决策提供更加全面的支持。
在当今数字化转型的时代，商业智能（BI）已成为汽车制造业的加速引擎。通过数据收集、整合和分析，BI可以帮助企业实现生产线的优化、供应链管理的精细化、营销策略的精确化等方面的提升。助力企业提高运营效率、降低成本、提升产品质量和客户满意度，从而增强市场竞争力。
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