|
一、企业简介
青蛙泵业股份有限公司成立于2012年8月，注册资本7500万元，公司专注井用潜水泵的研发、制造和销售，是目前井用潜水泵研发与推广应用的主要引领者之一，是专业从事井用潜水泵研发、生产及销售的高新技术企业。
凭借可靠的品质和良好的市场口碑，公司产品受到了客户的广泛认可。除国内市场外，公司产品还远销东南亚、欧洲、非洲、南美洲等多个国家和地区。
公司作为高新技术企业，先后被评定为“青蛙深井泵省级高新技术企业研究开发中心”、“浙江省青蛙深井泵智能制造研究院”，并取得了“浙江省科技型中小企业”、“浙江省专利示范企业”等多项荣誉称号。目前公司拥有专利61项，其中发明专利5项、实用新型专利53项、外观设计专利3项。
 
二、业务/管理需求/挑战
青蛙泵业信息化系统主要存在2大挑战：
1、数据质量问题：业务系统多，数据库多，海量数据如何构建高质量数据，形成企业数据资产？
①业务平台多，业务数据分散
由于公司不断的发展，跟随业务发展的业务管理软件越来越多，业务系统多，造成很多数据孤岛，大面积的存在业务数据不支持业务决策分析，现涉及到的系统有：金蝶ERP、泛微OA、SCQMS、M10 精益管理 系统等10多套业务管理系统，业务数据分散，需要分析数据时需要手工处理，或者找IT部门数据库写代码导数据。
②数据库平台多，数据管理难度大
基于业务平台数据量，同步匹配了不同类型数据库，包括：SQL SERVER、ORCALE、MongoDB、MySql等,分析数据均需要导出EXECL表格，再进行汇总的情况，分析流程机械，效率非常低，流程如何优化？同时这些海量数据如何进行有效的管理和使用也是我们面临的比较大的挑战。
③业务数据不支持业务决策分析
随着公司的发展，信息系统构建逐渐完善，信息数据掌握在部门操作人员手上，整体数据流通性比较差，业务数据不支持决策分析，一方面：统计数据都是基于需求被动响应：管理层有需要才统计数据上报；另一方面：使用人员基本局限于录单或者个别文员操作，以及现场管理系统（mes）仅主管电脑处可查询，信息展示不友好，数据应用窄化、闭塞。
2、数据处理问题：数据集成操作复杂，接口数据对接困难，数据分析多样化，数据处理效率低。
①数据口径不一致
公司组织架构比较完善，组织横向和纵向需求存在一定的交叉重叠，比如：管理层所需的全局分析和一线的明细分析需求存在同步性，但是数据的口径不一致，导致其他部门使用数据就有协同问题；
②数据分析缺标准化
不同管理层对于数据分析需求的维度不一样，有很大的差异，标准不统一，导致很多内部需求人力重复投入比较大。
三、解决方案
面对上述2大挑战，构建数字应用环境，促进应用场景业务融合，提高围绕企业经营为核心的管理效率，以BI数据分析为技术底座，青蛙泵业坚持一个核心：始终坚持以数字化力量驱动业务发展；两个目标：首先，要把分散的信息系统转型转变为统一的管理系统，建立稳定高效的分析平台，提高数据质量，完善的数据管理应用标准，提升数据应用的效率及效果，推进企业数据驱动业务发展的转型；其次，不断深入业务场景，扩大业务场景使用范围及应用价值，让企业看到数据驱动业务改革的价值，跟随业务不断迭代，实现数据和业务双轮驱动。
四、场景
场景一：建立数字化在线系统
面向组织发展和产业发展构建相对完善数字化在线系统，完善数据管理手段，尤其要建立内部生态与外部生态持续融合的机制，促进内外协同。
1、决策看板
产品销售看板：公司高层领导通过销售大屏通过不同维度的销售数据、生产数据的表现，整体了解公司销售经营现状，各项指标进展的健康度：结合现有库存继而推断公司的销售是否正常，生产安排是否合理。
|
看板指标
|
描述
|
|
经营指标—全年销售总额
|
业绩总览：销售额，销售产品数量及品类，销售渠道
|
|
经营指标—全国销售分布
|
全国销售区域业绩分布
|
|
经营指标—当月销售总额
|
同上，显示当月的销售数据
|
|
经营指标—应收金额
|
财务进展跟踪，确保公司经营良性循环
|
|
销量指标—Top产品
|
明星产品销量数据，关注明星产品变化，通过产品变化，洞察市场需求变化及时调整销售策略
|
|
渠道指标—内外渠道分析
|
内外渠道销售额分析（年）
|
|
生产指标—库存对比（月）
|
关注库存数据，闭环排产计划
|
2、部门看板
部门看板一：销售各部通过部门销售看板可以看到自己部门的销售明细情况，如下单、开票、收款及剩余未发订单，数据异常时，可召开部门下会议讨论寻找问题督促解决；也可时实观察各下属区域销售任务完成情况，时实督促，有必要时可作整体任务的调整
部门看板二：采购分析看板采购经理、主管通过看板可以看到一时间段内，供应商的供应及时率、合格率的数据分析，为供应商评分考核提供依据，也可及时发现异常供应商，作出相应调整
部门看板三：库存分析看板主要是生产部、物控部等时观察公司内部各货库存情况，避免发生物料超储，配套不均衡的问题；同时还有库龄、周转率数据分析，及时发现呆滞料，充分利用，解少呆滞，提高周转。
场景二：分别面向组织发展和产业发展建立数据服务体系，并完善相应的反馈流程。让数据参生更好的交互作用。
流水线生产看板：流水线生产看板主为提高流水线生产情况的透明性。公司MES系统的数据在生产时获取后基本未充分利用起来，使用看板可时候看到每条流水线的生产情况，是否异常。也可总体分析每条流水线的生产进度，便于管理者一目了然了解现场。
车间产量报表：报表展现整体生产的车间情况，主要用于分析历史几天的数据，横向、纵向对比数据，结合图表展示生产情况趋势
业务员考勤轨迹图：根据业务员的考勤时间、地点数据，在地图上展示，更便于分析业务拜访路径的是否合理性。
场景三：使用FineDataLink数据平台工具建立数据仓库，融合多源数据，解决数据孤岛问题，以提供更高质量、更利于应用的数据。
1、按功能分类建立ETL任务文件夹
2、使用离线同步、SQL脚本、数据转换功能把有效的数据转到数据仓库中
3、定时调度完成数据同步
四、总结与展望
1、BI项目的根本目标是推进数字文化，这不可能一蹴而就，需要一段时间，需要服务方法创新。
2、数字文化一方面与高层参与相关，但更与各部门的自发性、创造性管理活动相关。实践证明，只有以部门为主体，帮助他们更好的用数据说话，数字化管理文化才会扎根；这就需要数据分析顾问陪伴式的提供服务支持。
3、通过循序渐进的工具使用可以提高认知、逐渐回归这项事物的客观规律，从而获得务实成功。 | 
