【2024中国数据生产力大赛】数聚智造：用数据打造企业高速发展的智慧引擎

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1. 数据大整合，告别信息孤岛： 汉德车桥之前有四十多个信息软件，数据各自为政，就像一座座孤岛，没法联动。他们意识到数据的价值，于是组建了一支由总经理挂帅的32人数据专员队伍，再加上173人的数字人才大军，开始了一场数据整合大战。他们使用FineBI工具，把20多套核心业务系统里的数据都梳理了一遍，建成了实时数据仓库，还搞了个数据门户，让数据一目了然，方便大家使用。这样一来，数据碎片化问题迎刃而解，数据治理也上了轨道。
2. 统一指标，让数据说话： 数据多了，指标得跟上。汉德车桥根据业务需求，统一了指标体系，确保各部门在同一条船上。他们按照部门职能和角色使用场景，细致地梳理了指标，确保计算逻辑一致，避免了重复建设和理解偏差。这样一来，不同部门之间的数据交流变得顺畅，合作更加紧密，数据真正发挥了协同效应。
3. 看板神器，数据可视化： 数据光有不行，还得让人看得懂，用起来方便。汉德车桥建立了各种看板，按生产线、工厂、班组分类，把KPI、成本、材料周转率等关键信息可视化。这些看板就像指挥中心的大屏幕，生产状况、成本控制、效率分析一目了然，领导们能快速做出决策，员工也能清晰看到自己的工作成果。成本看板更是帮企业省下了不少钱，数据的价值在实践中得到了体现。

精读生产力大赛案例，打卡第14天，汉德公司通过帆软BI系统实施，解决了数据孤岛、提高了数据分析效率和质量，实现了生产数据可视化，优化了成本管理，提升了决策效率。未来，将持续加强数据治理，推进帆软BI与IoT融合，开发AI辅助决策系统，助力公司数字化转型。

精读生产力大赛案例，打卡第15天， 陕西汉德车桥有限公司为了解决数据孤岛与分析，数据治理缺失，数据一致性、准确性及外部数据获取效率等问题，实施1个平台、2套支撑、3种应用（企业数据智能平台；数据支撑，平台支撑；传统分析应用，创新智能应用，数据治理应用），提高降本增效，数据可视化为企业赋能！！！

精读生产力大赛案例，打卡第15天，汉德车桥整合数据资产，统一数据模型，打破数据孤岛为后续模块打下数据基础。保证有数可用，有数敢用。

精读生产力大赛案例，打卡第15天，汉德车桥案例中，建立数据目录和数据门户，统一指标管理体系分层级管理，多维度成本分析，实现产品成本精细化管理等案例看得出做的很扎实，值得借鉴学习。

精读生产力大赛案例，打卡第15天，汉德车桥在基础数据建设投入了大量时间和精力。基于此才有了后面的数据应用场景的报表开发。数据的应用带来了成本的降低和效率的提升。

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这个作品在数据建设方面做的东西很多吖，囊括了15大业务域，96个二级目录，326个三级目录，完成这块工作量可不小。除此之外，在组织建设及制度保障方面做了很多，包括《数据战略管理办法》、《数据治理管理办法》、《数据应用分析管理办法》、《数据架构管理办法》、《数据质量管理办法》、《数据安全管理办法》、《数据标准管理办法》、《数据生命周期管理办法》等一系列制度文件，这些都是具有即可的价值的。
归集一下，非常值得学习的有两点：
①完备的数据建设，并做制度输出【这些文件楼主能给个模板参考么，想深入学习一下】
②指标库建设和分析【先前有作品说过，不过这个很重要】

1. 2024生产力案例打卡活动介绍帖：https://bbs.fanruan.com/thread-149664-1-1.html
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精读生产力大赛案例，打卡第15天。汉德车桥的数据平台也是集成各个业务系统数据，建立统一的指标体系；有了完整统一的数据后，就可以通过数据找到经营中的问题，找到原因，通过数据促进经营。

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精读生产力大赛案例，打卡第14天：数据给业务带来帮助是无穷，其实每个业务场景都需要数据支撑，才能发挥更大价值

精读生产力大赛案例，打卡第15天，汉德车桥。

        企业介绍，150万根的车桥生产能力，666。

       车桥系统一般由前轴、转向节、主销、轮毂等部件组成。对于驱动桥和转向驱动桥，还可能包括主减速器、差速器、半轴等部件，又称汽车的两条腿，学习了。

        企业数据使用问题为，40多个信息软件数据不通，无法挖掘数据价值，数据需要治理，口径不统一，数字应用少，成本数据不准确。

        根据数据管理能力成熟度评估，成立了以总经理领导的32人的数据专员，带领173人学习培训拿证的数字人才队伍。

        从20多套核心业务系统---梳理15个业务领域，按三级目录结构，使用FineBI工具，分别建立抽数和实时数据仓库。然后对数据的质量、安全、标准等建立了制度，并形成了文件进行管理。接着建立企业的指标库，统一分析口径，进行数据治理，使用FineBI和FineReport进行数据建设。

具体场景：

        1.规划数据目录，进行数据治理。把20多个核心系统的数据，进行梳理，从数据源-数据采集-数据湖-数据应用，规划统一口径，解决了数据碎片化问题，按业务建立数据目录，有8T数据，真多。特别的是，建立了数据门户，数据目录一览无遗，方便了用户操作，打下了坚实的数据底座。

        在过程中，值得学习的是专人专事，分工合理，技术部--标准制定，研究所--数据维护，信息管理--历史数据治理等。

        2.统一指标体系。还是从业务出发，按部门职能不同，分公司、部门、科室，再按角色的使用场景细分，按指标的业务分类-名称-图表类型-口径-算法-来源-使用对象进行梳理，统一了企业内部对业务的计算逻辑，对整合后的指标体系，有效的避免重复的数据建设，规避了业务上的不同理解，提供了不同部门合作的可能。

        3.看板建设，按产线、工厂、班组分类，按8种业务类型搭建看板图表。生产线监控，KPI配图片形式令人容易带入生产场景；产品-设备-成本-材料的日月KPI、周转率看板，容易找出降低成本的思路或材料的管理思路；工厂看板实时生产情况，对生产各环节一览无遗，节省了故障判断时间；班组业务月看板，对本月各业务历史数据查看，相当于月生产情况总结；加工效率分析看板，汇总后的数据给领导决策提供了依据，精准有效提成效率。

        4.成本数据分析，先准备框架，按财务术语中直接成本、管理成本、分摊成本进行分类确认指标，按班组、工厂、产品多级分析成本。看板上对计划和实际成本的对比、从工厂到具体产品具体型号的成本明细查询、工厂各班组的不同成本看板。基于这些看板，对决策提供了数据支持，同时促成改进了业务，从而节省了成本。

总结，汉德车桥从最初的对信息化重视，转变至对数据资产重视，把数据资产管理落到实处。通过FineBI工具对数据资产的整合，不仅统一了企业的业务逻辑和指标口径，而且对数据系统孤岛打通，使得降低了数据的重复建设；多部门数据上的协调，减少了业务人员少跑路；对业务不同部门数据上的交流，带动了实际的业务进步；对成本的看板，有效的节省了成本。

        展望未来，对数据中隐藏的规律进行有效预测，使用Ai技术、机器算法，建议也利用既有的论文数据模型，预示着智能化、决策科学化水平的提升。随着技术的不断进步与算法的优化升级，可以从海量、复杂且多变的数据集中提炼出有价值的规律和趋势，进而实现对未知情况的精准预判，为汉德车桥持续健康发展提供强有力的数据支撑与决策依据。

精读生产力大赛案例，打卡第15天，汉德公司在面对数字化时代的浪潮时，采取了积极且系统的策略来推动其数字化转型。公司聚焦于问题导向，通过先行示范到顶层设计，再到大规模滚动建设的路径，稳步前行。与帆软的合作成为关键一步，成功部署了BI系统，构建了覆盖核心业务的一体化数据整合分析平台，极大地提升了数据整合能力和分析深度。

此平台的建立不仅打破了信息孤岛，实现了数据的纵向深入分析与横向跨部门流通，还显著增强了公司的数据洞察力和决策效率。通过定制化仪表盘和动态报表，各部门能够即时掌握关键业务指标，快速响应市场变化，有效缩短了决策周期，提升了运营效率。特别是，在成本控制、研发加速方面取得了显著成效，直接体现了数据驱动的价值。

然而，汉德公司也清醒地认识到当前存在的不足，如数据治理的深度有待加强，智能化AI应用的广度和深度还需拓展。为此，公司规划了未来的发展方向：围绕“1个平台、2套支撑、3种应用”的战略框架，进一步强化数据治理结构，确保数据质量与安全，同时深化与物联网技术的融合，实现生产数据的实时采集与分析，打造智能制造的可视化监控中心，为精益生产提供坚实的数据基础。

这一系列举措旨在持续优化数据生态，提升智能化水平，使数据真正成为企业转型升级的核心驱动力，引领汉德公司在数字化时代中保持竞争优势，实现可持续发展。

精读生产力大赛案例，打卡第14天，今天学习了陕西汉德车桥有限公司的数字化转型案例，深刻体会到数据治理与数据应用在提升企业运营效率、优化决策方面的巨大潜力。汉德车桥通过构建数据资源池、建立统一指标管理体系、实现生产数据可视化、进行多维度成本分析等措施，解决了数据孤岛、数据一致性、成本管理难题等问题，提升了企业的数据洞察力和决策效率。这一案例为我提供了宝贵的经验，让我认识到数据治理与数据应用是企业数字化转型的关键，只有通过数据治理与数据应用，才能真正发挥数据的价值，为企业发展注入新的动力。