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陕西汉德车桥有限公司 (以下简称“汉德车桥”) 成立于2003 年，由潍柴动力与陕汽集团共同投资组建。汉德车桥是集研发、制造、销售、服务于一体的大型高新技术企业，在西安、宝鸡、株洲、铜川布局四大生产基地，身备年产各类桥总成 150 万根的生产能力，年产值超 130 亿元。
下辖汉德车桥(株洲)齿轮有限公司、 陕西金鼎铸造有限公司 2 家全资子公司，共有员工 5200 余名。汉德车桥以全球化视野打造高端产品，销量连续八年位列行业前列。遍布全球的68个中心库，493个全系特约服务站，253 个卡车特约服务站，56 个矿区的宽体车特约服务站和 9个客车特约服务站，为用户提供全方位服务。
在数字经济时代背景下， 汉德车桥作为车桥制造业的佼佼者， 正面临复杂挑战与新机遇并存的局面。技术迭代加速与市场竞争白热化，使得数字化转型成为企业发展的关键。国家宏观政策如“中国制造 2025”“工业互联网指导意见”及“十四五”规划纲要等，强调智能制造、工业互联网建设和数字技术融合，这些都直接要求制造型企业加强数据人才培养。政策导向鼓励企业利用大数据、AI优化生产，推动产业链升级，以及建立高素质的数字技术人才队伍，旨在提升整体竞争力和经济增长质量。
在此趋势下，公司在数字化转型过程中遭遇以下核心痛点
在传统的制造型企业中，软件应用、数据分析人员普遍存在于 IT部门中，各业务和生产部门中缺乏能够有效运用大数据、人工智能、云计算、BI等先进技术解决实际业务问题的人才。
公司数字化项目往往由 IT 部门主导，与业务部门之间存在沟通壁垒，导致解决方案难以精准对接业务需求，影响数字化转型的实施效果。
缺乏对基于数据的决策支持工具(BI)的有效应用，导致战略决策和日常管理更多的依赖于经验，而非数据洞察
员工对数字化变更的接受度和参与度不高，数据驱动的思维模式尚未普及，限制了整体的数字化潜力发挥。
培养方案
在此背景下，为尽快推进落实公司数字化转型工作部署，汉德车桥信息化管理部联合帆软，从公司层面出发，基于集团和公司十四五发展战略， 制定了汉德公司数据赋能工作五年规划， 主要从数据文化、 数据人才培养、 数据治理、数据应用四个方面整体发力，用数据赋能公司数字化转型，以数据为驱动力，应用数字化技术，构建差异性竞争优势，助力企业转型发展。
在人才培养过程中，我们确立了“文化培养，试点应用”、“理念导入，育人孵化”、“能力转化，示范先行”“全面推广，能力变现”和“创新蝶变”5步走行动计划。在 2020年，我们引入BI及 FineReport 工具，携手帆软启动数字化大讲堂培训，针对特定部门场景定制报表，助力数据应用起步。
此后，自2021年起，连续举办两届“我的数据我做主”系列竞赛活动，在全公司范围内增强员工数据应用和分析技能。期间，我们协同人力资源与企业管理部，梳理岗位需求，将数据分析技能嵌入职级职等体系，开辟数据人才晋升路径。进入2023年，活动形式升级为项目制激励模式，通过在公司层面发布《数据应用创新项目管理办法》，将数据应用提升至同公司级管理创新同等重要位置，确立长效激励机制，深化数据文化。
经过4年的数据文化培养，汉德车桥累计举办培训超过40 场次，惠及 600 余人，127 名员工通过帆软 BI/FineRe.port 数据分析认证，开发各类数据分析应用场景 220余项，数据分析型人才在各单位中人才占比达到 8%，此外，我们从获取证书的人员中， 精选 32 名顶尖持证者组建数据专员团队， 分驻 32 部门， 全力驱动各部门数据分析效能。
 
场景一:数据驱动的过程不良优化改进与质量提升 (桥二厂)
过程不良是指生产过程中发现的来料缺陷产品、 过程加工的废品、 返工返修产品及偏差使用产品， 该类产品的产生，基本不能正常使用，造成生产成本的浪费。在学习和掌握数据分析之前，桥二厂内部分析的过程为: 从ERP 系统导出当期产生废品明细，通过人工对数据进行整理、规范、汇总，编制周期性废品分析报告，每次历时3-4H。数据的不及时性和人工整理工作量的庞杂性是制约效率提升的核心因素。
通过应用帆软大数据平台与 BI工具，显著提升了管理效率，由原来的数据整理、报告生成需要1天时间，缩短至1小时内完成，效率提升了 80%，同时能够方便的实现数据报表的一键分享。在精益六西格玛驱动下，桥二厂借助分析洞察，成功识别并实施改进项目，包括1个黑带和2个绿带项目，优化了供应商技术对接，有效降低了废品生产率 5%，为各分厂每年节约成本约 10万元，有效促进了生产产品及生产质量的提升。
2022 年以来， 商用车市场行情波动较大， 汉德车桥营销各部门均希望系统能够及时反馈相关板块细分市场销量情况，了解市场变化趋势。但是当前信息渠道单一，各数据源不统一，市场分析缺少官方渠道数据支撑，导致在营销人员进行推销任务时，目标客户不清晰，订单成交率低。
汉德车桥通过统计营销中心各个部门的分析需求，确定将保险数据、日装车数据、北斗数据作为权威的分析基础数据来源，针对相关数据明确了其应用场景和更新频次。利用北斗数据，确定了5个分析维度: 每日新车新增、月度主销区域及营销区分布、细分车型销量、主要目标客户销量。新车新增趋势、
采用数字化的手段直观的将市场行情相关数据信息清晰地展示给相关营销人员及领导， 便于相关人员及时查看， 助力一线人员客户开发及产品经理新产品开发，为营销人员提供新的机会点。在1年的应用中，满足了营销中心内部7 个相关部门的数据提取需求， 输出各类分析报告20 余份， 对6大板块 15+ 细分市场车型销量进行了统计分析，新突破/提升车型 20 多种，已装桥数量突破 1200+，全年累计盈利突破 600 万。
株洲齿轮作为汉德车桥的子公司， 在实际的营销管理过程中，存在以下问题， 在营销管理板块没有独立的信息系统支撑，通过 ERP 系统查询库存现有量，通过报表平台和生产溯源系统查询发运情况，操作繁琐; 销售各项目标虽然进行了分解，但是没有月度、每日目标完成率的统计对比分析，导致信息延迟，纠偏已晚;市场、客户信息没有-个归口管理系统，不利于市场维护与开拓; 外部信息不能快速传递到内部，不能快速了解内部的生产情况。内部不知道外部的情况 ; 新品开发涉及业务点范围较广，项目跟进需人工统计制表，数据统计效率低、存在延时性且不直观，相关资料都集中在项目经理手中，数据共享不及时。
株洲齿轮公司员工通过对现有业务逻辑的梳理和帆软 BI工具的学习和使用，利用 BI移动端实现营销的业务管理。营销人员能够在移动端，完成每天工作完成情况汇报，并完成客户装车情况、份额情况、产品质量情况、竞争对手信息等填报，政策资讯、市场行情、订单管理、齿轮销量等数据也能在同一平台上共享，便于公司内部及时掌握动态的市场情况。
通过系统端展示主机厂计划的完成情况，每天装车的实际情况、所占份额、收入目标、份额目标的完成的差异数量和收入金额， 便于销售部紧盯目标，达成目标。打通外销订单从下单、评审到发货之间的数据链，计划线上评审，统一数据来源， 实现数据共享。实现新品开发计划跟踪，技术人员导入新品开发计划，系统自动抓取各工序产品加工、 报废数据， 实现对新品开发各工序完成情况的跟踪和实时监控。根据每日装车情况和问题反馈， 对影响收入实现的所有问题实现闭环可视化管理，BI系统集成门户流程，未达成份额目标的自动发起门户流程，由责任部门进行整改跟进、业务员做最终确认，助推问题的快速解决。
借助 BI工具自主实施，株洲齿轮完成营销管理平台建设，减少外部开发费用6万元，实现了 ERP、门户、物联网等系统的流通、 共享，数据效率提升 100%; 此外对现有问题点形成闭环管理， 推动销售抢占市场， 外销同比提升1202 万元 ; 外销计划由原来的线下迁移到线上进行， 效率提升 80%， 累计完成 208 单审批; 实现新产品开发计划监控，能够及时发现新产品开发中的问题，研发效率提升 30%以上。
在未来制造型企业的发展蓝图中， 数据人才与数据资源扮演着不可或缺的核心角色。随着智能制造和工业 4.0 时代的深入发展，企业对数据的依赖日益增强。数据人才，包括数据科学家、分析师及工程师等，是驱动企业数字化转型的关键力量。他们不仅能够挖掘和分析海量数据，优化生产流程、资源配置，提升效率降低成本，还能够通过预测分析指导企业战略决策，加速产品创新与迭代，以及实现精细化的质量管理。
未来制造型企业将在数据的赋能下，构建更加灵活、响应迅速且可持续的生产体系。大数据和人工智能技术的融合将使得供应链管理更为透明高效，客户需求预测更加精准，个性化定制服务成为常态。此外，通过对设备数据的实时监测与分析，企业能够实施预见性维护，减少停机时间，保障生产连续性。
展望未来，随着数据技术的不断进步和数据生态的日益成熟，对数据人才的综合能力要求也将不断提高，既需要深厚的数理统计基础，又需掌握先进的数据分析工具，同时还应具备跨领域知识和创新思维，以便在复杂多变的商业环境中捕捉价值，引领企业向更高层次的智能制造迈进。因此，投资于数据人才的培养与引进，构建以数据为核心竞争力的企业文化，将成为未来制造型企业赢得竞争优势、实现可持续发展的关键所在。
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