電子電器行業通用FineBI分析方案
電子電器行業大數據應用背景
全球電子智能制造服務企業主要集中在中國、印度、越南等亞洲國家或地區,行業內企業將主要產品銷售至制造組裝企業,或直接銷售給下游品牌廠商,最終產品將銷往世界各地。
隨著工業4.0的到來,工業互聯網將通過連接各生產環節,集成、控制、偵測、識別等多種技術,將生產中的供應、制造、銷售等信息數據化、智能化,從而建設更具適應性、實現高效配置資源的智能工廠。未來,工業互聯網的發展將有力助推我國電子制造行業向智能制造的跨越式發展。
整體趨勢:
1、品牌商與制造服務商之間的供應鏈協作不斷鞏固深化,進入協同發展階段;
2、電子設備智能制造行業應用領域日益多元化;
3、在“先進制造+工業互聯網”背景下,電子設備智能制造服務的智能化要求越來越高;
數據驅動,智能經營,協同與智能是大勢所趨,制造業沒落的企業是停滯不前的企業,與時俱進的企業才有生命力。
電子電器行大數據技術應用架構
基于電子電器行業領域所面臨的信息化建設現狀挑戰,帆軟FineBI提供的一站式大數據分析產品及解決方案可以幫助用戶快速搭建大數據分析平臺,敏捷制作專屬分析報告,并為用戶提供靈活的交互式分析操作,構建垂直化大數據政務信息化平臺,在業務協作過程中快速釋放數據價值。
從源數據對接——>數據抽取轉化——>數據倉庫——>數據集市——>整合分析——>自助分析,完整的FineBI電子電器行業大數據技術應用架構如下圖所示:
源數據方面,整合業務系統、web數據、手工錄入、系統日志相關的數據,打破各個生產系統的數據孤島局面。然后進行數據抽取、數據轉換、數據加載的質量管理,之后將相關數據寫入數據倉庫,并且輸出到數據集市中進行數據建模,按照財務分析、質量分析、生產分析、庫存分析、銷售分析等主題進行整合,通過FineBI實現基礎科目的數據可視化展示,以及各類靈活場景的數據探索式自助分析。
電子電器行行業典型FineBI應用場景
總裁駕駛艙
a.問題背景
1. 各經營業務關鍵指標分散在各業務系統,管理者想查看了解比較麻煩。
2. 傳統數據統計采用人工核算、匯報的方式,反饋滯后,沒有時效性。
尤其是對于電子電器行業的企業管理而言,以上問題會給管理者帶來很大的管理壓力。
b.問題解決分析思路
通過FineBI設計好的管理駕駛艙,將一些關鍵指標展示出來放到系統主頁或者顯眼的位置,提供給總裁、高層領導或者綜合業務管理者進行核心指標總覽。
關鍵場景:
1. 工廠一次合格率設置平均值警戒線,可以了解哪些分廠合格率不達標,關注提醒;
2. 通過客戶、品牌結構和銷售趨勢分析,了解公司產品的優劣勢,針對實際情況制定經營戰略;
3. 庫存結構和庫存周轉情況展示了庫存的狀態,庫存周轉率越高說明倉庫使用率越高、價值越大。
c.方案/指標體系
質量-合格率、一次合格率(直通率),產量-入庫、發運、開單、退貨、采購,采購額,銷售額,產量,客戶類別,銷售品牌,庫存-庫存結構、周轉率、周轉天數、庫存明細
d.應用對象
總裁、高層領導或者綜合業務管理者。
e.成果展示和應用價值
通過綜合數據的展示,整體把握公司運營狀況:
1. 管理者輸出管理壓力,公司整體情況一覽無余,同時對于下層執行者也起到一定的監督威懾作用;
2. 有問題及時暴露、及時發現;
3. 節約重復核算和匯報的工作量,提升工作效率。
生產質量分析
a.問題背景
沒有體系化的生產質量分析方案,以上問題會給企業增加很多不必要的成本:
1. 各分公司采購金額不統一、不透明財務管理混亂,生產隨機性比較大,沒有參考數據對比分析和計劃;
2. 合格率不準確、無監督,工廠不合格品數量不斷增多;
3. 不合格品項目和原因不明確,無法提出針對性的調整方案。
b.問題解決分析思路
通過圖表的形式將生產和質量管理相關的指標數據直觀的展示出來。
關鍵場景:
1. 把各分公司采購額排名透明,對于投入多產量少的企業給予提醒;
2. 展示對比各個生產項目的合格率,定位問題突出的點,針對制定提升合格率的方案措施。
c.方案/指標體系
采購額,入庫量,生產產量-入庫、發運、開單、退貨、采購,質量-合格率、一次合格率(直通率)
d.應用對象
生產&質量負責人和相關人員
e.成果展示和應用價值
通過對生產過程管控分析,為企業節約大量采購、產品返修、報廢等大塊的成本。
產品銷售分析&&銷售預警分析
a.問題背景
1. 區域銷售情況、客戶產品結構、門店銷售狀態不清晰,企業戰略制定和資源配置不合理;
2. 各產品單品銷售情況不清晰,導致生產計劃和營銷策略制定不合理,滯銷嚴重;
以上問題嚴重影響企業經營利潤的提升。
b.問題解決分析思路
通過區域地圖展示產品各區域銷售情況,同時對各單品在門店的銷售表現通過顏色、警戒線等進行預警分析。
c.方案/指標體系
銷售額、銷量、門店結存 。
d.應用對象
產品銷售相關人員。
e.成果展示和應用價值
產品銷售分析:
銷售預警分析:
銷售數據的綜合分析展示,為企業戰略制定、資源分配、產品生產營銷計劃制定等項目提供數據參考和支撐。
關鍵場景:
1. 通過對全國各區域銷售情況分析,對于強勢區域、發展趨勢明顯的區域或者重點目標區域給予資源傾斜;
2. 門店預警分析,參考銷售比較好的門店給銷售一般的門店提供參考的銷售方案;
3. 根據各單品的銷售情況,安排生產計劃和營銷活動,增補庫存或者去庫存。
庫存與賬款分析
a.問題背景
1. 庫存結構不合理,滯銷、脫銷等問題頻發;
2. 庫存周轉率持續降低,企業應對風險的能力變弱,經營風險增大;
3. 應收賬款賬齡不斷延長,大大增加呆賬、壞賬的風險。
沒有體系化的庫存與賬款分析方案,以上問題都會增加企業運營的風險。
b.問題解決分析思路
使用圖表或者預警推送等手段監控庫存、賬款方面的關鍵要素。
c.方案/指標體系
存貨量、存貨余額、周轉率、賬齡。
d.應用對象
庫存相關人員。
e.成果展示和應用價值
實時或者定期對庫存、賬款數據監控分析,對于異常指標及時提醒,并提出針對性的解決辦法,規避不必要的風險。
關鍵場景:
1. 監控原材料、半成品、成品的庫存情況,保證生產工作正常進行,對于呆滯的產品及時清庫存;
2. 庫存周轉率是工廠經營狀態的關鍵指標,直接或者間接代表企業的盈利和變現能力;
3. 應收賬款提示,對于賬齡超過一定期限的給與預警提示到相關商務人員及時催款,降低風險和損失。