帆软：2024年数字国资案例集2.0（57页）.pdf

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信创版产品，支持芯片、操作系统、中间件、数据库等主流国产软硬件，实现不同阶段客户信创产品的平滑替代，帮助各类政企在实现数字化转型和数据驱动决策的同时，自主可控、安全合规。2022 年深耕国产化业务荣誉资质数据库中间件档案产品浏览器芯片ARMX86ALPHAMIPS信息/网络安全云操作系统007数字国资006数字国资市场趋势：在当前全球经济格局中，新一轮科技革命和产业变革正以前所未有的速度推进，数字化转型已成为不可阻挡的主流趋势。2023 年，中国数字经济核心产业增加值预计超过 12 万亿元，占 GDP 的比重约为 10%，展现出强大的发展活力和潜力，并且极有可能提前达成“十四5、五”规划设定的目标。据中国信通院发布的全球数字经济白皮书（2024 年），2023 年美国、中国、德国、日本、韩国等 5 个国家数字经济总量超过 33 万亿美元，同比增长超过 8%。这一数据清晰地表明，数字经济在全球范围内的重要性日益凸显。同时，预测显示 2024 年至 2025 年全球数字产业收入增速有望回升，这无疑为各国经济的复苏和增长注入了新的动力。在这样的大背景下，市场对数字化产品和服务的需求呈现出爆发式增长。消费者对于便捷、高效、个性化的数字体验有着更高的期待，企业之间的竞争也逐渐从传统的产品和服务领域拓展到数字技术应用和创新层面。政策趋势：国家对数字经济的重视程度当前达到了前所未有6、的高度，出台了一系列具有针对性和前瞻性的政策，全力推动国企数字化转型。例如，2024 年 5 月 11 日召开的国常会审议通过了制造业数字化转型行动方案，旨在依据制造业的多样化、个性化需求，深入挖掘分行业、分领域的典型场景，加速核心技术的突破和成果的推广应用。不仅要做好设备联网、协议互认、标准制定以及平台建设等基础工作，还要大力支持中小企业的数字化转型。通过将其与大规模设备更新行动、技术改造升级工程等有机结合，不断完善公共服务平台，积极探索并形成促进中小企业数字化转型的长效机制。国务院国资委协同有关部门，持续深入推进国有企业数字化转型，出台了一系列政策文件，并实施了多个专项行动，还启动了央企产7、业焕新行动和未来产业启航行动。这些政策的出台，为国有企业在数字化转型的道路上指明了方向，提供了有力的政策保障和支持，激发了国企的创新活力和发展动力。新一轮科技革命和产业变革加速演进国有企业数字化转型的“四大趋势”制度趋势：国家数据局局长刘烈宏明确指出，国家数据局将以制度建设作为工作主线。在 2024 年，计划陆续推出涵盖数据产权、数据流通、收益分配、安全治理、公共数据开发利用、企业数据开发利用、数字经济高质量发展以及数据基础设施建设指引等 8 项制度文件。这一系列制度文件的出台，将进一步加大政策供给，有助于规范数据市场的秩序，保障数据的安全和合规使用，激发数据要素的活力和价值，推动我国海量数据8、的优势转化为国家竞争的新优势，为数字经济的健康发展营造良好的制度环境。基建趋势：截至 2024 年 3 月底，中央企业在数字基础设施建设方面取得了显著成就。5G 基站总数已突破 360 万个，为实现更广泛的万物互联奠定了坚实基础。智能算力规模呈现加速增长的态势，已超过 27EFlops（EFlops 是指每秒百亿亿次浮点运算次数），为大数据分析、人工智能等前沿技术的应用提供了强大的算力支撑。中央工业企业数字化研发设计工具的普及率达到 88.3%，关键工序数控化率达到 74.7%，这标志着我国工业数字化水平的显著提升，有效提高了生产效率和产品质量，降低了生产成本和资源消耗，增强了我国工业在全球市9、场的竞争力。未来，随着数字基础设施的不断完善和升级，将为国有企业的数字化转型提供更强大的支撑，推动产业的优化升级和创新发展。03 专家解读国企数字化转型前沿洞见国有企业进一步加快数字化发展的“四个抓手”一是加强系统谋划，将数字化转型与规划计划、科技创新统筹部署，与国企改革、政策制定有机结合，全面融入企业发展战略；积极稳妥优化管理模式、组织架构，促进组织变革和业务转型；扎实推进数字化转型行动计划。二是在科技创新方面加强源头供给，围绕量子通信、6G、人工智能等领域，加强应用基础研究、加快研发范式转型，产出更多原创性、颠覆性科技成果；加快成果转化与应用，主动开放市场和场景，促进首台（套）、首批次、首10、版次在国企的首试首用。三是聚焦“未来技术产业化、重点领域未来化”，布局建设未来产业；聚焦优布局、上规模、提水平，培育壮大战略性新兴产业；聚焦“上云、用数、赋智”，着力实施“AI+”专项行动，建设人工智能数字协同平台，改造提升传统产业。008数字国资国有企业作为国民经济的重要支柱在数字化发展的时代大潮中的“四大挑战”国有企业数字化转型不仅有助于提升企业运营效率、优化产业结构、推动创新发展，为国家经济的持续健康发展提供强大支撑，也是构建新发展格局、全面建设社会主义现代化国家的必然要求。然而，然而，我们必须清醒地认识到，国企数字化转型仍面临诸多挑战。其一，部分国企对数字化转型的价值目标认识不够清晰，11、多数国有企业主要聚焦通过数字化手段实现提质降本增效，未能将其与自身所承担的重大使命紧密结合，导致战略定位不高、布局缺乏前瞻性，尚未将数字化转型作为企业发展战略的核心内容，综合效益难以充分显现。其二，现有数字化模式在应对复杂多变的市场环境和日益增长的不确定性方面，显得灵活性不足，大多数企业的数字化推进工作围绕现有业务架构展开，难以有效支持业务模式创新和跨组织协作创新，业务柔性化不足且数字能力共享不够，尚未形成以数字能力沉淀和按需调用赋能业务轻量化、协同化的发展模式。其三，数据要素的驱动作用尚未得到充分发挥，现场数据采集率不高，不同业务条线间存在数据壁垒，数据开发利用水平和能力不足。因此数据采集的12、完整性、共享的畅通性以及开发利用的深度和广度都存在不足，数字化建模等先进技术的应用尚不够广泛。当前只有少数企业能实现现场数据在线自动采集并上传、企业级数据标准化和交换共享，一半左右的企业仅开展简单报表应用，超过一半的企业尚未开展专门数字化建模。其四，国有企业规模大、管理关系复杂，体制机制变革难度大。管理机制的优化变革面临诸多困难，存在诸如顶层统筹力度不够，多要素协调不到位，技术和管理结合度不足，数字化转型与科技创新、国企改革等融合不充分，用数字领域创新带动传统领域优化能力不足等问题。面对这些挑战，国有企业需要明确数字化转型的目标、路径和时间表，加强数字化人才的引进和培养，优化组织架构与业务流程13、，加强与外部合作伙伴的合作。同时，要充分发挥数据驱动决策的作用，运用云计算、大数据分析与人工智能、网络安全与风险管理等关键要素与技术，推动企业追寻新的收入来源、产品和服务、商业模式和客户体验，带来新的价值，提升内部管理效率，降低成本。此外，还需结合自身业务特点和市场环境，制定符合企业实际的数字化转型战略，积极探索适合自身的数字化转型路径，从而在新时代的竞争中脱颖而出，为国民经济的高质量发展贡献更大力量。01智造强国中国一汽：打破数据壁垒，数据驱动效能跃迁京东方：业务智领决策链：全景洞察，多层协同，数据驱动业务提效首钢集团：坚持数字与业务融合发展，提升企业经营效能，实现业务提效 3 倍徐工重型：14、营销智核数据驱动的产销协同与客户洞察四是加快激活数据要素价值，建立健全企业数据工作管理机制，通过数据应用推动效率提升、知识扩散、范式转型；适度超前推进网络、算力等新型基础设施建设布局，夯实数字化转型和智能化发展底座。011数字国资010数字国资中国第一汽车集团有限公司是国有特大型汽车企业集团，是国家“一五”计划重点建设项目之一。中国一汽经过七十年的发展，建立了五大生产基地，构建了全球化研发布局，拥有红旗、解放、奔腾等自主品牌和大众（奥迪）、丰田等合资品牌，累计产销汽车超过 5700 万辆，销量规模位列中国汽车行业第一阵营。客户介绍背景和主要驱动力01缺乏可视化工具的支持，不仅影响了汇报工作的效15、率与效果，也限制了团队在数据分析方面的潜力。引入高效便捷的可视化解决方案，已成为提升集团汇报质量和决策效率的关键需求。传统汇报方式耗时耗力，缺乏便捷可视化手段02在集团数智化转型的大背景下，业务人员在筹备汇报内容时，面临着将业务现状具体化为数字语言的重大挑战。如何巧妙运用数字化的思维方式，精确量化复杂的业务场景，构建起一套既科学又贴合实际的指标体系，进而高效地执行数据分析任务，成了一个难题。如何呈现企业真实的运营状态，不同人对指标的理解并不一致中国一汽打破数据壁垒，数据驱动效能跃迁03企业内部各部门独立运作，各自拥有专属的数据源，形成了数据孤岛。这些分散的数据源缺乏统一的接入与管理机制，导致数16、据采集和整合过程复杂低效，难以确保数据的完整性和时效性，从而影响了数据的准确性和可用性。多数据源、多加工链路难以保证数据准确性04集团顶层会议场景是集团内 BI 看板最为重要的应用场景之一，看板从制作到审核到应用涉及业务部门、报告行管、集团高管等多个角色。顶层会议决策难、效率低、运维工作量大05用户在实践过程中频繁遭遇两个核心挑战：数据从哪里来与各字段都是什么含义，这一难题在跨领域数据分析课题中表现得尤为明显。自助分析成本高，找数据、理解数据困难重重数据工作台为了解决上述各项问题与挑战，中国一汽踏上了数智化转型之路，其中一项重要的工作内容就是建设了基于云原生理念的数据工作台，数据工作台覆盖了数17、据采集、数据治理、数据建模、数据服务等数据应用全流程，服务于各领域数据消费者、数据管理者、开发者以及数据行管，以“智能工作流”方式驱动核心数据业务开展，打通八大作业平台，涵盖统一数据资产查询、自助 BI 定制、工作流程管理、实现数据能力复用、数据资产高质沉淀，支撑数据服务消费、指标治理、信息架构治理等核心业务。指标治理中国一汽结合指标数据治理实践，形成一套完善的指标治理工作方法。由业务单元产生指标，保证指标的业务来源可追溯，在数据探源过程中调用信息架构治理能力和数据质量管理能力，保证指标的数据源可信可靠，最终交付数据服务支撑 BI 驾驶舱及自助分析数据消费。战略规划和行动路线013数字国资0118、2数字国资数据中台中国一汽搭建底层核心存算能力和顶层数据开发管理工作台，实现数据中台各层功能。依托数据中台，建立对应的平台运营，数据管理，数据队伍。建设包括数据集成、服务、治理、安全、运营在内的功能中心并设计对应的流程规范。搭建并部署低代码全流程可视化数据开发管理工作台。应用平台资产管理，数据治理，数据安全等功能，打造集团统一数据中台运营体系。数据分析平台数据资产查询：构建统一的数据资产查询门户，作为数据探索的首发站，用户可由此直接跳转至资产目录，深入了解数据详情并便捷地提交使用申请。资产目录构建：建立一套全面的数据资产目录，涵盖集团下所有主题域分组。通过埋点及数据开发作业平台采集与开发，数据19、分析作业平台自助分析，自助 BI 配置数据资产视图，支撑数据行管、数据管理者识别数据资产问题，优化提升数据资产的价值。自助 BI 开发：为了促进更高效的数据洞察，将打通数据分析作业平台和帆软系统，允许用户直接将申请过的数据使用在帆软报表中，并支持将多个仪表板配置成为“场景“，实现仪表板复用和定制化的汇报视图。数据工作台产品蓝图全角色覆盖全角色覆盖管理层数据消费者数据管理者数据开发者数据行管业务系统IT负责人其他角色手机端PC端自定义数据工作台首页自定义数据工作台首页驾驶舱我的作品展示数据资产地图BI头条代办中心职能督办数据需求管理数据治理数据开发数据应用数据生命周期管理数据资产搜索顶层会议资产20、运营视图自定义数据工作台首页报告生成预警&建议知识问答数据分析&决策.数据资产生命周期管理管理目标牵引阿里Dataphin源系统帆软云原生技术架构底座高效的数据组织与专业的人员能力ERP信息架构平台车联网PDMCRM.数据资产目录数据模型管理数据标准管理元数据管理数据分布信息架构管控数据质量平台数据质量规则数据质量度量数据质量报告数据资产平台分类管理价值管理流通管理风控管理主数据平台主数据管理模型管理质量管理标准管理指标管理平台指标管理生命周期管理运营分析数据开发平台数据入湖管理多维模型开发数据整合开发数据服务开发数据能力平台数据人员管理数据资源管理数据评价管理 s$顶层会议自助分析空间数据A21、PI管理共享场景管理数据服务运营数据需求管理数据授权管理数据仲裁管理数据问题管理数据需求创建业务探源技术探源数据治理数据开发极限审批极限开放数据分析应用汇报&分享服务运维发起变更/注销变更/注销审批数据订阅申请AIAIAIAIAIAI典型落地场景顶层会议中国一汽自研基于云原生的数智化会议平台，通过集成帆软页面，实现了会议管理、议题提报、报告浏览等会议全流程。顶层会议的汇报单位，需要按要求介绍业务全景、重点指标完成情况、本月总结及下月计划、专题汇报、这几大板块来汇报，用到的所有指标，需要是直连的。数智化会议平台作为驱动一汽集团决策效能升级的核心引擎，已经成功为 14 个顶层会议提供了强有力的支持22、，共有77 家汇报单位的参与。平台成功统筹安排了 300 次会议日程，确保了每一场会议议程的紧密衔接与高效推进。在此基础上，平台还细致管理了 208 个指标，1054 个会议议题，涵盖了集团业务的方方面面，实现了会议内容的全面覆盖与深度挖掘。平台通过集成 14786 个数据分析页面，极大地丰富了会议的数据支撑能力，在这方面帆软工具提供了非常重要的支持。这些页面不仅实时展现了集团运营的关键指标，还通过直观的数据可视化手段，加速了信息的理解与决策的形成，为参会者提供了深入洞察市场动态与内部运营状况的窗口。数据工作台领导决策层数据消费者数据行管数据开发数据管理者网络安全工程师任务工作流数据服务管理流23、程指标治理流程信息架构管理流程主数据管理流程数据能力管理流程BI开发流程首页我的任务资产查询资产地图我的场景我的徽章数据人员成长路径快速连接（工具）资产视图自助BI卡片查打一体新手入门分析师排行榜数据分析作业平台源系统资产分析资产指标资产资产推荐API资产数据资产搜索已有资产权限申请新服务申请API开发申请API调用申请指标服务申请数据消费申请我的数据我的APIFineBIFineReport我的数据我的工作簿场景创建场景分享场景复制场景删除场景预览我的场景作品发布作品搜索作品查看作品权限申请作品集市仲裁管理问题管理生命周期管理供消管理我的待办我的已办我的申请我的督办任务中心资产目录管理数据资24、产管理空间管理评论管理系统管理空间创建空间成员管理空间作品管理资产推荐API资产空间管理自助工具云原生技术架构底座信息架构管理中心指标资产中心数据开发中心服务网关中心GPT BI 查询GPT 问答数据小课堂操作指引015数字国资014数字国资这一系列的创新实践和技术应用，不仅显著提升了会议的运行效率与稳定性，更是在促进集团内部沟通协作、优化决策流程、增强数据驱动能力等方面发挥了不可估量的作用。全员自助分析集团高层深知在当今数据驱动的时代背景下，精准高效的数据分析是推动业务发展、优化决策流程的关键所在。因此，特向全集团各领域业务人员发出积极号召，鼓励大家充分利用帆软工具强大的可视化及分析功能，开25、展深度的数据挖掘与分析工作。首先，集团着手提升分析技能与帆软工具应用能力。开展定制化培训计划，组织系列数据分析培训课程，内容涵盖基础数据分析理论、帆软工具操作实践，以及行业最佳实践分享。培训课程结合实际业务场景，设计实操练习，确保业务人员能在指导下亲手操作，从理论到实践全方位提升。接下来，构建集团级资产目录，实现与信息架构平台、指标资产平台以及数据中台的无缝对接，从而将集团范围内的源系统资产、指标资产，以及各类分析资产深度融合，汇聚成详尽且易于检索的数据资产网络。资产目录还配备了详尽的资产元数据浏览功能，用户在决定是否选用某项数据之前，可以预先查看其字段构成、数据类型、更新频率等关键信息，这一26、设计极大地增强了数据选择的准确性。营销中心分析订单流转状态中国一汽运用工作台+BI模式，打通APP定车锁单数据、代理商跟进数据、生产与在途数据、终端交付数据4大平台数据，实现数据与流程的无缝衔接，构建总览全流程数据看板以及各分项的穿透业务清单。实现从客户预订锁单到发货交付的全流程车辆流转信息。其中包含主要的结果性节点包括客户节点（包括支付定金、客户锁单两个关键动作）、代理商（代理商锁单、资源审批）、厂家（已生产、已发运）、代理商（已到店、已交付 AAK），过程性节点包括定金后未锁单、客户锁单后代理商未确认、代理商资源未确认及未匹配、生产进行中、物流进行中、待交付过程要按照订单状态进行全流程追踪27、。017数字国资016数字国资对于中国一汽来说，当下处于百年未有之大变局，新能源智能网联给汽车产业带来巨大冲击，传统汽车企业在尝试拥抱互联网，去感知客户创造体验，而互联网人在进军制造和供应链，去试图掌握百年的工业积淀。数字化正是战略转型需要去拥抱去学习去淬炼的能力，数字化转型的根本是业务生态和作业方式的全面变革。中国一汽以 TOGAF 架构理论为底层逻辑，自主构建指标数据治理“五阶十六步法”和信息架构治理“六阶十八步法”，为数据治理工作提供科学的方法指引；以业务价值为起点，以业务流程为主线，以业务单元为核心，通过信息架构进行数据业务的数字孪生，构建基于云原生架构的数据工作台和能力中心；以数据28、基本法为引领，以数据治理方法为指引，以数据治理机制为驱动力，以数据工作台和能力中心为载体，实现数据治理效能翻倍的同时，驱动八大领域业务效能翻倍；穷尽核心业务指标，沉淀关键数据能力，探索大模型技术与数据治理业务的深度融合模式，促进数据治理效能和八大领域业务效能跃迁式增长。价值总结支撑顶层会议报告，以及 Easy 头条驾驶舱 35 份报告 215 个指标服务的订阅为 14 个顶层会议提供了强有力的支持，77 家汇报单位参与数据分析平台拥有活跃用户 4,590 名京东方科技集团股份有限公司（BOE）创立于 1993 年 4 月，是一家领先的物联网创新企业，为信息交互和人类健康提供智慧端口产品和专业29、服务，形成了以半导体显示为核心，物联网创新、传感器及解决方案、MLED、智慧医工融合发展的“1+4+N+生态链”业务架构。客户介绍背景和主要驱动力京东方业务智领决策链：全景洞察多层协同，数据驱动业务提效01京东方在生产运营过程中积累了很多数据，数据种类繁多，包括设备运行状态、产出实绩、产品质检结果、不良率等生产类数据，财务、人力、采购、销售等管理运营类数据，同时还有市场需求、行业趋势、竞争对手等外部市场类数据，这些数据分散在多个系统中，难以统一管理和分析。数据分散02针对同一指标，不同部门或团队存在不同定义和解读，有可能同一指标来自不同数据源，不同的数据源在数据质量、数据结构、更新频率等方面均30、存在差异，导致同一指标反映出的业务现象不一致，影响用户对业务状况的全面了解和准确判断，决策效率有待提升。口径不一019数字国资018数字国资03很多用户习惯于使用纸质报告或电子表格进行数据呈现和业务决策，业务系统产生的数据与业务之间无法形成合力；同时，由于 IT/业务人员本身缺少数据分析思维，当前建设的很多报表均为描述型报表，诊断型、预测型甚至指导型报表少之又少，无法与业务场景深度融合，发挥数据价值。数据应用难在数字化转型的大背景下，BOE 针对公司内部存在的困局和痛点，以“聚焦业务”为核心，从以下三个层面实现企业内部整体的价值化转型。打破数据壁垒，实现数据融合搭建数据仓库，将业务系统数据、外31、部数据、手工填报数据等统一汇聚至 ODS 层，在此基础上进行加工，建立通用模型与指标计算模型，在最上层集市层面向业务场景进行建模，支撑上层 PC 和移动端应用，本次项目总计完成 200+模型设计和建模，实现了数据自动化融合，提升了数据处理和应用的效率与准确性。规范指标标准指标口径不一、缺乏统一管理会导致指标错误理解、不同团队拉通困难、重复设计、重复开发建设等问题。针对这种现象，项目组规范了指标命名规则、定义规则，同时对指标属性进行了标准化建设，如下图所示。另外，设立指标 owner，统筹拉通指标口径。本次项目总计拉通指标 257 个，涉及产销、SBU、库存、供应链等多个主题。战略规划和行动路线32、基础信息维度信息指标来源分析应用主要指标在业务角度的基本业务含义的定义与描述指标能够支持的维度与层级包括：业务维度与技术维度指标来源于哪些系统、模块及表结构，以及指标的供数方式与更新频率等指标在哪些分析主题、分析场景、报表或仪表盘中进行了使用指标编码指标名称指标分类指标定义计算公式报送频率指标单位数据类型.来源系统来源模块源表信息供数方式更新频率.分析主题分析场景报表应用仪表盘应用数据服务应用指标预警应用.组织产品渠道同比环比累计.业务维度技术维度搭建指标体系&分析体系，实现全景洞察借助平衡记分卡、价值树拆解等方法从战略层、运营层全面梳理核心业务，逐一进行价值链条拆解，识别关键驱动因素，针对关33、键因素匹配衡量指标，形成指标体系。在指标体系基础上，结合重点业务场景，设计统一的、整体的运营分析体系，从 CEO 到执行层纵向贯通，支撑管理运营，实现全景洞察。典型落地场景计划与运营指标墙京东方将计划与运营涉及的关键指标整合在一起，按照不同分类区分展示。例如，客户需求满足度、预测销量达成率、产能利用率等指标，都能反映生产线的实际运行状况和市场需求。此外，京东方还设置了红绿灯预警机制，通过不同颜色的展示灯，快速提示指标状态，帮助用户及时采取行动。针对异常指标，看板可下钻至指标详情页进一步分析。如 LCD-预测销量达成率，在指标墙页面呈现黄灯状态，证明部分数据存在异常，下钻至详情页查看各 SBU 34、预测销量达成率对比图，可进一步定位出某 SBU 指标异常。基于 SBU按照客户-产品维度继续下钻，最终定位出影响整体预测销量达成率的 TOP3 机型。将计划与运营关键指标整合在一起，节省了用户收集数据、跨部门沟通、手工整合数据时间，平均周期从2周缩短至1天；指标红绿灯预警机制，提前将异常指标高亮突出，节省了用户核对数据时间，问题定位周期从 1 周缩短至 1h。021数字国资020数字国资市场洞察分析BOE 结合本身的制造业特性，打造市场洞察分析看板。其中出货、市占、库存板块数据来源于第三方市调机构，通过帆软填报方式，由业务人员自行填报；价格看板数据来源于第三方市调机构和内部 ERP 系统，通过35、帆软填报和系统集成的方式，将 BOE 内部价格和外部市场价格进行对比分析；情报板块数据来源于外部第三方网站，借助爬虫工具将数据采集至数据中台，并进行前端展示。利用爬虫技术自动获取不同网站的新闻数据，节省人均 1 天/周工作量；通过分析竞争对手的出货周转情况，企业可以优化自身的库存管理，预计每年可降低库存成本 5%；价格模块可实时监测价格变化，提前 2 天发现价格异常波动，减少因价格变动而遭受的损失。工厂对标分析BOE 作为一个拥有多工厂的企业，跨工厂的数据比较分析显得尤为关键，通过对标分析，企业能够实现不同工厂之间的信息共享，从而促进最佳实践和经验教训的传播。BOE 借助数据中台将不同工厂的数36、据进行统一整合和转换，针对同一指标制定相同的指标标准，搭建工厂对标分析平台，助力业务实现工厂对标分析，具体如下：核心指标对标选取财务、生产、产销 3 大类共计 16 个指标，运用热力图对各工厂进行对比分析，指标数值较大的排名在前。财务模块聚焦营收、利润、成本等关键指标，帮助工厂评估自身在创效、减费等方面与排名第 1 工厂之间的差距；生产模块聚焦 OEE（设备综合效率）、Loss、UPPH(人均时产能)等关键指标，帮助工厂分析自身在技术能力、工艺操作、生产管理等方面的差距和不足；产销模块聚焦产能利用率指标，帮助工厂评估自身生产效率的高低，了解是否存在生产资源浪费或产能不足的问题。当工厂发现指标排37、名靠后，可进一步跳转指标明细页进一步分析差异详情。特定产品对标分析除了对整体关键性指标进行对比外，针对特定产品，选取 7 个关键指标进行对比分析，帮助工厂全面了解产品在生产、销售、成本、质量等各方面的表现，发现自身产品在各个环节上的优势和不足，从而制定针对性的改进措施。通过对标分析，实现各工厂之间信息共享，帮助工厂之间进行对比分析，快速找出生产过程中的瓶颈和低效环节，效率提升预计 50%；同时，对标分析可以帮助用户发现物料使用上的不合理之处和成本节约的潜力，识别出产品质量问题的根源，并采取相应的改进措施，直接降低了不良品率和生产成本。023数字国资022数字国资IC 供应预测分析BOE 结合 38、FineReport 实现了 IC 供应预测分析看板，从应用类别、现地等维度分析 IC 供需情况及整体满足度，异常值高亮标红，帮助决策者快速捕捉供需未达标的应用类型或现地。除分析当前月 IC 供需情况外，BOE 会预测未来 6个月的 IC 走势，业务人员可以根据预测的短缺/过剩情况提前采取行动手段。此外，BOE 还开展供应短缺/过剩情况分析。分析分为整体概览和型号短缺详情两部分，整体概览可查看所有 IC 型号供应短缺/过剩情况，通过面积大小快速了解哪些型号短缺/过剩最严重，哪些型号相对较好；点击某型号，可进一步查看当前型号短缺/过剩详情信息，包括短缺/过剩时间、短缺/过剩数量、当前库存以及受影39、响的 SBU 和产品，帮助决策者进一步判断短缺/过剩的规模和紧迫性，以便采取应对策略。SBU 业绩分析在经营业绩方面，BOE 针对衡量 SBU 总体经营情况的关键指标（收入、利润、销量等）按月度进行趋势分析，并对未来 3 个月趋势做出预测（对应看板中收入考核利润趋势、产品形态销量占比趋势），以评估 SBU 整体盈利能力和市场表现。通过分析单位面积内的业务规模和质量变化（对应看板中单平米数值趋势），洞察 SBU 运营效率和市场响应能力的改进情况；针对单个 SBU，分析各类产品的占比变化（对应看板中产品边效等级占比趋势），支持钻取至产品边效明细，帮助业务迅速识别性能或市场表现不佳的产品，并直接锁定40、其生产工厂，以便进行针对性的管理与优化调整；对客户贡献情况从销量和净利润两个维度进行占比分析，比较不同客户群体的贡献度，支持钻取至客户明细，以深度洞察每个客户在业务运作中的具体角色及潜在影响力，识别出对业务至关重要的客户，并制定相应的策略来优化客户关系。在业绩变动分析方面，通过销量、收入等数据在相邻月份的对比分析，捕捉业绩的增减态势；另外按照产品别、客户别两个维度向下钻取，展现对业绩影响较大的 TOP10 产品和客户，为业务采取下一步决策提供支撑。通过集中展示 SBU 收入、利润、销量等业绩信息，帮助高层领导全面、实时地掌握 SBU 的经营情况，替代以往线下收集整合工作，节省人力 1 人/单个41、 SBU。业绩变动原因支持从客户和产品两个维度下钻分析，帮助用户快速定位top10 影响因素，提高工作效率 50%。025数字国资024数字国资价值总结整合计划与运营关键指标，将平均数据处理时间从 2 周缩短至 1 天建立指标红绿灯预警机制，问题定位周期从 1 周缩短至 1h帮助工厂之间进行对比分析，效率提升预计 50%北京首钢股份有限公司（以下简称首钢股份）是世界五百强首钢集团所属的上市公司，以建设具有世界竞争力和影响力的钢铁公司为愿景，始终坚持创新、协调、绿色、开放、共享发展理念，坚持绿色制造、智能制造、精品制造、精益制造、精准服务的高质量发展之路，形成具有核心竞争力的高端产品集群。数字化42、转型是一项复杂的变革，与传统信息化相比，其对于数字化基础的要求更高，不管是 IT 基础设施、数据管理能力还是信息安全要求等，都提出了新的目标。数字化基础的保障作用更加突出，其管理重心由应用转向了数据，支撑能力由维持转向了快速迭代。首钢股份目前已建成分布式混合型数仓，汇集了财务、采购、销售、物流、成本、工程、设备、制造、质量、能源、环保等所有业务领域以及现场生产工艺的 14.5+万项 200T+的数据。客户介绍背景和主要驱动力首钢集团坚持数字与业务融合发展，提升企业经营效能，实现业务提效 3 倍01生产经营数据来源众多，存在大量异构数据，不同粒度数据分布在不同系统，在进行数据分析中数据收集和整合43、耗费了分析人员大半的时间，缺少统一平台和方法对存量庞大的数据开展有效的开发和利用。数据分散，缺乏统一管理机制BOE 认为，本次项目的成功实施，为企业带来了显著的变革和价值。首先，通过对业务场景的深入剖析，BOE 精准地识别了企业运营中的关键问题和瓶颈，为管理层的决策提供了有力的数据支撑。其次，项目的实施促进了企业内部的数字化转型，提高了数据处理效率和决策效率。后续，BOE 将在此项目基础上继续深化，进一步优化数据分析工具和方法，提高数据分析的准确性和效率，并将加强与业务部门的合作，确保数据分析结果能够更好地服务于企业的业务需求，同时持续不断地完善指标体系。此外，BOE 还将关注新兴技术的发展趋44、势，积极探索人工智能、大数据等技术在企业业务运营及分析中的应用。027数字国资026数字国资02钢铁生产关联因素多、管控环节多、生产流程长，基于人工或人工加计算机系统辅助相结合的方式进行，业务执行仅依赖于局部信息、离线数据和人工经验，无法支撑精益制造和优化资源配置的需求；线下业务多，跨部门业务协调难度大、管控效率低，响应市场能力不足。缺乏对业务数据全量全要素管理03由于钢铁生产制造过程动态变化，通过传统固定报表方式进行日常业务分析与管控已不能及时适应制造业务的不断更新及管理方式的变革。缺乏对业务数据全量全要素管理01让数据可见、让数据说话，用工具改变人的数据思维；用新型 BI 改变人的工作习惯45、，成为了首钢股份实现“管控数字化、决策智慧化、服务平台化”战略规划的重要支撑。建立数据思维及使用习惯02开发能敏捷、迭代能快速、用户能参与，成为了首钢股份数据分析工具的技术要求。构建敏捷组织能力03通过大数据应用给公司海量数据赋能，不断改变旧的业态、业务模式和工作方法，从而提高企业经营管理效率。深入业务应用，驱动业务不断迭代，助力经营提效首钢股份通过“一个数仓、两个纬度、三种手段”来提升数据生产力，即建设一个数仓作为数据基础、坚持数出一源，通过数据治理提升数据质量；完善主题和指标两个纬度；融合应用“固定报表、自定义分析、数据可视化”三种技术手段，着重在数据监控与统计分析、业务辅助决策等应用领域46、进行探索，实现更灵活、更易用、更智慧的决策支持系统。战略规划和行动路线典型落地场景销售管理-客户需求精准识别通过对现有多业务系统中的数据进行梳理，明确围绕客户需求，充分利用合同信息、生产实绩及质量异议信息，构建订单风险识别子模型、尺寸选材推荐子模型、能力评估子模型、外设计智能评价子模型，高效进行产线的产品尺寸能力评估，确定供货能力，针对不同需求推荐出最适用的外设计方法，从售前、售中、售后全流程跟踪分析，并结合历史数据，自动给出外设计等级和评价。029数字国资028数字国资该场景包含以下订单风险识别模型和外设计智能评价两个部分：基于大数据平台，将采购系统中的合同信息与销售系统中的销售信息进行匹配47、分析，以合同为最小统计单位，以产品大类为统计维度，从外设计质量分布、活跃度分布、规格能力等维度对订单情况进行图像化展示，展示效果一目了然，同时支持数据下钻，便于更进一步的问题分析。订单风险识别模型外设计智能评价基于产销一体化经营决策大数据平台，将股份公司和京唐公司两个基地，制造系统中的物料实绩信息、成分信息、合同信息，销售系统中的销售信息和质量异议信息，实验室管理系统中的实绩检化验数据等进行数据清洗、数据整理，对外设计从多个方面进行评价。钢铁企业客户需求精准识别，针对三码数量庞大、精准选用难度高、后台管理维护工作量大的业务现状，将信息化系统的大数据挖掘能力和订单质量外设计业务相结合，纠正了 748、5 条订单三码选用错误，将三码的分析处置从 24 小时以上缩短到 1 分钟以内，支撑产线能力拓展额外承接订单 2.5 万吨。销售管理-认证项目评价为了提高管理和推进认证效率，实现高效、精准的用户推广，搭建产品认证评价模型。首钢股份在全生命周期监控与系统性管理的基础上，细化流程为 3 大序列、12 个节点、15 个项目。通过大数据分析，提取认证输入因子 37 项，认证输出因子 7 项，对认证的信息进行确认和扩展，搭建认证知识库模型。以历史订单的为数据基础，归纳形成认证知识库，并最终提炼出认证规则，完成了酸洗认证知识库的搭建；建立认证知识库运行规则和流程，建立自动更新逻辑，实现合同和认证知识库自动49、匹配，精准匹配率达 100%。以认证知识库为基础，实现对客户认证路径的实时跟踪，搭建认证项目的可视化评价模型。通过 FineBi 进行认证可视化界面的自主配置，深化对认证业务的管控，进一步支撑认证业务的高效推进和管理。质量管理-现货分析管控现货分析管控模型整合炼钢、热轧、冷轧全流程生产和质量数据。建立工序一贯履历表，对板坯和钢卷的计划、质检、评审和摘挂单过程进行记录。基于该模型，发现在现货管控过程中的相关问题，并通过层层下钻具体到可改进执行的层面，进一步推进了调宽坯原单轧制、过渡原因识别、头尾坯切割优化、改规格卷封锁状态下挂单、卷渣工艺优化工作的开展，现货发生率降幅33%，减损 2 亿元。0350、1数字国资030数字国资仓储物流管理-库存管理以库存管理为切入点，以建立库存预警机制、全流程全局监控并合理评价整体业务链库存、完成库存模型搭建并以应用为目标，为库存管控体系提供支撑。探索低库存下的高效生产管控模式，使全流程工序库存都达到满足其生产、运输效率所需的最低库存水平，提高存货周转率，降低资金占用。该库存管控模块，横向覆盖销售、生产、质量、物流等业务，纵向覆盖炼铁、炼钢、热轧、冷轧等全流程工序。全流程库存分析效率大幅提高；库存分析精度和质量明显改善；通过全流程库存结构分析和预警，可从渠道、品种等多角度锁定库存风险。该库存管控系统集展示、计时、推送、监督、统计、分析为一体，适用于全工序全流51、程，实现了由企业由人治到数治的转变，具有覆盖面广，泛用性强，使用门槛低，实施效果立竿见影等特点，极具推广价值。生产成本管理-炼钢转炉工序金属料管控通过梳理现有炼钢 PES 工艺报表，设计转炉工序金属料管控驾驶舱，按照人员、炉座、班组等维度重点分析转炉金属料损失、装入量、出钢量、吹损等指标，并按照产线、炉座、班组、个人、炉次的层级下钻，从而发现转炉过程中的吹损过大，金属料损失过多等问题。通过建立转炉金属料管控驾驶舱，金属料管控效率全面提升。提升了现场管理效率，提高了专业管理人员的分析问题、解决问题的能力。对各作业区分工序分析金属料异常原因，提高操作水平。提供改进方向建议实现金属料即时管控和长期管52、控相结合，提高经营效率和效果，同时为计划值推进和标准成本优化提供支撑。生产库存分析销售库存分析运输商评价033数字国资032数字国资通过 FineBI 实现对全公司及各单位点检异常的全方位管控分析，及时发现闭环管控中问题，分析明确具体原因，督促相关单位及时整改，提高点检异常的闭环管控水平，带动点检管理整体改进。设备管理-点检异常闭环管控价值总结订单分析处置缩短到 1 分钟内现货发生率降幅 33%长龄库存占比降至 2.9%035数字国资034数字国资“用数说”要变为“让数说”数据分析应用已由传统的统计和现状展示转向了数据模型化应用，业务异常不能只靠人在看报表和图表时去发现，更要通过业务决策模型实53、现主动推送和根因联动展示，辅助业务人员进行决策。这种模型化数据分析要聚焦梳理典型业务活动场景，进行目标拆解与迭代、数据治理，通过业务需求的解读及业务数据的有机整合与重构，推进模型与技术融合，进而提升发现问题、提出良性优化及解决方案的能力，来反哺业务活动。“要我做”要变为“我要做”构建数据团队融合能力是数据分析的基础，要推动业务人员走向数据分析前端，变被动为主动，而不仅仅是“提需求”。通过选用 FineBI 来减少业务人员学习成本，实现快速上手，释放数据分析自由度，提高分析效率；通过举办数据可视化的季度交流、年度大赛，推动业务人员以赛促学，做到学以致用，边学边用，逐步形成数据自助分析思维，提高业54、务人员自主分析的主动性。“无价值”要变为“有价值”数据并非越多越好，数据的获取、保存和使用是有成本的。数据是商业价值创造和保持竞争优势的基础，然而数据收集、传输、存储、保护和分析也会提高成本。要对数据进行分类使用才能降低数据管理成本，一方面在做数据标准规划时就要做好设计，包括数据精度、采集频度、使用热度、使用场景、保存年限等等；另一方面数据治理是一项长期工作，定期对数仓进行清理，停用长期不用的报表、主题数据，减少低值数据对存储计算资源的浪费。徐州重型机械有限公司（以下简称“徐工重型”），始建于 1943 年，前身为八路军鲁南第八兵工厂，是一家有着红色基因的国有企业。公司主要研发、制造、销售汽车55、起重机、全地面起重机和特种起重机。近些年来，公司实现跨越式发展，先后建成 4 个智能车间、10 条智能产线，并获得国家“智能制造标杆企业”、“制造业与互联网融合发展试点示范”、“大数据试点示范”、“工业互联网试点示范”等荣誉。徐工重型始终坚持“成为全球信赖、具有独特价值创造力的世界级企业”的发展愿景，打造内涵式高质量增长模式，建成产品卓越、品牌卓越、创新领先的世界一流企业，实现产业珠峰登顶，助力客户成功。客户介绍徐工重型营销智核数据驱动的产销协同与客户洞察背景和主要驱动力该行业属于典型的“多品种、小批量、定制化”离散型制造，其制造工艺流程复杂，涉及下料、折弯、焊接、铸造、锻造、热处理、机加工、56、涂装、装配、调试等多工艺流程，是机电液多学科多门类交叉的学科。因此，产品设计、生产、制造、销售、服务等全生命周期管理难度大，多场景应用诉求强烈。工程机械是我国国民经济发展重要的基础性、战略性产业徐工重型信息化建设历程经历了“信息化、数字化及智能化”的阶段037数字国资036数字国资一、基于 POWER-X 的徐工全价值链全场景大数据融合创新应用项目建设为了高效连接市场，做到企业内部高效协同，成本最优，同时精准识别客户商圈，做到高效个性化推荐，提高商机转化率，徐工重型建设基于 POWER-X 的徐工全价值链全场景大数据融合创新应用项目。基于 POWER-X 的徐工全价值链全场景大数据融合创新应用57、项目，打造企业集控指挥中心和数字化运营体系，支撑经营管理的流程化、精益化。项目以徐工集团“智改数转网联”顶层规划为指引，以“高端化、智能化、绿色化、服务化、国际化”为目标，打通端到端业务流程，构建全价值链数据主线，建设工业互联网大数据平台，以数据驱动研发端、制造端、服务端、市场端的业务协同，不断推动经营过程优化。战略规划和行动路线项目当期构建协同制造、产销存管理、市场态势感知和客户分类分级、精准产品推荐、销售成效监测等场景。通过开展端到端流程优化、数据治理体系建设，持续构建“三纵六横”的关键业务场景和数据指标体系，建成中央集控指挥中心，充分挖掘和发挥工业数据的内在价值，优化运营效率，辅助科学决58、策，增强企业韧性，促进业务增长，打造形成企业的数据能力。具体分类及场景名称如下所示：基于 POWER-X 的徐工重型全价值链全场景架构智慧重型AI+工业大数据数据应用场景建模产品调试关键部件分析智能研发职能化模块化协同研发设计设备监测与预防性维护智能工厂供应链协同制造工艺优化及调优质量分析与管控智能预测运维智能服务基于AI的智能客服应用产品调试关键部件分析智能管理经营风险预警与防控基于5G的集群作业智能产品基于5G的远程无人操作数据穿透接口编排接口标准化数据路由数据总线ESB智能制造单元焊接机器人智能生产线物流RGV智能检测校形数字化结构件车间回转体装配伸缩缸头柔性加工线加工中心数字化核心零部59、件车间智能拧紧调试检测自动化分装电动加注数字化整机装配检测单元立体仓库堆垛机多层穿梭车RGV智能物流仓储系统虚拟存储云服务数据库数据中心光分配网线路终端网络单元PON网络网络切片边缘计算MEC5G防火墙入侵检测态势感知安全防护智能基础架构数据中台数据资产产品数据数据目录数据安全质量数据销售数据人员数据竞品数据有条件数据共享数据非共享数据数据治理数据标准模型数据标准数据架构数据质量标准管理发布元数据模型数据地图数据质量规则服务注册发布有效性核查完整性补充试用性判断数字化管理全球人力资源管理FICOBWBCSFiori实时数据分析全面预算管理智能合约（电子签章）办公云（OA）商业智能分析（BI）知60、识库共享数字化金融ERP(S4 HANA)研发工具：设计/仿真管库平台研发工艺采购仓储生产制造生产制造三维设计POM工厂建模数字化工艺设计布局仿真X-GSS工艺管理及仿真X-DSCAPS-高级计划排产X-GSS数字化一机一册SG+AR智能维修全球服务手册发布车联网产品入局产品监控故障诊断起重在线CRM销售过程情报分析PMS金领易控IOTTDM设备联网数据采集试验调试QMS质量模型库SPC质量追溯WMSTMS数字化设计制造过程仿真智能工厂-集控中心生产管理看图及安灯MES ERP MM PLM PP SD01市场需求剧烈变化，企业生产进度及库存无法实时掌握，销售订单传递到企业后，若无法高效调整计61、划应对市场，将会导致订单生产延误或提前产出浪费资源。对内：亟需实现连接市场、高效协同，做到成本最优02面对海量销售线索，企业若缺少行业细分，则无法对单独客户进行分析，也缺乏行业级市场洞察，导致无法通过客户多维度分析进行个性化推荐，商机转换率不高。真正有价值商机错失，客户倒戈竞争对手。对外：亟需实现精准识别客户圈层、个性化推荐、提升商机转换。在这个过程中，徐工重型部署了CAD、CAM、KMCAPP、CRM、ERP、PDM、MES等一系列用于支持企业研发设计、生产制造、营销服务等领域提质增效的业务系统，同时通过拥抱“云大物移智边”、5G 等新数字技术，实现了由单项应用、整体提升、深度融合向智能制造62、以及数智创新的稳步推进。在这个过程中，如何能让业务系统积累的海量数据发挥业务发展及创新的引擎作用，成为徐工重型数字化战略的重要方向。同时，当前国内市场饱和、基建投资疲软，工程机械市场竞争愈发激烈。面对行业微利期、产品同质化问题，企业内外挑战重重。徐工重型信息化建设历程经历了“信息化、数字化及智能化”的阶段039数字国资038数字国资01协同制造02产销存管理03市场态势感知和客户分类分级04精准产品推荐05销售成效监测垂直一体化生产管控：公司至工位四级执行深度分析基于产销存的成品库综合管理基于 CRM 的销售过程闭环管理基于起重在线的小微客户推荐面向一线销售实绩管控的营销驾驶舱基于智能排程的产63、线协同产品资源报表-差异基于营销决策平台的行业数据分析多层级多维度的客户精准营销客户 360 驾驶舱管理（客户画像）基于供应链和仓储系统的库存共享产品资源报表-出入库基于 IOT 的产品市场表现分析基于金领易控的大客户推荐面向决策分析赋能的销售多级管控分类具体场景名称二、具体落地方针按照帆软指标分析方法论，从业务域、分类、二级分类、指标名称、指标维度、展现形式、指标性质、指标定义及工时、更新频次、数据来源及取数逻辑、优先级等，开展项目指标梳理和设计。同时根据各核心系统业务当前支撑情况，梳理并确认是否需要系统改造。业务讨论及指标体系梳理以物料主数据、客户主数据、供应链主数据等为基础，开展主数据管64、理平台 MDM 建设，作为底层基础共享数据平台。使用帆软 FineDataLink 进行基础数据抽取，并通过诸如关联、比较、过滤等算子进行加工处理，处理后的数据最终存储在 Postgres 中，完成场景数据仓库构建。开展数据治理和数据抽取开展各类指标逻辑的开发设计，利用 FineReport 模板实现各类指标的快速带入，通过模板开发快速实现多个维度数据指标设计成型，并通过不同角色权限实现系统功能访问限制。指标展示设计和开发典型落地场景垂直一体化生产管控：公司至工位四级执行深度分析企业生产计划执行信息掌握在基层一线，管理层和高层对现场难点、堵点信息获取存在一定延迟，因信息传递不及时，资源调配不充65、分，容易造成生产现场停滞，造成资源浪费。通过构建公司至工位的四级垂直一体化生产管控，可有效解决信息传递不及时、资源调配不充分导致的进度延误问题，确保销售订单的及时达成。041数字国资040数字国资通过帆软 FineDataLink 将公司计划、生产、物流、质量、设备、人员等业务数据定时抽取到数据仓库，根据业务逻辑进行基础数据的加工处理，并通过 FineReport 进行公司级、分厂级、工段级、工位级垂直一体化的生产管控可视化看板开发，实现四级执行结果穿透分析，过程问题充分暴露，问题随时发现随时跟踪处理，实现生产过程的高效实时管控。确保销售人员准时回复订单交期。公司级驾驶舱，侧重关注公司层面生产66、运营情况，用户主体为公司领导、制造总监、制造管理部部长等，重点针对公司月度计划与执行完成率情况、月度产销存趋势、关键核心节点完成进度率情况、整车交库对号率、同期入库趋势、底盘与整机计划进度与执行差异预警等。公司级生产驾驶舱供公司领导决策，并对生产进度执行异常进行快速调度。分厂级看板，侧重点关注该分厂的生产运营情况，用户主体为分厂领导、计划调度，重点针对诸如分厂内部计划达成情况、物料齐套情况、质量监测情况、设备稼动率、人员综合效率 OPE、各条产线计划执行的平衡情况等。把分厂层面关注的计划执行、物流齐套、质量监控、设备利用率、人员效率、产线平衡情况充分展示，供分厂领导实时掌控分厂内部整体情况，发67、现异常实时调度。公司级生产驾驶舱工段级看板工段级看板，侧重点在工厂的某个工段，用户主体为工段长，重点针对工段计划与执行完成率、物料批次齐套率、过程异常反馈、出勤人员情况、生产制约因素（诸如涉及计划异常、物流异常、质量异常等各类异常统计汇总跟踪情况），方便工段及时进行调度。工厂级看板043数字国资042数字国资通过基于公司级、分厂级、工段级、工位级四级的生产执行穿透场景建设，各类问题职责明确、进度及时触达责任人，并通过设置超期时间集成钉钉自动提醒功能，确保问题被有效及时跟踪解决。公司各类问题及时处理率从 55%提升至85%以上，各类计划完成率目前达到 90%-96%左右。工位级看板基于产销存的成68、品库综合管理徐工重型利用帆软FineDataLink和FineReport构建的基于产销存成品库管理功能，通过年初盘点形成年初基准库存，以 MES 实时交库信息、CRM 实时销售发车信息增量数据，定时抽取进入数据仓库，按照年初基准库存+MES 实时交库数据-CRM 实时销售发车数据，最终形成各个产品型号的实时产销存数据，开发完成成品库看板、产品资源报表（入库出库库存明细）、产品资源报表差异等。在数据入仓后，以一套指标、一个平台、一组数据，对各个型号的产销存数据展开统计分析，对比差异，分析库存账龄、热销型号产销存、发运完成率、发运类型、订单分布及各个代表处发运情况等，通过库存分析结合营销策略的制69、定，有效降低整机库存，并提高产销平衡分析的效率。市场态势感知和客户分类分级徐工重型利用海量的起重机远程运维服务车联网数据、客户关系管理 CRM 销售服务过程数据及第三方行业数据，建立基于起重机的市场态势感知、客户分类分级，开展个性化推荐，提高商机转化率。利用 FineReport 工具创建客户画像，形成客户 360 驾驶舱，对客户信息、销售达成、购买力、信用、服务、销售线索、复购等形成客户的“数字影像”，同时对客户开展客户等级 ABCD 分类。该部分整体分为客户总览驾驶舱和客户详情驾驶舱，客户总览驾驶舱分析客户总体构成、分类占比、客户价值、潜客转化、客户流失等情况，方便公司快速掌握客户群体全貌70、，针对不同细分领域客户需求和偏好，有针对性制定销售策略和服务策略；客户详情驾驶舱，则从单个客户数字身份角度，分析单个客户基本信息、服务、信用、销售线索、产出等内容，针对单个客户综合各方面有效信息更有针对性。同时根据生产过程中交库异常，开展 MES 交库与成品库入库差异分析，重点针对每台车辆，业务问题开展不一致交库差异分析，定时推动各制造分厂及成品库开展差异性分析，进行数据治理，确保交库源头数据一致性。通过成品库管理功能开发，各个产品段的产销存实时一目了然，原先需要一周左右时间汇总统计的产销存数据，现在实时即可汇总出分析数据，大大提高运营分析的效率。同时，统一的平台消除了各个部门数据壁垒，产销存71、分析大家在同一数据平台实时共享数据，统一了平台统一了数据，交库差异基本上控制在当月异常当月解决，避免了整机交库长期异常无从监控的问题。成品库管理看板工位级看板则是该工位执行人员，针对工位当天完工、产量及质量情况具体执行的反馈。045数字国资044数字国资其次，通过大数据挖掘车联网在产品监控、风险管理、故障诊断、数据挖掘分析等应用，形成徐工指数为代表的“工程机械市场指数”，通过工程机械产品平均开工时长、开工率等关键指标，及时反馈各施工领域形势变化及各省市建设情况、区域建设热度，形成对各地区及行业发展态势的判断。具体以区域、型号、吨位、区域等开工率统计逻辑为代表指标开展市场分析；以质保期保有量、服72、务资源配置、服务饱和度等指标开展服务资源分析；以工时排名、持续工作时间排名、大客户设备排名等场景指标开展潜力客户分析，最终借助数据挖掘分析，挖掘出市场表现情况，为精准营销提供市场分析支撑。成品库管理看板设备分布最后，通过营销决策平台的行业数据进行分析，即通过第三方行业数据与企业内部销售数据的交叉分析，分别从地域、吨级、型号等不同维度分析产品市场占有率情况，更好地了解市场需求和竞争态势，帮助执行更有效的市场策略。通过客户 360 驾驶舱管理等多种手段的建立，实现市场态势实时分析、多维度分析、可视化分析、智能化分析，企业获取第一手资料，对客户售后行为、购买行为、客户风险收益、客户满意度和忠诚度实时73、汇总，构建了单个客户画像和行业细分趋势，为企业了解市场竞争态势和客户购买趋势，科学合理实行市场策略提供了坚实基础和保障。实施后，商机识别效率提升 80%，商机转化率提高 30%。销售管理-信息管理、预实管理、销售管理-订单合同、销售拜访营销成效监测场景建设公司通过销售管理五大关键过程+六大 KPI 的决策支撑体系，构建了涵盖决策层、管理层、执行层的营销管理体系，同时为了应对本部、大区、代表处、一线销售人员四级组织模式，打造了面向决策分析赋能的销售多级管控能力。销售多级管控场景中，公司通过销售管理、应收账款、综合分析、排名看板四个一级分析主题，实现了总部、销售大区、代表处、销售人员四个层级的数据74、权限设置，构建了数据逐层深入、权限逐层细分、业务集中监控的分析框架，为管理人员提供精细化的管理支持。销售管理部分对销售数据进行深入挖掘，提供销售信息管理、计划/实际销售情况管理、订单合同管理和销售拜访管理四个分析板块。分别从销售线索捕获、丢单情况、计划与销售完成情况、合同金额及实际发车状况、客户拜访情况等指标维度开展分析，从总部、大区、代表处、具体销售人员四个维度，逐层下钻，账号登录根据所处层级直接展示具体层级数据，方便销售绩效实时管控。047数字国资046数字国资通过以上四个分析主题的细致分析，管理人员可以全面掌握销售多级管理场景中的各项数据，对市场情况、客户情况、销售情况及应收款项等进行深75、入了解，从而制定更加精准、有效的销售策略，提高销售业绩并优化整个销售业务链条。通过一级分析主题各个销售大区、代表处、一线销售人员可以进行下钻到自己权限的看板，查看各自权限下的数据情况，实现销售层级的管控和销售绩效达成分析。当前，企业按照顶层设计规划和技术选型，完成大数据“三纵六横”的核心业务数据分析指标体系建设，模块化构建研发、制造、供应链、营销、服务、运营等六横大数据场景，完成对 436 项大数据指标的分析。下一步将按照三步走战略，持续完善企业数据资产、数据质量管理制度，开展多维度数据资产治理，开展多领域多业务场景集成的综合应用分析，并逐步扩展到企业经营管理层面，为企业决策提供参考。工程机械76、行业正站在数字化转型的前沿，未来的工业大数据应用将迈向更深层次的成熟阶段，企业需要数字化转型，需要大数据，根据企业需求不断开辟全新的应用场景，不断推动企业和行业向更加智能化、自动化的方向发展，实现效率和创新的双重飞跃。价值总结02智建先锋陕建集团：高标准布局，加快打造建筑行业数字化转型标杆中建三局：用数字化为企业风险管理赋能中国电建市政集团：搭建立体式数据决策平台，数字化管理转型提速！中国中铁：争做数字智能“开路先锋”，建设世界一流企业049数字国资048数字国资数字化关乎国家战略和全局发展，“十四五”规划明确作出系统部署。企业作为发展主体，全面、系统、规范推进数字化转型是高质量发展之要。陕77、建集团作为陕西省政府直属的国有独资企业，自觉扛起为行业数字化转型探索的国企担当，推动数字化与传统业务深度融合，为打造建筑行业数字化转型样本起到示范引领作用。近年来，我国建筑企业高度重视数字化发展，建筑信息化也取得初步成果，但数字化转型过程中，仍然面临数据壁垒林立、业务标准化支撑不足、综合型数字化人才资源稀缺等挑战。因此，陕建集团重点聚焦行业数字化转型共性难点，精准施策，统一规划建设集团数字化系统，加强业务标准化建设，并创新组织形式，统筹集团内外资源，加强人才队伍建设，加速探索推动数字化与业务融合发展。陕西建工控股集团有限公司(以下简称“陕建集团”)作为全球排名前列的国有大型建筑企业，聚焦行业数78、字化转型痛点难点，结合先行经验与发展趋势，高位布局、精准施策，高标准制定数字化发展“168”战略，创新市场化、公司化运营模式，建立起六个核心架构、八大项目集群，率先探索构建建筑行业数字技术和传统业务深度融合的全业务流程数字化建设体系，加速打造建筑行业数字化转型标杆。客户介绍背景和主要驱动力陕建集团高标准布局，加快打造建筑行业数字化转型标杆我国建筑行业数字化建设普遍处于探索阶段，业内领军企业的转型举措各有特点，陕建集团的特色在于“高点起步、规划先行、组织创新”。陕建集团基于其“十四五”发展战略以及信息化需求，结合行业数字化转型先行经验与发展趋势，高标准制定“168”数字化转型战略，即“一个基本79、目标、六项核心架构、八大项目群”，明确集团数字化转型基本路线与行动纲领。战略规划和行动路线同时，按统一规划、分布实施的构想，陕建集团探索形成“三步走”加快数字化转型和“三层塔”提升能力建设的部署路径。“三步走”是从点到线再到面的数字化发展路径第一步，实现生产要素的数字化，把人、财、物、料等基本要素实现数字化描述与存储、数据化共享与应用，形成单一要素系统化、整体化。同时，实现生产与管控的数字化，最终构成基本作业单元的数字化。第二步，在生产要素数字化的基础上实现项企一体化。目前 BIM 技术应用和智慧工地管理系统共同构成项目管理层面的数字化升级，而业务系统、财务系统、人力资源系统等构成企业管理80、层面的数字化升级。项企一体化将通过技术升级，纵向打破组织边界，实现项目、公司、集团数据一体化，横向融合各业务线如技术、商务、生产等数据。第三步，构建产业互联网，将陕建集团的数字化能力向外拓展，形成对上下游产业链的支持能力。物流管理、供应链金融、劳务人员管理、政府监管等都将纳入到统一的、相互连接的平台体系中，在数字世界中协作发展。“三层塔”是从实际操作层面搭建企业数字化架构与能力第一层，围绕云平台建设为数字化转型奠基。陕建集团正在打造企业私有云，未来将形成混合云模式，与公有云实现无缝连接。利用公有云强大的资源和组件能力快速提升业务创新能力，加速企业数字化转型步伐；第二层，以主数据平台为81、核心打造数字底座。通过主数据平台采集组织、客户、供应商、财务科目等核心数据，通过到2025年陕建集团的管理和信息化水平达到国内同行一流水平。一个基本目标业务架构解决以业务为核心的价值导向问题；应用架构解决信息系统功能和责任边界的问题；集成架构解决互联互通的问题;技术架构解决资源配置和安全稳定的问题；数据架构解决数据资产有什么、谁来管、怎么用的问题;六项核心架构以八大项目群的建设为依托，如综合管理、财务管理、数字化等，打造数字化应用典型场景，推动数字化转型落地实践，建成数字陕建的高速网络八大项目群陕建集团“168”数字化转型战略 051数字国资050数字国资IT 系统沉淀表单、凭证、过程记录等82、交易数据，再通过数据中台实现数据治理体系落地，充分挖掘数据资产价值，满足企业对数据从采集、清洗、汇集、分析、决策的数据闭环管理；第三层，根据集团不同业务特点构建双模 IT 发展模式，对稳态业务采用传统 IT 模式和集成技术保证业务稳定运行，对敏态业务采用云原生、微服务架构，融合 DevOps、容器等开发模式保证业务的敏捷和高效创新。为不同的业务模式适配不同的组织与流程，让专业团队在不同模块上进行业务运营，以快速实现系统迭代升级，适应市场需求，提升整体竞争力。陕建集团财务综合“驾驶舱”典型落地场景建设多个应用系统，形成统一数据资产瞄准数字化转型过程中“数据”这一关键生产要素，陕建集团力图消除“83、烟囱式”“联邦式”系统，打通“数据孤岛”，建设了主数据系统、财务系统、人力资源系统、项目管理系统、电子采购系统、质量安全巡检系统、OA 协同办公系统和生产指挥调度系统等多个应用系统，形成统一数据资产。其中由集团统建的系统打通底层数据，实现了集团全级次覆盖、上下联动、数据互通，为运用挖掘数据资源价值，优化决策打下坚实基础。搭建国资监管数据分析平台瞄准数字化转型过程中“数据”这一关键生产要素，陕建集团力图消除“烟囱式”“联邦式”系统，打通“数据孤岛”，建设了主数据系统、财务系统、人力资源系统、培养和引进既懂建筑业务，又具备数字化建设经验的复合型人才项目管理系统、电子采购系统、质量安全巡检系统84、、OA 协同办公系统和生产指挥调度系统等多个应用系统，形成统一数据资产。其中由集团统建的系统打通底层数据，实现了集团全级次覆盖、上下联动、数据互通，为运用挖掘数据资源价值，优化决策打下坚实基础。国资监管数据分析平台将数字化嵌入业务发生过程强调“业财融合”，以财务信息化倒逼业务信息化。财务是业务的结果，标准化程度最高，信息化难度最低，让财务数据为业务定标准，实现业务表单化，最后形成标准化，有助于解决建筑行业固有的标准化难题。加强数字化人才队伍建设信息化、数字化建设也为陕建集团巩固传统优势，构建协同发展格局奠定坚实基础。一方面，数字化转型大幅提升了企业管理效率，逐步向决策智能化、项目管理精细化迈85、进，进一步打造在建筑、地产核心主业的竞争优势。另一方面，各类业务在数字化流动过程中形成数据资产，支撑了陕建集团物流、金融、劳务、物业等业务创新发展，打造和谐共生的行业生态。随着数字化转型程度日益加深，生产经营过程中产生的数据资源也会越来越丰富，通过数据挖掘与分析，陕建集团将开拓全新的应用场景，助力集团管理质效提升。并且更为重要的是，随着系统及相关配套措施的日益完善，劳务实名制平台或将改变产业工人的组织方式、推动建筑行业形成新的生态伙伴关系。价值总结053数字国资052数字国资中国建筑第三工程局有限公司（以下简称中建三局）是世界 500 强企业-中国建筑的重要子企业，年合同额超过6000 亿86、元，营业收入超过 3000 亿元。近年来，中建三局认真落实国企三年改革行动工作部署，锚定“建设高质量万亿三局”发展目标，在中建集团“十四五”信息化规划指引下，抢抓数字时代机遇，加速企业数字化转型，为企业高质量发展强基固本、聚势赋能。客户介绍随着国内房地产和基础建设市场的逐渐饱和，市场竞争日益激烈，建筑企业投标价格疯狂内卷，低价中标现象严重。因此，项目成本管理的风险不断增加，逼迫建筑企业加大风险管控的力度。地产企业资金链断裂的影响为上游房地产企业的资金信用带来了极大的危机，也让建筑企业对风险管理有了更全面的思考，除了项目现场的实际风险以外，外部影响因素也应纳入风险管理的范围内。在建筑行业利润普遍87、偏低的现状下，许多企业一改以往粗犷的项目管理方式，逐渐向精细化管理转型。这就为风险管理带来的合适的土壤，谁能更好地控制项目风险，谁就能在精细化管理的道路上走得更远。背景和主要驱动力激烈竞争促使低价中标地产暴雷对上游的影响精细化管理的必然需求010203中建三局用数字化为企业风险管理赋能在技术架构方面，中建三局携手帆软成功构建了涵盖用户权限、单点登录、流程引擎、图表引擎等的完善体系，达成了数据的采集、处理、分析及展示功能。于业务架构而言，明确了诸如资金风险、合同拖欠款、负现金流等风险类型及其对应指标定义，并确立了风险等级以及对应的数据指标范围。在数据管理领域，实现了结构化数据的抽取与清洗、非结构88、化数据资源的有效管理，还提供了自助 BI 分析以及风险项目预警功能。具体来看：战略规划和行动路线业务难点关键路径解决思路风险数据质量低管理制度变化快风险管控标准差业务执行监督难数据采集制度共享风险分级展示分析分层级填报、数据可锁定管理制度在线共亭明确风险定义、统一分级标准可视化驾驶舱实时监控这一系列的举措为公司的风险管理提供了全面、精准且高效的支持，有力保障了公司的稳健运营和可持续发展。应用展示层业主风险分析项目风险分析区域风险分析单位风险分析风险类型分析风险、产值对比基础数据层项目管理系统财务系统商务系统市场营销系统法务系统数据填报结构化数据抽取与清洗非结构化数据资源功能架构层平台维护功能权89、限管理分类汇总风险提醒数据填报单位汇总项目明细自动计算文件上传文件下载文件分类制度宜贯数据共享风险管理制度共享风险管理数据填报：各单位能够通过系统填报项目风险信息，涵盖基本信息与风险信息，并且可对数据执行锁定和解锁操作。数据汇总与查询：达成了风险信息的汇总及明细查询，借助逐层下钻的方式实现对各层级单位风险情况的监控。风险监控：凭借风险管理驾驶舱，能够实时监控公司所有项目、业主、区域和公司的风险状况，包括风险金额、风险个数、风险类型等重要方面。055数字国资054数字国资典型落地场景项目风险信息填报在该项目的风险信息填报工作中，中建三局携手帆软构建了一套全面且严谨的操作流程。首先是项目基本信息的90、填报。其基础数据来源于项目管理系统及商务成本系统，相关人员需要准确选择对应的年月以及具体的单位。此时，三、四级单位应按照要求认真填报所需的项目数据，完成后点击左上角的提交按钮，以完成这一重要步骤。紧接着是风险信息的填报工作。诸如工期违约风险金额、其他风险、其他风险金额、工程款优先权等关键的风险信息，均需要相关人员逐一进行补充填报，并予以仔细确认，确认无误后点击左上角提交按钮。为切实保障数据的准确性和稳定性，特别设置了风险数据锁定功能，一旦上级部门将数据锁定，下级单位便无法擅自进行修改。若确有修改之必要，则需经过上级单位的严格流程审批并获得同意。通过严谨有序的风险信息填报流程，有力地保障了项目风91、险信息的精准性与可靠性，为项目的顺利推进筑牢坚实基础。项目风险信息填报风险管理驾驶舱风险管理驾驶舱在风险管理领域，驾驶舱发挥着至关重要的作用：风险类型监控范畴对各类风险的组成实施监管，助力公司开展专项管理，有的放矢地解决风险问题，提升风险管理的专业化程度。公司风险监控角度对各子公司各类风险的风险金额以及占产值比进行严密监控，从而能够对各公司的风险管控能力予以考核评估，促进公司整体风险管控水平的不断提升。能够汇总各项目业主的风险金额信息，对对应业主方最终风险金额加以监控，并依照金额进行 TOP10 排序。这一功能有助于业务管理人员开展具有针对性的风险管理行动，提升管理的精准性和有效性。业主风险监92、控方面区域风险监控环节清晰展示整个公司各级风险的具体数量、风险金额占全公司产值的比例，以及各区域对应占比的分布情况。这一呈现方式能够辅助决策者制定相适应的区域战略，实现区域资源的优化配置和风险的有效平衡。项目风险监控层面可实时把控整个公司所有项目的风险状况，并按照风险金额进行 TOP20 排序。通过这种方式，有力地确保项目风险始终处于可控范围之内，为项目的平稳推进提供坚实保障。057数字国资056数字国资未来，中建三局将持续深入贯彻国务院国资委关于国企改革的决策部署，在中建集团的领导下，继续深入开展业务数字化建设与优化工作，深化企业数字化变革，掀起新一轮改革发展高潮，持续改革创新、攻坚克难，推93、动企业高质量发展，为贯彻落实中建集团“166”战略举措、助力实现“一创五强”战略目标作出新的更大贡献。法务风险管理系统的构建，实现了多方面的显著价值：价值总结综合而言，风险管理驾驶舱为企业提供了全面、精准、实时的风险洞察，是企业实现高效风险管理的有力工具借助风险管控系统的数据分析，能够及时洞察业务管理中存在的实际问题和痛点，进一步规范项目管理行为，有力推动各业务部门和子公司提升数据质量。有效反哺业务管控实现了标准的统一与规范明确了风险指标定义及数据出口，制定了科学合理且统一的风险等级划分原则，塑造了公司整体规范化的风险管理流程与管控方式。促进了业务透明与制度共享建立了标准的数据化管理体系，确94、保了真实数据在内部的透明度以及管理制度的实时共享，极大地减少了因数据加工导致的数据质量问题和制度管理冲突，显著增强了公司的风险防控能力。数据可视化分析成效显著分管领导和法务工作人员能够及时、直观地掌握各分公司、各地区以及各项目的风险指标情况，从而能够迅速做出精准的业务管控决策。中国电建市政建设集团有限公司（以下简称“中国电建市政集团”），是世界 500 强企业-中国电力建设集团有限公司旗下特级企业、中国电力建设股份有限公司控股子公司，具备大型基础设施投资建设、工程承包与运营管理能力。客户介绍背景和主要驱动力随着数字技术全面融入经济社会发展的方方面面，数字经济的重要性愈发凸显。2022 年初，国95、务院发布数字经济领域首部国家级专项规划“十四五”数字经济发展规划，数字经济在我国经济发展中被放在了重要的战略地位。作为央企建筑集团的中国电建市政集团，自觉扛起探索数字化转型的国企担当，携手帆软，培育落实数字应用场景，推动数字化与传统业务深度融合，积极打造建筑行业数字化转型样本。近些年，中国电建市政集团大力开展信息化系统建设，但建筑行业以项目制为主，区域分子公司繁多且项目庞杂，导致数据之间相互割裂，难以形成有效的数据决策依据，发挥不出数据的价值。鉴于此，集团通过FineReport数据决策平台，对数据进行汇总和分析，为生产经营精细化管理赋能。中国电建市政集团搭建立体式数据决策平台数字化管理转型提96、速！以打造建筑行业数字化转型样本为目标，推动数字化与传统业务深度融合，实现生产经营精细化管理，提升集团整体管理效率和决策科学性，为国有资产保值增值创造条件。战略规划和行动路线059数字国资058数字国资典型落地场景掌控全局，一目了然团业务众多，因此需要一块可以随时监控集团核心指标的管理驾驶舱。决策平台打通了多个业务系统，将工程类相关数据、设备采购类数据和财务类数据集成在一起，包含了工程建设类客户比较关注的营业收入、新签合同、合同存量、设备资产等经营性指标，同时还包含视频模块，丰富大屏展示效果。经营管理，细致入微推动企业经营精细化数字化管理，是实现国有资产保值增值的应有之义。在企业的整体经营管控97、上，电建市政从业务的不同的四个阶段来支撑整体的数据分析诉求，将数据分析的焦点集中在“业务结构”、“经济分析”、“成本管控”模块上。分子公司的管理驾驶舱，由分子公司自有信息化力量进行开发，结合本单位数据展示需要，重点指标一目了然。通过 FineReport 搭建数据决策平台，打通多个业务系统，整合工程、设备采购和财务等各类数据。接着，开发集团及分子公司的管理驾驶舱，集中展示核心指标。然后，从业务结构、经营管控、成本管控等不同阶段深入，进行精细化数字化管理。同时，在工程项目一线，对设备资产和材料用量及价格走势等进行重点监控，并利用 HSE 看板辅助决策。最后，持续优化数据决策平台，依据实际情况调98、整策略，以适应不断变化的业务需求和市场环境。业务结构模块：重点监督业务的新增和存续，监督毛利情况经营管控模块：重点监督工程的执行和经济指标，包括集团监控的重点项目，和各个二级单位的应收款项监督；成本管控模块：主要依托于业务系统上的成本数据和各个成本管控的会议生成的会议纪要进行重点监督；落地一线，提高效能工程项目一线涉及到许多设备与材料，在设备方面，平台统计设备的资产价值和时间，针对具有一定年限的设备进行重点监控，实现有效管理。061数字国资060数字国资在材料方面，则重点监控钢筋、水泥、砂、石料等材料的用量和消耗金额；对于近期发生的价格变动，也呈现其长时间的走势；从专业的外部网站获取材料上游的99、原材料的价格走势，比如布伦特原油等进行对比，辅助管理层决策。通过帆软数据驾驶舱丰富的可视化图表，集团经营情况各维度一目了然，进一步提升管理效率。通过数字化赋能，中国电建市政集团项目管理水平得到快速提升，项目承揽、履约监管、项目闭合等环节的管理效率与便利性均有明显改善。价值总结中国中铁股份有限公司是集勘察设计、施工安装、工业制造、房地产开发、资源利用、金融投资和其他新兴业务于一体的特大型企业集团，总部设在中国北京。作为全球最大建筑工程承包商之一，中国中铁连续 18 年进入世界企业 500 强，2023 年在财富世界 500 强企业排名第 39 位，在中国企业 500 强排名第 10 位。中国中铁100、先后参与建设的铁路占中国铁路总里程的三分之二以上；建成电气化铁路占中国电气化铁路的 90%；参与建设的高速公路约占中国高速公路总里程的八分之一；建设了中国五分之三的城市轨道工程。客户介绍背景和主要驱动力为贯彻落实习近平总书记关于“数字中国，智慧社会”战略部署和“三个转变”重要指示精神，中国铁路工程集团有限公司（以下简称中国中铁）加快推进数字化转型和产业数字化发展，积极布局数字经济与实体经济深度融合，“十四五”期间全面开启信息贯通工程，大力推进数智升级工程，旨在通过信息技术创新驱动，用新动能推动新发展、用新理念展现新作为，全力提高企业治理体系和治理能力现代化水平，实现夯实“数字中铁”、建设“智慧101、中铁”和世界一流企业的宏伟目标。由中国制造向中国创造转变，是发展新质生产力的核心动力。十年来，中国中铁把自主创新作为践行“三个转变”的“一号工程”，聚焦服务国家战略和行业发展所需，加大科研投入和攻关力度，加强科技人才队伍建设，取得了一系列创新成果，在一定范围内解决了业务沟通、信息采集、生产调度和现场管控等问题，但是随着企业对数字化、信息化能力要求的逐步提高，各类数据共享互通和生产支撑的问题也日趋明显。中国中铁争做数字智能“开路先锋”建设世界一流企业063数字国资062数字国资为更出色地开展数字化转型工作，中国中铁依靠顶层设计，厘清数字化转型思路。在管理数字化方面，自上而下启动信息贯通工程；在生102、产数字化领域，自下而上开启数智升级工程，二者紧密配合，形成数字化转型闭环。信息贯通工程包含主干贯通、人力贯通、财务贯通、数智中铁 4 个阶段。主干贯通明确“135”任务，包括打造一体化平台、支撑体系和基础能力，夯实转型基础。中国中铁与帆软等合作，构建数据采集流程，实现业务管理线上转变，建立数据仓库统一规范，打造可视化分析平台，实现数据监控预警与简报推送。目前信息贯通 1.0 基本完成，正推进 2.0 工作。此外，中国中铁党委书记陈云亲自组织“数智升级工程”，以双轮驱动提升数字施工与智慧建造，变革生产方式。该工程规划“246”布局，增强多方面竞争优势，抓好六项升级，以四项覆盖率为指标，打造“智慧103、中铁”品牌。战略规划和行动路线典型落地场景数字化推进的“三驾马车”中国中铁通过打造通用基础平台，研发 BIM 服务云、数智资源共享和物联网平台等，赋能场景化业务应用，进一步集成整合内外部资源，形成标准化智慧解决方案，开拓智慧轨交、智慧楼宇、智慧公路等新兴业务领域，逐步实现“研发设计数字化、生产运营智能化、经营管理一体化、用户服务敏捷化、产业协同生态化。”生产经营数字化升级一是围绕企业全球化经营、项目部分布较广的特点，利用全球组网和区域数据中心，打造云网一体的 IT 基础设施资源平台，加快系统应用上云、智能制造和工业装备上云等工作，确保信息化基础环境的安全、高效、可靠；二是积极响应国家新基建和北104、斗发展战略，推动北斗产业化应用，打造“启航央企时空未来”新亮点。目前已成功研制中铁北斗数字化施工与安全生产监管系统及配套北斗终端，进行了多类型施工场景的试点应用。三是初步构建了软件研发管控平台，建立了技术体系和技术标准，实现了研发过程的自动化、集约化，平台已有开发组件380多个，软件交付效率提升6倍，资源重复利用率提升 300，达到了降本增效的目标，也确保了业务软件的自主可控。在数字技术创新应用方面中国中铁组织力量对企业 48 套统建系统、上千套业务系统进行了全面盘点，设计建设了数据湖，发布了企业数据资产管理规定、数据服务平台、服务目录，建立了企业数据治理体系。同时，中国中铁在总部建立了数字化105、管控中心，通过各类数据模型分析和展示，初步实现了数字预警和辅助决策。激活数据要素潜能未来，中国中铁将进一步深入推进数字化转型两大工程，秉承统筹规划、分步实施、有序推进理念，坚持“示范实施、产业数字化、数字产业化”三步走策略，推进试点示范，建立推广机制，形成推广模式，探索运营模式，确保企业数字化转型工作走深走实。价值总结065数字国资064数字国资作为中国中化材料科学板块的旗舰企业，中化国际是在中间体及新材料、聚合物添加剂等领域具有核心竞争力的国际化大型国有控股上市公司。依托中国中化“线上中化”的总体框架，借助数字化技术与业务研发、生产、经营和管理的深度融合，中化国际重点规划与建设了“5+1+1106、”为特征的业务数字化应用整体框架，打造了“创新型化工新材料领先企业”的数字化转型范本。经过 20 多年的探索和发展，中化国际数字化在新阶段依然面临不少挑战，比如企业信息化、工业化在运营层面缺乏融合，各层级主体能力定位不清晰，数据分析管理能力不强等问题，具体实践中体现在三个方面：客户介绍背景和主要驱动力中化国际靶向赋能打造化工新材料领域数字化转型范本 01当下数字化有两种路径，各有利弊。一种是由传统信息技术部门来主导数字化；另一种是“另起炉灶”，以数字化的业务创新来主导。作为传统制造型企业，中化国际选择了第一种方式，由此带来的最大挑战是，信息技术部门习惯于从需求满足的角度来解决问题，数字化工作107、开展相对被动，技术导向特征明显。如何从被动满足需求转变为业务导向03能源化工中化国际：靶向赋能打造化工新材料领域数字化转型范本神东煤炭：建设具有全球竞争力的世界一流数字化集团瓮福集团：全面预算体系搭建与报表自动化实现，创造财务新格局大庆油田物资公司：数智新模式助力推动产业链供应链现代化水平提升067数字国资066数字国资02相关用户依然有“我提问题你解决”“我是甲方你是乙方”这样的思维惯性。这也是除了互联网或者创新类公司外，大部分传统企业的共同特点。传统企业的数字化文化需要持续培养03信息技术人员怎样向业务的数字化人才转型，业务人员、经营管理人员如何深入理解数字化，我们缺乏这样的复合人才。需108、要复合型人才1998 年2003 年是高标准起步期。以“统一建设、统一管理、统一维护”为原则，建设了 ERP 系统，实现公司业务全覆盖；2004年2009 年实现功能逐步深入。以ERP为核心，中化国际开展外围系统建设，扩展仓管、货代等功能，建设数据、OA 协同等系统，支撑公司业务拓展和效率提升；2009年2012年形成贸易信息化平台。随着公司贸易业务逐步成熟，管理流程、风险合规、前中后台分工日益精细化，形成先进的贸易信息化平台；2012 年2016 年逐步实现中化国际产业化转型。贸易业务在海外拓展与延伸，对信息化带来挑战，公司形成海外信息化推进和产业数字化建设并行的策略与机制；2017 年确定109、“一横一纵”数字化规划框架，以及“横向互联协同、纵向运营洞察”的规划原则；2022 年起建设成为全面数字化的综合性化工企业。中国中华控股有限责任公司通过“1.3.3.6”战略，分三阶段逐步实现线上中化、数字中化，并进入到智能中化阶段，要求建设成为全面数字化的综合性化工企业。依托中国中化“线上中化”的总体框架，中化国际加快推进以“创新型化工新材料领先企业”为目标的数字化转型，重点规划与建设以“5+1+1”为特征的业务数字化应用整体框架。其中，“5”是研发、工程、供应链、生产、营销五个价值驱动业务环节，第一个“1”是建设统一数据融合内部生态，第二个“1”是以综合化工园区为核心，通过数字化支持110、园区的基础服务与运营协同。战略规划和行动路线典型落地场景搭建智能工厂+智慧 HSE 的评价体系和评价标准让用户更加贴近、参与到项目中，并且通过相关指标绩效考核，使工厂逐渐意识到在信息化、数字化方面的不足，推动其主动改进。随着解决方案稳步推进，人才缺乏问题也逐渐得到改善。推动“创新型精细化工企业”数字化转型在创新研发数字化成果方面，中化国际初步形成了总部统建、业务单元共建和下属企业自建相结合的数字化应用格局，总体上系统覆盖广。通过新产品开发门径系统、电子实验室 e-lab 等平台的数字化支持，实现研发项目的精细化管理。在工程与采购供应链数字化方面，中化国际通过建立工程财务共享管理系统，实现项目管111、理规则、项目双费控过程管理线上化、标准化和规范化，实现机构库、投资跟踪、造价审核业务动态滚测监控分析。通过 iSRM 系统的实施，有效推动采购业务合法合规、全程在线、阳光透明、过程可追溯，实现业务数据在线可视。旗下某企业项目上线运行半年后，其采购寻源、订单合同、审批、执行、对账和付款等环节效率提升 44.6%，采购总成本降低 80.3 万元。在营销数字化方面，中化国际旗下中化塑料搭建专业营销平台，整合产业链产品，覆盖全球市场。通过庞大的客户群体、内外部渠道的海量数据，结合 AI 技术及算法设计预测市场、行业需求及趋势，为上下游企业提供综合性解决方案，实现覆盖全产业链的价值增值。在数据融合方面，112、通过统一数据融合平台的数据治理和贯通，实现基于运营管控的高效数据挖掘，并在此基础上实现多场景数据应用分析。中化国际选择和帆软合作，建设 BI 数据决策平台，完善风控、绩效、生产、采购、研发等多业务主题，深挖数据价值，全面支撑公司运营洞察及决策调整。中化国际的数字化转型布局，不仅成为支持其打造智慧化工的有效利器，也为公司创造了可观的经济效益。未来中化国际将深度融合业务与智能化技术，进一步构建数字化生态，在灵活响应业务需求变化的同时引领业务创新，持续加快“创新型化工新材料领先企业”的数字化转型步伐。价值总结069数字国资068数字国资神东煤炭集团公司是国家能源集团的骨干煤炭生产企业，地处蒙、陕、晋113、三省区能源富集区，主要负责国家能源集团在神府东胜煤田骨干矿井和山西保德煤矿，以及配套项目的生产运营。受集团委托，托管杭锦能源公司。公司从 1984 年开建至 2020 年底，累计生产煤炭 31 亿吨。采掘机械化率 100%，原煤生产效率最高 150 吨/工，直接工效最高 1170 吨/工，企业主要指标达到国内第一、世界领先水平。客户介绍经过多年的信息化建设，目前神东煤炭集团的各个矿井都建设部署了 MES、人员定位、设备传感器等相应软硬件数采设备和服务，能够将矿井一线的各项产量、掘进进度、能耗、设备数据、外运量、人员、通风、压力等相关数据通过传感器实时采集并实时上传到集团。数据已完成了实时采集、114、上传和存储，但对于如此大量的数据，若不加以利用，那么将成为成本高而价值低的 IT 库存。如何让这些数据在公司的生产运营过程中发挥最大价值，以高效支持公司运营决策，是神东急需解决的问题。背景和主要驱动力神东煤炭建设具有全球竞争力的世界一流数字化集团神华神东煤炭生产管控中心设备管理系统MES系统报表系统ERP系统OA办公系统HR人力系统SRM系统客户管理市场管理预算管理订单管理质量管理HSE管理.业务管理数据源设备状态、车间温度、预警管理IOT数据源生产管理大屏生产效率分析驾驶舱设备监控驾驶舱安全生产驾驶舱人员工效分析驾驶舱智能化工作面驾驶舱能耗分析驾驶舱掘进监测驾驶生产计划驾驶矿区监控大屏生产外115、运完成监控中心数据分析数据共享交换数据采集管理信息资源管理数据资源管理数据共享交换数据统一采集采集任务管理数据标准管理数据智能应用统一数据存储AI能力仓算法管理数据模型数据分析数据计算结构化数据半结构化数据对象存储数据服务数据上报矿厂人员生产运输资产质量.生产经营主题车间管理主题能耗管理主题人员管理主题物流运输主题生产效率主题财务数据交换数据接入数据交换数据接入典型落地场景生产数据管理驾驶舱对于数据统计分析及管理驾驶舱，最基础也是最核心的就是数据，数据及时、准确、完整的采集是支撑上层数据化应用的基础，基于此搭建了集团生产数据采集管理监控与分析的大屏看板，对各煤矿的数据采集上传情况进行实时监控、116、异常预警及相关统计分析。为了保障数据统计分析应用观察的数据及时性、准确性及完整性，各煤矿以及集团领导可通过该看板对各个矿的各系统的数据采集上传情况进行实时监控，保障最终整体面向各煤矿和集团的生产实时数据的准确性。神东煤炭选择与帆软合作，使用帆软平台，基于公司历史数据开发，构建生产管控数据分析应用平台，将分散混乱的数据清洗、治理、整合后存储在大数据平台中，建立公司数据统计模型，实现数据的自动采集、运算、整合、驾驶舱自动生成及自助分析；实时统计展示相关生产监控数据，提升异常情况数字化及时预警，提高数据统计分析效率，快速响应业务及领导对数据分析需求。最终，实现为各矿的生产作业的实时指挥及综合分析提供117、数据支撑，同时为集团的领导的生产运营管理及领导综合管理决策提供数据辅助。战略规划和行动路线071数字国资070数字国资各煤矿可通过流向地图进行数据采集的地理信息可视化监控，有异常的煤矿会呈现不同颜色进行预警，点击异常或者查看联动右上角，该煤矿各个采集节点的数据采集状态是否正常。该驾驶舱很好地解决了数据采集工作异常情况监测和考核的问题，相较于之前人工巡检及评判数据质量，现有的驾驶舱节约了时间，提高了准确性和实时性。集团生产管理主题分析公司生产过程中，能够即时获取相关信息，做好预防和快速响应一直是所有生产组织人员的最大期望。通过场景一保障了各煤矿生产一线的数据及时、准确采集，在此基础上构建面向集118、团领导的生产管理驾驶舱，对集团整体及各煤矿的实时生产情况进行监控与统计分析。集团登录系统后从全集团整体看煤矿生产的掘进日/月/年的计划以及对应的实际完成情况，各矿和横向指标统计分析：各矿的综采刀数及推进情况，各矿的掘进进尺的日计划和实际完成数以及各矿的横向对比，各矿工作面运行状态实时监控展示，各矿连掘队伍运行状态的实时监控展示。集团能耗主题分析通过对综采系统、供排水系统、供电系统、掘进系统、通风压风系统、运输系统的数据的实时采集，搭建出的能耗分析综合看板可实时监控各煤矿各区队的掘进、生产、能耗相关指标。能耗分析看板通过立体化的场景地图，可自动间隔周期切换不同煤矿，当切换到某一煤矿时，界面上将实119、时展示该煤矿各综采队的日常量、日耗电量及吨煤耗电量，该煤矿各连掘对的日进尺、日耗电量、进尺耗电量，该煤矿运输系统的过煤量、日耗电量、吨煤耗电量，该煤矿通风压风系统的日耗电量以及该煤矿整体节电率情况。能耗看板让领导层对于能耗做到心中有数，对于生产部署决策有了支撑，相比之前手工抄表记录数据，既节省时间，准确性也有明显提升。073数字国资072数字国资有效生产时长分析通过对主运系统、掘进系统、综采系统的数据的实时采集，面向各煤矿生产组织人员及集团生产管理人员，实时掌握各煤矿的有效生产时长情况，对各煤矿主运系统的开机率、承载率、生产效率；各煤矿连掘队伍的有效开机率、有效开机时长、停机时长；各煤矿综采工120、作面的有效开机率、停机时长、检修时长等进行实时监控及综合分析。对于煤矿异常停机、停机时间过长、有效开机率及生产率低等情况及时预警、及时采取措施进行处理，提升整体的生产效率。相较之前手工统计录入，效率约提升 95%，也便于领导层全面地了解生产。生产外运完成情况分析生产外运主要围绕各矿井昨日的产量、昨日各矿计划完成情况、月度的计划均衡欠超趋势情况、各煤矿剩余日均情况，以及基于产量情况的外运进行监控分析。通过该驾驶舱对生产计划的实际完成情况进行监控，对各煤矿生产情况进行调度指挥，以及根据产品的趋势及计划完成情况的对比分析对整个外运情况进行决策和判断。通过数字化监控达到产运尽可能平衡，提升整体的协调121、效率。相较于之前的 Excel 类的报表，该驾驶舱展现方式更直观，一目了然，可以快速获取重要事项。智能化工作面监管平台搭建集团智能化工作面监管平台，对各工作面的自动化实时生产进行监控及管理指挥。即当前所有的工作面展示，各工作面的推进进度、各工作面割煤刀数、智能化工作面的自动化率、实时监控支架自动化率与干预率、煤机自动化率与干预率、开机率，同时对于各个班次每天的人数进行统计，对于各班次的支架自动化率趋势、支架干预率趋势、煤机自动化率趋势、煤机干预趋势分析。075数字国资074数字国资神东煤炭集团公司使用帆软平台，基于公司历史数据开发，构建生产管控数据分析应用平台，为各矿的生产作业的实时指挥及综合122、分析提供数据支撑，同时为集团的领导的生产运营管理及领导综合管理决策提供数据辅助。未来，帆软将持续推进与神东煤炭集团公司的数字合作，用数据驱动数据分析与可视化技术驱动业务和管理的变革，通过帆软 BI 构建数据统计分析驾驶舱、数据可视化展示、现场生产情况的实时监控。通过数据的实时监控展示对现场的实时生产进行掌控和指导，通过帆软 BI 进行数据统计分析为生产一线和集团的管理者提供科学化管理和决策的依据，为神东煤矿未来的业务指导、改善、管理提供更深层次的数据化支撑。价值总结瓮福（集团）有限责任公司是国家在“八五”、“九五”期间为保障国家粮食安全、填补国内高浓度磷复肥空白而建设的全国五大磷肥基地之一，拥123、有全资、控股或实际控制公司 44 家，参股公司 10 家，员工 6400 余人。经过三十余年的发展，公司已成为集磷矿采选、磷复肥、磷硫煤化工、氟碘化工生产、科研、国内外贸易、国际工程总承包、现代农业产业、环保技术输出为一体的大型国有企业，在省内外建有四大生产研发基地，在黑龙江等粮食主产区建有现代农业服务基地，在沙特、突尼斯、新加坡、澳大利亚、泰国设有国际贸易、金融、工程服务分支机构。客户介绍瓮福集团全面预算体系搭建与报表自动化实现，创造财务新格局国家近期出台的会计改革与发展“十四五”规划纲要会计信息化发展规划（2021-2025）“十四五”数字经济发展规划等多项会计改革和数字化改革相关政策都涉124、及企业财务数字化相关内容，同时政策中对财务数字化的高频次强调，无疑为企业财务数字化转型打了一剂强心剂。可预见的是，领先企业均会进一步加速数字化转型进程，尽快实现智能化目标，数据已然成为可以影响企业发展的第五大生产要素。瓮福集团在近几年产业高速发展、外部市场环境快速变化的大背景下，决策层对公司的经营管理、分析调度、决策规划需求日益增加，内部管理与行业外部监管对财务数据效率与质量要求更为严格。因此，财务部急需通过数字化转型重塑财务工作流程、提升数据处理效率、实现数字深度应用。背景和主要驱动力077数字国资076数字国资基于企业当前数字化建设现状与财务管理工作痛点，集团财务部门提出了三年财务数字化转125、型建设方案，主要围绕以下三方面开展。一、企业数据标准化建设数据标准化建设是财务数字化转型的基础。在集团数字化转型背景下，财务部门深入参与集团数据治理工作，站在财务管理视角，盘点相关的信息化系统和业务流程，理清各方数据需求，摸清现有数据真实情况，会同信息化部与其他业务部门共同推进数据标准体系的建立，逐步建立起覆盖各信息系统输入、处理、输出等各环节的、健全的数据标准，形成较为完整的企业数据标准体系。二、企业数据中枢构建利用数据中台工具搭建符合企业特色的数据中枢。三、企业信息生态体系搭建通过“新”共享理念机器人工具实现数据标准化建设，以数据中枢为核心，连接企业内部所有信息化子系统，攫取外部可用数据，126、打造数据分析模型工厂，结合各类前端可视化应用，探索构建企业管理信息生态系统，实现瓮福集团财务数字化成功转型。战略规划和行动路线01集团公司法人主体众多，控股结构复杂，财务信息传递慢02化学反应生产工艺复杂，物料同质，耗用循环，成本分配与成本还原难03供应链条复杂，物料跨组织调拨，财务对账难04财务数据孤立，数据审核复杂，纠错成本高05财务数据分析应用薄弱，数据时效性差财务数字化转型企业内部可视化展示分析报表赋能业务管理决策财务指标维度展示数据建模财务分析模型企业内部数据将基础财务操作进行流程化、标准化和自动化，通过“共享服务+财务机器人的管理模式和工具，实现财务转型数据清洗数据加工指标提取财务127、分析模型企业内部数据数据清洗数据加工指标提取数据加工数据采集资金情况预测预訾.财务指标维度展示以财务数字化转型目标为导向进行数据标准化建设以数据中枢为核心挖掘数据价值支撑企业稳健发展企业外部提高企业数据质量助力满足监管要求企业管理信息生态系统智慧大屏企业数据中枢OA系统合同系统财务系统管理类系统.采购系统资金系统费报系统业务类系统.手工导入其他方式.企业管理信息生态系统典型落地场景基于 FineReport 搭建企业全面预算管理系统集团财务工作主要痛点大致如下：为了解决传统全面预算编制工作痛点，集团基于 FineReport 报表填报、展示功能以及 ETL 数据处理相结合的方式，通过对会计报表128、编制流程中数据运算逻辑梳理，构建集计划填报、产销平衡、成本分配、成本还原、现金平衡、预算报表自动生成、预算执行分析为一体的全面预算管理系统。填报平台搭建全面预算交互层主要采用帆软 FineReport 行式填报功能，主要用于采集预算年度生产经营计划，主要包括生产计划、销售计划、物料价格、物流线路、部门费用、投资计划等，交互填报界面具备快速填充、批量导入功能，主要解决业务单位批量化操作，提高填报效率，同时系统设置数据结转功能，能快速实现上年预算、上一版本预算数据同步生成，从而优化填报界面用户体验感，避免预算从零开始。079数字国资078数字国资成本分配模块建设全面预算管理系统可实现多套成本中心、129、成本分配方案配置，可灵活实现不同成本方案下的成本分配计算，以及不同方产销平衡自动化全面预算系统通过自主整理的集团产销平衡规则，基于物料清单和多源采购规则，实现自动化物料平衡，在录入生产计划、销售计划的过程中，系统自动化生产公司物料消耗计划、采购计划、调拨计划，实现全自动物料平衡，极大减少传统预算编制模式下的人员工作量、同时最优平衡算法也实现了预算层面资源配置优化。生产装置产能档案产销平衡表案下的成本分配结果对比。同时基于成本中心、分配方案建设，系统自动进行成本分配，同时基于自主研发的成本还原算法，实现成本还原一还到底，运算速度快，且数据还原到具体明细，数据维度不缺失，充分确保还原数据有极强的130、拓展性，满足与后期各种场景的应用适配。现金预算平衡与筹融资规划集团财务部通过对企业历史现金收支数据进行统计分析，得到各个业务类型在时间维度上的分布函数以及票据收付比例，同时结合新一年度的产供销费及投资计划的业务预算数据，将年度预算进行月度分解，得到集团十二个月份现金与票据的收支预测数。同时在对历史收支数据按照各种维度进行动因分析后，制定最有利于企业经济效益的收付款计划，做到企业现金应收尽收，应现尽现。在完成企业外部现金收支平衡后，集团财务部基于集团现金和票据收支平衡表，统筹平衡内部法人主体之间内部现金收支计划和票据收付比例，避免企业内部出现个别单位票据盈余，个别单位票据短缺，减少集团整体开票金131、额，提升集团票据使用效率，降低财务费用。同时，在现金平衡端，集团通过对历史融资数据进行多维度分析，寻找融资成本在机构、品种、期限、地域等不同维度下的比较优势，并基于集团现金平衡表，合理安排企业最优融资计划，充分发挥企业融资优势特性，提高现金使用效率，合理保障企业现金流风险，做到风险收益最优平衡。集团公司通过充分发挥数据价值，指导预算编制最优化，实现全年财务费用下降至少 2000 万元，从真正意义上实现企业管理价值化。现金预算平衡表081数字国资080数字国资财务报表自动化生成通过企业生产经营业务数据填报、成本自动分配、产销平衡和会计报表规则等模块的搭建，最终在数据输出端实现自动化财务预算报表生132、成，同时实现数据上下联动、实时更新，并且报表输出层面可实现单体报表、合并报表同步查询。系统搭建极大提高财务部门在预算报表编制工作中的效率，统一了集团报表编制规则，初步实现全面预算管理板块的数字化转型工作。预算利润报表通过全面预算系统平台搭建，财务部门预算编制工作由原来的全集团总共 80 人天下降至 3 人天，集团层面可以实现预算变量的统筹配置、安排，真正意义上实现企业各种要素统筹优化配置，并且集中管控和共享的预算管理模式也极大地减少了公司各层级人员之间的沟通成本。同时，标准化的数据存储为全面预算分析应用、执行控制提供了有力保障，从真正意义上实现了预算控制到个人、预算执行到部门、预算分析到全局的133、全面预算管理体系。随着大数据、物联网、云计算、人工智能、区块链等数字技术的蓬勃发展，数字时代已然为企业带来颠覆性的变革。计算机对数据高效的获取和计算能力，在决策层面具备人类无法匹敌的优势。在数字化背景下，企业可以充分利用这些技术，与企业自身业务模式转型相结合，为企业解决问题、创造价值，这个持续性的过程称之为企业数字化转型。财务部门作为企业天然的数据中心，更需要通过运用云计算、大数据等技术来重构财务组合和再造业务流程，提升财务数据质量和财务管理效率，更好地赋能业务、辅助经营和支撑管理决策。基于集团全面预算管理系统成功建设的背景下，公司将进一步深入探索财务数字化转型之路，在充分利用企业 ERP 系134、统、帆软报表平台以及 ETL、数据仓库、数据中台等各类技术手段，进一步围绕集团财务共享中心系统架构蓝图，开发具有瓮福特色的财务共享中心管理系统，最终实现企业数据管理生态体系，充分创造企业数据价值。价值总结083数字国资082数字国资大庆油田由 52 个油气田组成，含油面积 6000 多平方公里。在连续 27 年生产原油 5000 万吨之后，大庆油田又连续21 年保持油气当量 4000 万吨以上持续稳产，是全国重要的石油天然气生产基地。大庆油田物资公司是大庆油田唯一的专业化物资服务保障单位，主要负责油田生产建设所需的一、二级物资集中采购、仓储、供应和物流服务，采购板块包括金属材料、建筑材料等 9135、家业务分公司，负责油田 60 个大类物资的集中采购工作。客户介绍大庆油田物资公司数智新模式助力推动产业链供应链现代化水平提升物资采购与管理是油田最重要的业务板块之一。大庆油田物资公司围绕“服务百年油田”发展目标，以信息技术赋能，推动物资业务数字化转型、智能化发展。通过连续几年推进信息化建设，企业的管理水平和运行效率明显提升。但同时，也还存在明显的短板和堵点，主要表现在几个方面：背景和主要驱动力01各业务环节数据分散，数据标准不统一，导致无法有效对这些数据进行汇总分析 02各系统的分析能力普遍比较薄弱，大量的数据资产没有被有效利用03缺乏统一的数据平台，用户需要登录多个系统，不仅增加了操作复136、杂性，也影响了数据的快速获取和使用 04员工群体对信息化转型重要性认识不足，认为其数字化转型难以实现，在业务与信息技术深度融合的过程中信心不足 05部分单位和部门对数字技术赋能业务理解不清，提出的需求不够准确、具体，致使针对需求开发的项目不能达到预期效果为解决存在的堵点和难点问题，大庆油田物资集团加强与专业机构合作，引进大数据技术，和帆软合作构建物资采购大数据平台，其主要面向五个方向：1.代储代销和虚拟库存业务应用，降低库存资金占用，提高库存周转率，节约采购成本2.条码仓储管理应用，实现仓储管理自动化。通过扫描条形码，可以实时、准确地获取物资的入库、出库、盘点等信息3.车载系统应用，实现物资137、上下架的数据自动化采集和处理。通过自动化采集手段代替人工录入，实现业务单据的电子化流转。4.仓储可视化应用，通过图形化方式展示立体仓库的动态信息，使仓储管理更加直观、便捷，提高工作效率5.大数据分析应用，基于大数据平台对企业的各项业务数据进行全面、深度分析，从而发现潜在的问题和机会，提供决策支持。战略规划和行动路线典型落地场景从大厅排队到“掌上”下订单，业务效率显著提升在物资采购信息化方面，一是推广应用招标计划系统，及时跟进调整，提高招标计划执行效率。为油田 53 家单位开展085数字国资084数字国资建成投用数字运营中心，构建数智物资新模式大庆油田物资公司数字运营中心是公司数智化转型的核心部138、门，承担统一决策指挥、综合管控调度职责。数字运营中心定制开发了数字化生产经营平台，通过建设 27 个指标管控模块、800 余个指标管控点，构建起贯穿物资供应链、生产经营链全过程的“网格化+数字化+大数据”的数智物资新模式，从而实现全场景数字应用展示、多维度智能监管预警，推动了业务数据充分共享、管理数据融合统一的“大采购”和“全管控”模式的快速搭建。在数字运营中心主控大厅，企业运营总况模块部分，能够查看物资公司各项业务实时运行情况，包含采购运营、仓储运营、优势业务运营、管理运营等四个方面数据，是物资公司生产经营的核心数据。在采购运营部分，主要包括对计划执行、采购招标、物资供应等关键性指标的实时展139、示，可以查看采购运营的总体情况。在仓储运营部分，集中展现年度到货、仓储发料、物资库存等数据，可以了解库存运营的总体情况。在智能采购板块，能够按照采购业务分公司查看采购运行情况，专题分析物资计划、物资价格、供应商管理等关键环节。屏幕中心的“采购结果到期预警”功能，能够对临近到期的招标结果进行智能预警，在 30 天内即将到期的显示红色预警，在 30-90 天内即将到期的显示黄色预警。预警信息会同步推送给相应采购单位和具体负责的业务人员。非生产性物资电商采购，拓宽了采购渠道，降低了采购成本。二是拓展基于大数据分析的采购应用场景，数据累计达到1.6 亿项，为业务人员提供的决策依据更多、能力更强。三是140、扩充价格数据源，为采购定价提供了可靠依据；对触发设定阈值的物资进行预警提示，规避采购风险，提高价格管控能力；建立并持续完善价格监控跟踪分析模型，预判价格变化趋势，合理制定大宗物资采购策略。四是运用多种信息查验手段提高对供应商资质、规模、实力等资料的鉴定甄别能力。在物资仓储信息化方面，一是在智能仓储运行平台开发尾料余料处理等功能，持续优化移动收发等业务操作，提高了计量检验、物资收发、生产调度等业务的自动化程度。二是以萨尔图仓储分公司试点为基础，推广库区智能监控系统，实现了包括萨尔图仓储分公司在内的“三总库”固定监控、车载监控和手持移动监控三位一体的“实景化”指挥应用，提高了仓储生产管理效率。三是141、研发库区提料智能导引系统，建立库区导航地图，实现了图形化展示、精确化导引、自动化预警，用户提料更加便捷、高效。此外，系统能自动生成报表及相关数据分析报告，提高了数据准确性和报表及时率，还在 2022 年新增了积压及无动态库存物资综合性分析功能，提高了仓储数字化管控能力。大庆油田物资公司积极推进信息化建设和数字化转型，通过数智物资新模式实现全场景数字应用展示、多维度智能监管预警，助力形成业务数据充分共享、管理数据融合统一的物资“大采购”和“全管控”格局，为大庆油田高质量发展提供优质高效的物资保障，助力央企数字化转型升级，推动产业链供应链现代化水平提升。价值总结04智慧民祉华夏银行：BI 自主分142、析平台“数据魔方”赋能数据服务创造数据价值浙高运：零代码构建创新、高效的高速公路业务管理模式苏大附一院：赋能医疗新生态医院抗菌药物数字化管理的数字驱动与数据洞察中国人寿财险：覆盖 37 家分公司，300+业务场景的数字化协同一体化转型实践087数字国资086数字国资华夏银行于 1992 年 10 月在北京成立，是首钢集团有限公司独资组建成立的全国性商业银行，是全国唯一一家由制造业企业发起的股份制商业银行。华夏银行在改革开放总设计师邓小平的关心支持下，于 2003 年 9 月上市交易，成为全国第五家上市银行。客户介绍华夏银行BI 自主分析平台“数据魔方”赋能数据服务创造数据价值近年来，华夏银行在143、政策驱动与监管要求下，已将数字化转型确立为重要战略转型方向，不断加大科技投入，建设数字化人才体系，全面推进数字化建设。投入主要集中于数字科技转型，包括多个重点任务和条线转型方案，旨在提升金融科技对业务发展的赋能和服务能力。背景和主要驱动力在华夏银行的数字化转型工作中，存在以下痛点问题：数据获取困难、数据理解困难、数据使用困难和智能化支持困难。业务人员用数时不清楚可以去哪里找需要的数据，或者找不到数据。难以构建统一的数据管理体系。为了打破分行数据孤岛，提升数据质量与可用性，总行计划推动构建统一的数据管理体系，但是现状是总分行使用不同的平台存储数据，使得数据的一致性、规范性和可靠性难以得到保证。整144、合数据：为了实现数据标准化与高效协同的核心目标，华夏银行设计了新的数据架构，接入数据底座与数据中台作为数据源，并完成多方资源的整合。所有这些层级的数据信息，从描述、业务口径到数据质量，都在统一的数据资产管理平台上进行登记与管理，确保了数据的规范性和易用性。战略规划和行动路线搭建平台：数据魔方 PC 端与数据工具深度集成，使用工具制作的报表可自助快速发布为数据魔方产品，发布完成后在数据超市里展示进行共享，其他用户可申请使用，形成快速推广和复用能力。平台采用云原生的开发工具和行内通用的技术平台，并深度集成帆软 FineBI 和 FineReport 工具。运营推广：为保证数据魔方各项既定目标的顺利145、达成，有效提升数据魔方用户活跃度，并为各分行在数据魔方运营评优工作中提供客观依据，围绕应用团队协作、运营活跃情况、人才培养、生态社交情况四个方面，积极推进数据魔方运营工作。数据资产管理平台数据魔方应用层报表报告指标.数据服务基础表加工表多维主题宽表实时落地表.数据中台数据底座服务层领域资产精准营销数据仓库数据湖智慧经营智能风控依法合规指标标签文件.分行数据集市典型落地场景场景一：报表报告查看在数据超市模块完成，数据超市模块包含各种数据产品：包括报表、报告、图表、主题宽表和指标等数据可视化产品。热点报表报告如存款实时余额相关报表、个人养老金相关报表、速赢项目营销相关报表等。089数字国资088数146、字国资场景二：数据探查和分析在数据资源模块完成，“数据资源”是把数据库中加工好的具有业务分析价值的数据表可视化到页面上，解决业务找数难的问题。业务人员可进行检索和查找，同时可以查看该资源的数据字典信息，申请数据权限后可一键进入可视化分析工具完成数据探查和分析。场景三：自助报表制作在数据工具模块完成，数据魔方集成 FineBI 自助分析工具、FineReport 报表开发工具和常用查询工具，可进行一站式的数据分析和报表制作，让非技术背景的人员也能够快速进行数据分析，节省技术支持的时间，提高工作效率。数据魔方项目自上线以来，为华夏银行在数据管理和业务决策方面带来了显著的变革。它不仅有效解决了传统数147、据查询和使用的难题，还通过集成先进的零代码、可视化分析工具，极大地降低了数据分析的门槛。通过管理驾驶舱、分析大屏、数据看板以及移动端的多渠道自适应展示开发能力，数据魔方实现了数据的即时订阅与转发，以及“千人千面”的个性化数据推荐功能，满足了用户对数据快速、高效、自主使用的需求。价值总结091数字国资090数字国资浙江交投高速公路运营管理有限公司（简称“浙高运公司”）是浙江省交通投资集团有限公司专业化运营管理平台的运营主体，在数字化转型与创新方面取得了显著成就。其“浙高运多跨场景数据融合治理”项目入选 2023 年浙江省“一号发展工程”优秀案例；高速公路数字管控综合决策平台被列入 2022 年全148、国高速公路运营管理十佳案例名单。客户介绍浙高运零代码构建创新、高效的高速公路业务管理模式背景和主要驱动力01浙高运公司在信息化过程中积累了大量数据，但由于公司内部的数据分散于不同业务模块和部门之间，员工需要在不同的系统之间切换，查找、整理和汇总数据，过程繁琐且效率低下。数据孤岛困境，亟需加强数据归集02浙高运公司审批流程要流经多个部门与环节，让效率难以提升。因此迫切需要寻找一种更加高效、简洁的方式，来优化这些流程，提升公司的运营效率。流程审批繁琐，亟需优化业务流程03由于缺乏前沿性的核心算法，随着业务规模的不断扩大，传统的数据处理工具和方法难以满足实时分析和处理大量数据的需求。这使得在面对市场149、变化中，难以迅速做出反应，更无法为公司决策提供精准的数据支持。因此，亟需通过数据实时分析、预测分析等功能，深入挖掘数据背后的价值，实现公司的可持续发展。数据应用不足，亟需数据驱动决策解决方案打破数据孤岛，实现数据高效获取浙高运公司借助简道云平台之力，成功实施了一体化的数据接入、存储及管理体系。为进一步打破数据孤岛，浙高运公司从源头推动信息系统统筹管理，整合公司总部自建以及各管理中心自建信息系统，进一步提高数据资源的多样性、标准性和安全性。截至目前，公司已累积在线数据量约为 110T，且数据年增长率高达 33T。高麓云平台（使用情况）设备管理系统高速管控平台路产理赔系统营运分析系统合同管理系统.150、数据看板数据融合算法建设数据归集清洗转化补全传输ETL离线任务数据仓库整体架构数据开发数据归集数据开发093数字国资092数字国资高速公路运营“安标化”典型落地场景构建“1+6”7 大域数据底座以简道云数据为基础，采集养护管理域、机电设备域、运行保畅域、营运管理系域、合同管理域和资产财务域共同作为场景数据源，为场景提供更全面、准确的数据支撑。搭建“1+8”模块架构工作台通过简道云的 1 个多跨协同模块+8 个安全业务模块（目标责任、法规制度、安全投入、作业监督、宣传教育、双重预防、事故应急、考核改进）的形式组成安全生产标准化工作台。工作台由106个表单和9个看板组成，实现“公司管理中心基层单位151、”3 个层级安标化台账线上输入和输出，日均数据量 6 万余条。建立双控预防管控系统基于简道云数据工厂功能，构建双控预防管理分析体系，建立安全风险分级管控和隐患排查治理双控分析算法模型。利用指标体系法进行风险评估，并根据评估结果将风险等级分为四个等级，以实现分级管控。同时，根据机电、养护、营运和分中心四条业务管理线，针对致险因素进行定向管控，有效降低安全风险。精简业务流程，全面提高工作效率借助简道云平台的强大支撑，成功搭建了数字化流转流程。利用数据工厂、智能助手等手段挖掘数据深层关系，加大了业务过程的智能化。简道云平台的引入，使业务流程实现了质的飞跃，让企业在数字化时代的浪潮中更加稳健前行。推动152、数业融合，实现全面业务赋能浙高运公司针对分析应用、日常报表等常见的数据应用需求，建立了多样化的数据应用和服务。首先建立了业务分析模型，实现异常分析和预警推送。此外还完善了管理驾驶舱，自主搭建了“管理中心、基层站所”两级驾驶舱，包含指标174 项，实现浙高运驾驶舱三级穿透。让各级管理人员能够直观地了解运营情况，快速做出决策。借助统一数据底座，成功实现业务的多跨协同。减少了 20%的重复性工作量，还提高了数据统计效率 30%。目前，浙高运已经利用双控预防管控系统成功采集了超过 3.4 万条数据，并分析提炼出 76 个风险指标。通过简道云的推送提醒、流程提醒和节点限时处理等功能实现 51 项智能提醒153、业务。高速公路运营“云上悦”构建人力资源数据平台浙高运基于简道云低代码开发平台将“散落的数据”集结在一个面上，形成公司人力资源管理体系。一是通过 API 接口联动集团 HR 系统、集团营运管理系统、财务预算系统和公司的人力资源管理系统等相关系统；二是利用聚合表、智能助手、数据工厂等表单工具将多元数据进行融合。通过人力盘点分析、岗位胜任力分析、管理队伍能力分析等，奠定数据分析基础。095数字国资094数字国资通过人力数据平台的搭建较大程度上减少人力资源管理人员的手工台账和数据统计等工作，相关手工台账由原来 63%下降到目前的14%，并且部分台账在基础台账完成后即可自动生成，以下属台州管理中心为例154、，每月有效解放28个工时，大幅提高工作效率。绩效管理通过年度目标分解、设立绩效考核关键指标（KPI）、系统线上自动测评、考核结果线上录入、绩效反馈与改进。实现绩效流程数字化，提高工作效率，同时将绩效过程和结果形成看板，有利于横向、纵向查找差距。建立全寿命周期的人才地图灵活串联员工个人履历、考核信息、培训经历等各项数据，呈现员工从招聘入职到离职（退休）的全生命周期发展路径；运用数据工厂使抽象的文字指标化；再利用数字看板将数据具象化，形成每位员工的“人才画像”。管理者通过人才画像可以实现人才快速检索，有针对性培育、筛选、使用各类人才。员工通过查看自己的人才画像可以清楚地发现自己的优点及不足之处，帮155、助规划职业生涯发展路径。通过人才画像的设立使领导、用人部门实时了解掌握员工总体信息，实现人才精准筛选。绩效管理模块的建立使得各部门年度任务完成及时率从原来的 83%提高到目前的 92%，通过横向和纵向对比有效提升各部门的 KPI 指标。涉路施工作业管理建立项目施工审批模块浙高运根据公司、管理中心两级涉路施工审批管理办法制度，将项目施工审批模块拆分为审批信息、项目信息、基础信息和方案附件四大部分，均按照集团公司制度进行字段设定，并按照要求配置各流程节点，做好施工逐级审批全过程。建立施工计划管理模块依据实际公司施工管理要求，负责审核隔日施工计划，方便监控人员对施工现场进行统筹协调。施工人员通过提前156、录入施工地点、施工开始结束时间和相关施工信息，通过流程自动将信息推送至管理人员和监控人员，提前做好施工计划安排。建立施工监督检查模块绩效管理检查模块主要为项目信息校对、过程检查记录和违约通知三大部分。首先对检查项目进行选择，自动关联提前计划项目的内容，检查人员对检查内容进行记录，拍照佐证，通过流程流转到该项目负责人，自行查看其施工中存在的问题和相应的处罚结果。该涉路施工作业管理场景的应用，完美解决了管理痛难点，实现施工项目全体协作单位协同运转、高效管理和数据统一规范等要求，大大缩减了施工方对施工资料审批的时间，从原先审批时间的 3 天降低为 1 天，提高了办事效率。又因为规范了检查工作流程，做157、到落实有效整改，确保各方安全、道路畅通，解决了因施工检查存在的施工纠纷问题。097数字国资096数字国资数字驾驶舱助力管理与战略决策统一规划数字驾驶舱浙高运公司准确把握关键业务指标和运营动态，统一规划实施了“公司/管理中心/基层站所”3 级标准化数字驾驶舱的建设，以满足公司各业务板块对数字化管理的需求。公司领导及业务部门负责人能够迅速掌握全方位的业务指标信息，从而确保在第一时间做出精准无误的判断决策。逐步形成管理类看板体系公司各业务板块根据工作需要，搭建了个性化的管理看板，管理人员可以通过数字驾驶舱开展全业务数据的深入分析与研究，制定改进措施和战略优化方案，进而实现资源的最优化配置与业务流程的158、持续迭代升级。创新创造作业类看板体系公司各业务板块的一线岗位人员，在数字驾驶舱的精细化指导下，能够精准对接实战需求，依托实时更新的业务数据、直观的分析视图和智能报警系统，将复杂的数据分析转化为易于理解的视觉信息，提升工作效率与执行力。当前，浙高运公司通过简道云平台，搭建多个公司运营管理应用模块，全方位覆盖各类业务需求场景，有力推动了公司降本增效的目标；充分发挥简道云 API 接口的灵活性，在公司构建了一个开放、透明的业务数据共享平台；通过实时、全面的业务数据与智能化分析工具，使管理层能够迅速应对形势变化，提升决策精确性和企业适应性。价值总结099数字国资098数字国资苏州大学附属第一医院药学部159、是以“为病人服务为中心，以保障药品供应为基础，以药学创新转化为核心”，集药学服务、教学、科研为一体的综合性药学技术服务部门。药学部是我省唯一获批的全国 16 家临床药学重点专科之一，为卫生部合理用药网络 INRUD 中国中心组“个体化药物治疗组”组长单位、卫生部临床药师培训基地、全国临床合理用药示范基地；强调优质的药学服务理念，多次被评为全国青年文明号单位；作为苏州大学药物研究与转化交叉研究所所长单位，积极推动药学科研的转化应用，荣获十三五重大新药创制药物临床评价示范平台单位。药学部下设药品调剂科、制剂科、药品采供科、临床药学科，其中临床药学科分设临床药理室、临床药师组、临床药学教研室等部门。160、临床药理室是苏州市药物临床研究和个体化治疗重点实验室、卫生部临床检验中心的临床基因扩增检验实验室，并于 2011 年通过了 ISO/IEC17025 实验室认证。客户介绍苏大附一院赋能医疗新生态医院抗菌药物数字化管理的数字驱动与数据洞察随着抗菌药物的广泛使用，抗菌药物监测数据的管理与应用变得尤为重要。这涉及到数据的收集、处理、分析和报告等多个环节，每个环节出现问题都有可能影响监测结果的准确性和可靠性，同时也涉及到药品管理、临床决策、患者安全以及成本控制等多个方面。当前，抗菌药物的临床应用与管理面临着多方面的挑战。背景和主要驱动力01部分临床医生治疗感染时缺乏精准化用药指南，选择抗菌药物使用不合161、理，导致细菌耐药性加剧。02缺乏有效举措将监测数据整合及可视化，临床科室获取抗菌药物相关数据不及时，管理层无法及时调整管理策略，导致管理滞后，进一步强化抗菌药物监测指标的不稳定性。我们期待通过本次 BI 项目的创新与落地，对药品字典的梳理和抗菌药物使用数据的清洗，有效跟踪临床使用抗菌药物的全过程，减少不合理用药行为；各管理部门、各科室、病区、治疗组可通过 BI 看板，能及时的了解抗菌药物实时使用情况及整体用药情况，以把控抗菌药物的临床应用与管理方向，进而对抗菌药物进行更精准的管控。对抗菌药物数字化管理的数据分析建设思路分为以下三个层级：建设数字化分析平台建立统一的数据中心，通过从宏观到微观的抗162、菌药物使用全面监控，对抗菌药物监测数据进行合理的整合及可视化展示，按照医院、各个科室、各个病区、各个治疗组抗菌药物使用情况进行分析，对全部抗菌药物、单个抗菌药物、不同疾病需要的抗菌药物、病人使用的抗菌药物落实分析路线，对抗菌药物开展精细化管控，有效控制细菌耐药性的发展。可视化展示包括抗菌药物的使用总量分析（医院、各个科室、各个病区、各个治疗组等抗菌药物的使用总量、单个抗菌药物的使用量、不同年度/季度/月的抗菌药物使用量的统计信息等）、抗菌药物的费用分析（医院、各个科室、各个病区、各个治疗组等抗菌药物的总费用、单个抗菌药物的总费用、不同疾病的需要抗菌药物的总费用、病人的抗菌药物平均费用、抗菌药物163、费用占病人医疗花费的百分比等）、抗菌药物的使用率分析（医院、各个科室、各个病区、各个治疗组等抗菌药物在住院病人中的使用率、不同疾病的抗菌药物使用率、单个抗菌药物的使用率等）、抗菌药物的使用强度分析（医院、科室、病区、治疗组抗菌药物的使用强度；单个抗菌药物的使用强度；不同病种的病人的抗菌药物使用强度等）、类切口手术预防使用抗菌药物情况分析、细菌耐药监测数据等内容。统一数据仓库的搭建搭建统一的数据仓库，实现对患者的抗菌药物使用记录、医师开具的抗菌药物处方、使用剂量和疗程、医院内不同科室的抗菌药物使用情况等数据进行集中的管控与处理，保证数据的质量与安全。数据源抽取阶段：需要根据具体业务抽取局部数据，164、在保证获取各分析维度完整性和时效性的前提下制定数据抽取策略战略规划和行动路线101数字国资100数字国资及频次方案，保证底层数据的及时更新。结合各部门实际需求建立合适的分析仪表盘对临床医生管理端设置科室各时间段的实时强度、使用强度，各类抗菌药物的使用频率与使用金额等；对药师管理端设置各类型抗菌药物的使用情况，对临床医生使用抗菌药物的监管情况等；对决策端设置全院的抗菌药物使用强度和重点科室及异常值的预警系统等。智慧管理药事管理药政指标管理运营状态感知报表中心绩效指标分析跟踪临床使用抗菌药物的全过程，实现抗菌药物闭环管理智慧医疗Mysql数据库Al规则引擎临床药学知识库HIS、EMR、LIS、PA165、CS.用药权限管理医保指标监管不良事件管理评价抗菌药物监管临床用药推荐药品指标监管处方医嘱审核处方集管理互联网合理用药药学知识库处方前置区域合理用药处方点评病区管理规则方案管理药品三级质控药品管理门诊住院药房管理静配中心医院配送三级库盘点院外供应链管理药库管理临床抗菌药数据查询抗菌药物占比科室强度患者强度药品强度系统检测主动提醒抗菌药物耐药率阈值提醒患者按诊断均值强度提醒抗菌药物DDDs提示科室强度预测提醒医生可通过BI看板，能及时的了解抗菌药物实时使用情况及整体用药情况临床医生管理端驾驶舱药师管理端临床用药管理合理用药药品供应底层业务支撑抗菌药物管理与监控系统典型落地场景1.发现问题在医疗实166、践中，抗菌药物的合理使用至关重要，但临床医生在使用过程中可能面临用药强度超出合理范围、缺乏实时数据支持等问题。这些问题可能导致不规范的用药行为，增加耐药性风险，影响患者安全和医疗质量。2.解决方案为了提高抗菌药物使用的透明度和合理性，我们开发了一个综合的抗菌药物管理与监控系统，该系统包括以下核心功能：3.场景价值与量化数据系统上线前后的案例和量化价值数据如下：抗菌药物强度分析驾驶舱：从院区、科室、病区、医生治疗组及具体药品等多维度进行深入分析，识别超剂量、超疗程、不合理联合用药等问题。实时监控与预测模型：利用AI技术，结合时间、科室和医生的具体情况，对抗菌药物使用情况进行实时监控和趋势预测，及167、时发出异常使用提醒。药品库存与使用管理：实时更新库存数据，记录药品的使用情况，确保药品供应的连续性和合理使用。医生和药师教育平台：提供抗菌药物使用指南和最佳实践，提高医疗专业人员对合理用药的认识。患者教育与反馈机制：向患者提供抗菌药物使用信息，收集患者反馈，优化用药指导。用药不规范率下降：系统上线前，医院的用药不规范率约为 15%。通过实施抗菌药物管理与监控系统，该比率下降至 5%，显著提高了用药规范性。耐药性发展减缓：通过细致的监控和管理，耐药性问题的发生频率降低了 30%，有效延缓了耐药性的发展速度。库存周转率提升：药品库存周转率提升了 25%，减少了库存积压和过期药品的浪费。医生治疗组反168、馈及时性：系统实现了对医生治疗组的实时反馈，医生对抗菌药物使用的自我调整能力提高了 40%。患者满意度提升：通过患者教育和反馈机制，患者对医疗服务的满意度提升了 20%。案例分析案例一在使用系统前，由于缺乏监控，部分科室的抗菌药物使用强度超出了合理范围。系统上线后，通过抗菌药物强度分析驾驶舱的深入分析，及时发现并纠正了不恰当的用药行为，相关科室的用药强度回归到了合理水平。103数字国资102数字国资案例二一位临床医生在使用系统前，由于缺乏实时数据支持，未能及时发现自己的用药行为存在超剂量问题。系统上线后，通过实时监控和预测模型的提醒，医生及时调整了用药策略，避免了潜在的医疗风险。通过这个抗菌药169、物管理与监控系统，医院能够更有效地控制抗菌药物的使用，确保其在治疗中的合理性和有效性，同时为患者提供更高质量的医疗服务，对提升医疗质量和公共卫生安全具有重要意义。抗菌药物不良反应申报系统1.发现问题抗菌药物在治疗感染性疾病中发挥着关键作用，但它们也可能引起不良反应，如过敏反应、器官损害等。目前，许多医疗机构在监测和报告抗菌药物不良反应方面存在不足，包括报告流程繁琐、数据收集不全面、分析和反馈机制不健全等问题。这些问题可能导致不良反应的漏报、延误处理，甚至影响患者安全和治疗效果。2.解决方案为了提高抗菌药物不良反应的监测和管理效率，我们利用简道云平台开发了一个抗菌药物不良反应申报系统。该系统具备170、以下功能：3.场景价值实施抗菌药物不良反应申报系统后，预期实现以下价值：简易申报流程：提供一个用户友好的界面，使医疗人员能够快速、准确地报告不良反应事件。数据收集与整合：系统自动收集和整合不良反应报告的数据，包括患者基本信息、用药历史、不良反应类型和严重程度等。实时分析与反馈：利用数据分析工具，对收集到的数据进行实时分析，及时发现不良反应的模式和趋势，并提供反馈给医疗人员。风险评估与管理：基于分析结果，评估药物使用风险，指导临床决策，优化药物使用策略。教育培训与知识库：提供抗菌药物使用和不良反应管理的教育培训材料，构建知识库，支持医疗人员的专业发展。提高报告效率：通过简化的申报流程，医疗人员能171、够更快地报告不良反应，减少了报告的时间成本。增强数据完整性：系统自动收集和整合数据，提高了数据的完整性和准确性，为后续分析提供了可靠的基础。及时发现和处理问题：实时分析和反馈机制使得医疗人员能够及时了解不良反应的发生情况，快速采取应对措施。降低医疗风险：通过风险评估和管理，减少了不良反应对患者的影响，提高了患者安全。提升医疗服务质量：系统的应用提升了医疗服务的专业性和响应速度，增强了患者对医疗服务的信任。量化数据1.发现问题报告效率提升：系统上线后，不良反应的报告时间从平均 2 天缩短到 2 小时内，提升了报告效率。数据完整性提高：通过系统整合，数据完整性从 60%提升至 95%，确保了分析的172、准确性。问题处理速度加快：系统实施后，医疗人员对不良反应的平均响应时间从 48 小时减少到 24 小时内，加快了问题的处理速度。医疗风险降低：系统上线后，由于不良反应导致的医疗事故率下降了 30%，显著降低了医疗风险。患者满意度提升：患者对医疗服务的满意度从系统上线前的 75%提升至 90%，反映了医疗服务质量的提高。通过这个抗菌药物不良反应申报系统，医疗机构能够更有效地监测和管理抗菌药物的不良反应，保障患者安全，提高医疗服务质量，同时为医疗人员提供了宝贵的学习和改进机会。105数字国资104数字国资利用简道云搭建药品管理应用1.发现问题抗菌药物是医疗领域中不可或缺的一部分，它们在治疗细菌感染173、方面发挥着重要作用。然而，随着抗菌药物的广泛使用，出现了诸如药物滥用、耐药性问题等挑战。为了应对这些问题，需要一个有效的药品管理系统来监控和管理抗菌药物的使用情况，确保合理使用并减少耐药性的发展。2.解决问题为了解决上述问题，我们利用简道云平台设计了一个抗菌药物药品管理应用。该应用包括以下几个关键功能：药品库存管理：通过实时更新库存数据，确保药品供应的连续性和及时补充。药品使用监控：记录药品的使用情况，包括使用量、使用频率和使用对象，以监控可能的滥用情况。耐药性分析：收集和分析耐药性数据，识别耐药性趋势和风险因素。医生和药师教育：提供抗菌药物使用指南和最佳实践，提高医疗专业人员对合理用药的认识174、。药品价格监控：通过监控不同药品的价格（如图片中的“85元/安”），帮助管理者了解市场动态，合理制定采购计划。药品规格管理：管理不同规格的药品（如“200mg*10”），确保药品的多样性和适应不同患者的需求。药品有效期跟踪：记录药品的生产日期和有效期，避免过期药品的使用。3.场景价值通过实施抗菌药物药品管理应用，我们预期实现以下价值：具体量化的效果：阶段性总结：通过这个抗菌药物药品管理应用，我们不仅提高了药品管理的效率和安全性，还有助于提升整个医疗系统的质量和患者的治疗效果。药品库存周转率提升 20%，减少了库存积压和过期药品的浪费。通过合理用药教育，患者对抗菌药物的正确使用率提升了 30%。175、耐药性问题的发生频率降低了 15%，减缓了耐药性的发展速度。提高药品管理效率：通过自动化的库存和使用监控，减少人工管理的时间和精力。减少药物滥用：通过使用监控和教育，降低不合理用药的发生率。控制耐药性发展：通过耐药性分析，及时发现和应对耐药性问题，延缓耐药性的发展。优化药品采购：基于药品价格和使用数据，制定更合理的采购计划，降低成本。提升患者和医疗专业人员的意识：通过教育提高对合理用药的认识，改善患者治疗结果。107数字国资106数字国资中国人寿财产保险股份有限公司（以下简称中国人寿财险）系中国人寿保险（集团）公司旗下核心成员。中国人寿财险依托中国人寿集团化综合经营优势，主动适应经济发展“新176、常态”，积极抢抓财产保险行业机遇，深入实施创新驱动发展战略，大力推动高质量发展，着力打造具有自身特色的一流财险公司，已稳步成长为具有较强竞争力和影响力的财产保险市场主体。客户介绍中国人寿财险覆盖 37 家分公司，300+业务场景的数字化协同一体化转型实践近年来，在经济结构升级转型的大背景下，金融保险业普遍认识到推进数字化改革和强化科技创新对于行业发展的重要性。面对业务部门涌现的各种轻量化应用需求，以及一些虽复杂却急需开发的关键系统，现有的开发人员力量难以迅速匹配这种高需求的增长态势。存在Excel棚户区、系统重复建设、数据烟囱林立，需求端困境，分公司自建应用等痛难点。为此，中国人寿财险基于简道177、云零代码平台“多、快、好、省”特性，构建“国寿易云”开发平台，旨在解决此类问题，高效满足内部多样化的系统开发需求。背景和主要驱动力敏捷响应，消除三不管地带：国寿易云平台提供丰富的功能和组件，使业务部门能够快速将线下流程和 Excel 数据迁移至线上，有效填补三不管业务场景的空白，确保业务需求与系统功能的紧密贴合。战略规划和行动路线确保临床医生基于精准化用药指南选择药物，提高抗菌药物使用的合理性，降低抗菌药物滥用的风险改善医院内部抗菌药物的管理与监测，增强抗菌药物管理的系统性应用 BI 看板，有效提升医院管理的透明度和效率价值总结宏观层面的总结本项目的实施，通过引入 BI（商业智能）技术178、，对医院抗菌药物的使用数据进行了系统的整合与可视化，有效解决了抗菌药物管理中的诸多挑战。从宏观层面来看，本项目的成功实施为医院带来了以下变化和价值：微观层面的经验与感悟在项目实施过程中，我们积累了宝贵的经验：严格树立数据审核与校验机制，保障数据的准确性与完整性紧密团结临床医生、药师与管理层，建立有效的跨部门协作沟通机制和平台扎实培训 BI 工具用户，帮助理解和利用数据分析结果，提高决策质量持续优化 BI 工具使用，适应不断变化的医疗环境展望未来未来，我们计划进一步扩展 BI 项目的应用范围，将更多的医疗数据纳入分析，如患者安全、成本控制，以实现更全面的医院管理。同时，我们也将探索信息化/数字化179、建设的新方向，如人工智能在医疗决策中的应用，以及物联网技术在患者监护和药品管理中的创新使用。此外，我们将继续关注全球公共卫生体系的发展，致力于通过技术创新来应对抗菌药物耐药性等全球性挑战，推动医院向更高效、更智能的方向发展。109数字国资108数字国资统一平台，遏制系统重复建设：以国寿易云平台作为应用的中心枢纽，鼓励分公司共享和复用应用模块，避免功能冗余和资源浪费。通过标准化的开发流程和组件库，促进系统间的兼容性和整合性，实现资源的最优配置。数据融通，打破信息孤岛：国寿易云系统内置的数据集成工具和 API 接口，支持快速打通不同系统间的壁垒，实现数据的顺畅流动和统一管理，确保数据的完整性和一致180、性，降低数据对接的复杂度，提升决策效率。快速迭代，满足多样化需求：针对业务需求的快速迭代，国寿易云支持可视化的开发过程，通过拖拉拽快速生成表单、流程等，大大缩短了从需求提出到应用上线的周期。加速了个性化需求的响应速度，也降低了传统研发模式下的高试错成本。安全为先，保障数据安全：在国寿易云的建设中，我们将数据信息安全置于首位，由总公司负责平台硬件及网络安全建设，分公司只专注于应用建设，没有平台运维网络安全等后顾之忧。利用简道云零代码平台来快速构建业务和 IT 的高效沟通和紧密协作通道，基于线下流程快速线上化，全面支撑业务和管理方面的低成本创新。通过逻辑隔离技术划分39个独立租户，共享储存国寿易云181、国寿易云测试租户国寿易云总公司租户国寿易云浙江分公司租户国寿易云安徽分公司租户国寿易云XX分公司租户.企微全国机构全国测试开发用户测试RBAC全国机构全国用户生产企微浙江机构浙江全省用户生产企微安徽机构安徽全省用户生产企微分公司机构分公司全省用户生产再保险工作台典型落地场景需求逐渐去 OA 化：再保险操作平台属于再保核心系统改造，是核心业务再保系统中的重要组成部分。该系统将核心再保系统中的再保业务流程统一管理，集成再保核心业务操作能力，统一审批流程，提供代办提醒、处理、跟踪以及业务数据监控和分析能力。通过对再保险平台的改造，公司统一整合了 10+个不同临分场景的碎片化业务流程，将原来通过线下审182、批的方式，统一转成线上建立审批流程：打通OA、再保系统及邮箱系统，集成UAM实现单点登录，解决了业务多系统切换操作模式，并提供邮件存档及收件提醒和自动归类能力，有效的对业务操作进行了规范和效率的提升。双向管理需求拉通：因为再保险业务的复杂性，涉及大量流程审批及管理，公司通过对业务流程梳理，采用简道云流程管理功能、统一配置业务流程流转。通过业务人员操作“跳转回核心系统处理”，我们实现了核心系统和国寿易云的数据同步，做到用户无感知操作。将工作自动化，提升效能：公司将碎片化的业务操作流程全部整合进再保险操作平台，通过生成待办的形式在员工端予以提示，员工能够第一时间处理和追踪自己名下的待办事项，从而能183、够实现再保临分业务流自动管理和再保日常工作的过程管理及监控，有效提升了公司整体再保业务办公的自动化程度。111数字国资110数字国资价值总结中国人寿财险利用简道云平台特性，打造了研发中心“搭台”，分公司“唱戏”的“全民开发”新模式。目前已初步形成总公司负责平台级通用能力建设和整体维护，分公司负责应用级开发和日常运行维护的数字化研发和运营体系.分公司可以快速自建应用，不用投入额外系统建设采购成本以及专业 IT 人力投入成本，国寿易云正式推广上线目前已覆盖 37 家分公司进行自建应用数量超过 300 个，覆盖 IT 管理、理赔管理、承保管理、客户管理、党建综合管理等多个领域需求开发。此外中国人寿财184、险积极响应和落实国家数字化人才培养战略，用 2 年左右时间，通过社区化低代码共享交流平台、体系化培训课程、考试认证体系等多项专项行动，并配套激励和考核措施，对优秀的分公司数字人才、代表性的业务应用场景进行了奖励与复制推广，有效提升了中国人寿财险业务场景数字化变革与员工自主创新能力。目前中国人寿财险已初步形成了一支覆盖 37 家分公司，总计 200 余人的素质优良、结构优化、分布合理的高水平的低代码开发数字人才队伍，更好地支撑了中国人寿财险保险金融业务高质量发展。未来中国人寿财险总部将继续对人才、模板、平台统一部署与规划，将各分公司大量需要重复开发的内容制定为模板，由总部制定统一的开发标准与人才培养体系，沉淀 IT 与人才资产，降低运维复杂度，提高需求响应速度与人才密度。客户展示更多国有企业的共同选择*仅显示部分合作客户，排名不分前后112数字国资