制造企业数字化转型案例：徐工重型的匠心智造！
徐工集团是我国工程机械行业的奠基者与开拓者之一，业务产品覆盖全球191个国家和地区，连续33年保持国内行业首位，连续两年位居全球行业前三。徐工重型（全称“徐工集团徐州重型机械有限公司”）是徐工集团旗下核心支柱企业，勇于担当、率先探路，立足工程机械行业特色与全球趋势，高标准制定“智慧重型”顶层规划，将数字技术渗透到研、产、供、销、服和运营管理全价值链，赋能企业高质量发展，争树行业典范。
工程机械是我国国民经济发展重要的基础性、战略性产业，2021年销售额约占全球市场的三分之一。近年来随着新一代信息技术与实体经济融合应用加速，我国工程机械产业正朝着数字化、智能化方向加速转型。
一、数字建设业务背景
随着徐工重型的飞速发展，企业从经营管理、生产制造、设备资源管理、售后服 务等各业务链路上伴随企业发展，衍生很多新的问题：绩效管理属于敏感数据，粗放式管理，加上数据不透明，工人绩效管理方面是黑盒，无法分析整体生产力中 的工人的时效性，是否存在议程等都不清楚；生产制造环节：工程机械行业具备 多品种、小品量、柔性制造特点，公司核心生产工艺的工序高度离散，导致无法 对资源进行动态规划降低过度分化造成的资源及机会成本的浪费；设备监控难：老旧设备没有联网，另外数据量大，采集困难；设备资产的健康度无法衡量；售后服务响应效率如何再提升：徐工重型售后服务网点多，客户响应效率，售后维修，以及服务网点资源分配的合理性等需要基于当前的现状，做进一步提升；以上几个场景，体现了对数字化管理的诉求和依赖性，必须依靠数据，合理性的规划。
二、客户需求
- 数据分散：徐工重型先后建设了ERP、PDM、MES、SRM、CRM 等几十项核心信息系统，实现了信息化在各环节的覆盖，但是应用数据分散在各业务系 统，数据利用率低。信息化人员需要花费大量时间汇总各业务系统数据，数据质量参差不齐；
- 数据应用有壁垒：业务部门间存在“数据应用壁垒”，导致数据资产不清晰，分 析部门获得不到数据，跨系统的数据关联分析难，需要跨系统取数，再处理进行分析，整个过程耗时长；
- 业务分析难：各系统有大量查询报表，业务人员需要十分熟悉业务才能针对具 体工作开展查询利用，对经验的依赖性强，人员流动对数据分析阻碍大，另外，没有建立固定板块的业务分析场景，数据应用没有闭环；
- 数据管理效率低：不同的部门甚至对一个数据有好几种统计口径，缺乏基于数 据管理整体视角的数据指标化和体系化的管理。
三、解决方案
- 底层数据建设：通过帆软FineData分布式数据仓库，整合现阶段的多业务系统 的数据，搭建统一的数据仓库；
- 统一的数据资源分析应用平台：整合各个业务系统的报表展示和数据分析内容，进行统一管理；
- 建立具体的业务分析场景：围绕服务、库存&销售、生产等主题，建设主题驾驶舱和多维分析应用。
【业务价值】
服务分析周期由7天缩短至1天，效率提升85%以上。服务指标中到位率提升 5%，完工率提升2%，直接提升市场服务口碑客户感知满意度提高2.53%，客户投诉率降低5%，服务及时性提升4.73%。
四、数字化发展战略
>>>瞄准国际一流、强调质量打造离散型智能工厂标杆示范
工程机械行业属于典型的“多品种、小批量、定制化”离散型制造业，面对激烈的全球市场竞争环境、不断提升的制造及劳动力成本，以及高度的柔性生产要求，加快业务流程数字化、智能化改造提升是必由之路。
然而数字化转型理念新、投入大、周期长，徐工重型作为先行者，国内外可借鉴的成熟经验少。是挑战，也是机遇。把握数字化发展机遇，在全球市场中赢得先机，徐工重型自2016年起率先对已有产线进行智能化改造，探索发展智能制造新模式。
立足前期经验积累，2019年底徐工重型开始系统谋划“智慧重型”整体规划，确定了保证产品质量为第一目标，建设 “1个中心，2个平台，4个数字化车间，10条智能产线”，打造“设施互联、系统互通、数据互享、业态互融”的离散型智能工厂，建成国际一流的轮式起重机智能制造基地的发展蓝图。
蹄疾步稳、探索推进，徐工重型进一步明确在智能工厂建设层面，持续开展“智能制造技术攻关、智能制造示范工厂领航、智能制造装备创新发展、数字化网络化改造及提升、智能制造标准引领”五大行动，建设世界领先的起重机智慧产业园；数字化应用层面，实施“智造4.0、供应链协同应用、5G+工业互联网融合创新、大数据应用分析、人工智能创新应用、工业领域信息安全保障”六大工程，提升公司核心业务数字化水平。
在具体实施时，徐工重型注重统筹时间、成本、产能、市场等多重因素，边生产边改造，从一条智慧产线发展到一个智慧车间，最后到一个智慧工厂，不断提升工厂智能制造能力；同时纵向贯穿现场、工厂、公司三级数据，横向联动企业生产管理、质量管理、销售管理、客户服务、产品研发、海外开拓等业务场景，逐步打造企业智能运营体系。
以匠心树典范。目前徐工重型关键设备数控化率达100%，先后被评为全国智能制造标杆、国家级智能制造示范工厂、全国制造业与互联网融合发展试点示范、工信部两化融合管理体系贯标试点示范，也是行业首家智能制造能力成熟度评估达到四级水平的企业。
五、数字发展核心
>>>开展“5G+工业互联网”应用试点， 赋能业务全价值链转型提升
数字化转型，连接是基础。为保障设备之间最大程度的互联互通，促进产能布局更加合理，质量控制更加有效，客户服务更加及时，徐工重型积极开展“5G+工业互联网”融合应用试点，赋能研、产、供、销、服和运营管理全价值链转型提升。
深化全价值链业务一体化管控。徐工重型加速5G、物联网、大数据等新一代信息技术与制造流程的融合，建成覆盖企业全价值链的核心业务平台30余个，形成完整贯通的数据链，同时建立中央集控指挥中心，实现跨业务、跨部门高效协同。
建设行业首个5G智慧工业园区。依托起重机产业基地，徐工重型打造了行业首个 5G端到端切片与边缘计算相结合的智慧园区专网；综合应用机器视觉、人工智能、AR/VR 等多项数字技术，探索开展30个基于5G的工程机械工业互联网典型应用场景，建成行业内首个5G智慧工业园区和5G全价值链智能工厂。
在徐工重型一号厂区内，已实现20公里外起重机设备的远程调控、远程诊断，该园区也被评为江苏省“5G+工业互联网” 融合应用标杆。
数字化赋能企业核心业务价值加速显现。数据显示，徐工重型设备综合利用率提升 53%，研发周期缩短32.6%，生产效率提升39.1%，人均产出提升70%。
此外，基于徐工起重在线 APP 和 PC 端物联网平台等，徐工重型大力推动客户生态圈服务建设，引领带动行业门类产 品价值链跃升。
六、数字化业务规划：开展大数据顶层设计规划
徐工重型与帆软合作，选型大数据技术方案，梳理构建核心业务数据分析指标体系，并同时针对某一领域开展数据仓库建设，开展单一领域的大数据分析。构建“纵向到底、横向到边、全局覆盖”的数据分析体系，打造营销闭环管理、售后综合管理、生产运营分析等系列数据看板，实现多维度数据资产管理，为经营管理精细化提供决策依据。
七、数字化落地场景帆软助力徐工重型数字化转型
1. 经营管理驾驶舱：营销数据，一个驾驶舱全知道
为提升公司对外部市场及行业动态的敏感性，徐工集团联通营销决策平台及CRM 系统，采集核心关键指标，分析各区域各职级公司经营状况，结合竞争对手市场情况，为业务人员灵活决策提供依据。
应用大数据、深度学习等技术，结合指数平滑法、决策树、移动平均、灰色关联法等模型，对区域级车辆平均工时进行分析，判断区域对不同吨级车辆的资源需求，提升行业需求预测精准度。
营销驾驶舱的搭建，消除了不同职级之间业绩的反复计算与传递工作，有力提升工作效率；其行业销量趋势+实时销量趋势+影响因子动态调整的市场预测模型，根据指数平滑法预测未来发展走势，结合内外部环境分析、经济指标走势（GDP、固投、PMI指数等），市场预测精准度持续提升，已用作企业形成经营决策时的重要依据。
2. 售后服务快速响应场景
为解决服务资源合理分配，客户服务精准快速响应，徐工重型通过建设服务模块的数据分析试点平台联合远程运维服务平台、客户关系管理平台 CRM、备件协同管理平台PMS以及呼叫系统，建立服务满意度、十分钟响应率等212项服务指标，将服务业务划分为服务指标分析、客户投诉指标分析、预警分析、备件分析、流程中心五个板块，完成服务业务的横向拆解。
以预警分析为例，建立预警升级机制，针对派工、内部联、备件满足等关键性指标设置预警规则与阈值，业务拖延会以钉钉通知的方式提醒相关责任人，延误时间越长，通知的相关责任人职级越高，以此倒逼管理优化升级。
3. 生产资源动态组织
以SCADA、MES、WMS、QMS及APS系统为主，搭建多维度徐工重型生产驾驶舱，对公司整体的设备利用情况、生产计划情况、生产工时情况、产品质量情况、人员效率情况等数据进行综合分析，辅助管理人员快速了解生产的整体进度，合理安排各类资源，精准把控任务进度，提升生产效率，资源配置更高效。
除了这些场景以外，徐工重型还建立了五级设备在线运行监测体系、智能排产穿透分析、直产人员绩效闭环管控等多种场景数字化应用。
现阶段大数据平台已探索出从数据集成处理到数据分析应用的综合性整体解决方案， 未来通过供应链上下游数据联动，徐工重型将打造工程机械行业级大数据分析平台；探索企业数字资产交易试点，开展数据资产变现增值服务，推动数据资产化应用。
根据规划，徐工重型将进一步聚焦“质量、效率、成本”，以工艺、装备为核心，以数据为基础，探索构建虚实结合、知识驱动、动态优化、安全高效的数字化能力体系，为徐工集团乃至工程机械行业全面推进数字化转型探路！
八、项目价值
数据整合、实现业务数据标准化：搭建统一的数据仓库，实现对不同源头、标准 的业务数据进行集中的管控与处理，保证数据的质量与安全；
业务场景价值显著-售后服务快速响应：穿透式服务体系的实施使得服务分析周期由7天缩短至1天，效率提升85%以上。实时透视服务数据，本部与代表处的沟通成本降低50%以上。服务指标中到位率提升5%，完工率提升2%，直接提升市场服务口碑客户感知满意度提高2.53%，客户投诉率降低5%，服务及时性提升 4.73%。辅助核心信息系统在一机一册制作及查询准确性上提高至99.9%；客户备件/图册查询时间缩短70%；
业务场景价值显著-精细化设备管理，提升设备利用率：利用FineReport搭建工厂级、车间级、产线级、工序级、设备级五套设备分析指标及看板，系统应用后，实 现了对400余台重点设备运行状态的实时监控，通过对设备利用效率的统计、分 析、统筹管控，公司设备利用效率由36.7%提升至56.1%，效果显著。
九、徐工重型数字化转型三步走展望
- 第一步：开展大数据顶层设计规划，选型大数据技术方案，梳理构建核心业务数据分析指标体系，并同时针对某一领域 开展数据仓库建设，开展单一领域的大数据分析。
- 第二步：梳理并完善企业数据资产，开展多维度数据资产治理，开展多领域的业务场景分析，并逐步扩展到企业经营管 理层面，为企业决策提供参考。
- 第三步：扩展到企业供应链上下游，通过供应链数据联动，为徐工工程机械形成行业层面的大数据分析平台，并探索试 点企业数字资产交易，开展数据资产变现增值服务，将数据真正的资产化。
十、结语
帆软软件深耕数字行业，能够基于强大的底层数据仓库与数据集成技术，为企业梳理指标体系，建立全面、便捷、直观的经营、财务、绩效、风险和监管一体化的报表系统与数据分析平台，并为各业务部门人员及领导提供PC端、移动端等可视化大屏查看方式，有效提高工作效率与需求响应速度。
为协助制造企业迈向数字化转型，帆软成立了数字制造事业部，专注于制造业领域的数据分析与数据规划。截至今日，团队已成功服务了数百个数据分析项目，覆盖了经营管理、营销、生产、售后、供应链、质量、财务、人力资源、集团管理等多个领域，拥有丰富的实践经验。
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