3000字干货案例!解读维信诺报表平台的构建思路

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:3,729 次浏览
2023-08-16 15:23:13

注:本文为帆软2020数据生产力大赛获奖案例,未经授权禁止转载。

一、企业介绍

维信诺是新型显示整体解决方案创新型供应商。公司成立于2001年,前身是1996年成立的清华大学OLED(有机发光显示器,Organic Light Emitting Display)项目组。公司以“拓展视界,提升人类视觉享受”为愿景,“以科技创新引领中国OLED产业”为使命,专注OLED事业20余年,已发展成为集研发、生产、销售于一体的全球OLED产业领军企业。

依托已有的技术优势,同时瞄准产业发展新趋势,维信诺在柔性AMOLED技术等代表产业未来方向的技术前沿地带积极布局,成功创造多项世界第一,包括全球首款AMOLED全卷曲显示屏、任意弯折柔性屏全模组等柔性产品,最小弯折半径可达到1.6mm,屡次突破柔性显示折叠技术边界。并成为2项柔性显示国际标准的制定者,柔性OLED技术达到世界先进水平。

二、项目背景

信息化基本概况:

随着近年来两化融合,数字化转型的热潮,制造业近几年信息化建设也逐渐升温,OA系统、ERP、HR、CRM、财务软件等在内的各系统逐步上线,多套系统并存的情况在制造业中也非常普遍。

但这些系统的灵活性不足,无法完全适应制造业的闭环式生产运营,多系统无法完成信息互通导致信息整合需手工传输。使得制造业迫切需要实现信息化软件有机整合,搭建整体的智能化信息平台,统筹实现企业高度智能的自动化,透明化,数字化管理。

目前维信诺CIM部门已经上线MES、EAP/BC、FDC、SPC、EDA、WMS等诸多系统,随着公司发展,维信诺各数据系统数据量日益庞大,但是数据较为分散且信息独立,无法进行有效的整合,多业务系统数据源联动分析很难实现,各个系统数据就失去了“生命力”变成静态数据。并且数据不能横向拉通,目前各系统、各部门的业务数据分析中存在较多手工收集、处理数据的场景。

在产能爬坡的重要阶段,为提升精益管理,提升良率,全面推进企业自动化与智能化的升级,搭建一套完善的数据系统成为企业面临的重大挑战。

报表平台建设背景:

(1) 分散的业务数据

由于生产需要,公司目前已经上线20余个系统,因数据结构不一致、口径不一致、资源上不能共享,导致各业务系统数据应用范围覆盖单一,难以形成统一的数据展示界面,无法有效整合多数据源综合分析,导致数据时效性较差、数据整合质量不高,对于关键业务信息整合分析效率低,无法满足公司运营需要。

在另一方面,由于是不同的业务系统,导致关键的维度数据缺乏统一的标准,数据整合难度较高,如何精确、合理的最大化使用数据,是需要业务系统、用户、报表开发者、工艺部门协同进行的。

经多方面调研、第三方行业咨询公司的介入指导、公司内部反复研讨,对数据的颗粒度、使用维度,DW、DM层级进行统一设计,最终确定下来整体数据架构。

解读报表平台的构建思路,信息化基本概况,如何建设报表,生产数据信息化

系统架构图

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数据架构图

(2) 庞大的数据量

制造生产型企业具有生产自动化程度高、生产数据量规模庞大,底层数据需要多重关联分析等特征,对报表开发者而言,数据的抽取、转换、加载过程,数据存储、备份策略,针对某个业务领域的建模过程,对来自不同数据源数据进行统一处理及其管理都提出了极高的要求。

(3) 复杂的用户需求

在报表项目实施的初期,面对业务部门提出的数量庞大的报表需求,如果如实开发起来,估计要排期到N年后,但是报表开发是要以用户需求为导向来进行的,又不得不做这些需求。另外一个难题是业务人员不懂技术,技术人员不懂业务,工作开展艰难,进度缓慢。那么信息部门如何优化报表,整合需求,成为了一个关键问题。另外对于业务和技术相互不理解彼此工作重点,如何沟通需求,理解业务价值,评估需求的合理性,选择最优展现方式也就变成了关键问题中最大的关键点。

三、应用场景

场景一:管理驾驶舱 

工厂的良性运营需要在保证质量的前提下,尽可能的降低成本的消耗和产品的生产周期。而在面板行业,这点尤其重要,产品的成本单价相对较高,成品的生产周期相对较长,所以在整个闭环系统中需要一定的数据基础为工厂的运营提供相应的指导性意见。报表系统作为参与工厂运营决策的数据支持,数据的合理性,精准性,实时性关乎工厂的发展速度和高度。

历经了从建厂规划到建厂初期的转变,业务规模随着工厂的规模化生产而逐步扩大,在工厂运营的过程中出现了以下问题:

(1)汇总数据的呈现方式采用PPT和Excel的方式进行展现。基层报表的数据拉取后需要二次及多次加工,并依次上报,存在信息时间差。

(2)工厂运营过程中产生的数据呈现出了“信息孤岛”的现象,生产,财务,供应链各成一家,无法完成闭环高效的运营模式。

(3)工厂管理过程中,数据的不直观,导致问题暴露慢,分析问题不全面,让管理产生诸多不便。

1、 维信诺集团总裁看板

针对工厂生产核心数据进行整合加工处理,集中决策层最关注的生产数据、销售数据、OEE数据、资金数据等,全方位展示工厂生产运营情况,为生产决策提供详细数据支持,实现流程优化、质量管理、成本控制、供应协同等方面的提升。

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2、维信诺集团供应链管理驾驶舱

实时展现集团良品库存情况、物料库存、出货、物料采购等核心供应链数据,为公司决策层、采购、运营等部门决策提供数据支撑。

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3、维信诺集团综合管理驾驶舱

主要用于集团周例会、月度经营例会、生产专题会议、营销专题会议等,通过该综合管理驾驶舱明显提高会议质量和会议效率,降低会议成本。

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通过管理驾驶舱的实现,梳理出工厂运营的核心指标,采用图形,曲线,对比等方式展现工厂的运营情况,通过过程指标和结果指标进行相互指导,实现数据的有效性追踪和分析,管理驾驶舱分为总裁看板,综合管理看板,其中综合管理看板根据业务需求分为了财务分析,生产分析,供应链分析三个部分。多个看板形成一个有机的整体,相辅相成。

通过管理驾驶舱实现了:

(1)数据的实时人机交互,工厂运营所需汇总时间缩短了20%,减少了人工参与二次开发数据的环节,保证了数据的精准性。

(2)对于工厂运营管理提供了数据分析基础,对于原材料的投入,产品的生产,供应链的把控有了直观,方便,快捷的决策数据支持。

场景二:工厂报表地图

工厂是一个庞大的有机体,包含了多个中心和多层次的人员架构,要保证有机体正常的运营,就需要保证各个中心的核心指标都满足高效生产的标准。真正的内涵是为了透过数据抓住主要矛盾,用数据把主要矛盾凸显出来,从而发现各中心在运营方面存在的问题,并从根本上解决问题。

而且制造业最为关键的部门就是工厂生产。为此,专门设计工厂报表地图,建立指标分析主题,针对各中心关注的核心指标进行标定,重点是发掘指标内在的含义和表达的问题,找出矛盾,持续改进。在维信诺业务进行过程中主要存在以下痛点:

(1)各中心在运营过程中,数据是成发散状进行传递的,关注的重点存在冗余,无法根据各中心所提供的指标进行数据的展示。

(2)各中心负责数据种类繁多,无法根据数据从上到下分层追踪问题,导致解决问题过程耗时过长。

为了解决如上问题,通过各中心负责人集中开会讨论,确定了工厂地图的八大指标:物料管理、仓库管理、生产监控、设备监控、产线良率、物流管理、人员管理、质量管理。并利用图形的方式突出展示,各中心都可以通过监控此指标来确定中心的运营情况,并且采用目录层级的基本思想,完成指标下报表的层级划分,从基础数据层层汇总。当某一指标出现问题后,可以按照层级逐步快速查找到问题源,以便快速精准解决问题。

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工厂层级指标地图

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V2良率报表架构图

利用帆软对业务进行模块化分类,在大大减少运维成本的基础上可以快速响应业务所需。数据按照指标的模式展示,可以加强各中心的沟通效率,防止无效沟通现象的产生,并且加深了数据与人员的交互,可以用数据说话,专注于数据,针对数据的表象进行高效运维。

场景三:生产数据信息化 

1、 设备OEE指标分析-数据驱动精益生产 

设备综合效率是Overall Equipment Effectiveness,简称OEE。一般,每一个生产设备都有自己的理论产能,要实现这一理论产能必须保证没有任何干扰和质量损耗。OEE就是用来表现实际的生产能力相对于理论产能的比率,它是一个独立的测量工具。

对于维信诺的生产过程而言,设备的利用率决定了生产总量上线以及出货速度,所以在工厂生产总体监控后,如何优化设备综合效率就成为了重要课题。

我们对OEE进行了拆解并分出设备时间稼动率、设备性能稼动率和产品合格率这三个指标,开发了一系列报表对所有设备的MachineState进行标准化管理,通过报表挖掘设备的最大生产力。一方面可以增加设备可利用工时,另一方面也降低非计划停机损失,明确计划内新产品试产占用设备的工时是多少,可否采用实验设计进行压缩,进而提高设备可利用工时。

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设备Up_time报表

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 设备Status&Move状态报表

OEE报表体系的建立为工厂生产带来的收益:

(1)缩短产品生产的准备时间,信息校验时间、调度时间,从而缩短产品生产周期,提高生产效率。据相关统计,OEE监控缩短产品生产周期20%以上,缩短设备宕机、Wait时间30%以上。

(2)进行产品确认与追踪、工艺设备和工艺流程的监控和管理

(3)实时呈现生产现场的生产进度、产出状况、品质状况,让整个生产完全透明化,优化生产制造管理模式,强化过程管理和控制,达到精细化管理目的。对用户部门来说,通过可视化设备监控报表,能有效降低频繁操作其他监控软件,提高人员工作效率,提高设备运转效率。

(4)快速反映设备状况、收集数据、SPC、更稳定的物料流、误操作的减少等,这些都有助于提高最终的产品良率

2、 良率&不良率分析报表 

众所周知,良率和不良率分析是决定制造业的利润的最大问题,下图展示了本公司下属部门各段产品良率数据,良率数据透明化。为工艺改善、良率提升、不良分析提供重要数据依据和走势分析。

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良率生产日报

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产品不良趋势图

场景四:报表应用于绩效考核 

在客观条件的提升以外,如何提升人员效率,提升人员的待遇也成为维信诺数字化转型过程中的重要目标。在人员管理方面,维信诺也有着比较完善的绩效考核机制,工厂的绩效考核管理是从工作时长及产能的角度出发,旨在较短时间有较大产能的员工赋予优秀绩效,其部分产能较低的员工,会通过生产方法,技能重塑的培训,从而提升工厂的作业水准。

1、员工打卡明细

报表运营平台与OA系统打通,获取员工打卡记录。针对工厂的特性,人员管理类报表分为了两类:人员考勤和特定人员车间无尘室时长,根据两类报表的明细,通过特定的算法实现产能的计算。

从产能的数据体现而言,并不是工作时长越长越好,而是产能和工作时长会呈现出一种正态分布的规律。跟进不同工种,合理的安排Fab员工的工作时间是可以提升员工的效率和其收入的。

另外对于常规的员工工作打卡,利用帆软报表快速搭建人事需要的分析模版,让其可以了解快速员工的工作轨迹,对于公司员工、部门、中心迟到早退等情况可以及时通知相关负责人,有针对性的帮助员工成长。

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人员考勤明细报表

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人员Fab考勤汇总

2、 作业人员作业产能

统计部分特殊工艺段产线作业人员作业产出,有助于合理安排员工作业时间,提高个人作业能力,另外也会通过产品明细和生产需要,对工厂紧缺的人力资源进行合理的分配,确保各个产品线正常运转,降低每年节假日用人紧缺的压力,也在春节这种阖家团圆的节日里,通过员工产能合理分配休假人员和时间,确保更多的员工可以回家团圆,2018年春节前后的20天内,在确保产线正常运行的情况下,让60%的员工成功返乡团聚。

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作业人员产能明细

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作业人员产能明细

场景五:开发人员内部管理报表

随着企业数字化转型的推进,报表的数量,使用频率,人数呈现激增的趋势,如何让信息部门的战斗力可以保持一个高效水平,那么对于整个报表体系的管理就尤为重要。其中报表档案和报表平台报表检索功能就是可以支持报表数量无限扩充的一个基本底层架构。

1、报表档案

在报表开发过程中,随着报表数量的增加、报表更新修改、报表版本的更迭。无论是对报表开发人员,还是其他人,从500余张报表中准确无误的找到所需要的报表都显得极为困难的,为此,建立每一张报表“报表身份证”是有必要的。其“身份证”的主要内容是:录入详细的报表信息,主要功能、主要计算逻辑、开发人员、CPT路径等信息。并链接到每一张报表,确保使用者有途径上报错误,开发者可以快速定位问题所在,并为后续报表改进做数据支撑(问题数排序,问题分类等可以为报表的界面优化,使用优化等方面提供数据支撑)。

报表档案的建立是报表平台建立完全的重要一环,对于提高用户参与度、报表体系化管理、开发人员工作效率的提升起到极大的作用,再也不会像之前,业务部门找到IT部门沟通了很久都不能明确问题所在,现在IT部门收到需求后,会自己进行简单预判,再进行沟通问题,避免问题沟通和交流上面的不认同,大概减少之前50%的沟通成本。

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报表说明录入

2、报表平台报表检索功能

此功能是对报表档案的拓展,便于详细定位报表,并为用户提供主要逻辑的参考,避免之前表结构的信息丢失和交流困难,保证了信息透明。

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四、项目心得

(1)项目实施前期要注重数据部门与业务部门的沟通:数据部门的人员和业务部门多交流,把数据打通,从理解业务和数据之间的关系做为切入点,实现业务与数据的融会贯通,了解用户真正需要什么,然后才能划定项目边界、制定目标、制定相应的实施计划。我司在项目实施的前期,几个部门之间实施轮岗制度,不分边界,反复沟通交流直至形成完备的数据方案。

(2)项目过程中要注意把控总体进度:阶段性的项目总体进度把控尤为重要,采用PDCA循环管理办法、甘特图等工具,Push项目总体进度,及时汇报问题,寻求领导协调资源才有助于项目的推广和落地。

(3)报表开发过程中提升数据质量:数据的分裂和重组,实现创新,让数据“说话”;另一方面,推进数据治理,提高报表的实用性,对访问频次过低的报表逐步淘汰。

(4)项目完成后对现有报表系统SOP化:制定统一的标准,对现有报表经验固化,提高运营效率。

(5)体系推广:让用户“会用”、“多用”、“尝到甜头”,采取报表推送、用户培训等多种手段提高报表使用度、提升用户体验,才能发现新的业务问题,调整经营决策,从而改善整体业务,推动业务增长,真正让数据提升生产力。

比如,目前主流的软件——FineReport,小到填报、查询、部署、集成,大到可视化大屏、dashboard驾驶舱,应有尽有,功能很强大。而数据集成平台FineDataLink可以集成FineReport,帮助企业更好地利用FineReport提供的报表分析功能,实现多源数据的整合与展示,快速生成各种数据报表和仪表板,从而更好地展示数据的价值和潜力。FineDataLink除了提供更为高效的报表分析支持外,还能够帮助企业实现数据的高效整合和管理,提高数据质量和数据一体化的管理水平,进而为企业提供更高效、精准的数据展示和决策支持。

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帆软智能财务解决方案: https://www.fanruan.com/solutions/epm

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