智能制造是融合新一代信息技术与先进制造技术，通过数据驱动实现生产自动化、管理精益化和决策智能化的关键路径。它覆盖从设备互联、生产可视、质量追溯，到供应链协同、运营优化等全流程场景。帆软通过可视化报表、BI分析、数据集成与控制塔等能力，助力制造企业构建灵活高效的数据底座与智能运营体系。本栏目将聚焦智能制造的关键技术、落地实践与行业趋势，推动制造业向数字化、网络化、智能化升级。
每个企业都想要一份“能说话”的BI报告。可现实里，80%的报告因为结构混乱、结论模糊、沟通低效，最终沦为“看不懂、不想看、不敢用”的数据垃圾。据IDC报告，60%的一线决策者坦言：他们最怕的不是数据本身，而是看不懂的BI报告——那些堆叠着图表、却说不清业务逻辑的分析，反而拉低了数字化运营效率。你有没有过这样的困扰？一份数据做得很全，却没人看得懂；部门沟通会上，报告页面在大屏上一页页翻过，业务线和数
你可能听说过这样一句话：“生产管理就是企业的心脏，效率就是它的脉搏。”但在实际工作中，很多制造企业依然困在“拍脑袋决策”、“凭经验排产”的传统模式里。数据孤岛、流程冗余、质量隐患，往往让管理层夜不能寐——明明产线满负荷运转，产品交付却总是延迟，成本居高不下，管理层却难以找到真正的症结。如果你曾报表查不出设备异常、生产计划总是反复调整、客户投诉层出不穷，那么你一定会关心：大模型分析与智能算法，究竟能
国产BI工具能否替代国外产品？本地化方案提升数据安全
你有没有想过，为什么今天的制造业企业，哪怕已经自动化了生产线，却仍然在数据分析环节“掉队”？据《中国制造业数字化转型白皮书（2023）》披露，超过60%的制造企业表示，尽管数据采集系统已覆盖车间，但数据孤岛、分析滞后、决策链条长等问题依然困扰着他们。更让人震惊的是，只有不到25%的制造企业能够实现生产、供应链、销售等核心环节的数据贯通。这意味着，大部分企业还在“摸黑”决策，距离真正的数据驱动和智能
数据分析与商业智能究竟有何不同？这个问题在数字化转型的语境下早已不只是技术术语之争，而是关乎企业能否真正用好数据、从日益激烈的市场竞争中脱颖而出的关键。很多企业负责人会有这样的体验：投入了大量数据团队和工具，结果仍然是“数据堆满仓、业务一头雾水”，决策者要么看不懂分析报告，要么报告刚出炉，市场现状就已经变了。事实上，数据分析与商业智能的差异不仅体现在技术实现和工具选型，更深层地影响着企业的管理模式
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