我們公司利用FineReport行動端開發了針對現場人員包含生產工藝各環節的APP，僅一個APP就實現了生產、設備、項目、財務等多個環節和場景的綜合管理。

綠城中國是中國領先的優質房產品開發及生活綜合服務供應商，以優質的產品品質和服務品質引領行業，致力於打造“理想生活綜合服務商”第一品牌。數據分析一定是建立在準確的、多樣化的數據基礎之上，數據治理就尤為重要。

如何將日益增長的數據加以利用產生經濟價值，是長龍航空一直在思考的問題。面對系統自研和系統外包方式需要耗費的大量人力財力物力，長龍航空創新性地將數據大螢幕與業務需求相結合，為飛行任務提供了有力的數據保障。另外，長龍還利用大螢幕構建了一套標準的客服管理體系，顯著提高了服務效率及服務質量；機組資源的調度監控分析也降低了因公司原因造成的航班延誤。

AMOLED行業自動化程度高，生產數據量龐大，產品良率，設備產能等數據監控需求高，為了滿足工廠的需求進行了報表軟體調查研究，帆軟“專業、簡捷、靈活”的特點引起我們的興趣，通過了三年多的合作，證明我們選擇FineReport是成功的。

自從本校啟用了帆軟報表平台，使原來沉睡在數據中心和業務系統的數據重新發揮了價值，並通過數據可視化，發現數據中存在的數據質量問題，提升了數據質量，以數據應用為導向，利用帆軟快速開發的優勢，快速將數據應用服務推送給師生。

數據生產力大賽 | 中國電子科技集團公司第四十三研究所 早期較多的定制開發系統使得43所在進步拓展能力上存在一定的欠缺，資訊系統孤立也影響了公司的資訊共享和協同，無法為企業營運提​​供有力支撐。因此，43所引入FineReport，圍繞經營業績監控、生產運作管控、採購資訊交換、QR-code列印掃描等方面展開報表系統的建設與部署，減少了大量不必要的重複工作，有效地釋放了人力，並進步了企業生產營運過程，使得經營分析和資訊協同有了很大的改善。 設備借用速度提高10倍 業績監控支撐決策 全程追溯合同交付過程 企業簡介 中國電子科技集團公司第四十三研究所（以下簡稱“43所”）創建於1968年，是我國最早從事微電子技術研究的國家一類研究所，也是我國唯一定位於混合微電子的專業研究所。 50年來，43所始終不忘“系統裝備小型化”初心，致力混合集成，在混合微電子領域綜合優勢明顯，已成為國家重大工程有大作為、自主可控有大貢獻、微系統要素最齊全的現代化研究所。 項目背景 １．資訊化基本情況 從2008年開始，43所陸續開展了生產項目管理、協同辦公、產品數據管理、質量管理、物資管理、檔案管理、製造執行系統等資訊系統建設，覆蓋了辦公、科研、生產等業務。 由於43所早期資訊系統多為定制開發，依托部門需求，由業務部門主導推進，系統的開放擴展性、集成性等均不滿足長期業務需求。目前，43所資訊化主要存在以下幾個問題： 資訊系統定制開發較多，可進步、可擴展能力欠缺； 研發創新平台基礎薄弱，缺少資訊系統支撐； 孤立系統過多，無法形成共享的工作平台，資訊數據集成共享困難； 檢驗試驗、倉儲物流、資源管理等營運支撐能力欠缺； 與集團公司、客戶、供應商、所屬公司的資訊協同和數據集成的能力不足。 ２．報表平台建設背景 43所因各業務系統數據分散在各個系統中，難以形成統一的數據展示界面，無法有效整合多數據源數據分析；同時因供應鏈系統涉及物流資訊列印QR-code標貼與自定義報表應用，現有的營運管控平台在此功能上相對較弱，不能滿足43所業務需求。 經調研市場主流數據處理與QR-code生成軟體，FineReport可以滿足43所需求。因此，43所引入FineReport，在內網和非密網同時部署： 實施經營業績指標監控報表。打通財務、供應鏈、生產等系統，設計了合同、銷售、兩金、採購、成本等實施監控報表，為年度經濟運行分析提供有力支撐。 生產運作管控平台。打通合同簽訂、生產任務下達、產品入庫、產品發貨、合同開票的全過程數據，實現合同全生命週期的追溯管理。 建立與供應商採購資訊交換系統，向供應商在線發布採購訂單，為供應商提供發貨QR-code列印功能； 建立內部QR-code列印掃描平台，實施內部QR-code列印，自主搭建了辦公自動化設備、載體掃描借用平台，財務電子發票掃描查重平台。 應用場景 １.經營業績指標監控報表 當前，企業因客觀因素所致，多數自建的園區內網主要服務於單位內部的科研生產與行政辦公，單位內部的資訊系統只對內開放，無法互聯上級單位、下級所屬公司的網絡體系，公司總部及所屬公司的管控層面所需要的數據多以數據文件為主，無法鑽取到更深層次的數據。一般情況下，經濟運行數據、人事數據等主要以手工統計的數據文件為主，難以達到共享性、實時性和集成性的目的。經濟運行分析工作存在幾點問題： 經濟運行分析工作不夠精益，缺少市場、業務等方面的分析，時效性差，問題不聚焦，趨勢預判不到位。 數據集成能力不足，決策數據來源單一。人工處理加工佔比大，數據整合程度低，資訊傳遞不及時、不受控，數據準確性無法保證。 數據分析方式不全面，分析手段與能力缺乏。現有的分析不能層層支撐。缺乏風險防控能力，不能提供有力的決策支持。數據分析處理能力較弱，跟不上業務的發展和管理模式的變化過程。 未形成有效的決策支持體系。未形成從設定關鍵績效指標到指標評估與考核的閉環決策流程。 重點任務調度管控的切入點、著力點還沒有與基層需求完全合上拍；重點計劃管理與調度缺乏資訊平台統一管理，未能與年度目標進行對照，缺乏閥值預警。 基於以上5個問題，43所從數據源、運算規則、展示層級三個方面入手，製作銷售主題分析等平台，滿足企業內部經濟運行分析工作。 1）整合數據源，梳理指標項。經濟運行首要工作是整合來自不同的業務系統的各項數據源數據，梳理各項指標監控體系，實現同口徑、同維度、同跟踪的分析方式。 2）定運算規則，編計算程序。經與業務部門充分溝通後，確立運算規則，IT人員基於規則編譯取數程序，自動將系統數據與線下excel數據合併處理，並通過圖表展示合併分析後的數據。 3）觀經濟運行，思戰略決策。數據分析平台需要滿足全局性、聯動性等需求，每個經營分析層面都要從不同維度、角度去剖析業務數據庫，製作相對應的報表統計圖，實時動態地觸及企業經營狀態，對經濟運行的各個層面實現視覺化，從而運籌帷幄，能夠更加專注於戰略規劃、風險防控，促成運行目標達成。 ① 銷售主題分析。數據分析平台通過整合內網銷售管理系統數據，加上外部所屬公司導入資訊，能夠對所管控的各業務主體的銷售情況進行統計分析，形成全單位的合併銷售情況分析。報表頁面採用多種類型的圖表展現不同的指標維度。利用tab塊技術，分頁展示各類詳細數據。對部分匯總數據，通過數據鑽取技術，可延伸至下級統計數據來源。對於不同管理人員，授權不同層級的數據報表頁面，實現靈活的數據權限控制。 ② “兩金”佔比分析。 “兩金” （指代：應收賬款、存貨）佔比是經濟運行工作的一項重要工作內容，涉及多個業務部門。為實時動態監控“兩金”發展趨勢，數據分析平台融合財務數據、採購數據、內部關聯抵消數據等，描繪出“兩金”佔比的趨勢分析圖，並對各構成要素進行深挖，找出影響“兩金”佔比重要因素，以便業務部門及時管控佔比數據。通過設置閥值預警線，監控各月占比情況，為壓控佔比提供數據支撐。 ③ 營運收入分析。伴隨43所經濟規模的擴大，收入來源也由單一的銷售收入演變為多樣化的收入來源。根據各業務板塊收入來源不同，管理收入的部門也不同，合併收入時，需要剔除內部關聯收入。針對業績達成情況，需要預測月度收入和回款情況。根據企業的實際管理情況，結合數據分析平台，在數據大屏中實時統計各類情況；經營管理者可實時獲取業績完成率，各板塊收入情況，各利潤中心收入情況，月底收入統計，關聯收入分析等情況，為企業決勝年度目標提供資訊基礎。 2.生產運作管控平台項目 目前，43所現有的銷售合同資訊存在於生產管理系統、OA系統等多個業務資訊系統中，市場部人員每週召開市場例會，需要指派專人將各系統的數據維護到excel表中，最終形成下階段工作目標和工作任務。資訊人員每週都會面對數千條數據中的數百列數據填報和維護工作，稍有差錯，就會造成人為疏漏，最終會影響業績目標達成。這項工作費時費力，工作量巨大，且任務要求較急，單一重複性勞動較多。 為了釋放人力，43所生產運作管控平台項目上線： 1）設定項目目標——一個月建立合同交付全過程、實時、透明的資訊管控平台。 打通批生產合同的過程資訊 納入各部門的工作計劃資訊 收集合同結算和收入資訊 整合上面合同的各項資訊，形成合同交付的全業務鏈資訊 2）合同過程資訊採集。 […]

長江證券利用帆軟報表系統有效提升了各業務線效能。通過對業務線的梳理，圍繞客戶這一突破口，長江證券構建了“使用者地圖”體系，針對使用者畫像進行精準行銷，形成了使用者資料、使用者標籤、客群分類、行銷活動、優化標籤的閉環。最終使用者轉化率卻提升20%，銷售額提升30%。

重慶國際複合材料股份有限公司作為一家專注於高效能新材料，集玻纖產品研發、生產、銷售為一體的大型國有企業，對於企業的安全環保十分重視。資訊部門的朱建坤通過設計重大危險源預警系統，讓整個危險源預警-上報-追蹤-確認-解決-反饋的流程時長從6～12小時縮短到0.25～0.5小時，並且杜絕了漏報情況的發生。 項目背景 2020年，重慶國際複合材料股份有限公司（以下簡稱“CPIC”）處於資訊化轉型的關鍵時期。業務系統中積累了大量的資料，但是一直無法讓資料發揮更多的業務價值。資訊部門為了進一步貫徹落實公司“國際化、一體化、差異化”的發展戰略，在公司的領導下開展CPIC資料分析項目。 作為一家危險化學品領域的生產型企業，重大危險源的監管具有安全風險等級高、安全管控難度大，發生事故危害後果嚴重和社會影響大的特點。因此，公司領導對此十分重視，親自在企業內推進該項目的建設。 CPIC認為從安全環保的角度，需要建立重大危險源管控系統，嚴格落實重大危險源各項安全管理措施，改進並完善安全生產條件，確保重大危險源的安全穩定執行和風險的在控、可控。 項目程式 1、核心問題定位，細化需求點 項目負責人朱建坤在接手該項目時，決定從核心業務問題著手。重大危險源管控最大的問題在於流程的優化。在整個流程中有2個問題非常突出： 預警上報存在漏報的情況； 主要負責人不追問，問題追蹤過程不開始; 圍繞以上2個核心問題，朱建坤運用資料營運官課程中的知識，面向不同層級的物件，開展需求調研。 決策層的需求：在集團公司層面沒有完整的系統監控公司重大危險源，這造成公司領導對報警的及時處理和回覆情況不能實時掌握。公司領導平常出差在外居多，相關資料均分散在各個車間，查詢或獲取關鍵資訊十分不便。 中層負責人的需求：對於預警的檢測和處理事項，中層負責人需要進行實時檢視明細資料，及處理進度及原因。 運維人員的需求：發生預警時，運維人員需要及時地查收報警資訊，前往現場排查處理，並快捷地回覆相關原因及處理進度。 此外，整個重大危險源的監控項目，資料採集條件的滿足是必要的，在建設過程中也發現了資料採集的問題需要解決。例如：安全環保部和運維需要對不能採集的裝置資料進行更新，因此採購部需要儘快採購，運維部需要儘快組織裝置更新。危險源以前沒有建立統一臺賬，安全環保部需要提供危險源臺賬清單，上下限報警標準。 2、生成解決方案，把控需求落地 為了使得需求能夠更好地落地，朱建坤結合資料應用的形式和落地細節點進行了進一步梳理。 1）將危險源按照性質分為氣象資料、工藝參數、接地電阻、火災報警、洩露報警燈資料。統計每個類別資料，讓高層管理人員、中層管理人員、基層管理人員、員工清晰的清楚公司有多少危險源。 2）建立明細表，點選氣象和工藝參數等進入當前類別的危險源清單和實時資料，點選趨勢能看到歷史資料。方便相關人員結合類別、趨勢，檢視裝置執行情況。 3）考慮到領導還有出差辦公的需求，報表開發PC端和行動端。 需求梳理清楚後，如何固化下來投入到項目開發中去呢？朱工運用了BRD需求檔案。二維表的形成雖然簡單，但處處體現著系統化的資料分析項目規劃意識。 BRD需求檔案 3、生成解決方案，把控需求落地 通過BRD需求檔案固化需求之後，就需要從中提煉相關的分析指標，解決整個項目的最後一公里問題。整個指標的梳理一是支撐該項目的順利落地，二是沉澱下來以便以後相關項目的經驗複用。 在梳理整個項目的關鍵指標時，朱建坤運用了課程中的2招：一是分析指標與安全部門的KPI指標打通，進一步強化了資料管理的意義。二是在視覺化設計的時候指標要進行邏輯梳理，不同層級的人看的指標不同，不同層級的指標也建立內在的邏輯。 4、視覺化設計 危險源主畫介面 工藝參數列表 危險源監控 危險源報警處置 項目結果 系統所有報警第一時間推送到各報警點技術負責人、分廠負責人、安全環保部、公司領導手機及郵件中。建立相關的考核制度，報警點技術負責人需要在15分鐘內進行分析並在第一時間給予回覆。整個危險源預警-上報-追蹤-確認-解決-反饋的流程時長從以往的6～12小時縮短到現在的0.25～0.5小時，並且杜絕了漏報情況的發生。 不同層級的需求也得到了滿足： 1）決策層：危險源報警後，公司領導會收到簡訊，還可以登陸APP檢視具體情況。運維人員排查問題後，會給出處理結果的回覆，該回復也會以簡訊方式傳送給公司領導，使領導隨時掌握危險源的執行情況。 2）中層負責人：登陸PC段，可以實時監控公司危險的狀態，不再需要等待車間報送或到車間DCS檢視相關裝置的狀態。 3）運維人員：不再害怕錯過報警，當有報警資訊時，會收到簡訊。只需要及時現場確認和方便的通過手機回覆原因和處理過程。 項目心得 項目使用帆軟的報表工具開發，快捷高效。本次項目中剛好在進行資料營運官培訓，所以在項目中使用了資料營運官的方法論，在項目中使用資料營運官的模板還原業務的原始需求場景，梳理終端使用者展現形式；分析終端使用者是誰，考慮誰對這個資料應用最關心，什麼樣的應用形式最適合。整個項目推進中，工作效率和業務能力有很大的提升。 感謝閲讀！FineReport提供最全免費功能版本，不用等待，直接點擊以下按鈕激活&下載！ 免費試用FineReport10.0> 獲得帆軟最新動態：數據分析，報表實例，專業的人都在這裡！加入FineReport臉書粉絲團！ 相關文章：2020年傳統企業如何做數位轉型？ 裝置管控、實時預警，看“工業網際網路”推動傳統制造轉型 產線管理、預警推送……智慧製造的未來遠不止此！

知乎上有個話題，說現在這個時代，如果不做數位轉型的傳統企業就會在十年內消失，當然這個結論有點誇張，那什麼是數位轉型，怎麼才能完成數位轉型呢？本文就來講講。 全文2700字，讀完需要7分鐘。 什麼是資料化轉型？ 數位轉型就是利用數位技術（如大數據、雲端計算、人工智慧等）來推動企業組織轉變業務模式，組織架構，企業文化等的變革措施，如衍生出的智慧製造、智慧城市等概念。 數位轉型是個和大數據一樣，是個有點大有點虛的概念，對映到直接落地，相對接地氣的概念就是資料化管理，也是當下很多企業正在實施的措施。 諸如企業的財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的資料分析需求，領導也厭倦了檢視一沓沓報表，更希望看到結論化的資料。如果說運用到個人或是某一個問題的叫資料分析，那麼投入到企業的業務層面用於輔助管理產生效益的則可稱為資料化管理。 回顧若干年前，企業做資訊化總結起來就是實施ERP系統，財務系統，人力資源系統，客戶關係管理（CRM）系統等等。這些資訊化的項目有一個共同特點，就是把企業的組織架構，業務流程，營運模式等通過軟體系統的形式固化下來，這樣企業相關的員工，物料，裝置，資金等要素就圍繞固化好的軟體系統運轉。如果企業管理人員發現現有軟體系統不適用現在的業務，就會實施流程變革等措施來優化現有的軟體系統，所以資訊化更多的是支援業務。 企業實施資訊化後，企業相關的人，物料，裝置，資金等要素就圍繞固化好的軟體系統運轉，但是這些要素在企業日常營運過程中實際執行情況是怎樣的，企業並不十分清楚，企業並沒有一個系統能實時抓取並可視化企業日常營運全景，比如客戶購買企業的產品和服務後的使用情況、市場的變化情況、工廠流水線的執行情況、供應鏈的運轉情況等。如果需要這些資料，大都需要通過人力來統計，做各種報表，費時費力，且不一定能保證資料的準確性。 數字（據）化就是要通過收集企業日常營運的資料，客戶使用產品服務的資料，市場行業，趨勢等等資料，形成企業日常營運的全景圖，反映到產品研發、服務流程改善、精準行銷、銷售模式升級、優化庫存等業務的改進上來。 傳統企業如何做數位轉型？ 呼聲最大的是生產製造業，所以以下很多都傾向於生產製造業的業務情況： 1、第一階段：資料連線、採集、整理 資料是數位化的基礎，數位轉型的第一步往往都是先進行資料連線。要分析什麼業務，分析的指標有哪些，需要的資料有哪些，當下已有哪些資料，哪些資料不足需要定向收集。 比如： 生產可以通過感測器等裝置收集生產環節的資料。 庫存可用過掃碼等手段來收集，以及後續物流運輸資料。 銷售可以通過改進業務流程，設定資料採集環節來收集資料。 行銷可以通過網站的埋點來收集使用者的行為資料。 …… 資料採集的成本比較高，而且往往大動干戈。建議先做好數位化路線和場景的規劃，儘量自頂而下推導到底需要哪些資料及其採集技術，往往資料採集的難點不在於技術層面，而在於業務層面的推動。 採集到資料還只是第一步，後續需要有大量的工作保證資料質量，資料有問題分析再嚴謹都是空談。建議在數位化規劃階段，需要對全資料鏈路進行詳細設計，爭取做到幾個要點： ①多個系統相聯通，至少保證同一種資料在不同系統中是一致的； ②通過資料鏈路設計使得相鄰環節的資料可相互校驗； ③資料質量需融入日常營運管理流程。 然後是資料整合。採集到的資料往往都分佈在各業務系統內，但後續分析的時候往往會涉及多種業務的資料，比如財務+銷售，所以系統之間的資料壁壘要打通，避免資料孤島。 系統來看，就是從資料分析出發，向上要保證資料口徑的統一，避免資料對不上。向下要以分析為目的來搭建數倉和資料中心，讓資料整合—資料清洗—資料分析—視覺化都在一個平臺上進行。 在這個過程通常需要藉助BI平臺、數倉來搭建。 有些資料體量大的企業會搭建大數據平臺。 2、第二階段：資料分析及視覺化 資料連線完成後，下一步是基於業務需求分析和視覺化展示。分析分為歷史和當下資料按指標、業務歸類展示，生成報表、視覺化報告。涉及到具體問題比方說找到帶來80%營收的20%家優質代理商，則需要資料探勘技術來追蹤定位。 數位化成熟到一定程度，各個業務都應該有相應的視覺化模組，運用商務智慧BI系統或製造智慧MI系統，這是企業實現數字視覺化的重要工具。 3、第三階段：精益分析 在第一階段和第二階段推進一段時間之後，企業多數已經具備自動化和資訊化的基礎，往往這時候企業會開始思考：“我有這麼多資料，能看到這麼多報表，我怎麼提升效率降低成本呢？”因此，進入數位轉型的第三階段精益分析。 傳統企業在推行精益/工業工程方法和工具時，工業工程師或諮詢師一般通過現場診斷分析來發現企業生產營運管理的問題，並指導企業持續改善的路線。 絕大部分生產製造企業在精益化方面相對落後，而精益分析的階段需要企業利用數位化軟硬體技術和工具，來固化、簡化並優化精益化的過程，將原來經驗驅動的現場診斷，逐步轉化並結合實時資料驅動的數位化 診斷，更客觀、更及時、更全面、更智慧地去發現企業生產系統中存在的浪費和問題，這也是智慧製造中所謂“智慧”的第一小步。 4、第四階段：高階分析 基於第三階段精益分析的成果，企業及其管理者被賦能，能夠更簡單、更準確、更及時地發現企業的生產營運問題後，就面臨到如何分析問題產生原因並且提供問題解決方案的挑戰。 這時候就該是大數據和人工智慧技術的用武之地，通過機器學習等技術對最佳歷史實踐進行提煉並預測，通過APS等技術為企業的計劃排程提供智慧決策，通過知識圖譜等技術構建企業的知識庫，通過計算機視覺聽覺等技術替代現場枯燥無聊的重複勞動工位等。 針對於每一種行業、每一道工藝、每一個流程節點，都可能有一些工業應用場景需要大數據和人工智慧技術，來輔助管理人員進行快速決策，乃至解放管理人員進行自動決策，從而真正實現企業智慧製造，是為高階分析。 5、第五階段：全面轉型 當企業推進內部的智慧高階分析至一定階段之後，必然需要與全供應鏈的其他智慧企業進行連線，實現智慧化的全面轉型。 最後，囉嗦幾句 1.落地是從一到五，設計是從五到一。 2.軟硬體全買最好的，不如用精益方法先把整個流程擼通，然後逐步迭代升級（可借鑑IT行業的敏捷開發模式），在技術發展太快的今天，除非你能像換iPhone一樣換你的數位化 系統，不然總有更好的版本，更好的產品。 3.一次性把資料採集全了，不如挑一、兩個典型工業應用場景（痛點）直接從第一階段幹到第三、四階段。 4.智慧製造、工業4.0、人工智慧、大數據、物聯網、MES等都是概念，往往每個人對同一個概念的理解都不完全相同，不如簡化一下思路，這麼想：我想要哪些資料，能幫我把哪裡管得更好。 感謝閲讀！FineReport提供最全免費功能版本，不用等待，直接點擊以下按鈕激活&下載！ 免費試用FineReport10.0> 獲得帆軟最新動態：數據分析，報表實例，專業的人都在這裡！加入FineReport臉書粉絲團！ 相關文章： 速看！關於數位轉型，你需要知道這些… 決策報表平臺助力企業資訊化水平進階，效率大幅提升！ 產線管理、預警推送……智慧製造的未來遠不止此！ […]

01項目背景 2013年，滄州明珠塑料股份有限公司已經擁有六個分子公司，主業涉及範圍廣。企業ERP系統也從一個帳套簡單的財務和進銷存管理，逐步健全成為涉及六個帳套的財務、進銷存、生產管理、成本管理、應收應付管理等較為全面的管理系統。同時，為提高員工溝通和工作的效率也實施了OA系統。 但ERP系統帳套的增多，卻帶來了資料查詢統計的不便。公司領導在一個帳套中查詢不同報表尚且覺得繁瑣，現在需要查詢多個帳套的不同報表，再分別記錄，最後加以彙總才能瞭解到想要的經營資料，這種繁瑣程度令領導們直接放棄了資訊系統這個資料來源，轉而要求各職能部門提供紙質報表。 然而由於各職能部門報表統計口徑的不一致，造成各部門提供的報表中相同指標的資料不一致，而且由於資料需要人工統計，製作報表的效率也很低。一時間資訊系統帶來的操作便利性、資料準確性和工作的高效率蕩然無存，領導層和各職能部門怨聲載道。 為了解決當時這一突出矛盾，滄州明珠的資訊中心經過調研、篩選與論證，選擇了帆軟資料決策平臺作為公司統一的管理資料平臺。沒想到這一平臺給公司帶來的價值遠遠超出了當初的預期。 02 應用場景與價值 場景一：管理資料的系統化 前面已經談到，隨著公司帳套的增多，資料統計的便利性出現了問題，同時資料統計口徑的不一致、資料錄入及時性差等問題也逐步地顯露出來。資訊系統為決策提供支援的能力幾乎為０。 為了解決上述問題，滄州明珠基於帆軟決策報表平臺建立了經營資料日報體系，將日常管理所需要的各個公司的各種經營資料彙總到一張報表中，提供給公司領導查詢。同時，針對各業務部門日常管理所需的資料報表也做了統一和規範。 首先，公司資訊中心對不同帳套中的各項基礎資料包括物料、部門、職員、供應商、客戶等進行了整理，做到所有帳套基礎資料完全一致，統一新增和下發，做到了基礎資料的統一。 其次，公司資訊中心對不同帳套中的相同業務，統一了處理流程和單據填制要求和完成時間要求。做到了業務處理的統一和業務處理時限的統一。 再次，公司資訊中心針對各種管理報表中的各項管理資料進行了取數口徑的溝通和確定，如應收賬款資料，原來財務取數為開票未回款金額，商務為發貨未開票加開票未回款金額，針對此項資料，經與各部門溝通和最終確定為發貨未開票加開票未回款金額。由此，將各項管理資料指標做到了取數口徑的統一。 從次，對於ERP系統中未納入的資料，如原材料的市場價格，在帆軟決策報表平臺中設計釋出了資料填報表，要求各業務單位按時填報。 最後，利用帆軟報表平臺的跨資料庫取數能力，通過sql取數、格式設計、頁面設計等。將各帳套中的各項經營資料彙總為管道事業部經營日報、薄膜事業部經營日報、隔膜事業部經營日報、資金頭寸日報等幾張報表。 通過各種經營資料日報的實現過程，公司得到了以下收穫，包括： 實現了管理資料的及時呈現和方便查詢，原來每個事業部要要設定一個專人和幾個兼職人員統計經營資訊，提交給總公司企管部彙總，整個過程需要多半天的時間，且資料經常出錯。現在在報表系統中選出報表查詢，十幾秒的時間既可看到資料，且原來設定的統計報表的人員也已轉入其他崗位工作，降低了報表工作的人力成本。 通過取數口徑的統一，公司領導和各職能部門看到的管理資料完全一致，避免了管理過程中由於指標資料不一致帶來的歧意，也取消了資料核對的過程，平均每個項目平均節約實施工作量7~10人天。 基礎資料的統一使得各系統間基礎資料匹配更加容易，大幅降低了公司實施其他資訊系統項目的週期和難度。 業務處理方式的統一，為公司簡化管理流程，及時發現違規業務，快速複製管理模式提供了良好的基礎。 管理人員形成了對報表系統的依賴性，會主動地提出對決策報表平臺的開發需求，從管理思路的提出到最後的實現，都實現了數字化，資訊系統在公司日常管理過程中的重要性越來越高。截止2019年6月公司共開發實施各類管理報表和填報表400餘張，大幅提高了業務人員和管理人員的工作效率。 場景二：產品質量追溯系統 2016年末，為加強質量管理和提高公司產品形象，公司決定建設產品質量追溯系統，給公司品管部門和客戶分別提供產品生產過程資訊收集和查詢的平臺。經研究決定以帆軟報表作為平臺建立資料收集與展示系統。 經過多年的積累，公司已在系統中實現了管道和隔膜產品的質量資料採集與分析，為改善工藝提供了充足的資料保障，客戶可以通過網路查詢產品生產過程質量資訊，也提高了其對公司產品的信任度和滿意度。 鋰電隔膜生產質量分析 場景三：決策報表系統應用於績效考核 公司績效考核分為三級體系，即公司級、事業部級、部門級，每月計算考核結果需要大量的經營資料作為依據。人工統計過程耗時耗力，資料準確性不能保證，可追溯性差。為此公司資訊中心根據績效考核體系設計了績效考核相關報表，為績效考核工作提供了便捷高效的工具。 公司級考核資料 項目實施前，每月結賬後從統計考核資料到彙總資料到審批發放，大概需要14~15天時間，員工工資要到每月下旬才能發放。項目實施後，各單位在結賬後很快就能出具考核資料，考核人員無需再查詢彙總報表，也取消了核對的過程，節省人力約40人天每月，員工工資在15日左右就能發放，提前了10天左右，員工滿意度大大提高。 部門級考核資料表 場景四：決策報表系統與物聯網結合助力精細化管理 隨著物聯網技術的逐步推廣，滄州明珠也在研究如何利用物聯網技術開展精細化管理。下面分享幾個案例。 1、現公司未對生產裝置進行實際作業效率的精確監測，通過人工對裝置停機和異常情況進行記錄採集容易造成資料不準確，不及時，還需要人工計算OEE，人工生成統計報表，工作量大。 因此，對球閥鋼塑過渡車間數控車床增加OEE和稼動率資料自動採集系統，實現裝置執行資料實時自動採集，同時通過報表系統統計分析和顯示車床實際運轉效率、實時監控裝置的工作狀態（運轉、待機、停機），實時自動生成即時OEE介面，並可以直接投放在車間顯示屏上。 2、公司部分車間要求進行溫溼度記錄，原來採用定時人工巡檢登記的方式，既浪費人工又不能保證及時性和準確性。目前改用物聯網模組自動採集，利用FineReport作為展現平臺。既節省了人力又可隨時查詢追溯。 隨著公司對節能降耗要求的提高，如何便捷、精細的記錄和分析耗電情況成為一個新的課題，資訊中心利用物聯網技術採集用電資料，並用帆軟報表展示出來，為節能降耗工作提供了資訊保障。 03 項目心得 2013年，公司上馬了決策報表項目，也將公司資訊化水平提升到了一個新的境界。跨資料庫取數能力、方便的製表方式、多平臺呈現的功能給公司資訊中心提供了更多的手段助力企業運營管理決策。 總結6年來建設決策報表平臺的成功經驗，主要有以下幾點： 注重基礎資料和取數口徑的統一，這是做好管理資料平臺的基礎。 深入一線瞭解使用者需求，隨時關注使用者新的想法，這是保證資料報表得到良好應用的基礎。 讓資訊中心人員多接觸各種實際業務，在支援一線業務工作上實行輪崗制度，以成為綜合性人才，讓開發人員更瞭解使用者的需求。 通過參與了帆軟《決策菁英：資料運營官》課程，在資料團隊搭建和人才培訓方面學習了一些具體的方式，在資訊化部門與業務部門中培養了一批資料化管理人員。 站在管理的角度上看待報表開發需求，在開發過程中加入更多管理的要素，使報表使用者在應用報表看資料的同時，能更深入的考慮如何進行管理和改進。 利用資訊化手段和資訊化思路，不斷幫使用者挖掘新的需求，有利於資訊系統建設向更深和更廣發展。 目前公司決策報表平臺提供的資訊已涉及到企業管理的各個角落，統一的取數口徑、方便的查詢方式、快速的資料展現讓公司各級管理人員對資訊系統的依賴逐步提高，也對數字化管理不斷提出新的要求。 感謝閲讀！FineReport提供最全免費功能版本，不用等待，直接點擊以下按鈕激活&下載！ 免費試用FineReport10.0> 獲得帆軟最新動態：數據分析，報表實例，專業的人都在這裡！加入FineReport臉書粉絲團！ 相關文章： 一個項目收益超3600萬，資料是如何驅動精益生產的？ 談談企業資料分析能力金字塔，你們處在哪一級？ 做好領導最喜歡的動態視覺化報表，30歲依然能轉行大數據分析！