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江铃控股:数据化之路打造“强势陆风”

   2024-12-03 28
  • 客户名称:江铃控股有限公司
  • 企业规模:大型
  • 合作厂商:帆软软件有限公司
  • 合作产品:FineReport
导读

随着江铃控股信息化的快速推进,质量部面临数据分析五大挑战,亟需建设强大的数据报表平台。与帆软合作后,围绕车辆生命周期分析、物料管理、顾客反馈调研分析、帆软平台与OA系统集成等方面快速开发了相关数据应用,数据信息获取效率显著提高,也为业务带来了更多的价值。

业务系统现状

2014年~2016年,是江铃控股信息化建设的飞速发展期,为公司的业务规范化和经营数据化奠定了坚实基础。我们建设、优化了高效协同办公的OA系统、资源管理的ERP系统、提升生产工艺CAPP系统、生产协同的KIT系统、营销管理的DMS系统、质量管理的QIS系统、用户体验调研的GQRS系统。并在2016年,着力打造了数据报表平台,打通不同业务系统,实现数据统一平台监控和分析。我们正在建设数据可视化驱动生产运营的信息化平台。

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我们在规划QIS系统和GQRS系统时,质量部对数据分析提出五大挑战:需求量大,样式丰富,指标、纬度复杂,开发效率高。这么大挑战,为什么呢?因为我们业务刚刚完成起步,正在高速发展,质量部对业务的指标不断探索调整,还未形成完整的数据经营指标体系。报表今天刚开发好,1、2个月后就要调整,甚至不到1周就要调整。面对严峻的挑战,我们必须要强大的数据报表平台。

报表平台选型决策之忧

质量部部门的对报表平台要求高,公司战略规划数据可视化驱动生产运营,我们为此建立了多重选型指标,指标按重要程度逐级排序。经慎重选型, 2016年3月份我们定型帆软。

忧一:软件学习成本太高?

选型交流时,帆软顾问给我举了个例子:某公司安排熟练Excel但零开发基础的商务前台一同参与培训,2天就基本掌握了报表拖拽制作。我们信息部职员学习测试,1天的时间给我提供了3张查询分析报表。这两个事情一下子触动了我。帆软的口碑和业界地位我是了解的,就这样,在技术这一块我们当时就踏实了。

忧二:功能是否满足需求?

响应公司战略规划,我们要求报表平台能对接整合现有的业务系统,同时支持后续的扩展。在具体功能点上,要求支持数据采集、表格图形、移动端、大屏等。有意思的事,这块帆软有完整的文档和案例。

忧三:技术服务能力行不行?

做企业软件的都有共识,软件平台本身的贡献最多能占3到4成,技术服务能力占大头。所以我们对技术服务能力也特别重视。看到帆软有一对一的人工技术支持和繁荣的生态圈论坛,还有专题文档和视频,不再担忧了。现在我也成了论坛5万粉丝中的一员了。

忧四:部署运维成本高?

我们业务发展很快,希望能人更多专注工作创新,节约部署、运维人力成本。帆软详细简单的部署手册,10分钟部署完成;运维也是常见的Web服务器,我们就选用了Tomcat,所以运维成本很低。

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数据分析建设应用

依托帆软数据分析平台,我们主要做了四块建设:车辆生命周期分析、物料管理、顾客反馈调研分析、帆软平台与OA系统集成。

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1. 车辆生命周期分析

1)场景需求:

为做好车辆质量生产控制,业务部门需要全局分析车辆完整生命周期,但目前车辆信息分别存在于制造、销售、质量等多个系统中,业务部门需要分别到各个系统按次序查询,匹配不同编码,数据分析效率完全不能满足业务快速发展需求。

2)开发分析:

  • 业务部门的核心需求是一张报表展示整车(跟据底盘号识别)从组装、出库、发运、检验等多个环节指标信息,全局把握、监控汽车质量;

  • 技术难点在于底层ERP、QIS、DMS系统打通,解决信息孤岛问题;

  • 未采用搭建中间库和数据仓库的方案,因为这块业务数据量不大,帆软多源取数效率完全满足需求,中间库和数据仓库都无法做到实时,且开发周期太长,不值得投入。

(问题交流:ERP本身是有报表的,你遇到什么情况是自己在ERP内开发的?什么情况是需要专门的报表平台来开发?)

3)成果展示:

底层数据系统打通是我们所有数据分析的核心。用帆软的多源报表功能,一个分析页面同时获取了3个系统的数据,业务人员一个页面2秒内查询到完整车辆信息,报表数据自动更新。若需求变更,稍微调整下表格样式和数据即可。现在质量部门在这块效率提升了10倍左右,而且数据精准。我们多次通过这个报表及时发现了车辆质量问题,并做了及时的车辆维修处理,千车抱怨数(下文详述)明显改善。

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2. 物料管理

1)场景需求:

为了降低经营成本,精细化管理,业务部门实行数据化管理,但发现存在新问题。

  • 业务部门存在多人填报数据,专人管理的情况,日常Excel管理版本不统一,数据混乱;

  • 车间管理工具基本信息不准确,维修,保养,校验,配件更换不清晰;

  • 业务部门已经积累大量Excel数据,需要继承维护,且ERP系统暂无满足需求的零部件管控页面、工具管控页面。

2)开发分析:

  • 需求本身容易理解,用帆软平台技术开发难度很小,我们安排了一个刚完成技术培训的员工来开发;

  • 未采用ERP二次开发方案,业务发展快,需求变更快,ERP二次开发周期长,而且容易影响ERP稳定性,投入产出比太低。

3)成果展示:

通过帆软简单开发,如下3张零部件管控报表的需求调研和开发,一天时间即完成,7张工具管控报表的需求调研和开发,也是这个新手,1周就完成了,方便高效满足业务需求。3张数据填报、审核、汇总分析页面,实现了对整车零部件的清单级管控,7张工具管理报表,实现了对工具的管理维护,责任到人,到物,到确切时间段,问题可追溯,解决方案可共享,问题汇总可分析。

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3 顾客反馈调研分析

3.1 千车抱怨数分析

1)场景需求:

为增加客户满意度,我们做了实地调研。对顾客提出的问题、抱怨我们会记录下来,比如油漆不好、油耗很高、底盘小等。我们要根据顾客对车辆的不同类型的评价做统计分析,优化车型,并跟踪分析优化后的车型的市场反馈。

2)开发分析:

针对抱怨数进行分析,我们定义一个指标:“千车抱怨数= 调研样本的抱怨次数*1000/样本数”,这样得出我们1000台车里面哪个抱怨数最多,优先进行改善。数据来源是部分纸质报告人工录入,大量Excel文件,帆软报表平台自动识别读取入库,最终前端数据分析页面直接从库中读取数据展示成分析报表。

3)成果展示:

“千车抱怨数”分析页面如下图,我们能清楚看到每天的“千车抱怨数”指标的变化,及时发现异常指标,每日自动更新指标的升降变化轨迹。仅用半天时间即开发完毕。

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3.2 不良组合报表

1)场景需求:

为了能对车辆质量控制更加严格,业务部门会采集调研质量问题。业务需要这样的报表,能通过不同维度对不良问题进行分析,时间上要按照月、周、日粒度排序。当粒度为月/周/日,按月/周/日分析质量问题。这里“月”不是自然月,是每个月的26到下个月的25号;“周”也不是自然周。并且这里的“月”和“周”会根据业务需要灵活调整。

2)开发分析:

数据已经通过帆软平台自动入库,这里的质量监控分析可以直接从库提取。这里的难点在报表开发时对“月”、“周”的自动保存默认,以及如何精确取数,前端更多的是关注业务人员的交互需求,如何做到高效使用。

3)成果展示:

针对不良组合报表:按照“月”、“周”、日三个维度展示各个采集点发现的不良问题个数。并标识改进日期后的数据,对超标数据高亮提醒,同时提供邮件订阅功能,可以将“月报”、“周报”、“日报”自动分发到不同人员的邮箱,不同用户收到的邮件不同,只能看到权限内的数据。

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4. 帆软平台与OA系统集成

1)场景:

帆软平台有单独的门户系统,用户需要登陆帆软平台才可以查看报表,很不方便,影响工作效率。

2)解决方案:

把帆软报表集成到OA等多个系统中,帆软平台自带单点登录、权限集成,页面集成等功能,支持丰富的UI可视化配置项,一个帆软平台集成到不同系统,数据无缝、安全无缝、权限无缝、UI也完全融合。

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数据化建设展望

江铃控股2016年的数据化建设,主要集中在基础业务梳理和底层数据打通。我们认为,数据化建设也是厚积薄发的过程,根基要牢靠。现在大数据依然很火,甚至大数据分析概念甚嚣尘上。企业不用Python爬虫、Hadoop、Spark、R语言好像就被大数据时代淘汰了一样。作为传统中创新的江铃控股,我们现在更多的着眼于企业内部的业务运营、系统运维、流程执行产生的数据,先分析好我们自己的“小数据”,因为“小数据”正在给江铃控股带来巨大的价值。

(问题交流:如何区分大数据分析和数据分析?对于可视化分析工具,有什么影响?)

下一步,我们重点三个方向:

1)移动端业务数据报表。目标是让管理层随时掌握业务运营状态,及时决断指挥;

2)大屏展示报表。目标是业务运营、系统运维、流程执行的数据内部公开透明化,让人人以数据为量化考核标准,相互监督,提高内部运作效率;

3)领导决策平台。目标是进行企业经营数据分析体系,解构企业战略目标,统筹我们的人力、财力、物力、管理经验,让管理层解读平台报告,供高层战略决策。


 
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