头部数字化转型标杆企业的理论与实践:数字化力量.pdf
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1、1行业转型先锋典范2帆软数字案例集3行业转型先锋典范4帆软数字案例集5行业转型先锋典范6帆软数字案例集前言连续 6 年市场占有率 NO.1中国商业智能软件十年来,我国数字经济取得了举世瞩目的发展成就,数字产业化与产业数字化正在被大力推动,“云大物智移”正在成为企业当前转型的必要方向,数据俨然成为企业不可或缺的生产要素,数据建设规划是企业发展规划中的重要环节,甚至成为战略规划,作为企业发展的“折子工程”。数据建设包含了企业文化建设、企业基础设施建设、企业数据人才建设、企业数据规范体系建设、企业数据应用建设等,帮助企业建立从数据获取生产到数据消费利用的全生命周期管理体系,使数据正式成为企业的资产被
2、利用且产生价值。“数字化转型俨然已经成为当今商业领域中最热门的话题之一。作为数字化转型的引领者和推动者,帆软一直在致力于推动数字化技术和应用的创新。我们深知数字化转型对企业的重要性,也深知在数字化转型的过程中,面临着种种挑战”。预见未来是帆软为精心准备的案例集。经过帆软 17 年的产品应用沉淀,20+行业实践,100+解决方案沉淀,我们整理了来自各行各业转型先锋典范、30+头部数字化转型标杆企业的理论与实践。我们希望,分享给更多的中国企业。让他们在前行的路上,能吸收各行各业的实践经验。不再迷茫,降低自己的试错成本,能借助一些成熟,经过实践的经验,快速打开一条属于企业以及自己的数字化转型实践的思
3、路以及方法。我们非常感谢企业先行者们的支持,为行业总结的经验,照亮数字化前行的道路。感谢企业家们、数字化践行者为推动中国整个数字经济的发展,贡献自己的力量。帆软将持续,并一直把这些实践的经验推广给更多的人。PREFACE数据来源:IDC中国商业智能软件市场跟踪报告目录研究院观察数字进化论:商业智能提升企业数字进化加速度03高层观点01采掘冶炼鑫达集团:构建“8+2+1”智能体系打造钢铁行业智能制造典范首钢股份:数字与业务融合发展,业务提效 3 倍15243847瓮福集团:全面预算体系搭建与报表自动化实现,创造财务新格局云天化集团:数字化赋能,打造云南工业互联网标杆能源化工5460电子电气尚德电
4、力:洞悉数据管理先机,勇当光伏行业数字化先行者!惠科金渝光电(HKC):搭建企业全流程经营预实分析体系70装备制造徐工重型:匠心智造争树行业数字化转型典范8893整车企业北汽集团:加速推进“9211”战略以数字赋能企业“高新特”发展上汽通用五菱:实时预警质量运营平台为汽车制造保驾护航79汽车零部件东华转向:全流程质量管理,助力质量成本降低 20%!制造国之重器国之支柱房地产102105建筑施工中建三局:用数字化为企业聚势赋能中国中铁:争做数字智能“开路先锋”,建设世界一流企业119物业公司大名城物业:业务覆盖区域 70%小区!推进物业管理发展新模式109113商业地产大华集团:精细化运营,带来
5、管理能力提升香港置地:让经营者“看得见,看得清,看得远”经济命脉金融125131银行业河北银行:提升全行数据能力,助力业务高质量发展徐州农商行:领导驾驶舱是数字化转型之路的重要一步140147保险证券业横琴人寿:数据平台引领数字化转型,赢在保险 3.0 时代东吴证券:释放数据价值,创新构建数字化运营支撑体系发展引擎消费151155159江小白:牵手帆软让数字化和生活一样很简单周黑鸭:“美味缔造者”的背后,蕴藏着数据驱动的奥秘泸州老窖:数据驱动,打造具有全球影响力的大企业大集团生命力量医药188195200快克药业:借力“简道云”,搭建组织管理创新平台人福医药:疫情下供应链管理的破局之路广药集团
6、:打造医药健康数字经济生态圈腾飞基石交通165177182厦门航空:BI 赋能发挥数据生产力,行稳厦航可持续发展步伐常州公交:搭建智慧公交体系,赋能现代品质服务中国外运长江:焕发 BI 敏捷动力,把握数字化转型新机遇001行业转型先锋典范002帆软数字案例集客户观点企业不同阶段数字化转型核心价值陕建数科总经理 李宁BI 主要是形成数据的消费能力,数据一定需要围绕价值、围绕人,我们认为 BI 其实就是数和人之间交互的载体。河北钢谷副总裁 王松数字化的本质,就是让正确的数据,在正确的时间,以正确的方式出现在正确的人面前,让这个人做出正确的决策。徐工重型信息部部长 李忠福下一步要按照企业全价值链,建
7、立覆盖所有核心活动的业务场景。通过大数据等信息技术应用,助推智能制造和企业管理,提升核心竞争力。雪天盐业数据中心负责人 任米莎雪天盐业这些年不断推进“流程驱动+数据驱动”双轮驱动的数字化的转型,一方面夯实信息化基础,另一方面推进数字化的赋能,探索智能制造的新途径。常州公交集团科技部副部长 姜汝栋疫情给常州公交的客流带来巨大的打击,面对严峻的压力,我们坚信只有加快我们城市公交的智慧升级,促进公交的数字化转型,这样才能帮助走出困境。沈阳理工大学教务处处长 陈亮在“十四五”期间,沈阳理工大学制定了“五年三步走”的信息化建设规划,业务实现一站式办理,为教师和学生提供智慧化的服务,达到智慧理工的水平。祈
8、禧电器董事长 方曙光中国要领先世界,中国制造必须要领先世界,我们数字化是一个变道超车。现在进入了互联网的下半场,产业+互联网,这是宁波企业的历史红利。南京东华智能转向系统有限公司总经理 王晓琪从冗余式的思维方式转变为精准式的思维方式,由静态式的决策转变为动态式的决策,重点解决企业的实际痛点,让企业的运营效率更高效、更准确。杏林医药副总经理 罗萍今后一切都是数字化,没有做的好与不好,只有做与不做的差别。既然要做的话,就一定要做好。烨辉医药 CEO 张晖很多中小药店,像夫妻店这种,是不可能去做数字化的。我们要做平台型企业,给这些小 B 端赋能,迅速把我们的数字化经验复制推广出去。尚德电力 信息技术
9、总监 李科信息化首先还是要打好基础,基础没有打好空中楼阁很容易坍塌。其次,只有实现跟管理模式的相结合,才能发挥出它最大的作用。排名不分先后信息化和数字化,是陕建提升管理、提高效率、提升效益的一个关键转手。BI 系统从海量数据中,给管理者提供简洁明了的决策依据,提升管理者决策的科学性和精准性。陕建集团总经理 莫勇0125%003行业转型先锋典范004帆软数字案例集解锁企业增长数字密码工业革命发展奠定了数字化转型的基础研究院观察数字进化论02工业 2.0:电气时代第 2 次工业革命是电气化革命,标志事件是 1870 年,美国辛辛那提屠宰场的自动化生产线建成,企业能够大批量、流水线式生产,该时期以福
10、特汽车为代表,工业进入了大批量的生产阶段。工业 3.0:自动化第 3 次工业革命是信息化革命,从 20 世纪 80 年代开始,个人电脑和互联网带来了广泛的变革。工业 3.0 的标志是以PLC 的应用为标志,工业生产实现自动化。从这以后,技术进步呈加速状态,新兴技术转化为产品的周期越来越短。工业 4.0:智能化第 4 次工业革命就是现在进行中的工业 4.0,通过赛博物理系统(Cyber-Physical Systems,CPS)实现物理世界在数字世界的精确映射,打造“数字孪生”,实现物理实体与数字虚体之间的互联、互通、互操作,最终将智能机器、存储系统和生产设施融入整个生产系统中,人、机、料等能够
11、相互独立地自动交换信息、触发动作和自主控制,实现一种智能的、高效的、个性化的、自组织的生产与服务方式,推动制造业向智能化转型。数字化颠覆第 4 次工业革命对企业和公共部门造成的深远影响,以及广泛获得应用和成本迅速降低的数字技术正在引发工业、经济和社会领域广泛而深刻的变化。这种爆炸性的变革仅仅发生在过去的一二十年间。大部分人还没有意识到数字化颠覆其实就是第四次工业革命,或者说第四次工业革命的颠覆性影响就是数字化颠覆,先来看看以往的工业革命对我们的生活造成了哪些深远影响。工业 1.0:机械时代第 1 次工业革命是机械化,主要发生在 18 世纪和 19 世纪,由农业社会向工业社会和城市化发展。主要是
12、由机械的创新驱动的,例如蒸汽机。60%005行业转型先锋典范006帆软数字案例集数字化转型-让企业业务更敏捷“十四五”数字经济发展规划中提到:“数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革,成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。”据统计,截至 2021 年中国数字经济规模已经达到 45.5 万亿元,占国内生产总值比重高达 39.8%。数字经济正在高速增长,已成为带动经济发展的重要引擎。在数字经济不断发展的环境下,商业经营所有的市场行为本质上并没有发生变化。只是处在这样一个全球一体、经济联动、万物互联、移动跃进
13、的现实情境中,整个社会资源进行重组,各行各业甚至跨界价值链格局创新,甚至更细分的营销格局升级,都变得空前迫切。寻找增长途径,不仅要从市场、客户出发,还要回归到生产、物流、供应链,甚至更上层的思考通过完整价值链更优化的资源匹配来达到供需之间更精准的协调,让有限的社会资源来满足日益变化的客户需求。一、智能集成将无处不在的传感器、嵌入式中端系统、智能控制系统、通信设施通过 CPS 形成一个智能网络。通过这个智能网络,使人与人、人与机器、机器与机器、以及服务与服务之间,能够形成一个互联,从而实现横向、纵向和端到端的高度集成。提升工厂的效能,保证品质的贯彻。使人的能力可以更加聚焦到知识与高技能提升,让他
14、们做更多有附加价值的事情。二、价值链互联随着技术发展,企业发展的人、事、物都能通过企业系统纳入到一整条的价值链上,从原材料采购、生产、物流、营销甚至在产品研发上就考虑整个价值链的优化。可以让我们更好的优化资源配置,达到控制成本的作用。三、柔性转型传统的销售模式大部分是深度分销,按批次生产,通过自己的直销渠道、代理商、渠道商,然后强势营销出去。现在趋势和观念都在改变,消费者越来越倾向个性消费,国内的产业链要往柔性生产走,就必须从数据出发,准确估算需求,然后计算优化原料、物流、生产、销售,评估需求与市场消化周期,生产成本和利润,交易频次、库存周转率等等。大数据很重要的体现可能就有一部分在这里,发现
15、洞察,提前规划,快速灵活适应市场环境的变化。四、数据连接产品数据、设备数据、研发数据、工业链数据、运营数据、管理数据、销售数据、消费者数据。通过数据分析各个产品在各地区的销量,供应链和产能,客户消费的结构;来提炼一些有价值的洞察,指导企业生产销售的侧重。很多企业已经实现了这一价值,很多决策都会有数据和逻辑的支持,心中有数,而不是拍脑袋或者单纯的依靠经验来决策。构建敏捷、灵活的业务作战模式随着市场竞争的加剧,大多企业面临的考验:面向客户的品牌、价格、流量、机会、渠道等多个维度的战争,以及企业自身组织能力、组织效率等能否满足客户侧不断变化的竞争需求之下,企业能够达成持续经营增长的目标;企业家们都在
16、努力捕捉市场信息、客户需求、技术发展、商业模式、人才信息等;生怕哪一个环节的错失良机,而让自己慢人一步;有句古话:“一步慢,步步慢;”所以,优胜劣汰是自然界的生存法则,快鱼吃慢鱼也是市场竞争的规律。特别是在当下的商业环境中,效率,已经是许多企业业绩考核的第一指标。如何效率最大化,构建敏捷、灵活的业务作战能力?007行业转型先锋典范008帆软数字案例集商业数据智能与企业数字化转型商业智能在工具层面应用价值商业数据智能与企业数字化转型有着密不可分的关系,这一方面表现为商业数据智能应用过程中的数字化工具与企业数字化转型工具高度重合,另一方面表现为二者的规划模式、应用价值的协同。商业智能本质是为了商业
17、服务,承诺为商业提供“最后一英里”的数据和分析计划,把数据的价值呈现出来。以商业数据智能为代表的企业数字化转型能够为企业业务流程以及企业生命周期中的各阶段提供丰富的赋能价值,企业进行相应的落地部署也应遵循系统性的整体规划。2023 年 Gartner 首席信息官和技术高管调研揭示了中国企业的首要任务。我们的研究发现,超过 60%的中国 CIO 将把时间投入到改进商业智能或数据分析上;在实际应用中,大数据在业务决策中的价值已经被越来越多的企业所认可。以厦门航空为例,通过敏捷 BI 关联 51 个业务系统,节省人力成本 300+万,1300+张报表专业化、规范化、统一化的制作和管理,覆盖了公司各类
18、生产经营业务;在客户分析、航班运行情况统计分析、机务维修、营销服务与质量分析以及掌上厦航等多业务场景的应用中,实现报表专业化、统一化、规范化管理,实现了企业统一报表管理,为业务添上支撑引擎。一、多源、多系统数据整合BI 工具,能够很好地集成各个系统的数据实现多源整合在此基础上工具,能够很好地集成各个系统的数据实现多源整合在 BI 工具上,数字化转型搭建架构更多考量的是系统间协同、使用便利、响应快甚至大数据分析后的智能决策,通数字化转型面临的 3 大挑战在国家政策、市场经济的双重驱动下,大家都意识到了数字化的重要性和迫切性,不确定性常在,数字化机遇却稍纵即逝。在全球化竞争激烈的今天,数据价值和数
19、据建设直接影响着企业的竞争力,这一点已是共识。因此,企业要实现新的飞跃,必须明确方向,抓住机遇,克服挑战,利用好数据这一新动能。不同的行业、企业或多或少都面临各种挑战和问题:一、数据应用价值场景缺失重视底层的投入,花钱买系统,买设备,就能实现数字化,但是数据驱动是企业增长的核心,很多企业失败,不是技术的问题,而是缺数据应用场景,数字化建设的顶层规划和底层建设的失衡,导致企业花费了大量的金钱构建底层,却忽略了应用层,找不到合适的应用场景,甚至大材小用。二、数据管理成本高、多系统孤立系统多,很多数据分散在各个系统,比较孤立;数据之间没办法统合来看整体的情况,数据整体的管理成本比较高,增加了很多人力
20、成本,且互相之间不透明,业务协作壁垒比较高;造成很多资源浪费;面临机遇业务发展的,工具整合、系统整合、数据整合需求越来越重要。三、BI 建设资源在不断的被浪费首先,项目规划的时候没有想清楚要干什么,结果导致做了很多虚荣指标,价值不够显性化,并没有对他们的管理决策带来太大的影响,只是把一些电子文档从 Excel 变成从浏览器端查看。其次,发散式的“你画我猜”。通过这样一种方式最终落地出来的项目,其实不管是 IT 部门、业务部门、还是公司的决策层,都会觉得这是一个成本项目,没有在企业里面带来实际的落地,甚至于对于 BI 的概念都会带来一丝怀疑。009行业转型先锋典范010帆软数字案例集过整合,实现
21、传统式 IT 架构向共享式架构转型,让数据应用更敏捷,让数据说话,为决策提供依据。业务应用层面,从局部向整体逐渐过渡。二、数据分析门槛低,业务能更敏捷的捕捉业务变化BI的发展,降低了数据分析的门槛。传统的配合方式,需要由业务人员提交业务需求列表到 IT 部门,经过排期与开发,才能使用,耗费的时间长,沟通成本高。对于业务人员以及 IT 人员都在双向浪费成本;IT 人员通常解决标准类的问题,非标类的业务问题,如何让业务更敏捷的自主处理?自助式 BI,大大降低了数据分析的使用门槛,不懂技术的业务人员可以通过简单的拖拽方式,自定义新的维度和分析数据,进行自主探索分析。实现业务与数字技术“双轮驱动”。一
22、、帮助中高层及基层精准决策,提升工作效率对于一般企业而言,基层业务在企业全部经营活动中占据最大的比例,也涉及最多的企业员工投入。尽管基层业务的单次决策对企业整体的重要性比较小,但如何做此类决策却体现并影响着企业的文化氛围、管理水平和执行能力。对于基层业务员工而言,此类决策数量大、频率高、周期短,而个人的精力和经验有限,可以通过商业智能工具进行决策辅助能够帮助员工提升效率和决策的正确率。同时,考虑到商业数据智能工具提供的可视化面板、标准化流程,帮助企业减少团队和部门间的合作摩擦、增加协作的流畅度,从而优化企业整体的经营效率。对部门业务和业绩的管理,以及对企业整体的人力、成本或财务等单一维度的透视
23、和分析,其执行者可能为部门领导、BU领导乃至企业高管。相较于基层业务,中层管理决策频率较低,但需要决策者考虑更多维度的信息,决策难度和影响面都更广。在这一环节中,查询搜索以及可视化工具为决策者主要使用的商业数据智能工具,以直观的形式向决策者提供所需的数据信息,并生成美观的图表供企业内外部交流沟通,提升信息传递的流畅程度。二、经营管理策略洞察,精准决策我们将商业数据智能定义为基于数据科学,并服务于企业决策的一系列数字化工具、服务和解决方案。企业致力于对财务、采购、销售、生产、库存、物流、服务等内部核心业务数据进行全面、及时、统一的采集汇总,并且基于信息技术及时快速捕捉市场及用户需求变化、市场产品
24、存量等外部信息,研究部署能够满足企业经营决策需求的智能决策模型。基于智能决策模型进行大数据决策分析,实现对企业运营状况、综合绩效及经营风险等的在线实时监控和精准预测,在这一过程中,商业数据智能工具能够帮助员工更高效地进行数据展示和信息分发,为高管决策提供更全面和有效的信商业智能在工具层面应用价值011行业转型先锋典范012帆软数字案例集息,同时也能够在潜移默化中提升企业整体的数字化氛围以及以数据为核心进行决策和工作习惯,帮助企业更好地适应信息化时代的经营环境。为企业各项经营管理活动提供决策依据,以便及时准确地调整企业的战略重点、经营模式、投资方向、产品结构、生产安排等,提高决策效率和准确率。数
25、字化转型进行时数字化转型的关键取决于数据能否真的用起来,用数据驱动业务,随着企业业务的变化,有关于数据的用户痛点不断产生,通过科学化的需求分析进行需求定位,最后再通过技术手段解决业务问题,并且迎接着未来业务的持续变化。这是一个动态的过程,由一套科学理论所支撑,目标是建立起企业一个长久不衰的数据应用体系。用数据驱动业务流程优化。在大数据建设方面,需要伴随管理模式上的变革,由粗放型管控向精细型转变;后期完成由线到面的转变,优势业务借助数字化分析平台创造新的价值,完成企业级数据由业务型到知识型的转变,实现数据潜在价值,最终完成由面到体的体系建设,打破企业边界的商业模式再造,探索新的盈利模式实现企业脱
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