工程机械行业作为国民经济的重要支柱，产品多样化、应用广泛，市场集中度高。其上游涉及原材料和核心零部件，下游则与房地产、基建工程和采矿等行业紧密相连。

如今，中国已崛起为全球工程机械制造大国，各类机械产品产量居世界领先地位。国内龙头企业如徐工、三一、中联等已占据国内市场主导地位，市场份额不断扩大。随着竞争加剧，中小型企业可能逐渐被淘汰，龙头企业市场占有率将进一步提高。

然而，工程机械行业当前面临着诸多挑战。在疫情反复交替的大背景下，整体市场下行、竞争加剧，尤其是房地产和建筑开发行业的低潮，使得建工机械市场充满了不确定性。企业内部也面临着原材料价格上涨、人力成本增加等压力，导致利润不断下降、交货周期延长，生产经营受到严重影响。

在面对如此困境的同时，工程机械行业需要通过技术手段实现产业升级、连接上下游，降低人力依赖，改善供应链环境，数字化转型成为了企业整体变革的迅速途径。然而，传统的制造业数字化建设还存在巨大差距，企业信息基础建设相对滞后，数据分析能力不足。

在这一背景下，BI大数据分析平台的应用成为了工程机械行业数字化转型的新路径。

一、当下工程机械行业面临的困境剖析

自疫情爆发以来，工程机械行业面临着前所未有的严峻挑战。外部观察显示，整体市场呈现下行趋势，竞争日益激烈，尤其是房地产和建筑开发行业的低迷，让近期建工机械市场充满了不确定性。这种情况下，企业面对着“深水区”效应，大客户模式和经销渠道模式都承受着降低成本、提高效率的压力，市场对营销管理的要求也在不断从粗放式向精细化迈进。

从内部视角看，工程机械企业受到原材料价格持续上涨和部分短缺的影响，中游的工程机械制造业承压。这导致了人力成本不断攀升，迫使企业不得不精简人员。然而，现实情况却是高技能人才的短缺，技术工人的技能水平不高，而复产复工的压力又加大了企业的运转效率和产品质量的下降，进而导致利润不断受挤压、交货周期不断拉长，对企业的生产经营发展造成了巨大负面影响。

在如此严峻的形势下，整个行业和企业亟需寻找突破困境的有效途径。为了摆脱困境，行业和企业需要通过技术手段实现产业升级，打通上下游，降低企业对人力的依赖，改善供应链上下游的供给环境。数字化转型成为了企业整体变革的一条快速发展道路，为行业带来了新的活力和竞争力。

二、工程机械行业数字化转型建设难点

在数字化建设方面，传统制造业相比其他新兴产业存在着明显差距。就工程机械行业而言，企业的信息基础建设相对滞后；在数据分析层面，不仅需要推动企业上下游各类信息系统的应用，还需要重视底层的数据建设，这是数字化转型的关键一环。

过去几年是工程制造企业数字化建设的热潮，各级领导大力推动，导致各种各样的业务系统层出不穷。然而，由于各个系统之间存在壁垒，无法有效打通，只能通过人工手段进行数据导出、汇总和整合，导致数据收集困难，进一步加剧了汇报延迟和决策困难的问题。管理层由于无法及时了解营销运营情况，也就无法充分利用经验进行决策。缺乏数据支撑的“经验主义”更难以转化为组织能力，尤其在开拓新产业、新业务时，无法有效复用。

工程机械企业的生产管理主要以项目为主，因此对订单管理和进度控制等生产过程需要及时响应，但这需要足够的信息数据支持。只有打通上中下游的整个生产供应链的信息通道，才能更有效地提升企业的生产经营效率，增强市场竞争力。

面对上述问题，企业需要进行统一的规范化处理，通过数字化平台建设打通系统壁垒，连接各个业务系统。这一平台不仅需要为企业提供统一的数据分析和应用展示环境，还可以建立并固化内部数据规范、口径，提供统一的分析语言和工具，为项目管理提供规范信息。同时，它还能通过将各模块数据进行有效的关联、对比和转化分析，帮助企业进行运营决策和相关管理，从而推动数字化转型取得更大成效。

三、数字化转型浪潮下，BI数据分析成为数字化转型新路径

2020年6月30日，中央全面深化改革委员会审议通过《关于深化新一代信息技术与制造业融合发展的指导意见》，提出将进一步加快制造业数字化、网络化、智能化步伐，加速“中国制造”向“中国智造”转型。

智能制造已成为推动制造业转型、加快制造业高质量发展的重要抓手，而BI在数据的可视化分析上的高效应用，可成为制造业转型的枢纽与核心，故而备受企业青睐。

制造业数字化转型并非单项技术的应用，也不仅仅是个技术命题，更是一个战略和管理命题。因此，BI软件技术的应用推广也为企业数字化建设提供了新的方向。现代企业种，不同的管理角色，会产生不同的数据分析需求和价值需要，而新的自助式BI数据分析工具就可以针对不同的信息流采取不同的信息输出形式，最大化利用数据信息，达到数据应用效力。于是，建设BI大数据分析平台成为了企业数字化转型的新路径。

四、如何规划BI数据平台的建设？

BI数据建设的总体规划思路应该沿着“一个理念”、“三个一流”、“五大原则”来进行落地。

“一个理念”是指以数字化为导向，以运营效率提升为中心；“三个一流”分别为管理水平一流、管理体系一流、服务品质一流；而“五大原则”包括运营透明、流程上线、降本增效、关注体验以及组织协同。

其中，在“五大原则”中，需要强调的核心是“关注体验”。即从不同的角色出发，关注他们所需要接受的信息以及信息流的展现形成，打造多层级多维度的信息管理系统。而真正要想实现上述目标，为企业挖掘更大的价值，需要从以下几个关键措施着手，让数据持续为企业带来价值。

• 运用BI大数据技术实现数字化业务部门管理提升，支持分子公司快速复制现有的数据分析体系和能力。
• 制定数据标准，建设统一的数据平台，实现数据资产的沉淀及互联互通，促进以数据共享为基础的多领域融合。
• 基于BI大数据平台开发各类管理和辅助决策工具，实现管理及效率提升；沉淀优秀的分析经验，实现技能共享与传承。
• 建立数据管理体系，培养业务和大数据复合型人才，通过BI来对企业业务管理过程进行分析，创造数字文化氛围和持续演进的管理体系。

通过以上信息化建设关键措施，结合提出的五大原则，在根本上完善企业数据信息化建设，打造数据分析体系，才能真正踏上企业数字化转型第一步。而谈到对于数据分析的应用工具，在国内整个工程机械行业领域，国产化的BI应用已经愈发深入，很多工程机械企业通过BI软件来对企业经营数据进行洞察分析，提升数据的可视化能力和展现效果，进而达到企业生产管理降本增效的价值成果。可以说，国产化的BI应用软件，加速了在工程机械制造企业的数字化建设道路进程。

以帆软为例，作为江苏省唯一被评选为国家信创委会员单位的BI厂商，帆软的BI应用工具在众多大型工程机械企业都得到了应用和落地，并且给企业整体输出巨大的价值。其中包括三一、徐工、中联中科等国内头部工程机械企业，通过BI数据分析，加快了企业整体的数字化转型的脚步。

下面我们从某家与帆软合作的企业的几个具体的落地场景应用实例，来介绍制造业企业是如何通过建设BI数据分析平台，提高企业经营管理效率的。

1.成品资源库管理自主分析应用场景

在BI数据分析平台上线前，业务管理人员对成品资源明细情况掌握不足，关注的重点指标不清晰，对产品发运状态缺乏了解。特别是在MES下线了一定数量的设备，但成品车辆未入库；此外，对账内前移车辆情况的了解也不充分，这些情况影响了生产成品库存的发货运营管理，经常导致漏发、错发等问题的发生。

然而，在BI数据分析平台上线后，业务管理人员能够及时了解每天的资源发运情况、各地区的发货情况以及发运完成率等关键指标。他们可以对这些指标进行数据分析，设置预警阈值，并快速生成用于汇报的看板，从而帮助他们更快速、更有效地做出决策。同时，公司还可以通过监管手段对空白地带进行监控，对账内车辆进行更有效的把控。

2.车间成本管理应用场景

在数据分析平台上线前，调试过程中可能存在油耗值达标后关机的情况。而且调试过程中会有未开机的状态，比如调试前需要整机检查，该过程并未开机。

平台上线后，通过可视化大屏能够快速识别并筛选出成本异常的调试人员，同时通过自主分析，了解判断成本出现异常原因，挖掘出异常人员和数据，针对性进行改善，极大程度地加强了对调试成本的管控。

3.生产管理数据分析平台应用场景

在数据分析平台上线之前，企业的员工对于生产管理往往依靠经验去进行判断，对于生产的进度和周期不透明，没有做到事前监督，每日的生产完成情况依靠手工报表去进行统计，没有对生产出现异常的原因进行分析和预警，导致整体生产效率低，成本损耗大。

利用BI数据分析平台，企业可对生产过程进行了有效监控，通过统计当日成品在制数、成品完工数，按照目标数量、排队数量和活动数量等维度统计，以及构建工厂设备状态的分布，将所有影响生产计划达成率的重点指标项，影响制造周期、生产异常处理时间、在制金额等重要指标进行展示分析，挖掘数据价值，达到降本增效的作用。

最终，该企业实现了生产计划达成率提高25%，制造周期缩短40%，生产异常处理时间减少80%，在制金额下降45%的可观成效。

五、结语

在未来，工程机械行业的数字化空间还很大，随着产业转型升级的持续推进，工程机械渗透率有望持续提升，新四化将是未来工程机械行业发展的重点，工程机械租赁行业发展也将成为未来发展一大趋势，同时BI的应用也在企业内部不断加深，通过业务与数据相互助力，建设BI数据分析平台一定会成为工程机械行业在数字化转型道路上的必经之路。

企业需紧抓战略窗口期，充分发挥我国当前工程机械制造业与互联网融合发展生态优势，一步步完成行业转型变革，从行业业务分析场景出发入手，建立良好信息数字生态体系。

在数字化与信息化高速发展的时代，FineBI——市场占有率第一的BI数据分析软件，旨在帮助企业的业务人员充分了解和利用他们的数据，加速企业数字化转型，提升市场竞争力。得益于FineBI强劲的大数据引擎，用户只需简单拖拽便能制作出丰富多样的数据可视化信息，自由地对数据进行分析和探索，让数据释放出更多未知潜能。

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