工程機械行業作為國民經濟的重要支柱，産品多樣化、應用廣泛，市場集中度高。其上遊涉及原材料和核心零部件，下遊則與房地産、基建工程和采礦等行業緊密相連。
如今，中國已崛起為全球工程機械制造大國，各類機械産品産量居世界領先地位。國内龍頭企業如徐工、三一、中聯等已占據國内市場主導地位，市場佔有率不斷擴大。随着競争加劇，中小型企業可能逐漸被淘汰，龍頭企業市場占有率将進一步提高。
然而，工程機械行業目前面臨着諸多挑戰。在疫情反複交替的大背景下，整體市場下行、競争加劇，尤其是房地産和建築開發行業的低潮，使得建工機械市場充滿了不确定性。企業内部也面臨着原材料價格上漲、人力成本增加等壓力，導緻利潤不斷下降、交貨周期延長，生産經營受到嚴重影響。
在面對如此困境的同時，工程機械行業需要通過技術手段實作産業更新、連接配接上下遊，降低人力依賴，改善供應鍊環境，數字化轉型成為了企業整體變革的迅速途徑。然而，傳統的制造業數字化建設還存在巨大差距，企業資訊基礎建設相對滞後，資料分析能力不足。
在這一背景下，BI大資料分析平台的應用成為了工程機械行業數字化轉型的新路徑。
一、當下工程機械行業面臨的困境剖析
自疫情爆發以來，工程機械行業面臨着前所未有的嚴峻挑戰。外部觀察顯示，整體市場呈現下行趨勢，競争日益激烈，尤其是房地産和建築開發行業的低迷，讓近期建工機械市場充滿了不确定性。這種情況下，企業面對着“深水區”效應，大客戶模式和經銷管道模式都承受着降低成本、提高效率的壓力，市場對營銷管理的要求也在不斷從粗放式向精細化邁進。
從内部視角看，工程機械企業受到原材料價格持續上漲和部分短缺的影響，中遊的工程機械制造業承壓。這導緻了人力成本不斷攀升，迫使企業不得不精簡人員。然而，現實情況卻是高技能人才的短缺，技術勞工的技能水準不高，而複産複工的壓力又加大了企業的運轉效率和産品品質的下降，進而導緻利潤不斷受擠壓、交貨周期不斷拉長，對企業的生産經營發展造成了巨大負面影響。
在如此嚴峻的形勢下，整個行業和企業亟需尋找突破困境的有效途徑。為了擺脫困境，行業和企業需要通過技術手段實作産業更新，打通上下遊，降低企業對人力的依賴，改善供應鍊上下遊的供給環境。數字化轉型成為了企業整體變革的一條快速發展道路，為行業帶來了新的活力和競争力。
二、工程機械行業數字化轉型建設難點
在數字化建設方面，傳統制造業相比其他新興産業存在着明顯差距。就工程機械行業而言，企業的資訊基礎建設相對滞後；在資料分析層面，不僅需要推動企業上下遊各類資訊系統的應用，還需要重視底層的資料建設，這是數字化轉型的關鍵一環。
過去幾年是工程制造企業數字化建設的熱潮，各級上司大力推動，導緻各種各樣的業務系統層出不窮。然而，由于各個系統之間存在壁壘，無法有效打通，隻能通過人工手段進行資料導出、彙總和整合，導緻資料收集困難，進一步加劇了彙報延遲和決策困難的問題。管理層由于無法及時了解營銷營運情況，也就無法充分利用經驗進行決策。缺乏資料支撐的“經驗主義”更難以轉化為組織能力，尤其在開拓新産業、新業務時，無法有效複用。
工程機械企業的生産管理主要以項目為主，是以對訂單管理和進度控制等生産過程需要及時響應，但這需要足夠的資訊資料支援。隻有打通上中下遊的整個生産供應鍊的資訊通道，才能更有效地提升企業的生産經營效率，增強市場競争力。
面對上述問題，企業需要進行統一的規範化處理，通過數字化平台建設打通系統壁壘，連接配接各個業務系統。這一平台不僅需要為企業提供統一的資料分析和應用展示環境，還可以建立并固化内部資料規範、口徑，提供統一的分析語言和工具，為項目管理提供規範資訊。同時，它還能通過将各子產品資料進行有效的關聯、對比和轉化分析，幫助企業進行營運決策和相關管理，進而推動數字化轉型取得更大成效。
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三、數字化轉型浪潮下，BI資料分析成為數字化轉型新路徑
2020年6月30日，中央全面深化改革委員會審議通過《關于深化新一代資訊技術與制造業融合發展的指導意見》，提出将進一步加快制造業數字化、網絡化、智能化步伐，加速“中國制造”向“中國智造”轉型。
智能制造已成為推動制造業轉型、加快制造業高品質發展的重要抓手，而BI在資料的可視化分析上的高效應用，可成為制造業轉型的樞紐與核心，故而備受企業青睐。
制造業數字化轉型并非單項技術的應用，也不僅僅是個技術命題，更是一個戰略和管理命題。是以，BI軟體技術的應用推廣也為企業數字化建設提供了新的方向。現代企業種，不同的管理角色，會産生不同的資料分析需求和價值需要，而新的自助式BI資料分析工具就可以針對不同的資訊流采取不同的資訊輸出形式，最大化利用資料資訊，達到資料應用效力。于是，建設BI大資料分析平台成為了企業數字化轉型的新路徑。
四、如何規劃BI資料平台的建設？
BI資料建設的總體規劃思路應該沿着“一個理念”、“三個一流”、“五大原則”來進行落地。
“一個理念”是指以數字化為導向，以營運效率提升為中心；“三個一流”分别為管理水準一流、管理體系一流、服務品質一流；而“五大原則”包括營運透明、流程上線、降本增效、關注體驗以及組織協同。
其中，在“五大原則”中，需要強調的核心是“關注體驗”。即從不同的角色出發，關注他們所需要接受的資訊以及資訊流的展現形成，打造多層級多元度的資訊管理系統。而真正要想實作上述目标，為企業挖掘更大的價值，需要從以下幾個關鍵措施着手，讓資料持續為企業帶來價值。
· 運用BI大資料技術實作數字化業務部門管理提升，支援分子公司快速複制現有的資料分析體系和能力。
· 制定資料标準，建設統一的資料平台，實作資料資産的沉澱及互聯互通，促進以資料共享為基礎的多領域融合。
· 基于BI大資料平台開發各類管理和輔助決策工具，實作管理及效率提升；沉澱優秀的分析經驗，實作技能共享與傳承。
· 建立資料管理體系，培養業務和大資料複合型人才，通過BI來對企業業務管理過程進行分析，創造數字文化氛圍和持續演進的管理體系。
通過以上資訊化建設關鍵措施，結合提出的五大原則，在根本上完善企業資料資訊化建設，打造資料分析體系，才能真正踏上企業數字化轉型第一步。而談到對于資料分析的應用工具，在國内整個工程機械行業領域，國産化的BI應用已經愈發深入，很多工程機械企業通過BI軟體來對企業經營資料進行洞察分析，提升資料的可視化能力和展現效果，進而達到企業生産管理降本增效的價值成果。可以說，國産化的BI應用軟體，加速了在工程機械制造企業的數字化建設道路程序。
以帆軟為例，作為江蘇省唯一被評選為國家信創委會員機關的BI廠商，帆軟的BI應用工具在衆多大型工程機械企業都得到了應用和落地，并且給企業整體輸出巨大的價值。其中包括三一、徐工、中聯中科等國内頭部工程機械企業，通過BI資料分析，加快了企業整體的數字化轉型的腳步。
下面我們從某家與帆軟合作的企業的幾個具體的落地場景應用執行個體，來介紹制造業企業是如何通過建設BI資料分析平台，提高企業經營管理效率的。
1.成品資源庫管理自主分析應用場景
在BI資料分析平台上線前，業務管理人員對成品資源明細情況掌握不足，關注的重點名額不清晰，對産品發運狀态缺乏了解。特别是在MES下線了一定數量的裝置，但成品車輛未入庫；此外，對賬内前移車輛情況的了解也不充分，這些情況影響了生産成品庫存的發貨營運管理，經常導緻漏發、錯發等問題的發生。
然而，在BI資料分析平台上線後，業務管理人員能夠及時了解每天的資源發運情況、各地區的發貨情況以及發運完成率等關鍵名額。他們可以對這些名額進行資料分析，設定預警門檻值，并快速生成用于彙報的看闆，進而幫助他們更快速、更有效地做出決策。同時，公司還可以通過監管手段對空白地帶進行監控，對賬内車輛進行更有效的把控。
2.工廠中的房間成本管理應用場景
在資料分析平台上線前，調試過程中可能存在油耗值達标後關機的情況。而且調試過程中會有未開機的狀态，比如調試前需要整機檢查，該過程并未開機。
平台上線後，通過可視化大屏能夠快速識别并篩選出成本異常的調試人員，同時通過自主分析，了解判斷成本出現異常原因，挖掘出異常人員和資料，針對性進行改善，極大程度地加強了對調試成本的管控。
3.生産管理資料分析平台應用場景
在資料分析平台上線之前，企業的員工對于生産管理往往依靠經驗去進行判斷，對于生産的進度和周期不透明，沒有做到事前監督，每日的生産完成情況依靠手工報表去進行統計，沒有對生産出現異常的原因進行分析和預警，導緻整體生産效率低，成本損耗大。
利用BI資料分析平台，企業可對生産過程進行了有效監控，通過統計當日成品在制數、成品完工數，按照目标數量、排隊數量和活動數量等次元統計，以及建構工廠裝置狀态的分布，将所有影響生産計劃達成率的重點名額項，影響制造周期、生産異常處理時間、在制金額等重要名額進行展示分析，挖掘資料價值，達到降本增效的作用。
最終，該企業實作了生産計劃達成率提高25%，制造周期縮短40%，生産異常處理時間減少80%，在制金額下降45%的可觀成效。
五、結語
在未來，工程機械行業的數字化空間還很大，随着産業轉型更新的持續推進，工程機械滲透率有望持續提升，新四化将是未來工程機械行業發展的重點，工程機械租賃行業發展也将成為未來發展一大趨勢，同時BI的應用也在企業内部不斷加深，通過業務與資料互相助力，建設BI資料分析平台一定會成為工程機械行業在數字化轉型道路上的必經之路。
企業需緊抓戰略視窗期，充分發揮大陸目前工程機械制造業與網際網路融合發展生态優勢，一步步完成行業轉型變革，從行業業務分析場景出發入手，建立良好資訊數字生态體系。