企业简介

徐州重型机械有限公司（以下简称“徐工重型”）， 始建于 1943 年，前身为八路军鲁南第八兵工厂，是一家有着红色基因的国有企业。公司主要研发、制造、销售汽车起重机、全地面起重机和特种起重机。作为轮式起重机领军企业，徐工重型立足未来全球竞争的核心发展战略，围绕“质量、效率、成本” 目标，按照“设施互联、系统互通、数据互享、业态互融”的原则，制定了覆盖公司研产供销服全价值链业务的智改数转网联战略，并规划大数据“三纵六横”的顶层设计。

项目背景及意义

当前国内市场饱和、基建投资疲软，工程机械市场竞争越发激烈。面对行业微利期、产品同质化问题，企业对内亟需实现连接市场、高效协同，做到成本最优；对外，精准识别客户圈层，个性化推荐，提升商机转换。

对内，连接市场、高效协同，做到成本最优。市场需求剧烈变化，企业生产进度及库存无法实时掌握，销售订单传递到企业后，无法高效调整计划应对市场，进而导致订单生产延误或提前产出浪费资源。

对外，精准识别客户圈层、个性化推荐、提升商机转换。面对海量销售线索，企业缺少行业细分，同时也无法对单独客户进行分析，缺少行业级市场洞察，无法通过客户多维度分析进行个性化推荐，商机转换率不高。造成真正有价值商机错失，客户倒戈竞争对手。

项目解决方案

基于POWER-X的徐工全价值链全场景大数据融合创新应用项目，打造企业集控指挥中心和数字化运营体系，支撑经营管理的流程化、精益化。项目以徐工集团“智改数转网联”顶层规划为指引，以“高端化、智能化、绿色化、服务化、国际化”为目标，打通端到端业务流程，构建全价值链数据主线，建设工业互联网大数据平台，以数据驱动研发端、制造端、服务端、市场端的业务协同，不断推动经营过程优化。

业务讨论及指标体系梳理：按照帆软指标分析方法论，从业务域、分类、二级分类、指标名称、指标维度、展现形式、指标性质、指标定义及工时、更新频次、数据来源及取数逻辑、优先级等，开展项目指标梳理和设计。同时根据各核心系统业务当前支撑情况，梳理并确认是否需要系统改造。

开展数据治理和数据抽取：以物料主数据、客户主数据、供应链主数据等为基础，开展主数据管理平台MDM建设，作为底层基础共享数据平台。使用帆软FineDataLink进行基础数据抽取，并通过诸如关联、比较、过滤等算子进行加工处理，处理后的数据最终存储在Postgres中，完成场景数据仓库构建。

指标展示设计和开发：开展各类指标逻辑的开发设计，利用FineReport模版实现各类指标的快速带入，通过模版开发快速实现多个维度数据指标设计成型，并通过不同角色权限实现系统功能访问限制。

项目典型案例

场景一：垂直一体化生产管控：公司至工位四级执行深度分析

痛点

企业生产计划执行信息掌握在基层一线，管理层和高层对现场难点、堵点信息获取存在一定延迟，因信息传递不及时，资源调配不充分，容易造成生产现场停滞，造成资源浪费。

解决方案

通过帆软FineDataLink将公司计划、生产、物流、质量、设备、人员等业务数据定时抽取到数据仓库，根据业务逻辑进行基础数据的加工处理，并通过FineReport进行公司级、分厂级、工段级、工位级垂直一体化的生产管控可视化看板开发，实现四级执行结果穿透分析，过程问题充分暴露，问题随时发现随时跟踪处理，实现生产过程的高效实时管控。确保销售人员准时回复订单交期。

成效

通过基于公司级、分厂级、工段级、工位级四级的生产执行穿透场景建设，各类问题职责明确、进度及时触达责任人，并通过设置超期时间集成钉钉自动提醒功能，确保问题被有效及时跟踪解决。公司各类问题及时处理率从55%提升至85%以上，各类计划完成率目前达到90%-96%左右。

场景二：基于产销存的成品库综合管理

痛点

库存只掌握在少数人的手里，掌握在excel表里，公司拥有上百种产品型号，每种型号产销存数据统计繁琐，生产交库信息需要制造部门查询，销售需要销售管理部提供，库存却需要成品库进行统计，各类数据可能存在线下表格，无法保证数据的一致性，而且数据参差不齐。

解决方案

利用帆软FineDataLink和FineReport构建的基于产销存成品库管理功能，通过年初盘点形成年初基准库存，以MES实时交库信息、CRM实时销售发车信息增量数据，定时抽取进入数据仓库，按照年初基准库存+MES实时交库数据-CRM实时销售发车数据，最终形成各个产品型号的实时产销存数据，开发完成成品库看板、产品资源报表（入库出库库存明细）、产品资源报表_差异等。在数据入仓后，以一套指标、一个平台、一组数据，对各个型号的产销存数据展开统计分析，对比差异，分析库存账龄、热销型号产销存、发运完成率、发运类型、订单分布及各个代表处发运情况等，通过库存分析结合营销策略的制定，有效降低整机库存，并提高产销平衡分析的效率。

成效

通过成品库管理功能开发，各个产品段的产销存实时一目了然，原先需要一周左右时间汇总统计的产销存数据，现在实时即可汇总出分析数据，大大提高运营分析的效率。同时，统一的平台消除了各个部门数据壁垒，产销存分析大家在同一数据平台实时共享数据，统一了平台统一了数据，交库差异基本上控制在当月异常当月解决，避免了整机交库长期异常无从监控的问题。

场景三：市场态势感知和客户分类分级

痛点

虽然企业积累了TB级的销售服务数据及设备工况数据，但在面对市场销售线索时，并未利用上述数据形成有效的市场态势分析，未利用客户历史销售记录、服务记录、设备工况信息等提高商机转化率，也未开展客户分类分级。

解决方案

利用海量的起重机远程运维服务车联网数据、客户关系管理CRM销售服务过程数据及第三方行业数据，建立基于起重机的市场态势感知、客户分类分级，开展个性化推荐，提高商机转化率。

通过大数据挖掘车联网在产品监控、风险管理、故障诊断、数据挖掘分析等应用，形成徐工指数为代表的“工程机械市场指数”，通过工程机械产品平均开工时长、开工率等关键指标，及时反馈各施工领域形式变化及各省市建设情况、区域建设热度，形成对各地区及行业发展态势的判断。

通过营销决策平台的行业数据进行分析，即通过第三方行业数据与企业内部销售数据的交叉分析，分别从地域、吨级、型号等不同维度分析产品市场占有率情况，更好了解市场需求和竞争态势，帮助执行更有效的市场策略。

成效

原先企业通过EXCEL表、传统报表方式，结合市场走访、协会等手段进行市场竞争态势的分析，需要耗费大量人力和资源，分析过程缓慢，同时分析维度也有限。通过客户360驾驶舱管理等多种手段的建立，实现市场态势实时分析、多维度分析、可视化分析、智能化分析，企业获取第一手资料，对客户售后行为、购买行为、客户风险收益、客户满意度和忠诚度实时汇总，构建了单个客户画像和行业细分趋势，为企业了解市场竞争态势和客户购买趋势，科学合理实行市场策略提供了坚实基础和保障。实施后，商机识别效率提升80%，商机转化率提高30%。

场景四：精准产品推荐

痛点

面对客户个性化需求与偏好，解决与客户高效连接的问题，将产品有效触达客户，并将需求信息转化为产品与服务，实现客户高效连接、精准推荐。

解决方案

实施多层级多维度的客户精准营销。通过社交化客户关系管理SCRM系统，实施细分目标客户群体的营销策略，抓取客户从从公域广告平台搜索到公司门户，再到进入企业私域后的整个生命周期的用户行为，深入了解客户的不同特征和需求，利用智能算法对用户打标签，结合用户的这些行为数据和标签数据，利用FineReport可视化看板组成客户旅程画像，帮助公司追溯客户来源，记录客户的行为事件节点。

实施基于起重在线的小微客户推荐。徐工起重在线是一款吊装人掌上服务平台，它以设备智能管家、每日运营、一键报修、起重学院、商城等增值服务为核心，为用户提供全方位的设备管理和吊装资源服务。设备所有者能实时在线掌握车辆吊装施工状态、工况信息，查看历史轨迹、统计作业里程、作业工时，能查油耗看成本。

实施基于金领易控的大客户推荐。金领易控APP应用是专为施工领域打造的一款“设备运营管理平台”，面向大客户、大工地，基于物联网远程运维服务平台接入的起重机工程机械设备，提供项目管理、安全管理、设备管理、人员管理等功能，通过数据分析、可视化分析、智能预测和统计分析等多种方法，为大客户提供精准的运营分析服务。

成效

“徐工起重在线”平台，起重学院、LRC智能硬件等付费业务开始变现，培育成“会员制”等新的业绩增长点，亿元级商业模式雏形初步形成；金领易控设备运营管理平台，促进新机销售合同达到二千余万元，数字化解决方案合同销售额预计达到六百余万元，实现企业服务制造新模式的转型。

场景五：营销成效监测场景建设

痛点

企业对定制化营销方案要求效果可量化，对销售过程中产生的业务数据要求全过程可视化。大到销售大区、代表处的完成情况，小到销售人员、经销商的执行情况以及执行效率和质量，均需要一套指标进行量化管理。

解决方案

公司通过销售管理五大关键过程+六大KPI的决策支撑体系，构建了涵盖决策层、管理层、执行层的营销管理体系，同时为了应对本部、大区、代表处、一线销售人员四级组织模式，打造了面向决策分析赋能的销售多级管控能力。

销售管理部分对销售数据进行深入挖掘，提供销售信息管理、计划/实际销售情况管理、订单合同管理和销售拜访管理四个分析板块。分别从销售线索捕获、丢单情况、计划与销售完成情况、合同金额及实际发车状况、客户拜访情况等指标维度开展分析，从总部、大区、代表处、具体销售人员四个维度，逐层下钻，账号登录根据所处层级直接展示具体层级数据，方便销售绩效实时管控。

成效

通过以上四个分析主题的细致分析，管理人员可以全面掌握销售多级管理场景中的各项数据，对市场情况、客户情况、销售情况及应收款项等进行深入了解，从而制定更加精准、有效的销售策略，提高销售业绩并优化整个销售业务链条。

项目总结与展望

徐工重型十年数据沉淀，制定数据三步走战略：

第一步，开展大数据顶层设计规划，选型大数据技术方案，梳理构建核心业务数据分析指标体系，并同时针对某一领域开展数据仓库建设，开展单一领域的大数据分析；第二步，梳理并完善企业数据资产，开展多维度数据资产治理，开展多领域的业务场景分析，并逐步扩展到企业经营管理层面，为企业决策提供参考；第三步，扩展到企业供应链上下游，通过供应链数据联动，为徐工工程机械形成行业层面的大数据分析平台，并探索试点企业数字资产交易，开展数据资产变现增值服务，将数据真正的资产化。

当前，企业按照顶层设计规划和技术选型，完成大数据“三纵六横”的核心业务数据分析指标体系建设，模块化构建研发、制造、供应链、营销、服务、运营等六横大数据场景，完成对436项大数据指标的分析。下一步将按照三步走战略，持续完善企业数据资产、数据质量管理制度，开展多维度数据资产治理，开展多领域多业务场景集成的综合应用分析，并逐步扩展到企业经营管理层面，为企业决策提供参考。

工程机械行业正站在数字化转型的前沿，未来的工业大数据应用将迈向更深层次的成熟阶段，企业需要数字化转型，需要大数据，根据企业需求不断开辟全新的应用场景，不断推动企业和行业向更加智能化、自动化的方向发展，实现效率和创新的双重飞跃。