400-806-1508
行业领先的数据管理工具
多源异构自动适配
全链路资产管理
分布式数据中心，实现跨厂，跨区域，跨国的数据拉通与管理
行业痛点
产品管理混乱
产品多样化的必然趋势下，研发环节多，专业性强，企业的专业协同能力和产品精细化管理能力不足
供应协同效率低
供应链信息交互成本高导致多方协作效率低下，动态适应能力弱，无法快速响应市场需求的供应-生产体系
经营决策迟缓
全通路制造链条信息没有拉通，难以达到数据分层透明，支撑经营相关的生产效率、质量、成本等决策缓慢
数据与业务分离
业务数据经过大数据技术的加工整合后未实现数据业务化，难以利用数据驱动业务发展促进技术创新与业务创新
方案架构
通过数据中台实现：对内实现计划、生产、质量、供应、物流管理、ERP、PLM、OA、非结构化的数据归集、整合、分析应用，提升企业数据管控资产化能力，完善全链路数据分析及应用能力，推进数据驱动业务。同时对外向上下游延伸，进行数据共享，推进产业链上的数字化衔接与共享
解决方案
识别数据源：制造企业数据包括但不限于生产过程数据、设备数据、质量数据、供应链数据、销售数据、库存数据、人力资源数据等各个方面业务数据，实时的IOT数据、线下数据及有效的外部数据也是企业的数据源。确定需要汇聚的数据源范围，为后续数据采集、治理、应用做准备。
数据采集与汇聚：该过程是将来自各个业务系统、物联网设备、线下渠道以及外部数据源的多种结构化和非结构化数据按照实时和离线的方式进行采集，最终统一聚合在ODS的层级中。这个过程旨在为企业提供一个统一的数据汇聚平台，使得企业能够全面有效地利用各类数据资源>，实现深入洞察和智能决策的目标。
数据治理与分析：将复杂的制造数据按照特定的业务逻辑进行分区、分域管理与清洗治理的过程，旨在构建一个高效且可信的数据资产。在这个过程中，数据按照不同的维度进行整合，形成基础数据、数据主题、标签/指标体系以及知识图谱等，以满足企业在不同业务场景下的数据需>求。通过集市区的多维度融合，最终形成完整的数据链路，为企业提供准确、可靠、全面的数据支持。这一过程不仅是对数据的处理和管理，更是对数据资产的构建和价值挖掘的过程，为企业提供了数据驱动决策和业务优化的重要支撑。
数据共享服务：提供统一的数据共享平台，实现数据资源的互通和共享。通过标准化数据接口和数据交换协议，数据共享服务可以快速、高效地实现数据的传输和交换，促进不同部门和业务之间的数据共享和集成。同时，数据共享服务还提供了严格的数据权限管理和安全策略，确保数据>的安全性和隐私保护。通过提高数据的流通效率，保障数据的合规性，数据共享服务帮助企业促进业务创新和决策的准确性。
数据应用：基于制造业的特点和需求，有效的数据结合业务需求，实现跨业务、跨系统、全链路、全景360°的业务场景展现，创新出新的场景和和分析能力，提升制造业的竞争力和运营效率。
关联产品
方案优势
数据整合全域管理
把结构化、非结构化的数据汇聚至数据中台，做全量的数据管理
统一管理企业复杂繁冗的业务系统数据
根据企业个性化关系需求灵活数据运营策略
业务场景全覆盖
360全景决策
跨业务场景联动
行业实践丰富
行业覆盖广，涉及汽车、装备、医药、3C、钢铁等
行业纵深积累，拥有成熟的指标、标签体系与产品
跨行业联动客户上下游的链接
价值场景
360经营分析
通过集成各个环节和系统的数据，实现对制造企业全方位的数据分析。从供应链到生产线，从销售到售后服务，数据中台能够提供全面的数据视图，帮助企业深入了解整个运营过程，发现潜在问题和机会。
实现实时的数据采集和整合，可以提供准确、及时的数据分析结果。企业可以根据实时数据进行决策和调整，提高运营效率和质量。
智慧供应链
实现供应链各个环节的数据整合和共享，提供全面的供应链数据视图。企业可以通过数据中台对供应商、生产线、物流等各个环节的数据进行分析，及时发现供应链中的瓶颈和问题，优化供应链运作效率。
对供应链进行实时监控和预警。通过实时的数据采集和分析，可以提供供应链的实时状态和性能指标，帮助企业及时发现异常情况，并采取相应的措施，避免供应链的中断和延误。
通过数据挖掘和机器学习算法，分析供应链的历史数据，发现供需规律和趋势，预测市场需求和产品销售情况，为供应链的规划和决策提供科学依据。
零部件知识图谱
整合和标准化企业内部和外部的零部件数据，构建零部件知识图谱。通过该知识图谱，企业准确了解各个零部件的性能参数、规格要求和供应商信息，提供基于数据的零部件管理决策依据。
利用知识图谱的语义关联信息，实现零部件的智能搜索和推荐，帮助企业快速找到满足需求的合适零部件，提高购买效率和减少错误采购。
零部件知识图谱帮助企业进行零部件质量分析和风险评估，评估零部件质量可靠性，减少供应链风险和产品质量问题。
全周期质量追溯
整合和存储产品生命周期中的各个环节的数据，包括原料采购、生产制造、物流配送和售后服务等，构建完整的质量追溯数据源。通过这些数据，企业可以快速追溯产品的生产来源、加工工艺、运输过程和服务记录，为质量问题的溯源和解决提供有效依据。
利用数据分析和人工智能技术，对质量数据进行挖掘和分析，发现潜在的质量问题和缺陷，并提供预警和预防措施，提升产品质量和安全性，并持续改进。
通过数据中台实现多方数据共享和透明，将不同环节的质量数据整合在一起，促进供应链各方的合作和共同改进，提高整体生产质量和客户满意度。
车联网大数据分析
提供全面的数据整合和分析能力，将来自车辆、工厂、供应链等各个环节的海量数据进行整合和分析。通过对数据的深度挖掘和智能分析，能够帮助制造企业掌握全生命周期的车辆运营情况，实现360度的经营分析。
通过对车辆行驶数据、零部件使用数据等进行分析，提供精准的故障预测和维修建议，提高车辆运维效率和安全性。
客户案例
背景说明
三一集团财务管理以资金管理为核心，而应收应付的合规合理性是资金安全的前提，当前集团应收应付存在规模庞大、业态复杂、数据分散、可视化低、时效性差、系统风险、手工调整、监管不足等特点，风险事件时有发生，面临着缺乏统一的监控平台、业务与财务数据未完全打通、财务数据分散、数据质量差、监控效率低等问题，难以洞察到深层次的业务合理性，加强对应收应付的监控迫在眉睫.
价值说明
监控效率高效：机器监控数据，人为干预异常业务，监控效率提升
监控范围全覆盖：数据链覆盖企业各类业务范围，且链条全局整体、局部明细、关联关系等都具备可视化展现，已初步实现“每一笔应收应付全链条随时看得见，数据可智能化运营”目标
数据链接可视，模型自动监控：通过建模对全业务链进行数据分析、数据洞察， 对所有业务的合规监测，以数据模型调用相应规则引擎进行预警和处理
从这里开始 让数据用起来
