国家工信部发表指导意见，数字化、智能化、绿色化是新型工业化的鲜明特征、制造业转型升级的重要方向。要深化制造业数字化转型合作，实施制造业数字化转型行动。

       国务院于2015年颁布的《中国制造2025》首次提出了由生产型制造向服务型制造转型的大方向。

         面向订单、面向设计类制造企业，其信息化发展会经历四个阶段，目前业内大部分企业目前处于“信息化”和“数字”之间的阶段：

       一、工具化阶段：分散的、独立的单点业务应用

       二、信息化阶段：数字驱动，线型流程数字化业务应用

       三、数字化阶段：业务全面互联，数据准确收集和分析

       四、智能化阶段：大数据、AI、管理结合，进入智能化阶段

         在信息化建设方面，有着如下共性：状况不明、数据不同、产业链割裂、支撑乏力，基于行业普遍存在的共性问题，我们认为企业数字化转型需要从如下方面着手：

建设路径：

       在企业数字化建设启动之初，我们需要根据企业业务流程现状已经信息系统情况，针对性制定企业的总体数字化实施方案。

         根据信息化现状以及管控要求，从企业战略出发，执行管理落地为基础，梳理企业的指标管理体系。

基于这些指标体系，可以对企业各板块搭建业务模型，形成整体的数据分析体系。在这个建模的过程中，其核心理念是：场景、对象、服务。

场景举例：

       场景式的分析体系构建，是业务人员能够快速、准确分析业务的关键，深度解析日常管理各类场景，进行业务建模、指标建模、数据建模，形成向导式的分析模型，是我们追求的极致分析体验。对于装备制造业这种复杂的业态和长周期生产模式，做好经营分析、生产管理、产品服务、客户服务是企业提升核心竞争力的重要数字化赋能方式。

      1.经营分析：企业级分析体系

       围绕企业效益、效率、管理提升，构建全价值链的可测量、可追踪、可评价经营管理分析体系。实现经营管理上承战略决策、下达业务执行。

经营分析实现效果图

      2.生产指挥：数字化指挥工厂

利用数据看板，打造数字化指挥中心、调度中心、预警中心。全面监控全厂生产进度、设备运行、材料使用、能源消耗、物流调度、人员排班、产品质量、环保安全等情况；对人、机、料等要素进行灵活统筹调度；异常事件及时上报、生产风险提前预警。

         全周期生产项目管理：利用数据看板，全面监控全厂生产进度、设备运行、材料使用、能耗、物流调度、人员排班、产品质量、环保安全等情况。

        3.产品服务：产品全周期服务

以产品全生命周期数据资产目录为基础，面向企业内外部服务，深化数据价值挖掘。对内，服务产品从设计、研发、生产、交付过程；对外，服务于产品用户，全方位监控产品质量与，预测产品健康度，建立立体化产品运维数字化服务体系。

       4.客户服务：订单的全域服务

       通过数据归集，跨域订单全流程分析预警，将整个订单流可视化、量化找清责任，实现跨业务板块高效协同管理，帮助业务员快速定位订单状态，优化运营效率，提升服务质量。

——END——

       流程制造业有着与离散制造业的不同特性，其数字化建设关注的重点与难点也不尽相同。流程制造业大数据分析方案旨在通过收集、处理和分析大量的生产数据，以优化生产流程、提高产品质量、降低成本并提升决策效率。

行业特性：

1.连续性生产：流程制造业通常采用连续或半连续的生产方式，如化工、制药、食品和饮料等行业，生产过程是连续进行的，不同于离散制造业的批量生产。

2.质量控制严格：由于产品通常直接用于消费或进一步的工业应用，流程制造业对产品质量的控制要求非常严格，需要遵循各种国际和国内的质量标准和法规。

3.原料成品多样性：流程制造业涉及的原材料和最终产品种类繁多，可能包括液体、粉末、气体等多种形态，这对存储和运输提出了特殊要求。

4.环境影响：流程制造业在生产过程中可能会产生废水、废气或固体废物，因此需要采取有效的环保措施，以减少对环境的影响。

5.自动化和信息化：为了提高生产效率和产品质量，流程制造业广泛采用自动化设备和信息化管理系统，如使用DCS（分布式控制系统）和MES（制造执行系统）等。

6.安全要求高：由于生产过程中可能涉及高温、高压、有害化学品等危险因素，流程制造业对生产安全的要求非常高，需要严格遵守安全操作规程。

分析体系设计：

       基于行业特色以及自身管理诉求，设计符合企业持续经营的分析管理体系，以业务数据为管理媒介，从战略出发，层层分解，以项目管理为管理标准，依战略要求，步步落实。

数字化工厂应用效果

主要分析场景举例：

成品产量分析

       全局分析各个共产综合产能，直观体现各个产品、中间产品、工厂的生产趋势与占比情况，以及各个班组连续生产的产能效率。

原料消耗分析

       根据企业产品生产过程中的原料、燃料组成，综合分析各个原材料的消耗情况与趋势，结合产能情况综合分析各工厂综合效益。

原料库存分析

       根据产品生产情况以及排期计划，综合测算原料库存，在企业正常生产与资金成本之间计算平衡，提高企业资金利用率。

设备健康

       对接工厂设备OT数据，实时监控各工厂设备运转状态，为各工厂综设备健康度提供监控分析大屏。

        针对单台设备，根据多维因素分析进行综合评分，实时监测设备健康程度，大大提升了设备停机检修率，提高了综合生产效率。

成品质量分析

       对于成品遵循生产质量标准，对产品综合质量情况持续跟进，同时对生产过程中的排放指标全程跟踪。

销售业绩分析

      对于成品遵循生产质量标准，对产品综合质量情况持续跟进，同时对生产过程中的排放指标全程跟踪。

综合产能分析

       各装置产能综合分析，直观反馈设备生产效率以及负荷情况。

       人员班组产能分析，综合呈现工厂班组各产品产值情况，产品合格率情况，有效运行人效情况。

         日产量分析，实时监控当日工厂总体产量，各产品当日对比情况，趋势分析。

——END——

       在竞争激烈的医药制造行业中，医药企业需要及时、准确地掌握各类数据，以便进行科学决策，优化生产流程，提高市场响应速度。因此，构建一套全面、高效的数据分析及数据开发治理解决方案显得尤为重要。盈析数据将针对医药制造行业的特点，从数据管理、价值链管理、协同管理、报表生成、数据挖掘、预测分析及应用场景等方面提供具体解决方案。

应用场景：

一、数据整合与管理

1.数据来源：整合医药制造过程中的研发、生产、销售、供应链等各环节业务系统数据，以及外部市场数据、竞争对手数据等。

2.数据清洗：对原始数据进行清洗和校验，确保数据质量和准确性。

3.数据存储：采用高性能数据仓库或分布式数据库，实现海量数据的高效存储和管理。

4.数据安全：采用加密、备份、权限控制等措施，确保数据的安全性和完整性。

二、数据挖掘与分析

1.数据挖掘技术：采用关联分析、聚类分析、预测模型等技术，挖掘数据中的潜在价值。

2.数据分析模型：构建适应医药制造行业特点的数据分析模型，如销售预测模型、库存预测模型、成本控制模型等。

3.实时分析：支持实时数据分析，帮助企业快速响应市场变化。

三、业务报表生成

1.定制化报表：根据企业需求，定制各类报表，如销售报表、生产报表、库存报表等。

2.自动化报表：实现报表的自动生成和推送，减轻人工操作负担。

3.报表分析：对生成的报表进行深入分析，揭示数据背后的规律和趋势。

四、数据可视化

1.可视化图表：提供多种可视化图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，直观展示数据。

2.交互式报表：支持报表的交互式操作，如筛选、排序、钻取等，提高数据分析的便捷性。

3.移动端支持：支持移动端设备访问和操作，方便用户随时随地查看和分析数据。

五、价值链管理

1.实时监控：通过盈析数据平台实时监控医药制造价值链的各个环节，确保生产的顺利进行。

2.成本控制：分析价值链中各环节的成本构成，优化成本结构，降低生产成本。

3.质量管理：通过对原材料、生产过程、成品等环节的监控和分析，确保产品质量符合标准。

六、决策支持

1.决策依据：为企业提供及时、准确的数据支持，帮助管理层制定科学决策。

2.预警系统：建立预警系统，对关键指标进行实时监控和预警，及时发现并解决问题。

3.策略优化：通过数据分析，发现业务流程中的瓶颈和问题，优化企业运营策略。

七、应用场景

1.研发管理：通过盈析数据平台，分析研发数据，提高研发效率和质量。

2.生产管理：实时监控生产流程，优化生产计划和资源配置。

3.供应链管理：与供应商和客户协同管理供应链，提高供应链的透明度和效率。

4.销售管理：分析销售数据，制定营销策略和销售目标。

5.财务管理：通过盈析数据平台，实现财务数据的实时监控和分析，提高财务管理的效率和质量。

图一：应用场景之生产管理

图二：应用场景之供应链管理

图三：应用场景之销售管理

图四：应用场景之财务管理

图五：应用场景之决策支持

方案优势：

1、盈析数据自主研发了数据分析平台、数据开发治理平台，可以针对企业实际业务流程，灵活定制开发，完美满足功能需求；

2、针对医药制造行业的特点，盈析数据平台提供了一整套全面、高效的解决方案，可以满足企业采购、生产、营销、人资、财务等主要业务部门的实际业务要求。并且全面支持各类IT类数据、OT类数据、文件类数据等各个业务系统及仪器设备的数据接入和整合；

3、通过实施本方案，企业可以实现数据的全面整合和管理，优化价值链和协同管理流程，提高报表生成的效率和准确性，深入挖掘数据背后的价值，进行精准的预测分析，并最终实现科学决策和市场竞争力的提升；

4、BS微服务架构，可自动适配PC、平板、手机、大屏等终端。企业级权限管控体系，支持数据权限和功能权限的集团化企业级的精细管控。