54页PPT | 显示面板行业商业智能BI解决方案
行业背景
显示行业具有投资大、技术进步快等特点，行业过山车式的周期波动对企业生存和发展带来了挑战。应对这样困境，只有不断快速提升技术能力和水平，迅速建立起自己的核心竞争力，才能赢得市场。
显示面板行业面临着多重痛点，主要包括技术更新换代迅速带来的挑战、市场竞争激烈导致的生存压力、以及生产管理中的协同困难、质量控制不精细、人员管理粗放等问题。这些痛点要求企业不断提升技术能力和水平，迅速建立核心竞争力，同时优化生产流程，实现高效协同和精细化管理，以应对行业过山车式的周期波动，确保企业的生存和发展。
建设方案
通过构建统一的数据管理平台，实现了从战略规划到业务指导、从生产制造到市场洞察的全面可视化管理和实时监控，旨在帮助企业提升决策效率、优化运营流程、增强市场竞争力。
Q1:如何开展外部经营环境分析
政治环境（Political Factors）：分析政策、法规、国际贸易协定等对企业经营可能产生的影响。例如，国际贸易政策的变化可能导致进口原材料成本的波动，或者出口市场的限制。
经济环境（Economic Factors）：考察宏观经济指标，如GDP增长率、通货膨胀率、汇率变动等，以及区域经济的稳定性。经济环境的变化会影响消费者的购买力和市场需求。
社会环境（Sociocultural Factors）：关注人口结构、教育水平、生活方式、消费习惯等的变化。这些变化可能影响产品的需求模式和市场定位。
技术环境（Technological Factors）：追踪技术发展的最新趋势，包括新材料、新工艺、智能制造技术等。技术进步可能带来生产成本的降低、产品性能的提升或新的市场机会。
Q2:如何实现销售运营细化监控
分别按照从销售计划管理、营销目标管理、 商机储备管理，三大视角入手搭建驾驶舱 支撑整体营销板块运营监控
Q3:如何提升智能制造管控手段
通过集成设备传感器数据、实时监控设备运行状态、展示生产时序进度、监控在制品库龄、分析产品周转时间等关键指标，企业能够实现对智能制造过程的全面掌控。这些手段不仅提高了生产线的良品率和产能稳定性，还通过数据驱动的决策支持，使得企业能够及时发现并解决生产中的异常和问题，从而显著提升智能制造的管控效率和水平。
Q4:如何实现全面质量管理
实现全面质量管理则是通过数字化BI工具深度整合和监控生产各环节的关键数据，如良率、质量问题原因、生产时序进度、设备状态等，构建出全面且实时的质量管理视图。该方案强调对生产现场的实时监控和数据分析，以零配件扫码、加工装配、质检执行等全流程的数据打通为基础，结合SPC质控分析、返工率&抛料率监控等手段，实现对产品质量的精准控制和持续改进。
Q5:如何对OEE影响因子进行拆分
针对OEE（设备综合效率）影响因子的拆分，提出了详细的分析方法。该方法通过实时监控和数据分析，将OEE拆分为事前准备调整时间、不良损耗、速度损耗等多个维度，并对每个维度进行深入剖析。通过对比预期和实际的生产能力，结合柱形图和堆积柱形图等可视化工具，直观展示各因子的影响程度。
Q6:如何实现风险预警管理体系
实现风险预警管理体系是通过构建一套全面的、数据驱动的监控与预警系统来达成的。该系统首先整合了生产、质量、设备等多方面的实时数据，然后利用预设的阈值和算法对这些数据进行持续分析，以识别潜在的风险点。一旦数据出现异常或达到预警条件，系统能够立即触发警报，并通过可视化界面向相关人员发送通知。这样的预警机制不仅提高了企业对风险的敏感度，还确保了问题能够被及时发现并处理。
Q7:如何实现企业经营综合管控
实现企业经营综合管控是一个多维度、系统性的过程。该过程依赖于数据驱动的决策支持体系，通过构建统一的监控驾驶舱，整合战略规划、经营策略、生产制造、质量监督、设备管控、风险预警等多个环节的数据，实现跨系统、跨部门的协同分析与监管。具体而言，通过实时数据监控、关键指标分析、异常管理追溯以及全面预算管理等手段，企业能够全面掌控经营状况，及时识别并解决潜在问题。
Q8:如何实现人力资源细化管理
通过建立全面的人力管理数据体系，包括薪资计算、考勤管理等基础数据，以及人员出勤总览、现场人员产值等关键指标，实现人力资源信息的实时更新与可视化展示。这不仅有助于管理层全面了解员工的工作状态、绩效表现，还能为企业的人力资源决策提供精准的数据支持。
项目价值
该项目的核心价值体现在通过综合运用大数据、物联网、人工智能等先进技术，为显示面板行业提供了一整套高效、智能的经营管理解决方案。该方案不仅帮助企业实现了生产制造的数字化转型，提升了生产效率和产品质量，还通过构建统一的数据监控与管理平台，实现了跨系统的数据共享与协同分析，极大地提升了企业的决策效率与经营竞争力。
