福田汽车成立于1996年，1998年在上海证券交易所上市，是中国品种最全、规模最大的商用车企业，2021年,在福田汽车成立的第25周年，总销量突破1000万辆，成为中国汽车工业史上首个销量突破千万辆的商用车企、中国首个千万级“双自主”商用车企、全球突破千万销量用时最短的商用车企。海外累计出口65万辆，连续10年位居中国商用车出口第一，产品覆盖全球110个国家和地区。

 

 

福田汽车的数字化发展进程

 

福田汽车经过20多年的发展，逐步建立了上百套的信息系统，支撑了研发、供应链、营销、售后、财务、后市场、车联网、汽车金融等业务的快速发展，为公司数字化转型打下了良好的基础。目前，集团各业务系统总数据量接近3.5PB（即350万GB）。

 

 

在数字化进程中，福田汽车也遇到一些问题：

 

1、数据孤岛

随着业务系统的增加，出现了缺乏统一数据中心、数据分散、数据整合效率低等问题。同时，由于关键指标缺乏统一标准，制约了系统间的协同，降低了运营效率。

 

2、数据运营费力

存在较多的手工收集数据、处理数据的场景，浪费大量的人力和时间，且误差较高。由于缺乏专业的数据分析工具，导致处理大数据量分析和可视化方面表现能力欠佳。

 

3、决策支持难

缺乏场景化的高效决策支持，例如企业运营驾驶舱、行业市场分析总览等。

 

如何从数据中挖掘有效信息，并赋能企业业务增值，成为福田汽车数字化转型下一个阶段的关键之一。随着业务应用的不断深化，数据深层次应用的需求日益明显。希望通过一个数据可视化的BI 平台，让数据可见可得，产生更多的综合利用价值。此外，还希望构建统一的管理驾驶舱，帮助企业领导快速掌握重要决策数据指标，提高管理、决策效率。

 

在此背景下，福田汽车构建了数据可视化平台，将数据通过不同展示形式服务于不同层级、不同类别、不同需求的用户，通过移动端、PC端、大屏等不同设备展现报表、仪表盘、图像化等相关信息。

永洪 BI Demo

 

逐层、逐步实现全面的数据服务平台建设

福田汽车将数据的展现划分为三个层级：

 

1、集团层级

这个层级主要是战略管理驾驶舱，面向的是集团领导以及事业部各层级的领导。通过分析图形进行多指标、多维度的展现，反应内部和外部总体经营状况和趋势。

 

2、业务模块层级

主要针对的是中层管理人员，以图形加表格的形式，进行单指标多维度或相关指标多维度的分析，以聚焦业务，找寻提升业务的方式。

 

3、业务明细层级

这一层级更多的是业务人员所使用，以表格加部分图形化的方式，完成明细数据或单指标多维度统计。这一层及所涉及的数据量最大，主要是在福田汽车的数据服务平台上完成。

 

数据服务平台包括产品数据中心、物料数据中心、供应商数据中心、人力数据中心、客户数据中心等，其目的是提供统一对内数据服务，深化数据可视化及报表应用，提供事业部及工厂级的可视化及报表服务。数据服务平台解决的典型问题是：面对大量的零散化数据，如何进行数据整合并展现出来。在数据展现环节，主要通过永洪BI来完成。

 

产品数据中心

 

包括产品研发、制造、整车线上线下实销、维修等数据，都会进入产品数据中心进行统一处理，形成车辆的360°产品档案，实现产品全生命周期管理，提升研发速度，提高产品质量。产品数据中心可以提供面向业务人员及业务系统的基于场景化的高价值数据服务，把可以复用的数据模型做成数据服务提供给应用开发，缩短开发周期，降低数据风险。

 

 

客户数据中心

 

客户数据中心将各个维度的数据汇总，包括内部形成的客户数据，以及车联网数据等，建立统一的客户模型，包括行为模型、关系模型、客户标签等，构建360°视图客户档案，实现客户的全生命周期管理，增加客户粘性，提升效率。

 

 

物料数据中心

 

物料数据中心是针对整个供应链体系而构建的，从产品的研发、物料采购、质量、服务等方面的数据进行采集和汇总，构建统一的物料管理数据模型，提供整个供应链采购的决策服务。这样便可以做到在产品研发设计环节，就从成本等方面考虑，反推物料的优化，提升整个生命周期的降本增效。

 

 

人力数据中心

 

人力数据中心主要目的是满足对员工的透明化考评，提升考核的可见度，包括员工基本信息、人才招聘信息、人员绩效信息、薪酬福利信息、员工培训信息等，释放人力资源价值，减少低附加值工作。

 

 

目前，福田汽车已经完成了十一个业务域的数据整合，覆盖8个FU部门、12个BU/SBU部门，12家工厂。覆盖数据推送、PC、大屏、移动端等数据服务模式。福田汽车的数据可视化，已经从前端的研发到后端的复购市场等各个方面，开展了全面的应用。

 

每个阶段都要建立明确的策略性目标

福田汽车在每个阶段都设立了策略性的目标，分别为：

 

1、建立高效、稳定、灵活的大数据可视化分析平台，为业务数据的管理分析提供保障。

 

2、建立跨系统的数据分析平台，将现有业务系统的数据整合到中央数据库，实现企业内部业务系统之间的数据整合应用。

 

3、建立福田汽车数据管理流程、作业标准、管理制度、绩效体系，实现数据业务的闭环管理。

 

4、形成数据管理门户，方便不同层次、不同对象对数据的灵活使用。

 

5、实现管理类信息统计分析与图表展示，为领导层监控运营状态提供数据支持。

 

6、提升客户服务感受，通过加强与客户的沟通实现品牌宣传及产品宣传的目的。

 

基于策略性目标，福田汽车做了三个层次的可视化展现形式，分别为决策层、中层管理和执行层。分对象梳理展示需求，为经营层各领导提供可下钻分析、直抓问题点的数据支持。同时，结合重点项目推动业务的数据可视化，提升数据透明度。

 

 

决策有支撑

 

数据的可视化展示和层层下钻，就是要解决在决策过程中，数据不直观、不准确，无法获得企业真实经营状况、对管理决策支撑不足的问题。通过永洪BI，形成了数据高效应用的闭环环境，围绕十大板块（制造、采购、分销、市场、质量等）企业经营过程中的关键运营指标与目标、同期对比分析，监控企业整体运营情况。对企业经营指标形成多维度、多层次的分析展示体系，提供更可靠、更精准的数据赋能决策基础。

 

运营有效率

 

运营方面，过去的制造管理数据依赖业务人员从各工厂手工获取数据进行处理，效率低质量差。于是对工厂核心指标及分析维度进行梳理，通过多种分析方法及图表展示关键指标，及时了解工程生产质量情况、计划完成情况、人员状况等。打通各工厂和集团数据，解决信息孤岛问题。此外，提高了业务人员的工作效率，从2人、10天的工作降为1人、1天完成分析报告。

 

业务有依据

 

在业务管控方面，过往缺乏全局视角看问题，无法对OTD流程进行监控，导致无法把握营销的整体状况。于是，福田汽车梳理了业务流程，建立OTD可视化流程图，从经销商下订单到营销公司接收、工厂组织生产，到中心库，再到物流运输交付客户手中，对各节点进行跟踪监测，发现、定位、处理流程中的问题，从而增强创收能力。

 

数据是支持企业创新的源动力

数据服务平台推动管理规范，建立了福田汽车指标仓库，使指标数据可追溯、可对比、可预警，固化分析规则，统一数据计算，使数据管理规范化。同时，通过数据平台直接生成所见即所得的各类汇总报表，由原来邮箱收集、Excel手工汇总处理的几天时间，直接缩短为几秒以内，效率大幅提升。此外，将管理思路与报表数据相结合，产生出规范的报表分析体系，为评价、考核提供可靠的数据支持。

 

在数据赋能下，福田汽车开始了业务创新，其目的是构建一个跨越孤立系统的数据服务平台，通过对象数字化、过程数字化、规则数字化建设，打造福田汽车数字化世界，并结合外部数据，探索数据创新模式。

 

 

以数字化工厂建设为例，基于永洪BI建立的大数据智能决策平台，以端到端的数据流为基础，实现生产运营各个业务系统的互通互联。以数据为核心驱动力，实现制造现场信息传递浅层化、信息共享透明化、互动更新及时化、业务执行信息化、分析决策智能化，从而不断提升生产协同效率与质量，全力赋能工程智慧运营，从经验判断走向“数字解析”与“智慧决策”。

 

在数字化产品研发方面，依托AI+BI技术实现与市场需求匹配的智能化产品，以BI技术为基础实现从需求、设计、仿真、工艺、生产到交付等全过程业务流和信息流的数字化，帮助汽车研发缩短创新周期和研发周期，减少上市时间，降低资金占用，提高产品竞争力，为下游生产制造、维修服务提供数字化基础。

 

根据福田汽车对山东诸城数字化工厂的统计，数据的应用使产品订单交付率提高25%，设计质量提升35%，生产率提高30-40%，降低维修成本20-30%。

 

从业务到管理，BI数据平台支撑了福田汽车的数字化转型进程，推动数据资产变现，实现数据赋能业务。未来，永洪科技将继续携手福田汽车，实现数据深度应用，推动整个集团的智能化发展。