今天开始将给大家以具体的业务场景为例，剖析制造行业数据分析相关的具体业务问题。
作为一家制造型企业的管理层，你是否曾经为订单完成太慢，公司现金流紧张而担忧？是否想法设法缩短订单交付周期却又处处受限，拿不出实锤数据来督促业务而苦恼？
今天，我们的专题场景就从全业务流程可视化出发，讲解制造型企业缩短订单交付周期的实际案例。
以一家几十个头部客户为主的制造业公司，业务流程从样板打单开始，到接单签合同，再到工厂组织生产的各个环节，直至最后物流交货收回货款结束。
通常情况下，一条完整的订单业务线一般为5个月到10个月不等。在整个业务链条中，决策管理层通常重点关注的是签合同到生产出货的核心环节。而在这家企业进行全业务流程可视化的过程中，却发现了这样一个现象：从工厂接到制作样板的任务，到将该样板寄出给客户的环节，时间跨度出现了异常！
图1 业务流程简图
通常，客户提出版单需求，会有接单员去跟单确认具体的版单需要，如材质、尺寸、样式等各类具体内容，然后交由工厂制作，工厂完成后再由对应的客户接单员寄出给客户。从工厂收到制版任务到接单员寄出的整个过程，公司规定在是7日内完成。
在全业务流程可视化过程中，我们将企业重要的业务系统（包括OA、ERP、自研系统等）进行数据整合，按照其业务模块建立了大数据平台。整个平台的开发从业务调研、数据调研开始，到主题设计、界面设计，再到工具选型、模型设计，之后进行数仓开发、可视化开发，最后至数据校对、优化调整结束。
在开发过程中发现：制版到寄出的过程时间一般为9至10天，更有甚者长达2周以上！与企业原定的7日相差甚远，本来以为是数据治理过程中的错误导致，后来经过多轮数据校对，确认了以上发现的真实性。
接下来我们用常规数据分析的下钻，将该业务环节拆解为制版和寄出，对应的责任人分别是制版师傅和接单员。制版环节，时间显示正常，大多数是满足时间要求的。寄出环节，普遍存在寄出延误的情况，往往样板已经完成了却迟迟没有寄出，从而在根本上导致时间超出！
整个分析过程到这里就结束了，接下来是根据分析结论进行业务改进。借助数据分析平台的预警功能（也可以用企业自身业务系统的提醒功能，如OA的待办），在工厂完成样板的第一时间，将信息推送给接单员。同时，针对这一现象警示销售部门管理层，要加强该业务环节的重视，因为很有可能就是这2、3天的耽误，客户选择了其他的厂商。
总结：企业管理者通常已经能够关注到核心业务环节涉及的各类问题，但一些细节场景由于存在数据获取困难、业务相关性不强等因素的影响，会有一些“理所当然”的认识。全业务流程可视化，是制造型企业搭建大数据平台时，值得花时间和精力去投入的一个方向。毕竟，有可能远远不止一个业务环节可以缩短周期，缩短的时长也有可能不止1、2天，从长期来看对企业现金流、业务闭环整体把控的作用都是不可估量的。
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