国内某头部汽车车灯制造企业
助力头部车灯制造企业构建数据资产与运营分析体系
客户简介
客户是一家在上海证券交易所上市的汽车车灯制造企业，专注于汽车车灯的研发设计、制造与销售，是国内主要的车灯制造商之一。客户覆盖德系、日系、美系、法系及中国自主品牌等多家整车企业，年营业收入超过百亿元，拥有200余条各类装配线，年产车灯约8000万只。 随着业务规模扩大和制造运营复杂度提升，企业对财务核算、生产运营、成本分析和数据协同提出了更高要求，需要通过统一的数据标准、完善的数据治理机制和体系化的指标管理，打通业务系统之间的数据壁垒，为经营分析和管理决策提供更加可靠的数据支撑。
业务痛点
汽车车灯制造涉及多工厂协同、复杂物料结构、精细化成本核算和多系统业务协作。随着企业业务规模扩大，原有数据管理方式在数据整合、质量管控、指标建设和运营分析等方面逐渐显现不足，主要体现在以下五个方面。 1. 数据分散，缺乏统一标准。ERP、MES、PLM等业务系统建设时期和厂商不同，数据分散在不同业务部门，系统之间的数据结构、口径和标准不统一，增加了数据整合与维护难度。 2. 数据质量管理薄弱。企业缺少完善的数据质量管理机制和线上化管理手段，主数据存在唯一性、完整性、准确性、合规性、一致性和及时性等方面的问题。项目调研共发现43项主数据质量问题，影响数据使用与业务协同。 3. 指标建设依赖人工，运营分析效率低。部分指标建设和报表开发依赖员工线下整理Excel或IT人员编写、维护SQL脚本。当财务或业务部门需要增加分析维度时，往往需要重新协调取数和开发，影响需求响应效率。 4. 生产数据更新滞后，影响管理决策。部分核心生产指标依赖一线人员手工填报，数据更新频率不足，管理层难以及时掌握生产现场情况，不利于生产负荷分析、新品项目排产和柔性制造管理。 5. 复杂物料结构增加成本分析难度。车灯产品包含多层级BOM结构、多车型共用件和定制件，原有SQL计算逻辑复杂且可读性较弱，跨年度、跨工厂开展成本核算、损耗分析和质量追溯时，需要投入较多人力梳理数据逻辑。 上述问题使企业的数据治理、指标建设和数据应用相互割裂，难以形成统一、规范、可持续的数据资产管理与运营分析体系。
使用的产品与解决方案
中新赛克围绕汽车车灯制造企业在数据治理、指标建设、主数据管理和运营分析方面的需求，通过数据中台、智能数仓、指标管理平台和主数据管理平台等平台工具，结合数据工程方法论，开展财务与生产领域数据治理，推动数据资产沉淀、指标体系建设和运营看板落地，逐步形成以统一数据资源支撑业务分析与经营管理的数字化建设体系。 1. 建设统一数据基础，推进关键业务领域数据治理。 围绕财务、生产等关键领域，开展业务与数据调研，梳理数据来源、数据结构和业务需求，依托数据中台与智能数仓推动多源业务数据整合，促进分散的数据资源形成规范化的数据资产，为指标开发与业务分析提供基础。 2. 建立统一指标体系，提升运营分析能力。 结合企业业务流程与管理需求，推进指标体系建设，将业务指标与底层数据建立关联，累计构建应用指标220余项。基于数据资产和指标体系开发指标报表与可视化业务研判看板，累计完成66张运营看板建设，帮助业务和管理人员更直观地掌握财务、生产等领域的运营情况。 3. 建设主数据管理体系，提升数据规范化水平。 通过主数据管理平台推进13大类主数据建设，围绕主数据的唯一性、完整性、准确性、合规性、一致性和及时性等质量要求，建立字段级数据标准，共形成392个字段级数据标准，推动主数据规范管理与分发，为跨系统数据协同提供统一基础。 4. 推进数据管理与业务应用协同。 将数据治理、数据资产建设、指标管理与运营看板应用相结合，推动数据建设与实际业务需求衔接。通过运营看板问题跟踪与闭环管理，促进业务问题发现、反馈和处理，提升数据应用的规范性和持续运营能力。 通过多期建设，项目逐步形成覆盖数据整合、数据治理、指标建设、主数据管理和运营分析的应用体系，为企业提升数据质量、加强财务与生产运营分析、推进数字化转型提供支撑。