01 制造行业数据分析：指标体系

制造行业数据分析：生产类指标

制造行业数据分析：库存类指标

制造行业数据分析：经营管理类指标

02 制造行业数据分析：典型分析场景

制造行业数据分析：生产管理分析

a.问题背景

对于制造行业的企业管理来说，重要经营业务关键指标分散在不同业务系统，给管理者的查看和了解带来了相当的麻烦。此外，传统的人工核算和汇报方式导致数据统计反馈滞后，缺乏及时性。

b.问题解决分析思路

通过FineBI设计好的管理驾驶舱，将一些关键指标展示出来放到系统主页或者显眼的位置，提供给总裁、高层领导或者综合业务管理者进行核心指标总览。

关键场景：

1. 工厂一次合格率设置平均值警戒线，可以了解哪些分厂合格率不达标，关注提醒；
2. 通过客户、品牌结构和销售趋势分析，了解公司产品的优劣势，针对实际情况制定经营战略；
3. 库存结构和库存周转情况展示了库存的状态，库存周转率越高说明仓库使用率越高、价值越大。

c.涉及指标

• 质量：合格率、一次合格率（直通率）
• 产量：入库、发运、开单、退货、采购，采购额，销售额，产量，客户类别，销售品牌
• 库存：库存结构、周转率、周转天数、库存明细

d.看板展示

制造行业数据分析：生产质量分析

a.问题背景没有体系化的生产质量分析方案，会给企业增加很多不必要的成本：

1. 各分公司采购金额不统一、不透明，财务管理混乱，生产随机性比较大，没有参考数据对比分析和计划；

2. 合格率不准确、无监督，工厂不合格品数量不断增多；

3. 不合格品项目和原因不明确，无法提出针对性的调整方案。

b.问题解决分析思路通过图表的形式将生产和质量管理相关的指标数据直观的展示出来。关键场景：

1. 把各分公司采购额排名透明，对于投入多产量少的企业给予提醒；

2. 展示对比各个生产项目的合格率，定位问题突出的点，针对制定提升合格率的方案措施。

c.涉及指标

• 采购：采购额，入库量，
• 生产产量：入库、发运、开单、退货、采购，
• 质量：合格率、一次合格率（直通率）

d.看板展示

制造行业数据分析：库存与账款分析

a.问题背景

企业经营面临着库存结构不合理的挑战，导致滞销、脱销等问题频繁发生。同时，库存周转率持续下降，这削弱了企业应对风险的能力，使经营风险增加。此外，应收账款的账龄不断延长，极大地增加了呆账和坏账的风险。如果没有系统化的库存与账款分析方案，上述问题都会对企业运营产生风险。

b.问题解决分析思路

使用图表或者预警推送等手段监控库存、账款方面的关键要素，关键场景：

1. 监控原材料、半成品、成品的库存情况，保证生产工作正常进行，对于呆滞的产品及时清库存；
2. 库存周转率是工厂经营状态的关键指标，直接或者间接代表企业的盈利和变现能力；
3. 应收账款提示，对于账龄超过一定期限的给与预警提示到相关商务人员及时催款，降低风险和损失。

c.方案/指标体系

存货量、存货余额、周转率、账龄。

d.看板展示

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