电子信息制造业数字化指标建设实践集锦（2024年）

A Collection of Digitalization Indicators Construction Practices in the ElectronicInformation Manufacturing Industry 版权信息 本文档所涉及的软件著作权、版权和知识产权已依法进行了相关注册、登记，由成都数之联科技股份有限公司合法拥有，受《中华人民共和国著作权法》、《计算机软件保护条例》、《知识产权保护条例》和相关国际版权条约、法律、法规以及其它知识产权法律和条约的保护。未经授权许可，不得非法使用。 注意 本文档包含成都数之联科技股份有限公司的版权信息，由成都数之联科技股份有限公司合法拥有，受法律保护，成都数之联科技股份有限公司对本文档可能涉及到的非成都数之联科技股份有限公司的信息不承担任何责任。在法律允许的范围内，您可以查阅，并仅能够在《中华人民共和国著作权法》规定的合法范围内复制和打印本文档。任何单位和个人未经成都数之联科技股份有限公司书面授权许可，不得使用、修改、再发布本文档的任何部分和内容， 否则将视为侵权，成都数之联科技股份有限公司具有依法追究其责任的权利。本文档中包含的信息如有更新，恕不另行通知。您对本文档的任何问题，可直接向成都数之联科技股份有限公司告知或查询。未经本公司明确授予的任何权利均予保留。 成都数之联科技股份有限公司地址：成都市双流区怡心湖电子科技大学科技园 ( 天府园）B 区 7、8 栋主页：http://www.unionbigdata.com邮箱：shuzhilian@unionbigdata.com 目录 1. 数字化指标综述01 02030304040405（一） 从经营战略中挖掘核心指标需求（二） 基于业务实际开展概念指标规划（三） 聚焦可落地性进行可用数据调研（四） 围绕业务数据设计分层分类指标（五） 数据入库建仓实施指标模型开发（六） 适应业务变化提供指标在线管理（七） 驱动业务发展开放便捷指标服务 4. 数字化指标建设场景解析05 场景一：生产基准关键指标构建场景二：交期风险预警场景三：人员在岗监测场景四：生产履历溯源分析场景五：溶液使用寿命预警场景六：指标预警闭环050608091011 附录：全域指标库（节选）附录：全域指标库（节选）12 一、数字化指标综述 （一）建设背景 当前，电子信息制造业已进入高质量发展期。随着业务的快速发展，行业企业常常面临品质与交期风险、运营成本居高不下、客户投诉溯源难等问题，需要更精细化的生产运营管控。而更精细化的前提，是问题需要被“看见”，并且需要比以往看得“更深”、“更广”、“更快”，这就需要数据发挥作用，让数据说话。行业企业过往烟囱式的信息化建设模式形成了包括设备、生产人员、原材料、工艺说明、客户订单在内的多个 “多源异构数据孤岛”，各说各话，无法直接利用。因此，如何整合现有数据资源实现精细化生产监控与调度，已经成为电子信息制造企业推动生产制造智能化、网络化、透明化，重塑发展模式和竞争优势的关键所在。 指标，作为数据计算的结果，天然地需要揉入企业的管控思路，是直接反映和衡量业务过程与结果的“企业生命体征”，也是企业重要的“隐性知识资产”，可以应用在企业经营管理的方方面面。如何基于数据开展敏捷分析和处置、建立精准的数字化指标体系，将直接影响企业管理决策的科学性和有效性。例如，通过设备利用率、产品良率、产品直通率等关键指标分析，企业可以实时监控生产效率和产品质量，优化资源配置；通过客户满意度、客户留存率等指标分析，企业能够快速捕捉市场变化，调整经营策略。数字化指标体系不仅是企业运营状况的晴雨表，更是管理者制定战略、优化流程、提升效率的重要工具。 （二）基本概念 指标是一种抽象定义的数值，用于度量一个对象的特定维度的数量特征。具体到企业经营领域，指标的应用范围非常广，是凝结了业务逻辑的数据，是企业经营活动的度量和业务对象的数字孪生。指标不是单独存在的，相互关联的多个指标，按照一定的逻辑关联起来，就构成了指标体系。 构建企业指标体系的过程，实际上就是拆解企业经营管理逻辑的过程。指标体系是数字化经营的基础，以支撑业务战略目标落地、形成一致的业务衡量标准、指导业务日常运营为主要设计目标。在实际操作中，需要结合不同的业务主题（如机器设备监控、产线资源安排、产品质量评估等）进行具体设计，并进一步牵引企业数据底座建设、数据治理等工作。 二、数字化指标建设方法论 数字化指标设计是一个系统性工程，它由业务作为核心驱动，数字化相关技术作为重要支持，它既包括对指标体系的总体构架也包括对具体指标项的选取与计算，需结合企业自身业务特点及现状，围绕战略、目标、流程等开展。 数字化指标设计方法论是数之联经过多年数字化项目落地实践的经验总结，是构建科学、系统化指标体系的重要指导原则，包括了七个关键环节，可助力企业数字化建设项目的顺利落地。 （一）从经营战略中挖掘核心指标需求 不同行业的企业，其业务模式和运营方式大相径庭。企业所处的发展阶段不同，其业务重点和战略目标也会有所差异。在设计数字化指标时，要全面考量企业当前的经营战略、目标以及业务流程，从中挖掘核心的指标需求。 经营战略为指标设计指明方向，明确了企业想要达成的长期愿景和阶段性目标；而业务流程则是指标设计的具体落脚点，只有深入了解各个业务流程的关键节点和操作细节，才能设计出切实可行、能够准确反映业务状况的数字化指标。比如，在电子元器件制造企业，生产效率、质量控制、技术创新等是关键要点，数字化指标设计就需要围绕机台设备利用率、生产周期、人员作业效率、产品良率、研发投入占比等方面展开。而对于智能消费设备制造企业，库存周转率、出货量、客单价、客户满意度等则是核心关注指标。再比如，初创企业更关注用户增长和市场份额的拓展，而成熟企业则侧重于运营效率的提升和成本的控制。在数字化指标的建设上二者的侧重点将截然不同。 （二）基于业务实际开展概念指标规划 在数字化指标整个设计过程中，业务始终作为核心驱动力贯穿其中，每一个业务环节都有着独特的目标与需求，而数字化指标正是为了精准衡量这些业务活动的成效，确保业务朝着预期方向发展而设计。 概念指标是指从业务域角度出发的指标逻辑划分，在概念指标规划阶段，需确定指标所涵盖的业务领域、部门、时间段等。通过概念指标的规划能够明确指标设计的方向与目标，比如是为了衡量业务绩效、评估作业效率、监测资源状态，还是用于其他目的。在概念指标的规划中，需要与利益相关者（如高层管理人员、中层业务负责人、基层操作人员等）进行深度沟通，了解他们对指标的期望和需求。对于同一维度的概念指标，如工厂产出表现，不同利益相关者的具体关注点将有所区别，如管理层可能关注整体业绩结果，中层业务负责人更关心资源调度，基层操作人员关心设备状态，需要针对业务实际，明确指标的使用者，建立指标分层意识，按照从上往下的方式层层拆解，便于业务溯源。 （三）聚焦可落地性进行可用数据调研 数据可用性调研是数字化指标设计的关键环节，它确保指标不仅具有理论意义，还能在实际业务中落地并发挥作用。通过调研数据的可用情况，能够避免指标设计脱离业务实际，可以帮助企业提前识别数据问题，优化资源配置，降低实施风险，并为数据驱动的决策提供坚实基础。 指标设计必须以可量化的数据为基础，否则无法实际衡量业务表现的目的。电子信息制造业中，业务原始数据来自 MES、WMS、SAP 等多个系统，在指标的对象、维度、限定条件等明确后，需确认所需数据是否能够通过现有系统或工具采集到，数据的粒度、频率和准确性是否满足需求。进一步，还需要评估数据采集的成本、技术可行性和时间周期，确保指标设计符合实际条件。评估现有数据的完整性、一致性和准确性，识别数据缺口或质量问题。另外，许多指标需要跨部门数据支持，数据可用性调研还有助于明确各部门的数据责任和协作机制，可识别数据孤岛问题，推动数据共享和整合。 （四）围绕业务数据设计分层分类指标 在设计指标体系时，业务数据的复杂性和多样性决定了需要采用分层分类的方法，以确保指标体系的全面性、逻辑性和可操作性。 分层分类指标的设计需要深入了解业务流程、业务规则和业务目标，分析业务数据的来源和特点。围绕着业务场景，按照原子、衍生、复合的体系分层方法，选择合适的指标及维度。 衍生指标是基于原子指标，通过添加修饰词、时间周期等限定条件计算得出的指标，如设备利用率、生产线良率、退货率等。衍生指标能够反映更具体的业务情况，帮助分析特定时间段或特定条件下的业务表现； 复合指标是由多个衍生指标通过数学运算或逻辑组合计算得出的高级指标，如机台设备综合效率、产出表现等，能够综合反映某一业务场景的整体表现，可帮助决策者理解复杂场景下的关键问题。 原子指标是最基础、不可再拆分的数据度量单位，直接来源于业务数据，如设备编号、采购日期、生产厂商等，是基于事实表或事实表简单抽象定义的； （五）数据入库建仓实施指标模型开发 在完成指标设计后，数据入库建仓和指标模型开发是将指标体系落地的关键步骤。这一阶段的核心目标是将分散的业务数据整合到统一的数据仓库中，并基于这些数据开发可计算、可分析的指标模型，为业务决策提供支持。 在数据入库建仓时，需重点将待入库的原始数据按照数据标准进行清洗，处理缺失值、异常值、重复值等，并确定数据源的关键字段与更新频率。 指标模型的开发需要根据指标设计的文档，明确每个指标的计算公式、数据来源和计算逻辑。将不同数据源的数据进行关联，并使用 SQL、Python 等工具编写指标计算逻辑，在数据仓库中将计算后的指标结果存储到指定表，便于后续查询和分析。 （六）适应业务变化提供指标在线管理 指标开发完成上线后并不是一成不变的，随着公司业务的发展、管理目标的变化，指标体系及内容也应当随之调整，才能够准确、及时地衡量业务表现。指标在线管理需要通过搭建指标体系管理工具，将指标体系、指标模型、指标结果进行线上化、可视化管理。建立全局业务口径一致的指标字典，对存量和增量指标进行统一管理。同时，需配套出台指标维护制度，让真正使用指标的业务部门负责指标的设计与持续维护，偏技术底层的共性原子指标由 IT 部门维护，实现 IT 部门与业务部门的良好协作。 （七）驱动业务发展开放便捷指标服务 指标服务是将指标计算结果数据提供给其他业务系统、分析工具消费。通过提供标准化 API 接口，将各类客观描述业务状态的指标数据高效、安全地开放给各类应用，达到一次创建，全局使用的效果。能够支撑动态计算、实时监控与预警、自动化分析报告等业务灵活用数的需求，还能保证指标内涵和计算结果的全局一致性。 三、数字化指标建设场景解析 场景一：生产基准关键指标构建 建设背景 某工厂在生产经营中，数据管理与应用问题突出。各环节系统产生大量数据，各部门虽有数据展示系统，但因缺乏统一标准，术语、可视化逻辑不统一，严重影响部门沟通协作，导致跨部门决策效率低下。 解决方案 1. 构建一体化指标体系 通过组织各部门专家共同参与，系统性梳理现有所有关键指标，建立结构化的指标体系。将指标按照“生产计划类”“生产执行类”“设备运行类类”等维度进行分类。针对每个指标，明确其定义、计算逻辑、数据来源和更新频率等，厘清各层级指标之间的内在联系，确保不同部门全面理解和准确把握各项指标的含义与价值。 2. 制定工厂级 Benchmark 构建包含标准参数表和标准术语表的综合知识库作为工厂级 Benchmark。标准参数表主要规范各产线和制程的基本配置要求，如每条产线所需的设备类型及数量、人员配置标准、物料消耗定额等，根据产能优化和产线技改效果每季度或每年更新一次。标准术语表则致力于统一各类专业用语的命名规范，统一建模逻辑和分析维度，确保不同部门在日常工作和协作沟通时术语和逻辑框架一致。 3. 规范数据可视化体系 基于指标体系和 Benchmark 规范，构建标准化的数据可视化看板。针对不同类型的指标特点，制定相应的图