通过BI平台接入供应链原始数据，创建指标体系，为企业供应链各环节的优化升级提供有力支撑，助力企业在竞争中脱颖而出。

 解决思路 

为解决汽车制造业因生产供应链管理手段粗放导致的供应链各环节管理滞后，本方案通过三大步骤实现对营销管理全方面赋能。

Ø 整合多方数据，打破信息壁垒：搭建统一的数据平台，整合企业内部的销售数据、客户数据、采购数据、生产数据、库存数据、物流数据以及外部的市场数据、行业数据等多源数据。通过数据清洗、转换、集成等技术，确保数据的准确性、完整性和一致性。

Ø 梳理生产供应链分析指标：构建汽车制造企业生产供应链分析指标，需紧扣需求计划、采购、生产、库存、物流五大环节。分别围绕需求预测、采购执行、供应商交付、设备利用、库存周转、运输效率等关键业务点，选取对应核心指标，通过多维度数据深度分析与可视化呈现，为企业供应链决策提供支撑。

Ø 构建供应链分析应用场景：以BI可视化决策看板聚焦需求计划、采购、生产、库存、物流五大核心环节构建汽车制造企业生产供应链分析应用场景。通过搭建需求计划场景，整合市场动态与历史数据实现精准监控；在采购场景中，利用供应商绩效与价格波动分析优化采购策略；生产场景依托设备与排程数据提升协同效率；库存场景借助周转率与安全库存分析实现动态管控；物流场景则通过运输时效与成本分析优化配送网络。最终实现全流程数据洞察，驱动企业科学决策与供应链优化。

（一）需求供给计划监控预警

结合生产和销售数据对供应链供需求匹配进行分析，监控入库数、库存数、要货计划准确率、计划生产完成率、要货计划满足率、产能、订单数量、供应匹配度等核心指标，不断优化整体供需水平，提升供需满足率。

（二）采购管理分析

结合采购和供应商数据监控供应链内采购量、采购金额、供应商供货、采购价格动态、累计金额、订单完成率、入库量、采购成本、准时交货率、采购计划完成率、采购合同执行、来料合格率等核心管理指标，提升采购管理水平、供应商供货效率以及保障来料质量。

（三）生产过程分析

通过车间与线体监管看板来直观展示企业生产过程的各项运营指标，如稼动率、直通率、排程达成率、生产人效等，使生产领导第一时间掌握生产状况，发现问题和风险预警，辅助决策。

（四）设备运行监控

设备实时状态监控，明确当前设备运转、故障、等待和在线灯不同状态，及时发现潜在的问题或故障，从而采取必要的预防和维护措施，避免设备突然停机导致的生产中断和损失。

（五）产品质量管控

实时监控产品质量，严把质量关卡，各主营产品良率直通，制程质检合格情况监控，确保产品满足预定的质量标准，满足客户的期望和需求。

（六）库存动态监控

  重点监控企业库存状况、库龄、库存结构，通过库容和库容比趋势分析指导计划拍程，通过提升库存周转率，提高整体供应链运转水平。

（七）物流运输监控

重点分析企业供应链流通能力，对物流关键指标及运转情况进行可视化管控，监控订单及各项发货情况，辅助物流管理人员提升物流运输经营能力，提高整体供应链运转水平。

方案价值 

1. 精准需求预测，弥合市场与计划鸿沟：

通过整合市场销售数据、客户订单、行业趋势及历史生产数据，利用 BI 决策看板的智能分析模型，精准预测市场需求，将需求计划与市场动态紧密结合。及时调整生产计划与物料采购，避免因需求误判导致的产能过剩或不足，实现需求计划与市场需求的高效匹配。

2. 强化采购风险管控，保障供应稳定：

通过对供应商交付能力、质量水平、价格波动等关键指标的实时监测与分析，建立供应商风险评估体系。及时预警供应商潜在风险，如交付延迟、质量不合格等，并提供备选供应商推荐与采购策略优化建议，降低采购环节风险，保障原材料稳定供应。

3. 优化生产协同，提升运营效率：

打通生产各环节数据壁垒，实时展示生产进度、设备状态、物料消耗等信息，实现生产过程透明化。通过 BI 看板进行生产排程优化、资源动态调配及异常情况预警，促进生产部门与采购、库存、物流等部门高效协同，减少生产等待时间，提升整体生产效率。

4. 破解库存物流瓶颈，降低运营成本：

通过对库存数据的深度分析，实现库存水平动态监控与精准控制，避免库存积压与缺货现象。同时，结合物流数据优化运输路线、配送计划与仓储布局，提升物流配送效率，降低物流成本，有效解决库存与物流环节对企业发展的制约。