這些領(lǐng)軍企業(yè)，借用友YonBIP數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力，成就商業(yè)創(chuàng)新

大西洋彼岸的蝴蝶扇了一下翅膀，就能引發(fā)印度洋上的一場雷暴?，F(xiàn)階段，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的“蝴蝶效應(yīng)”同樣不可小覷。

從業(yè)務(wù)洞察延伸至業(yè)務(wù)創(chuàng)新，數(shù)據(jù)價(jià)值的能見度一路走高。一方面，企業(yè)以中臺的形式重塑了數(shù)據(jù)價(jià)值鏈，另一方面數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)釋放萬億價(jià)值，驅(qū)動(dòng)商業(yè)最終走向社會化。

然而，什么才是“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”該有的樣子？我們不妨從企業(yè)真實(shí)場景中探尋答案。

工業(yè)有顆“最強(qiáng)大腦”

作為中國第一家現(xiàn)代化煉銅工廠，江銅貴冶以數(shù)智工廠為切入點(diǎn)，借助IoT連接和管理700多種共1萬臺設(shè)備。通過AI、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、數(shù)據(jù)挖掘等算法與MES深度結(jié)合，成功打造了生產(chǎn)調(diào)度指揮中心。這不但有效的解決了銅冶煉配料場景中的各類復(fù)雜問題，同時(shí)也將預(yù)期經(jīng)營成本降低20%。

而這樣的傳統(tǒng)企業(yè)還不僅僅只有這一家。

中國優(yōu)特鋼行業(yè)的引領(lǐng)者——濟(jì)源鋼鐵在行業(yè)內(nèi)率先打造了5G+廢鋼判級系統(tǒng)，用機(jī)器視覺識別和AI遠(yuǎn)程判定代替人工現(xiàn)場作業(yè)，將廢鋼識別準(zhǔn)確率提高到90%。這不僅開啟了廢鋼判定的智能新時(shí)代，而且每年預(yù)估節(jié)約成本2000萬元。

能讓這兩家傳統(tǒng)企業(yè)趕超行業(yè)發(fā)展，從制造走向“智造”的原因正是搭載了用友精智“工業(yè)大腦”。

用友精智工業(yè)大腦基于AIoT泛在連接能力，融合企業(yè)核心業(yè)務(wù)模型、工業(yè)機(jī)理模型和工業(yè)算法，將數(shù)據(jù)智能應(yīng)用在精銅配料、焦化配料、多產(chǎn)線排程、廢鋼智能判定、產(chǎn)品質(zhì)量診斷、產(chǎn)品經(jīng)濟(jì)效益測算等場景，實(shí)現(xiàn)人類智慧與工業(yè)大腦的完美結(jié)合。

借力AIoT強(qiáng)化行業(yè)賦能

如果說聚合了AI能力、數(shù)據(jù)模型的工業(yè)大腦讓數(shù)據(jù)“開口說話”，那么以AI賦能物聯(lián)網(wǎng)的AIoT絕對算是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的又一強(qiáng)勁引擎。

在機(jī)械制造行業(yè)，某工程車企業(yè)乘風(fēng)AIoT黃金賽道，打造了集設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)控、車輛維保、租賃管理和售后服務(wù)的業(yè)務(wù)閉環(huán)，構(gòu)建了基于車聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同管理。

他們通過物聯(lián)網(wǎng)平臺實(shí)時(shí)監(jiān)控車輛狀態(tài)、油耗狀態(tài)等，讓用戶做到心中有數(shù)；通過車輛實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，打造數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能維保、預(yù)測性維護(hù)；運(yùn)用實(shí)際車輛運(yùn)行情況，升級高價(jià)值售后維護(hù)體系；通過用戶自主解鎖車、電子圍欄等方式增強(qiáng)車輛管控。

同樣這樣做的還有礦產(chǎn)行業(yè)。

宜春鉭鈮礦基于AIoT平臺打造了國際一流的數(shù)智化礦山，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場近百臺套采礦設(shè)備、運(yùn)輸設(shè)備和環(huán)境檢測裝置的數(shù)據(jù)采集。

業(yè)務(wù)人員可實(shí)時(shí)監(jiān)控工況進(jìn)度，進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)分析。同時(shí)，通過將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，可集中展示多業(yè)務(wù)指標(biāo)，為協(xié)同業(yè)務(wù)分析、高效決策執(zhí)行提供基礎(chǔ)保障。而利用 AIoT-cube 低代碼編程能力，企業(yè)也實(shí)現(xiàn)不同場景的快速迭代。

隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入快速成長期，其最大的價(jià)值“數(shù)據(jù)洞察”也被充分挖掘。

在用友看來，AIoT可不是簡單的AI+IoT，而是以5G為催化劑，對數(shù)據(jù)和智能的深度集成，使其達(dá)到1+1>2的效果，并強(qiáng)化行業(yè)賦能。

據(jù)悉，用友AIoT物聯(lián)平臺可為生產(chǎn)制造、設(shè)備管理、能源管理、安環(huán)管理、設(shè)備后服務(wù)等多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，以及智能工廠、智慧園區(qū)、智慧礦山、智慧農(nóng)業(yè)等多個(gè)垂直行業(yè)提供數(shù)據(jù)智能服務(wù)，助力企業(yè)基于工業(yè)數(shù)據(jù)實(shí)踐商業(yè)創(chuàng)新。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值增長，智能制造只是其中一個(gè)典型的應(yīng)用領(lǐng)域。未來，數(shù)據(jù)將鏈接企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)中樞、職能中樞，建立多維分析、建立量化管理模型，推動(dòng)企業(yè)在全新的數(shù)智化時(shí)代中完成變革。

為此，用友YonBIP的底層PaaS云平臺iuap以“三中臺+三平臺”架構(gòu)加速布局?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的基礎(chǔ)設(shè)施，以業(yè)務(wù)中臺、數(shù)據(jù)中臺和智能中臺，技術(shù)平臺、低代碼開發(fā)平臺和連接集成平臺的一體化架構(gòu)，形成了端到端的數(shù)據(jù)完整解決方案，激活企業(yè)數(shù)據(jù)創(chuàng)新力。

智能財(cái)務(wù)的“數(shù)據(jù)捕手”

對于一個(gè)兩三千億規(guī)模的大型央企來說，能夠?qū)①Y金預(yù)測做的準(zhǔn)確、資金計(jì)劃做到每筆都自動(dòng)控制實(shí)屬不易。但是，有這么一家企業(yè)，卻通過兩步走就解決了業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。

第一步，他們借助技術(shù)手段把合同系統(tǒng)、投資系統(tǒng)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)等數(shù)據(jù)打通，實(shí)現(xiàn)業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)的深度融合，并從中抽取所需要的多維數(shù)據(jù)，建立標(biāo)準(zhǔn)化的資金預(yù)測邏輯。

第二步，通過AI算法引擎，企業(yè)計(jì)算出銷售、采購、投資、報(bào)賬等業(yè)務(wù)過程中，未來現(xiàn)金流的變化趨勢及收付款規(guī)則，并進(jìn)行周期滾動(dòng)，最終形成一套完善精準(zhǔn)的資金計(jì)劃。

在這個(gè)資金計(jì)劃里，既包含業(yè)務(wù)發(fā)生和歷史規(guī)律，又能結(jié)合現(xiàn)金存量情況，自動(dòng)形成資金預(yù)測模型，并且可以保證90%以上的數(shù)據(jù)自動(dòng)化生成。

其實(shí)在財(cái)務(wù)領(lǐng)域，這也只是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的體現(xiàn)之一。從整個(gè)經(jīng)營管理角度來看，企業(yè)最終需要利用管理報(bào)告進(jìn)行分析、跟蹤。

通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，可以讓使用者更直觀地感知數(shù)據(jù)內(nèi)在價(jià)值，從描述發(fā)生什么，到為什么發(fā)生，再到將發(fā)生什么，最后告知企業(yè)該如何應(yīng)對，支撐管理層做出科學(xué)的判斷和決策。

值得注意的是，管理報(bào)告不僅限于企業(yè)自身經(jīng)營數(shù)據(jù)，還必須與宏觀環(huán)境、行業(yè)發(fā)展等關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合，建立統(tǒng)一的分析平臺，從而實(shí)現(xiàn)高效經(jīng)營決策。

用友公司認(rèn)為，針對于智能財(cái)務(wù)，企業(yè)往往通過構(gòu)建業(yè)財(cái)一體化融合平臺，帶動(dòng)自身數(shù)智化轉(zhuǎn)型。在這個(gè)過程中，建立全局視角的大數(shù)據(jù)事項(xiàng)中心是必由之路。

首先，企業(yè)需要構(gòu)建主數(shù)據(jù)管理平臺，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期管理。

其次，企業(yè)可圍繞著三大場景數(shù)據(jù)——財(cái)務(wù)管理目標(biāo)數(shù)據(jù)、戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)、特定經(jīng)營場景的決策分析數(shù)據(jù)構(gòu)建大數(shù)據(jù)事項(xiàng)庫，打造多維度數(shù)據(jù)采集。

第三，通過數(shù)據(jù)分析建模工具進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、序列分析等，深層挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，賦能企業(yè)戰(zhàn)略決策和業(yè)務(wù)經(jīng)營。

智慧采購撬動(dòng)數(shù)字生產(chǎn)力

基于“大數(shù)據(jù)+AI”，可以幫助企業(yè)建立智慧采購應(yīng)用，如供應(yīng)商智能推薦、供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)管理等，提升企業(yè)數(shù)字生產(chǎn)力。

三一集團(tuán)擁有上萬家供應(yīng)商，共涉及上百種產(chǎn)品品類，覆蓋海量的供應(yīng)商、產(chǎn)品品類、訂單等數(shù)據(jù)信息。

疫情期間，在確認(rèn)疫區(qū)供應(yīng)商訂單無法正常供貨后，為了平滑度過疫情期，集團(tuán)總部需要對供貨策略進(jìn)行及時(shí)調(diào)整。

三一集團(tuán)通過用友iuap數(shù)據(jù)智能服務(wù)提供的推薦算法，按時(shí)間維度進(jìn)行跟蹤，根據(jù)品類重要性分析優(yōu)先級程度，第一時(shí)間對全集團(tuán)所有供應(yīng)商進(jìn)行優(yōu)選，快速篩選優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商進(jìn)行精準(zhǔn)補(bǔ)位，實(shí)現(xiàn)企業(yè)在疫情期間供應(yīng)商供貨不斷檔，保證正常生產(chǎn)。

同樣是行業(yè)翹楚的鞍鋼集團(tuán)擁有10萬家供應(yīng)商，通過構(gòu)建智慧值采平臺，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商生命周期的全流程、全要素、集中化、差異性的標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一管理，并融合第三方征信平臺和自有采購行為數(shù)據(jù)，優(yōu)化供應(yīng)商結(jié)構(gòu)，防范采購風(fēng)險(xiǎn)。

在他們的故事中，有個(gè)相同的主角，就是用友YonBIP采購云。作為面向企業(yè)采購業(yè)務(wù)打造的智慧采購SaaS 服務(wù)平臺和社會化網(wǎng)絡(luò)交易平臺，它基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)采購數(shù)智化轉(zhuǎn)型，解決采購過程中的諸多痛點(diǎn)。

以數(shù)據(jù)厚植人才沃土

如今，勞動(dòng)力市場正在發(fā)生著深刻的變革，由此催生了不少企業(yè)提前進(jìn)入人力資源變革期。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的人才大數(shù)據(jù)分析不僅關(guān)乎著企業(yè)的命脈，也是未來核心競爭力的優(yōu)勢所在。在這個(gè)方面，用友人力云與眾多優(yōu)秀企業(yè)共建人力資源數(shù)據(jù)智能分析平臺，具備完整的解決方案。

在人才視角，基于數(shù)據(jù)和分析模型，生成全景人才畫像，高效準(zhǔn)確的識別人才，達(dá)到人與崗、崗與人的快速匹配，當(dāng)職位有空缺時(shí)，數(shù)字人力平臺智能推薦人才匹配度與人才成熟度更高的后備人選，并進(jìn)行直觀人才對比，輔助人才選拔與晉升，消除人才冗余。

在組織視角，可以自動(dòng)生成人才地圖，洞悉企業(yè)的組織能力、人才勝任力狀況、了解企業(yè)人才質(zhì)量與供需平衡狀態(tài)，為企業(yè)人才補(bǔ)充、外部招聘、內(nèi)部培養(yǎng)提供數(shù)據(jù)支撐。

同時(shí)，企業(yè)為了避免人才斷層，保障持續(xù)的人才供應(yīng)，根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展戰(zhàn)略，需要建立各層級、各類別的人才發(fā)展項(xiàng)目，即人才池。以項(xiàng)目+平臺的方式進(jìn)行人才加速發(fā)展，實(shí)現(xiàn)人才盤點(diǎn)、入池、個(gè)人發(fā)展計(jì)劃、進(jìn)度跟蹤、出池等一系列在線化、智能化執(zhí)行，強(qiáng)化企業(yè)人才供應(yīng)鏈正循環(huán)運(yùn)行。

此外，通過用友YonBIP數(shù)據(jù)中臺大數(shù)據(jù)分析能力，借助非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可為企業(yè)提供不同層面的分析洞察。例如，有些企業(yè)通過對員工行為數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，“心情好”的員工更有創(chuàng)造力，表現(xiàn)最好的員工擁有更廣泛、更多樣化的社交網(wǎng)絡(luò)。而繞過中層對一線員工進(jìn)行微觀管理的高管，在激發(fā)員工士氣和提高敬業(yè)度方面普遍存在問題。這些都是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析不能獲取的洞察。

智能化時(shí)代，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是企業(yè)生存發(fā)展的必備能力。

以數(shù)據(jù)為核心驅(qū)動(dòng)力的智慧管理，可以幫助企業(yè)塑造智能制造、智慧采購、協(xié)同辦公、智能財(cái)務(wù)、數(shù)字人力、數(shù)字營銷、數(shù)據(jù)金融等業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力，重塑企業(yè)競爭城池，以數(shù)字實(shí)力迎接未來！

       轉(zhuǎn)自：都市新聞網(wǎng)

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