2019帆软第二届“数据生产力”大赛

21. 【惠发食品】一个软件让各系统间数据互联

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一个软件让各系统间数据互联

一、项目基本信息

1、项目信息

公司全称:山东惠发食品股份有限公司

项目名称:惠发股份大数据管理平台项目

负责人信息:刘洪伟(惠发股份IT总监)

团队成员与岗位:张伟(报表开发工程师)、马建(报表开发工程师)、周峰(报表开发工程师)、宋金刚(报表开发工程师)、赵伟(ERP实施工程师)、柴家芳(ERP实施工程师)

2、平台运行状况

平台报表总量:87

平台月访问量:12000次左右

 

二、项目背景

1、惠发简介

山东惠发食品股份有限公司是一家以生产、销售营养速冻食品为主的高新技术企业,2017 13 日在上海证券交易所挂牌上市(股票代码:603536),成功登陆股主板,注册资金16800万元。现占地面积40多万平方米,员工1480余人,总资产9.08亿元。于201711月份通过国家安全生产标准化一级示范企业验收,成为中国肉类食品加工行业第一家获得此项殊荣的企业。

公司下设山东和利农业发展有限公司、山东新润食品有限公司、山东惠发物流有限公司、山东润农农业发展有限公司、惠发小厨供应链管理有限公司、青岛米洛可进出口有限公司、山东诺贝肽生物科技有限公司七个子公司。拥有博士后科研工作站、省级企业技术中心、省级工程研究中心和省级示范工程技术研究中心等研发平台。

公司坚持品格决定品质,细节决定成败的质量理念,时刻严把质量关,先后通过了ISO 9001:2008质量管理体系、ISO 14001:2004环境管理体系认证、ISO 22000:2005食品安全管理体系认证等多项质量认证,以质量保产品、以产品树品牌、以品牌促发展,先后荣获了国家安全生产标准化一级示范企业中国农产品市场畅销品牌高新技术企业山东省农业产业化重点龙头企业中国(青海)国际清真食品及用品展览优秀企业等多项荣誉称号。

 

2、项目背景

2014年,公司开展电商项目,开发环境需要报表工具支持,经研发团队研究对比后选择FR报表工具。

随着总部及工厂ERP各模块的实施上线,及多个电商项目的上线,为满足企业各环节的数据分析及不同系统间的数据分析,2018年公司决定将FR报表迁服务移到公司总部机房并升级到V10.0版本。

 

三、应用场景与价值

场景一:企业资金管理

惠发ERP虽然实现了银企直联,但资金账号有60多个,需要人工统计汇报,而且资金汇总工作量大,财务不能随时提供,企业高层就没有准确数据。

通过使用帆软对各资金账号及类型进行汇总,有权限人员可随时查询数据,并可通过钻取查询明细。

原先,财务部门提报需要2人天/次,同时提报存在滞后,在各个账号内抽取数据,然后手工整理为Excel报表进行汇报,现在报表实时展示,避免了因人工统计造成的数据错误。管理层也可以通过报表实时直观的看到当前最准确的资金情况,做好管理。

 

此外,系统还可以实现资金预估,如果查询的为当天的信息,直接显示实时的数据,如果查询的日期为当天之后的日期,系统则会根据今天的资金情况和明天的预收和预付的资金情况,自动进行资金预估。

资金预估,可以让管理层对企业资金的把控不局限于当下,可以直观的了解到未来的资金的情况,提早做好计划,预防风险。

 

场景二:生产管理大看板

企业MES还在实施中,但智能工厂的场景化则在去年就已有需求,其他系统数据有,但系统未整合,难以了解所有业务数据。

使用FineReport提取生产计划、原料领用、半成品入库、成品入库、即时库存等多个业务模块的数据,实现大屏统一展示在产产品及已产产品数据。不同车间根据权限设置,大屏仅显示当前车间信息。

通过数据实时展示,各工厂可以直观了解到生产情况,工厂负责人可以实时监控生产进度,管理层也掌握所有工厂的生产情况、所有产品的生产情况,依据数据进行明年的生产安排决策。

 


场景三:销售分析

销售的数据重要,但每个业务人员所需要的数据维度却不尽相同,数据要求的角色差异大,概况类数据及明细类数据均需要体现,要求一个报表钻取嵌套,深入挖掘数据价值。

通过FR搭建的仪表板,每一点的数据信息都可深入钻取,且划分不同角色权限,首页信息基本一致,但钻取后的数据为每一角色的信息,并且可深入钻取至数据最末。


系统可统计展示集团年度销售概况、按月与上年度数据对比、单品销售概况及月度对比、客户销售概况及年度、月度对比,当前集团即时库存情况等;决策层及各区域负责人可一目了然集团或区域销售情况及与上年度对比,清晰热销单品及相应客户的订货情况及对比;为企业决策提供了重要的依据。

 

四、项目心得

1、报表不一定用的越多越好,关键是有价值才是最好的;

2、数据要应用,否则就没有任何价值,要让企业数据转化为生产力,让数据体现其应有的价值;

3、数据一定分场景和使用人员;

4IT的技术转移极其重要,不是IT人员更懂数据价值,而是使用人员更清晰。