提到数据分析，大家可能首先想到的是它在零售行业的应用，它能够助力商家实现精准营销，从而带来盈利。

事实上，数据分析的重要性已经扩展到制造业，它在该行业中的作用日益凸显。它能够帮助生产管理者迅速识别异常，优化生产资源配置，调整车间排产，确保产品准时交付。因此，越来越多的制造业企业正在迅速推进数字化转型，重视并利用生产过程中的数据。

本文将分享对制造企业订单数据的分析案例，详细介绍如何借助商业智能FineBI工具，实现订单质量、客户满意度的数据分析，并基于数据分析流程步骤，展示BI分析在制造企业生产、管理过程中的应用，为有制造数据分析需求的企业和业务人员提供一些参考，帮助构建系统化的分析框架。

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一、数据分析的流程是什么？

在进行数据分析实操之前，我们先对数据分析的流程有一个了解。在业务人员进行数据分析之前，企业IT人员需准备完整且干净的数据，并为业务人员配置相应的取数权限。之后，业务人员就利用BI工具进行自主取数，通过描述分析发现问题，进行探索分析以查找问题根源，并设置预警预测值，以提醒决策者采取相应措施。

通常，业务人员完成某个主题的数据分析需经历七个步骤：

• 深入了解业务背景
• 明确分析目的与思路
• 进行数据准备与建模
• 并执行分析计划
• 通过分析结果提炼业务洞察
• 产出商业决策，并验证决策效果
• 产生新需求，开启新的分析流程

这七个步骤构成了一个通用的数据分析流程。换言之，无论使用何种BI分析工具，都应遵循这一流程进行分析。

值得一提的是，FineBI是一款功能强大的国产商业智能工具，它可以完美适配多样化的复杂数据可视化场景，从揭示数据分布的细节，到追踪时间序列的波动，再到呈现地理信息的可视化，FineBI均能呈献专业而高效的处理方式。同时，Fine BI门槛较低，无需深厚的编程基础即可上手，企业和个人都得以更高效地处理各类数据可视化任务，不仅能优化工作流程，还能确保决策的精确性。

接下来，我们将具体探讨如果使用Fine BI这一工具进行数据分析，其流程是怎样的。

首先，我们需要确定分析主题，并添加相关数据源。随后，进行数据分析。若数据源无法直接满足需求，我们将对数据进行加工处理。Fine BI提供了强大的数据加工功能。处理完毕后，我们可以基于这些数据制作图表组件进行分析。最后，我们将一系列图表组件放入仪表板容器中，并可以添加其他组件如文本组件、过滤组件等以增强仪表板的交互效果并美化其样式。

通过仪表板中多个组件的联动分析，我们可以得出本次分析的结论。当仪表板设计完成后，即可将其分享并发布给同事或领导。在这样一个Fine BI数据分析的流程中，我们同样可以邀请同事共同参与，携手完成数据分析的主题。

知道数据分析的流程之后，我们要如何在BI工具的辅助下，开展数据分析呢？接下来，我们将一同探讨。

二、实操案例：如何对订单数据进行BI分析？

接下来，我们将进入实战环节。某铝合金定制门窗制造公司，为了保障订单质量、维护公司品牌效应并提升客户满意度，管理者希望通过分析近三年的返修道数据，来查找经营管理中存在的问题与规律，进而改进公司的业务流程和管理水平，实现降本增效的目标。

为此，IT部门根据这一需求，为业务人员准备了相应的数据源，包括订单基础信息表和返修订单信息表。

1、关键指标

在订单基础信息表中，包含了正品出库订单的一些基础信息，其中有一个关键指标是“正单道数”。“道数”是行业术语，用于表示订单的数量。

返修订单信息表则包含了大量返修订单的关键信息，如返修是否收费、返修问题原因、合同ID号以及返修金额等。这些信息对于分析返修订单的特点和规律至关重要。

“返修道数”，与“正单道数”类似，它表示的是返修的订单量。而“一次性达交率”则是反映订单质量的重要指标，达交率越高说明订单质量越好。其计算公式为：一次性达交率 = 1 – 返修率，返修率= 返修道数/正单道数。

此外，还有“公司承担费率”和“客户承担费率”两个指标。公司承担费率是指公司承担的返修总费用除以返修总费用；而客户承担费率则可以通过1减去公司承担费率来得到。

2、具体分析

到现在为止，我们已经对数据信息和相关指标进行了详细的解释。那么可以从哪些维度开展分析呢？

除了从产品类别角度来分析返修订单数量外，我们还可以从哪些角度进行分析？往下看。

• 总体情况分析

首先，我们要观察总体情况，即返修的总单数——也就是总的返修订单数量，以及对应的返修费用和公司承担的返修费率。通过这些核心指标的分析，我们可以对公司返修订单的总体状况有一个清晰的了解。

• 趋势分析

以一次性达交率为例，这个指标能够反映产品订单的质量。我们将查看这一指标近几年的变化趋势，以此来评估近几年产品订单质量。第二个我们还分析返修订单量的波动情况及其趋势，第三个看近几年返修费用的变化趋势。这些趋势分析有助于我们发现潜在的问题。

• 分布分析

考虑到返修订单的产生周期，我们将探究这些订单主要分布在哪些环节，比如是在交付期内、售后半年内还是更长时间后。同时，我们还看返修订单维修价格的分布情况，以及返修订单的地区分布情况。通过这些分布分析，我们可以寻找规律，进一步查找问题出现的原因。

• 诊断分析

我们可以对发现的问题进行诊断分析，判断问题是否出在生产管理或产品设计质量上。这一环节的诊断分析将帮助我们明确责任归属，为后续的改进措施提供方向。

总的来说，我们的分析方案主要包括四个部分：一是从总体情况上查看核心指标；二是从趋势上分析一次性达交率、返修费用等指标的变化情况；三是从分布上分析返修订单的周期分布、价格分布和地区分布情况；四是对发现的问题进行责任归属诊断。

通过深入分析，我们发现该公司产品本身的设计并不存在质量问题，而主要问题集中在A基地。具体来说，A基地对经销商的培训工作不到位，导致售前测量不精准，物流运输管理监督不善。这就是我们本次针对该企业订单数据分析得出的结论。

不过，除了订单分析，制造企业还可以在哪些方面进行BI分析呢？

三、制造企业还可以在哪些方面进行BI分析？

事实上，在制造企业的生产与管理过程中，数据分析的应用范围更广，影响也更深远，BI分析可以应用在很多地方，在商业智能BI工具的帮助下，制造企业可以高效处理各类数据分析任务，优化工作流程，让数据支撑生产和管理，借助可视化功能，还形成多样的可视化分析看板，实现灵活、高效的可视化数据分析。

具体来说，BI分析可以应用在精益生产、异常监控、产供协同管理、供应链优化、物流管理等方面。

• 精益生产

BI分析可以揭示生产过程中的浪费点，帮助企业实施精益生产原则，如持续改进和减少浪费。通过分析生产周期时间，企业可以发现并缩短非生产时间，提高整体生产效率。

• 异常监控

利用BI数据分析，企业能够实时监控生产过程中的变异性，及时调整生产参数，确保产品质量。通过分析缺陷数据，企业可以识别质量问题的根本原因，并采取措施预防问题再次发生。

• 供应链管理

基于供应链控制塔，对供应链各环节的实时监控、BI分析和决策支持，帮助企业实现从源头到终点的全程透明度，提高供应链的协同性和敏捷性，降低运营风险。

• 物流管理

通过运输数据的可视化分析，企业可以优化运输路线，减少运输成本和时间，提高物流效率。此外，还可以实时分析市场需求变化，快速调整物流策略，以满足市场的需求波动。

• 产供协同管理

在市场需求快速变化的情况下，对产供双边数据进行数据分析，能够使企业迅速调整生产计划，以满足客户需求，确保产品按时交付，满足客户对交货期的期望，提高服务质量和客户满意度。

四、总结

借助商业智能FineBI工具，制造企业已经能够从订单数据中挖掘出前所未有的价值。通过上面的案例分享，我们看到了BI数据分析在订单管理、生产计划、库存优化、客户服务等方面的实际应用，这些应用不仅能提高制造企业的运营效率，还能增强市场响应能力和客户满意度。

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