制造业如何借助BI提高人力资源管理效率？

随着云计算、大数据、人工智能等信息技术的迅猛发展，制造业的人力资源管理正迎来数字化转型的重大机遇。这一转型为企业在人员管理、技能提升、工时安排等方面带来了前所未有的效率提升。

然而，制造业的工序复杂性、全球化供应链管理的挑战，以及日益激烈的市场竞争，迫使企业在提高管理效率、优化员工服务质量的同时，还需严控成本并提升劳动生产率。传统的人力资源管理方式已无法应对这些复杂的挑战，数字化转型成为制造企业保持竞争力的关键。

01 业务痛点

在这一转型过程中，制造业的人力资源管理面临三大痛点：
· 数据孤岛严重：多个信息系统和数据源导致人力资源数据难以整合和利用，影响决策的精准度。
· 工作效率不透明：各部门的人力效能无法有效监控，导致资源配置不合理，难以优化。
· 人员流动难控：员工流动对企业影响大，但企业缺乏有效的预测和应对策略，管理风险增加。
这些痛点限制了制造业企业在竞争中的灵活性和效率，亟待通过数字化手段加以解决。

02 解决方案

思迈特软件深耕制造业十余年，服务众多国防军工、生物制药、汽车制造、电子电气、食品加工等行业头部客户完成数字化转型，经过十多年的制造项目实施经验，思迈特软件致力于提升制造企业的人事管理能力，通过建立数字化人事指标体系，成为企业人力资源管理的有力支撑。
· 数字化人力资源战略：通过数字化手段提高管理效率，提升绩效水平，优化员工服务质量。
· 提升人事业务管理能力：构建数字化人事分析体系，开发涵盖人力基本情况、人员变动、效能分析、人员画像、成本分析、人力运营等业务看板，全面提升人事管理水平。
· 搭建人事自助分析平台：优化人事业务数据处理，梳理分析指标，提供HR部门自助式数据探索工具，提升工作效率。
· 完善数据底层，构建固定报表体系：整合HR与其他业务系统的数据，同步数据填报与导入，完善数据底层架构，并结合人事需求搭建固定报表，实现降本增效。
根据以上解决思路，思迈特软件通过“三步走”策略构建企业人事指标管理平台。

第一步：构建企业指标体系及分级

根据企业经营战略梳理指标体系，建立分级结构。通过调研访谈整合客户的分析指标，并结合行业建议，形成最终的指标体系。分级后的指标体系确保各层级关注各自应关注的指标，实现资源的合理有效利用。

第二步：搭建指标模型与分析平台

基于智能管理分析，构建企业指标模型和应用平台，成为企业经营的核心驱动力。通过指标管理平台，完成指标的定义、加工、计算、存储和发布；在应用平台上，实现自助分析、交互式仪表盘、固定报表、大屏可视化和数据挖掘等多种可视化应用。

第三步：构建企业经营分析场景

建设统一的企业经营分析平台，满足不同角色的需求，如驾驶舱、报表平台、自助分析等，提升企业经营能力。通过数字化人事管理平台，量化衡量企业人力资源状况，识别问题，校正执行偏差，实现基于数据的决策优化。

基于人事管理分析体系，思迈特软件构建了一个四层架构的数据模型，以发现问题、定位问题、根因分析和业务优化为核心，全面呈现人力资源业务全貌。该系统包括一个人事管理大屏和六个主题看板，覆盖人员基本情况、人员变动、人员效能、人员成本、人力运营和关键岗位分析等模块。

03 应用场景

典型应用场景1：人事驾驶舱

通过可视化管理界面，直观展现人力资源数据，包括员工数量、结构、流动情况、效能和成本，帮助管理者快速了解企业人力资源状况，并提供决策依据。

典型应用场景2：人员基本情况

分析人员结构，了解各岗位人员的数量、技能水平和工作经验，以更合理地配置人力资源，避免浪费和冗余，提高整体工作效率。

典型应用场景3：人员变动分析分析

人员变动数据，如离职率、新入职率和内部转岗率，帮助企业评估员工队伍的稳定性，及时发现潜在问题。

典型应用场景4：人员效能分析

分析人员效能，识别生产过程中的瓶颈和效率低下环节，采取改进工艺、优化流程、提供培训或调整配置等措施，提升整体生产效率。

典型应用场景5：人力成本分析

识别高耗点如薪酬、培训和福利，寻找降低成本的有效策略，评估不同阶段或部门的人力成本，以实现精确控制。

典型应用场景6：人力运营分析

通过招聘分析了解人力现状和供需情况，制定招聘策略，并从多维度分析经销商的库存和出货情况，协助生产计划和出货安排。培训指标分析帮助评估培训活动价值，制定个性化培训计划。设定明确的绩效目标和在线化管理绩效数据，激励员工提升效率，减少浪费。薪酬分析确保薪酬体系公平、合理，并与市场保持竞争力。

典型应用场景7：关键岗位人员画像分析

通过胜任力模型，企业能明确职位所需的关键能力，制定人才选拔标准，确保招聘到符合要求的员工，减少用人失误。同时，关键岗位人员画像通过综合评估员工的能力、素质、潜力和性格，帮助企业优化人才配置与管理，实现精准的人员匹配和发展。

04 优势与价值

思迈特软件为制造企业提供从总览到业务明细的全景可视化，深入分析现状、问题及根因，实现精准管理。基于ABI指标平台，将全业务管理指标量化并实施，明确目标并优化策略。
对于制造业企业来说，通过数字化分析人力基本情况、人员变动、成本及效能，实现精细化管理。利用薪酬分析、胜任力模型和人员画像，精准匹配员工能力与岗位需求，优化资源配置。多维度效能分析助力提升生产效率，降低人员冗余。​​

05 最佳实践

云南云天化股份有限公司作为中国化工百强上市公司，专注于肥料、磷矿和精细化工等领域。然而，企业在日常经营管理中面临诸多挑战：缺乏综合性的KPI指标和管理看板，无法全面反映整体运营状况；现有报表功能固化，难以满足业务人员不断增长的数据分析需求；各系统间数据零散，数据孤岛问题突出，制约了企业的高效管理和决策。
通过与思迈特的合作，分阶段推进数字化转型。初阶段，建立数据仓库和管理驾驶舱，实时展示采购、生产、销售等运营数据；二阶段，整合数据治理，引入数据湖，支持多维度业务分析和决策。通过数字化转型方案统一数据口径，提升决策效率，优化成本控制，增强全员数据意识，实现业务闭环和经济效益提升。

-优秀制造企业的共同选择-

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思迈特软件成立于2011年，网页搜索”思迈特软件官网“、”Smartbi“或者关注微信公众号”思迈特Smartbi“，申请免费体验思迈特软件智能BI产品！