《电子信息制造业数字化指标建设实践集锦(2024年)》由成都数之联科技股份有限公司编写，围绕电子信息制造业数字化指标建设展开，涵盖综述、方法论、应用场景及指标库等内容，为企业数字化转型提供指引。

　　- 数字化指标建设背景与意义：电子信息制造企业面临运营成本高、客户投诉溯源难等困境，根源在于数据孤岛和数据难以整合。数字化指标建设旨在让数据发挥作用，助力企业优化资源配置、提升管理水平、增强决策实时性，以适应市场变化。

　　- 建设方法论：从经营战略挖掘核心指标需求，基于业务开展概念指标规划，明确指标涵盖范围、使用者和设计目标。聚焦可落地性进行数据调研，考量数据采集、质量等因素，打破数据孤岛。围绕业务数据分层分类设计指标，原子指标为基础，衍生和复合指标逐步深化分析。完成指标设计后，进行数据入库建仓和模型开发，对数据清洗处理并编写计算逻辑。通过搭建管理工具实现指标在线管理，业务与IT部门协同维护。最后，开放标准化API接口提供指标服务，满足业务用数需求。

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　　- 建设场景解析：在生产基准关键指标构建场景中，构建一体化指标体系、制定工厂级Benchmark、规范数据可视化体系，提升管理决策效率。交期风险预警场景下，构建要素指标体系、智能溯源机制和预警处理机制，缩短问题定位时间，降低交期延迟率。人员在岗监测重塑指标体系，选取合适数据实时回传，辅助人力资源评估。生产履历溯源分析升级采集手段、关联数据打造溯源系统，提升客诉回溯效率。溶液使用寿命预警实现关键环节数字化，设定预警指标降低原料成本。指标预警闭环设置处置指标和分级闭环规则，提升企业运行效率。

　　- 全域指标库：附录展示了全域指标库节选，包含十大指标域、近五十个一级指标等，对各指标的说明、推荐使用对象及作用进行详细介绍，为企业全面衡量业务状况提供参考。

　　通过数字化指标建设，电子信息制造企业能更高效地管理运营，在市场竞争中占据优势，推动行业智能化发展。

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