帆软软件 ▎星光不问追梦人《数字湖南》2022湖南省数字化十大优秀服务商

一、 公司简介

帆软是帆软软件有限公司旗下的商业智能和数据分析品牌。专注商业智能和数据分析领域，致力于提供一站式商业智能解决方案。帆软已经成功服务于多家世界及中国500强企事业单位客户，成功打造了包括上汽集团，复星集团，云天化集团，仁和集团，万达集团，吉利控股，国药控股，宇通客车，洋河酒厂，哈药集团在内的标杆客户。

旗下品牌FineReport、FineBI等在各自领域内均有众多客户和成功案例。帆软于2015年便进入亿元企业俱乐部，获评赛迪顾问中国BI市场“年度占有率第一”。

二、 发展沿革

2006年，南京帆软软件有限公司正式注册成立， 推出FineReportV3.0。

2008年，帆软发布FineReport V6.0产品。

2013年，帆软发布FineBI（V1.0）产品。

2014年，帆软开始进入发展快车道，致力于成为商业智能和分析平台提供商。

2015年，帆软销售额突破亿元大关，正式迈入软件企业亿元俱乐部行列。

2016年，帆软推出FineBIV4.0版本。

2017年，帆软推出FineReport 9.0版本。

2017年，销售额突破2.78亿元。

2018年，帆软总部定至无锡。

2019年，帆软推出FineReport 10.0版本。

2020年，帆软销售额突破8.5亿。

2021年，帆软销售额突破11.4亿。

三、 业务和产品简介

1、帆软商业智能-FineBI

新一代自助大数据分析的BI工具，被国内多家专业媒体和机构评为国内最佳BI解决方案和年度创新大数据BI产品 。FineBI旨在帮助业务部门用户了解和利用数据，凭借大数据引擎，自动建模，用户只需在仪表板中简单拖拽操作，便能制作出数据可视化信息，可以进行数据钻取，联动和过滤操作，自由地对业务经营过程中产生的数据进行分析和探索，做出经营决策调整。

2、帆软报表-FineReport

企业级web报表工具，报表的多样展示、交互分析、数据录入、权限管理、定时调度、打印输出、门户管理和移动应用、大屏展示等需求。借助于FineReport的无码理念，实施商可以构建出数据分析，网络直报等应用系统。

3、移动数据分析平台-FineMoblie

为帆软产品（FineReport/FineBI）提供移动端的数据分析和展示方案。采用HTML5和原生APP两种解析方式，具有交互体验，安全防护，功能：支持移动端数据录入，数据查询，数据联动、钻取，支持移动端扫码输入，批注分享，拍照上传等。

4、大屏数据可视化

供智慧数字大屏解决方案，通过帆软的数据分析产品，用户可以构建“管理驾驶舱”，如交易大厅、管控中心、生产车间、展览中心等地的大屏，可以实现自适应效果。支持监控刷新，钻取联动，动态交互。提供接近50种图表类型和延伸的100多种图表样式，以及各类可视化特效，支持DIY各种大屏样式。

5、行业咨询方案

帆软基于企业级数据分析服务的积累，为行业客户提供信息化和数据化管理的行业解决方案，如阿米巴管理，零售管家，医药风控通，行长驾驶舱等。已经在银行、通信、医药健康、能源化工、零售电商、地产、证金期货、电子电气、时尚、交通、教育、电力、旅游、保险、建筑、医院等众多行业和组织得到成功开展。

6、简道云

一款应用搭建工具，简道云支持用户根据自身需求、在线零基础搭建个性化管理应用。数据的收集、分析、查询、共享、推送；成员之间的协作、分权、提醒；上下级之间的审批、工序流程等。人事行政、财务管理、流程审批、采购销售、客户管理、资产管理、项目管理等问卷调查、报名签到。

四、 典型案例分享

（一）湖南梦洁家纺股份有限公司

1、项目信息

公司名称：湖南梦洁家纺股份有限公司

项目名称：商品周转提速项目

项目建设团队：信息部门、商品管理部门、营运部门、生产计划部门

2、平台运行状况（2018年03月至今）

平台报表总量：30+

平台月访问量：3000+

平台系统资源：SAP APS SRM 商品中控（基于FR开发）

3、梦洁公司简介

湖南梦洁家纺股份有限公司（以下简称公司）始于1956年，秉承“爱在家庭”核心理念的同时恪守品格与博爱的企业文化。

公司一直践行高标准的质量把控，以精湛工艺、卓越品质和独具匠心的设计，竭诚为广大用户打造中国最舒适的家居体验。凭借坚实的品牌基础和独树一帜的品牌理念稳步发展，不断开拓国内外市场，如今旗下已拥有“梦洁”、“梦洁宝贝”、“梦洁家居”、“平实美学”、“寐”、“觅”、多个重要影响力品牌，并于2010年成功转型为上市公司。

4、项目背景

传统家纺行业品牌繁多，未形成真正的巨头企业，规模以上企业也不多。一方面，行业专门的解决方案较少，解决方案提供商多将家纺行业的解决方案与鞋服行业的解决方案划分为一类，忽略了家纺行业的一些特性和特定需求。这样一来，解决方案的针对性和科学性就会大打折扣。另外，家纺行业多采用多季订货会的方式来决定生产产能和生产计划。而随着梦洁的不断发展壮大，订货会的模式因为其弹性差的缺点逐渐难以满足增长的业务需求，迫切需要一种新的模式。

另一方面，零售进入到新阶段，消费者逐渐往两级分化，即追求性价比与追求个性化自由。在新零售的环境下，如何发展规模效应降低生产成本，向消费者提供更高性价比的产品，同时重视客户的市场脉动的响应，提供个性化的商品，成为目前商品管理的挑战。

面对家纺行业的新需求和新市场环境下商品管理的挑战，梦洁希望做出努力与改变。经过选型评估，梦洁最终选择与帆软合作，开启了商品数据化管理之路。

5、应用场景与价值——商品中控系统

历经60多年的发展，梦洁的业务规模不断扩大，在这过程中，商品管理和中控逐渐暴露出一些问题。

（1）现有订货会的模式逐渐难以满足业务所需，具体体现在以下两点：

（2）无法精准预测半年或者更长时间的顾客真正所需；

（3）生产失去弹性，一旦出现市场变动，容易积压库存；

（4）家纺产品生产周期相对较长（从胚布、印染到加工成型，一般超过30天，如果含有复杂工艺，将超过60天），需要打通销售到生产供应侧，遇到插单时对排产波动非常大；

（5）梦洁在全国拥有超过3000家门店，各个门店之间经营能力的差异较大，如何帮助门店经营商更好地经营是一个非常重要的问题。

综上，梦洁需要一套完善的商品中控系统，来打通整个的生产销售流程，优化企业与门店经营。

考虑到市场上并无专门针对家纺行业的商品中控系统，基于对业务的理解，梦洁创新性地建立了库存一盘整合模式，并将预测模型、自动补货模型等嵌入FineReport平台，自主开发了梦洁商品中控系统。

6、库存一盘整合模式

（1）对于一店一地销售不佳的商品，利用全国的其他门店作为后台帮助消化；

（2）通过数据中心寻找适合每个门店销售的相关因子，并转换为对应的商品，进行推荐；

（3）对于整体商品的运转情况进行监控，一旦发现销售趋势变化，立刻与后端供应链联动，确保好卖的货不缺，不好卖的货不存。

7、报表举例

（1）对商品建立完整档案

网罗商品各个属性，将商品属性维度力所能及的扩大，避免忽略某些不起眼但是很重要的商品属性，提高商品分析精准度的同时提供模型分析所需因子；

（2）建立销售预测

根据多个因子，创新性地结合帆软报表和数据挖掘中的预测模型，预测该商品未来3月的销售情况，联系库存、生产计划判断该商品畅平滞销售可能性以及流速控制，能够更早的调整相应的库存、生产、销售计划；

（3）自动补货模型

创新性地将自动补货模型应用到家纺行业和报表中，由决策因子、规则因子、算法因子组合构成补货预测模型的基础规则，根据模型规则计算出需要补货的门店以及该门店需要补货的数量，从而对该门店进行补货建议。

另外，补货模型还具备自动调整以及学习能力，随着历史数据的丰富，能够逐渐提升补货准确率，这对打造爆款以及盘活呆滞库存有很大的积极意义。

（4）主动抓取报缺数据，数据返回生产

平台抓取补货所需、直接订单以及安全库存部分的数据返回，通过MRP产生采购申请，APS进行生产排程，提高准交率；

8、商品中控系统带来的价值

（1）商品生命周期受控，SKU中效能不佳的商品被淘汰、清理，商品效率上升,SKU减少了3分之1，款效提升30%以上；

（2）由于商品效率上升，减少了库存，库存周转得以提速，周转提速超20%；

（3）打通前后台数据交互，加快了商品整体反应速度，订单下达由以前的一天一次汇总且只能工作时间办理转变为随时且基本无需人为干预；

（4）开发团队无需投入过多精力在前端界面，集中精力，由瀑布模型式开发转换为敏捷开发；

（5）利用FineReport对业务进行模块化划分，便于后期迭代升级，敏捷开发下能迅速响应业务所需，大幅度降低开发以及运维成本。

9、项目心得

大数据时代企业除了更为重视数据以及分析外，对执行力和速度的响应要求也需要更上一层楼，IT团队如何迅速响应，瀑布与敏捷不冲突，但是如何找准重心是接下来每个IT团队都需要思考的范围；传统行业如何贯通终端到供应链的业务是非常重要的，在本次商品周转提速的项目中得到了一些验证，同时也坚定了企业数字化转型的意志。

（二）步步高商业连锁股份有限公司

步步高是一家将“创新”融入企业 DNA 的企业，在保持高速扩张的同时，一直在业态研发和业务创新的征途上不断突破，以创新为主导，充分发挥自己本地供应链的优势，在不断学习竞争对手的长处，做好门店运营的同时，开始部署数字化转型，进行线上线下的深度融合，从而赢得商业零售的规模之争、效率之争，以及未来的算法之争。

2017年初，步步高定义了数字化转型战略的三年路径。经过2017年的筑基工作，筹划中台的构建，线上线下打通，奠定了数字化转型基础；2018年引入腾讯、京东战略合作，广布触点、深耕体验，将会员、商品、流程、服务等全面数字化，追求实时化，加速数字化转型进程；2019年数字化转型进入以数据与算法为驱动的V3.0阶段，其中通过以智能化技术实现可复制的精细化管理，让累积了20多年的运营经验数字化、系统化、知识化的门店数字化运营方案提上日程。特别地，生鲜是超市引流的核心品类，生鲜运营的好坏，体现了超市的竞争实力，也直接影响门店的经营收益。故步步高在门店数字化运营中将生鲜运营管理作为一个重要的子项目进行管理。

生鲜运营是一项需要十分精细化运营的工作，损耗是生鲜管理的核心，不仅损失毛利，还严重影响销售机会。2019年步步高基于实际问题做出实施策略调整，基于数据驱动和软硬件工具配合门店营运生成决策，通过商品的销售诊断分析，实现自动化和智能化数据指标驱动，对不能在保质期内达成销售目标的商品，系统自动提前给出预警清单以及折价建议，不仅可以减少生鲜商品排面维护的人力成本，同时也可以降低商品的损耗，提升商品的毛利率，为门店带来更多的销售机会。

生鲜控制损耗的着力点为：动态出清、动态盘点、需求预测&订货、合理定价。生鲜损耗来源主要是三块：采购品质、库存过多、出清不及时。围绕这三块内容，步步高将重点场景进行了分解，构建了从评级、预测到预警、出清再到整体分析的数字化生鲜运营新模式，根据商品质量、预测销售量以及库存量等指标，配合更完善的出清策略及时预警出清，从而降低生鲜的损耗。

（1）采购评级

第一步就是从源头开始，在订货时对商品进行评级。为了保证供货商不会配送那些保质期比较差的，或者卖相比较差的一些商品，通过评级做一个表单的收集，商品来了以后我直接扫描商品，该商品的数量、品质、评级就能显示出来。我就能看到商品在其他门店的收货评价情况，如果别的门店都评价商品很差，需要开箱检查。如果扫了码以后，看到其他门店里面都评价说百分百的好，那就直接收货或者随机抽检就可以了。这样一来，收货就被很好地量化了。而且也能够节约收货时间，规范供货商行为。

（2）门店客流预测

门店商品的销售情况和门店的客流息息相关，因此对商品进行销售预测的同时，首先需对门店的客流做好预测。通过考虑多个特征，将星期，节假日，天气，季节，气温，历史客流，门店经营面积等指标综合考虑构造特征工程，采用高效的集成算法XGBOOST进行预测，门店客流预测准确度达到95%。

某门店6月预测客流与实际客流对比

（3）商品销售预测

生鲜商品的销售预测不同于电商商品的预测，排面是否有货、排面摆放是否丰满、商品的品质、替代商品等因素均会对单品的销售产生影响，试图用门店客流解释单品的销量基本是不可能的，通过数据分析发现许多门店客流为8000，但销量为0，而门店客流为5000时，销量却可以为800的情况。但生鲜销售与品种却有着很强的相关关系。如下图：

同一品种在门店的销量基本趋于稳定，即品种的门店渗透率相对稳定，原因在于单个顾客单次购买生鲜商品的量基本是稳定的，而品种内部的各SKU间存在较强的替补性，如果我们已知某品种的预估销量，其下面的SKU现有库存量是否超标以及未来的订货量也就基本准确。步步高正是在这一思想下做的生鲜商品的单品预测。通过对商品打标签归组，然后根据商品的日均销量，销量标准差，价格变动标准差等多个指标进行聚类分析，根据最优聚类规则，确认了商品的4个分组。然后，对不同类别的商品采用不同的回归预测模型。

（4）库存预警与出清

得到预测的结果后，通过移动化工具将单品销量的预测结果再结合单品的库存、保质期等因素进行综合比较，计算出商品的风险库存、预计售罄日期等主要预警参数。借助帆软工具快速开发移动端产品，在移动端展示门店生鲜商品库存预警列表，门店的生鲜运营人员可以直接通过预警结果，对预警列表中的商品进行“调价”、“发券”等操作，打通预警即实施的闭环，对于有能力的员工同时提供查看细节的功能。为进一步降低操作及推广难度，对于预警单品进一步排序，告知处理前X个单品即解决了主要问题，预警可以无限，但操作必须相对有限。

（5）整体数据分析

精细化运营离不开数据的指导，出清只是解决了一些重点的单品或者爆品的销售问题，还需要解决整个品类的运营问题。通过梳理门店运营场景，步步高建立了一个数据报表体系，考虑到门店一线人员数据意识仍需培养，每日定点在群里发布报表截图，并就报表中存在的问题作说明，寻找问题及机会点。慢慢的养成全员看报表，拿数据说话的习惯。

品类销售同比表，统计品类维度的订单数、销售额、毛利率及去年同期毛利率等指标，可以看到水果和蔬菜两个品类的毛利率经过调整后，明显比去年同期高出20%。

品类销售分析表，试点门店的扫描毛利率高于其它门店，会员渗透率高于店群平均水平。

品类销售类型分析，试点门店正常销售占比最高，毛利率也是最高，说明门店的生鲜运营慢慢进入良性循环，并不需要依赖打折促销等活动来追求销售。

对试点门店生鲜商品采用生鲜运营新模式，进行一系列精细化运营动作后，大大降低了生鲜商品的损耗，提升了生鲜商品的毛利率。

实现试点门店全店销售额及毛利可比双增长，坪效提升9%，劳效提升27%，周转控制在30天以内；生鲜部门月总用工时减少40%、劳效提升99%；生鲜折价损失额下降20%，蔬菜品类渗透率有效提升；建立选品及汰换分析模型，精准管控库存、精简33%非生鲜 SKU；有效获客、促活、进行商品及内容转化，为线下导流制造复购；线上订单数月环比增长65%。

（三）三诺生物传感股份有限公司

1、三诺企业介绍

三诺生物传感股份有限公司是一家致力于利用生物传感技术研发、生产、销售即时检测产品的高新技术企业，公司注册的“三诺”商标被认定为“中国驰名商标”，是血糖仪行业唯一一家获此殊荣的企业。2016年1月，三诺生物以18亿人民币并购了美国尼普洛诊断有限公司，成为全球第六大血糖仪企业 。近年来，三诺生物血糖监测产品市场表现抢眼，在2015年血糖仪零售市场占据半壁江山，其血糖仪和试纸的销售总额也排在中国零售市场的榜首。

2、合作背景

随着三诺生物公司迅速的发展，信息化建设业越来越重视，由无到ERP系统再到OA系统，在不到5年的时间里，公司大大小小应用系统已达10多个。业务数据分散在各个应用系统中，数据难以整合，缺乏统一性、完整性，无法从各个业务主题与纬度展现完整的运营活动。三诺生物亟需建立

报表决策平台，实现跨系统、跨数据库整合，实现各类分析报表自动生成，满足经营分析统计。但是在推进企业数据应用中遇到很大阻力：底层数据结构复杂，难以入手，结构化数据处理依然是主要挑战；缺乏易用的工具，使得技术门槛很高；业务部门没有清晰的需求；市场上产品不成熟，缺乏成功案例参考；难以统计和证明投资回报率，领导并不愿意投入过多资金。

3、解决方案

三诺生物确定了“提升效率、风险控制、成本分析、价值提升”的项目目标，立足管理层、业务、IT三个层面，切实解决实际问题，达到数据的精细化管理，从而实现高效的决策分析。

整合公司内外部数据资源，实现信息的加工和共享，为公司的领导和员工提供全面、准确和及时的信息服务，切实实现数据创造价值。

解决了各个系统上线后，领导看不到数的问题；通过计划比较、趋势比较、横向比较、关联分析帮助领导发现问题，分析问题；通过系统自动处理，整合数据，提高了员工的工作效率；统一了各个区域的指标统计标准，为标准化管理提供基础；反向推动各个系统的精细化、标准化的数据采集，为后续管理奠定基础。

五、 后续发展规划

帆软是中国大数据BI和分析平台专业提供商，专注商业智能和数据分析领域，是国内大数据分析和商业智能领域中具有专业水准，且组织规模大、服务范围广、企业客户数量多的厂商。历经15年发展，帆软已成长为国内领先的大数据BI厂商，与15000多家客户建立合作，并长久服务。近年来，帆软业绩增速保持约50%，国内BI软件市场占有率连续三年蝉联第一，即使是受疫情影响的2020年销售额仍逆势增长20%未来，帆软将更好的打磨产品，在数据领域为客户提供更好的服务，让数据成为生产力。

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