制造业是我国国民经济的支柱产业，是我国经济增长的主导部门和经济转型的基础，如今我国制造业面临技术工艺不精、缺乏市场意识、商贸流通环节多、物流成本大、仓储效率低下等问题，正处在转型的特殊时期。
内忧：
从企业信息化管理角度来看，我国制造企业由于信息化水平相对较低，集成应用制约企业业务能力的提升，致使粗放型制造改革缓慢，供应链、产业结构不合理，最终导致产能过剩。
外患：
发达国家已将注意力转至高端的技术和营销环节。以德国提出的“工业4.0”的战略发展计划为导向，制造业未来将朝着供应，制造，销售信息数据化、智慧化的方向发展。
加之日后智能化生产的发展趋势，信息技术和工业技术的融合，信息数据化管理将在企业中占据更大份额，这都给我国制造企业带来极大的压力与挑战。
针对这一点，商业智能FineBI主张技术成为生产力的同时，企业数据也要成为生产力，其在数据挖掘分析处理和科学化决策指导方面发挥的力量是巨大的：
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整合数据资源
制造业原有的各应用系统（ERP、SCM、CRM）随着企业的发展积累了大量的数据，但未得到有效利用，并且由于各个应用系统相互独立，挖掘出数据的潜在价值是比较困难。
通过商业智能数据仓库的建立，将企业中的所有相关数据经过ETL转换，数据清洗后放到数据仓库中，业务人员可通过自动建模实现自助式分析，及时了解生产、销售情况，摆脱数据孤岛的烦恼。
优化生产线管理
透过整合的FineBI商业智能平台，工厂内不同工序的管理者能够获得实时的数据资料并查阅不同的报表。生产部经理能从生产时间、产能利用和资源运用等关键绩效指标（KPI），监控生产力并策划产能和优化资源；品质管理部经理能够透过产品缺陷分析改善产品质量；而高级管理层能透过更有效地控制成本及开支分析提升投资回报率。 |
