企业经营可大致分为前链路的营销和后链路的制造两大部分,前者需要通过分析用户行为等数据,促进业务增长;后者则是通过优化商品生产加工的各个环节,提高生产效率。前两篇文章中我们已经介绍过企业在数据驱动增长上的几个趋势,并给出了产品解决方案。StartDT资深行业专家、制造业产研负责人航宇认为,企业后链路增效需要围绕三个“动”进行:微观看波动、宏观看流动、经营看变动。基于数据云操作系统SimbaOS,我们在后链路增效环节也同样开发了一系列产品应用。

一、微观看波动:实时生产监控RPI

实时生产监控平台RPI(Real-time Production Index)是专为制造型企业生产管理领域量身打造的智能数据分析产品,帮助企业快速完成从传统的报表分析模式到系统性数字化分析的转变。

该产品以数据中台为底座,汇集企业全球各个生产基地的IT与OT数据,建立生产过程数据统计模型, 形成共享数据资产,围绕“人机料法环测”生产要素,提供人员、设备、设施、工艺、质量、物料、安全、环境 的八大实时监控场景,可提高产品的质量,提高工厂端的生产运营效率。

案例:

某全球新能源制造企业在全球有四十多个生产基地,每个基地都有自己的设备、环境、质量管理系统,共计一百多套。

管理者很难综合看到全局生产情况,也不知如何更好进行产能产量和资源调配,如何更好进行对比、对标分析,如何看到改善结果在各个基地的落实情况?

围绕以上痛点,实时生产监控RPI打通了企业底层一百多套系统的设备、工艺、环境数据,把四十多个基地的生产情况“搬”到了管理者的会议室,让他们能及时进行产能产量调配,自主看到实时生产情况,极大提升了决策效率。

二、宏观看流动:供应链控制塔SCT

供应链控制塔SCT(Supply-chain Control Tower)是专为企业供应链领域量身打造的智能数据运营产品,通过OTC(Order to Cash)全流程端到端拉通,实现客户导向、订单牵引的商流、物流、资金流、信息流的统一优化,达成全价值链快速响应、及时交付、完美履约的效果,带动经营思路和经营模式的转变,引发企业全价值链变革。

案例:

某老牌快消品制造企业在做好前链路增长分析基础上,也希望能做好后链路供应链的优化,保障产品的供应。

比如订单什么时候交付、能否按期交付、现在的库存是否足够、材料是否齐全、当前滞留的货物对未来有什么影响等等一系列的问题,在统计、分析、汇报上会消耗大量人力物力,导致决策周期十分漫长。

围绕订单,增效产品团队在供应链控制塔上搭建了时效模型、异常滞留模型、履约节点模型、交付完成率模型等八大模型,有效帮助该企业跨系统、跨地域地分析整个供应链的运行状况,实时看到异常数据,以改善供应链效率,加速订单履约交期。

三、经营看变动:经营决策中心BDC

经营决策中心BDC(Business Decision Center)核心是帮助企业从传统粗放式经营管理向精细化经营管理转型的数据应用产品,可全面洞察分析企业的经营效率、经营成本和经营风险,并解决原来口径不一致、时效慢、效率低、不联动等问题,具备一致性、时效快、效率高、联动强等特点,帮助企业经营管理者快速决策、准确决策、智慧决策,降低经营风险。

案例:

某跨国集团每月会开一次经营管理会,大会上会分析上个月的收入、成本、利润、费用等数据。

为了准备会议,专职人员从每月月初开始便开始收集数据,还要通宵达旦对各类数据进行口径拉通,要到每月20号才能开上会,十分耗时耗力。

即便会上经过分析发现了上个月存在的经营问题,时间也已经过了20天,非常被动。

经营决策中心BDC的运用,帮助该企业拉通了业务和财务数据,将每月20号才能召开的经营管理会议提前到每月5号召开。

此外,该产品还能每天将前一天的数据发到决策者手中,以便后续及时改善、及时闭环,极大提高了运营效率。

企业后链路的制造场景比前链路的营销场景更加复杂多变,工厂模式、经营模式、订单类型等都不一而足,产品工具也很多元。这给数据的端到端服务带来极大挑战。如何在集成、加工、治理、分析、运维等环节快速整合数据并充分应用到业务上,是产品经理必须要考虑的问题。