破解制造业困局:从实际案例看制造业如何缩短订单交付周期?

作者: 永洪BI  来源: 永洪科技  时间:2020年09月08日

制造型企业有哪些业务问题可以通过数据分析解决?

 

今天开始将给大家以具体的业务场景为例,剖析制造行业数据分析相关的具体业务问题。

 

作为一家制造型企业的管理层,你是否曾经为订单完成太慢,公司现金流紧张而担忧?是否想法设法缩短订单交付周期却又处处受限,拿不出实锤数据来督促业务而苦恼?

 

今天,我们的专题场景就从全业务流程可视化出发,讲解制造型企业缩短订单交付周期的实际案例。

 

专题场景之缩短订单交付周期

 

以一家几十个头部客户为主的制造业公司,业务流程从样板打单开始,到接单签合同,再到工厂组织生产的各个环节,直至最后物流交货收回货款结束。

 

通常情况下,一条完整的订单业务线一般为5个月到10个月不等。在整个业务链条中,决策管理层通常重点关注的是签合同到生产出货的核心环节。而在这家企业进行全业务流程可视化的过程中,却发现了这样一个现象:从工厂接到制作样板的任务,到将该样板寄出给客户的环节,时间跨度出现了异常!

破解制造业困局:从实际案例看制造业如何缩短订单交付周期?

图1 业务流程简图

 

通常,客户提出版单需求,会有接单员去跟单确认具体的版单需要,如材质、尺寸、样式等各类具体内容,然后交由工厂制作,工厂完成后再由对应的客户接单员寄出给客户。从工厂收到制版任务到接单员寄出的整个过程,公司规定在是7日内完成。

 

在全业务流程可视化过程中,我们将企业重要的业务系统(包括OA、ERP、自研系统等)进行数据整合,按照其业务模块建立了大数据平台。整个平台的开发从业务调研、数据调研开始,到主题设计、界面设计,再到工具选型、模型设计,之后进行数仓开发、可视化开发,最后至数据校对、优化调整结束。 

 

破解制造业困局:从实际案例看制造业如何缩短订单交付周期?

图2 大数据平台搭建过程简图

 

在开发过程中发现:制版到寄出的过程时间一般为9至10天,更有甚者长达2周以上!与企业原定的7日相差甚远,本来以为是数据治理过程中的错误导致,后来经过多轮数据校对,确认了以上发现的真实性。

 

接下来我们用常规数据分析的下钻,将该业务环节拆解为制版和寄出,对应的责任人分别是制版师傅和接单员。制版环节,时间显示正常,大多数是满足时间要求的。寄出环节,普遍存在寄出延误的情况,往往样板已经完成了却迟迟没有寄出,从而在根本上导致时间超出! 

 

破解制造业困局:从实际案例看制造业如何缩短订单交付周期?

图3 案例报告示例1 

 

 

破解制造业困局:从实际案例看制造业如何缩短订单交付周期?

图4 案例报告示例2

 

整个分析过程到这里就结束了,接下来是根据分析结论进行业务改进。借助数据分析平台的预警功能(也可以用企业自身业务系统的提醒功能,如OA的待办),在工厂完成样板的第一时间,将信息推送给接单员。同时,针对这一现象警示销售部门管理层,要加强该业务环节的重视,因为很有可能就是这2、3天的耽误,客户选择了其他的厂商。

 

总结:企业管理者通常已经能够关注到核心业务环节涉及的各类问题,但一些细节场景由于存在数据获取困难、业务相关性不强等因素的影响,会有一些“理所当然”的认识。全业务流程可视化,是制造型企业搭建大数据平台时,值得花时间和精力去投入的一个方向。毕竟,有可能远远不止一个业务环节可以缩短周期,缩短的时长也有可能不止1、2天,从长期来看对企业现金流、业务闭环整体把控的作用都是不可估量的。

 

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