制造型企業(yè)有哪些業(yè)務問題可以通過數據分析解決？
今天開始將給大家以具體的業(yè)務場景為例，剖析制造行業(yè)數據分析相關的具體業(yè)務問題。
作為一家制造型企業(yè)的管理層，你是否曾經為訂單完成太慢，公司現金流緊張而擔憂？是否想法設法縮短訂單交付周期卻又處處受限，拿不出實錘數據來督促業(yè)務而苦惱？
今天，我們的專題場景就從全業(yè)務流程可視化出發(fā)，講解制造型企業(yè)縮短訂單交付周期的實際案例。
以一家?guī)资畟€頭部客戶為主的制造業(yè)公司，業(yè)務流程從樣板打單開始，到接單簽合同，再到工廠組織生產的各個環(huán)節(jié)，直至最后物流交貨收回貨款結束。
通常情況下，一條完整的訂單業(yè)務線一般為5個月到10個月不等。在整個業(yè)務鏈條中，決策管理層通常重點關注的是簽合同到生產出貨的核心環(huán)節(jié)。而在這家企業(yè)進行全業(yè)務流程可視化的過程中，卻發(fā)現了這樣一個現象：從工廠接到制作樣板的任務，到將該樣板寄出給客戶的環(huán)節(jié)，時間跨度出現了異常！
圖1 業(yè)務流程簡圖
通常，客戶提出版單需求，會有接單員去跟單確認具體的版單需要，如材質、尺寸、樣式等各類具體內容，然后交由工廠制作，工廠完成后再由對應的客戶接單員寄出給客戶。從工廠收到制版任務到接單員寄出的整個過程，公司規(guī)定在是7日內完成。
在全業(yè)務流程可視化過程中，我們將企業(yè)重要的業(yè)務系統(tǒng)（包括OA、ERP、自研系統(tǒng)等）進行數據整合，按照其業(yè)務模塊建立了大數據平臺。整個平臺的開發(fā)從業(yè)務調研、數據調研開始，到主題設計、界面設計，再到工具選型、模型設計，之后進行數倉開發(fā)、可視化開發(fā)，最后至數據校對、優(yōu)化調整結束。
在開發(fā)過程中發(fā)現：制版到寄出的過程時間一般為9至10天，更有甚者長達2周以上！與企業(yè)原定的7日相差甚遠，本來以為是數據治理過程中的錯誤導致，后來經過多輪數據校對，確認了以上發(fā)現的真實性。
接下來我們用常規(guī)數據分析的下鉆，將該業(yè)務環(huán)節(jié)拆解為制版和寄出，對應的責任人分別是制版師傅和接單員。制版環(huán)節(jié)，時間顯示正常，大多數是滿足時間要求的。寄出環(huán)節(jié)，普遍存在寄出延誤的情況，往往樣板已經完成了卻遲遲沒有寄出，從而在根本上導致時間超出！
整個分析過程到這里就結束了，接下來是根據分析結論進行業(yè)務改進。借助數據分析平臺的預警功能（也可以用企業(yè)自身業(yè)務系統(tǒng)的提醒功能，如OA的待辦），在工廠完成樣板的第一時間，將信息推送給接單員。同時，針對這一現象警示銷售部門管理層，要加強該業(yè)務環(huán)節(jié)的重視，因為很有可能就是這2、3天的耽誤，客戶選擇了其他的廠商。
總結：企業(yè)管理者通常已經能夠關注到核心業(yè)務環(huán)節(jié)涉及的各類問題，但一些細節(jié)場景由于存在數據獲取困難、業(yè)務相關性不強等因素的影響，會有一些“理所當然”的認識。全業(yè)務流程可視化，是制造型企業(yè)搭建大數據平臺時，值得花時間和精力去投入的一個方向。畢竟，有可能遠遠不止一個業(yè)務環(huán)節(jié)可以縮短周期，縮短的時長也有可能不止1、2天，從長期來看對企業(yè)現金流、業(yè)務閉環(huán)整體把控的作用都是不可估量的。
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