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        破解制造業困局:從實際案例看制造業如何縮短訂單交付周期?

        作者: 永洪BI??來源: 永洪科技??時間:2020年09月08日

         

         

        制造型企業有哪些業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務場景為例,剖析制造行業數據分析相關的具體業務問題。

         

         

         

         

         

        作為一家制造型企業的管理層,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務而苦惱?

         

         

         

         

         

        今天,我們的專題場景就從全業務流程可視化出發,講解制造型企業縮短訂單交付周期的實際案例。

         

         

         

         

         

        專題場景之縮短訂單交付周期

         

         

         

         

         

        以一家幾十個頭部客戶為主的制造業公司,業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節,直至最后物流交貨收回貨款結束。

         

         

         

         

         

        通常情況下,一條完整的訂單業務線一般為5個月到10個月不等。在整個業務鏈條中,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節。而在這家企業進行全業務流程可視化的過程中,卻發現了這樣一個現象:從工廠接到制作樣板的任務,到將該樣板寄出給客戶的環節,時間跨度出現了異常!

         

         

        破解制造業困局:從實際案例看制造業如何縮短訂單交付周期?

        圖1 業務流程簡圖

         

         

         

         

         

         

         

        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,公司規定在是7日內完成。

         

         

         

         

         

        在全業務流程可視化過程中,我們將企業重要的業務系統(包括OA、ERP、自研系統等)進行數據整合,按照其業務模塊建立了大數據平臺。整個平臺的開發從業務調研、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、可視化開發,最后至數據校對、優化調整結束。 

         

         

         

        破解制造業困局:從實際案例看制造業如何縮短訂單交付周期?

         

         

        圖2 大數據平臺搭建過程簡圖

         

         

         

         

         

        在開發過程中發現: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,確認了以上發現的真實性。

         

         

         

         

         

        接下來我們用常規數據分析的下鉆,將該業務環節拆解為制版和寄出,對應的責任人分別是制版師傅和接單員。制版環節,時間顯示正常,大多數是滿足時間要求的。寄出環節,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! 

         

         

         

        破解制造業困局:從實際案例看制造業如何縮短訂單交付周期?

         

         

        圖3 案例報告示例1 

         

         

         

         

         

         

         

         

        破解制造業困局:從實際案例看制造業如何縮短訂單交付周期?

         

         

        圖4 案例報告示例2

         

         

         

         

         

        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務改進。借助數據分析平臺的預警功能(也可以用企業自身業務系統的提醒功能,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,要加強該業務環節的重視,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:企業管理者通常已經能夠關注到核心業務環節涉及的各類問題,但一些細節場景由于存在數據獲取困難、業務相關性不強等因素的影響,會有一些“理所當然”的認識。全業務流程可視化,是制造型企業搭建大數據平臺時,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務環節可以縮短周期,縮短的時長也有可能不止1、2天,從長期來看對企業現金流、業務閉環整體把控的作用都是不可估量的。

         

         

         

         

         

        想要了解更多制造行業BI專題場景,以及更多行業的相關內容,關注微信公眾號永洪科技,后續我們將持續更新,希望能幫助大家找到適合自己企業的數據分析方向和方法。

         

         

         

         

         

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