闲人闲谈PS之四十四——供应链透明化

2024-01-20 03:30

本文主要是介绍闲人闲谈PS之四十四——供应链透明化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

惯例闲话:

近期工作和天气一样,如火如荼,前面1个月,拼全力搞了一个新功能,把闲人折腾的够呛,现在回头看看这个过程,倒也回味无穷,如何利用信息化工具,搞点数字化的活,摸索出了一点小经验。
闲话到此为止,今天聊聊利用技术改善供应链透明化。

供应链问题

闲人所在企业的是一家典型工程建造和制造结合型企业,在往期的文章中,闲人也分享此类企业的特点,协作空间广、业务链长、交付周期长、物料齐套要求高,对于这种企业而言,供应链的运作效率直接影响经营。

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上图为某企业的全业务链流程示意图。
这个图也是这个家公司从多年的管理经验积累总结出来的基本规律,是经得起考验的。但存在的问题是,随着企业规模的爆发式增长(近三年,保持每年约50%的合约额、产值增长率),面临几个很头痛的问题:
1、追求进度,设计出图错误率高,设计一出错,下游部门跟着出错,请购、采购、领料都要跟着重来;
2、采购下单存在延迟率很高,不同项目、不同订单、不同物料延迟均不由不同,严重影响供货;
3、为防止采购风险,设置了审批,带来的问题是审批时效影响下单,部分项目严重到影响了供货和结算;
4、到货后入库时效无法保证,各种单据错误、对不上、多送货,不能很快判定问题点;
5、车间领料时效,材料能否准时准量达到线边仓,很难预测;

在上系统前老板也都知道这些问题,但是上SAP系统后,此类问题还是一直重复出现,而且呈现上升之势,老板亲自挂帅,组织数据专项治理,希望依托系统收集数据,理清楚问题,分析原因,以为后面实施大棒和金元政策做好铺垫。

到这里,出现了很多企业上系统后“喜闻乐见”的现象,开大会、扯皮、没有下文、一个问题带出一大串…老板是个睿智之人,知道用目前的办法,即便是有最好的系统也解决不了问题,那就只能用另外一个办法,只说事实,不置赏罚——当一个体系沉积多年弊病不能马上消除,那就把问题360度无死角暴露出来,让所有人都知道!

闲人对这位年轻的老板颇为敬佩,学霸出身,有学者气质,深谙人性,驭人高手,但此类品质并不为闲人所推崇——所以注定闲人只能走技术路线。

这是技术的时代,技术能够决定老板决策方向的时代——这同样也是闲人坚定走技术路线的理由。

任务接下,那就开始实现之路。

最小管理颗粒度争议

客观的说,作为混迹ERP领十几年的老油条,老板的需求在闲人看来也就是一个很常规的订到货统计表,从采购申请——入库的时间分析报表,

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但实际远远不会这么简单,在统计口径上出现了分歧,计划部门,采购部门坚持用整张订单作为最小分析颗粒度管理,而库房认为不公平应按照采购订单行作为最小颗粒度,甚至还有部门认为应该按照生产订单作为颗粒度反推供应链。出现此类情况,其实并不稀奇,找到合理的管理颗粒度,不是每个企业在一开始就能想明白的,加上之前使用老系统的惯性思维,难度就更高了。

作为老IT人,管理颗粒度意味着什么不言而喻,数据库表设计、主键设计,一切数据分析的底层。如何破解、达到统一,其实倒也不难。闲人提了一个问题:如果按照整张订单作为最小统计口径,那么如果A订单10行,B订单20行,怎么评判到货及时性,订单到了9行,剩下一行关键材料没到车间等料干不成,怎么办?订单只是载体,订单行才是合同标的物,要跟踪的不是订单,而是标的物!

结论:在任何ERP项目中,最小颗粒度至少要到订单行项目!这样才有可能利用SAP的强大业务架构。
思考下,为何是至少,还有没有比订单行更细的颗粒度?

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突破这一点,后面的方案设计就显得一马平川了,无非确定单据引用关系、时间环节。
上图为本企业的计算逻辑,很简单,但是按哪个颗粒度,这个关键之关键要理解!

评判标准确定

有了评判方法,那么评价标准怎么定在业务上就至关重要了。这也是开会吵架最多的环节。很多企业在上ERP之前,并没有数据沉淀,所以这个标准是很难确定下来的,对于IT而言,就是一个数字的录入而已,需要考虑的如何在后续的数据积累中,可以灵活调整——这就要用到SAP经典的配置表思路,闲人和业务部门商议之后,用这一方面解决标准难定的矛盾,先定一个宽松的,你好我好大家好的标准,数据积累了一定量,再收紧标准——得到了老板的肯定。

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在这里插入图片描述程序中用变量来取代定量,可灵活配置标准。

底表设计

底表设计需要注意,数据分析往往带着时间属性,用户会要求分析某个时间段内发生的数据,对于供应链场景而言,容易范的错误是,分析指标字段横向堆叠。如下图,
采购申请、采购申请号、版次作为主键,各分析指标独立字段。好处是容易做表,直接读取展示即可,坏处是按期间分析数据时,就会遇到麻烦,且随着数据量增大,会增加冗余,不利于数据存取、难以使用增量读取方式

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比较合理的设计方式,是指标字段相同,纵向堆叠,这种方式很容易实现增量读取、减少冗余,供应链数据大的制造企业中,数据库底层建议使用这种设计思路。

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异常操作检查点设计

系统使用过程中各种操作错误计数是表征流程顺畅的重要参数,这个参数能够很直接反映各部门岗位的数据质量。对于错误和异常,通过SAP消息提示,日志存储后,总结出错误类型。

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前端展示

展示工具,这里使用了帆软
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有了数据,各种花哨的展示都不是问题。
有了数据,老板已经开始磨刀霍霍,数据在大厅的显示屏滚动显示,每个人工作质量、错误都被晒出来,这对部门领导来说,都是菊花一紧的事情。
有了数据,老板知道下一步公司要发展要解决什么问题,要投入资源解决什么,已经一目了然。

小结:以上是企业信息化向数字化转型的一个典型案例,利用数据二次加工结果,作为决策依据,改革供应链系统痹症。闲人有幸参与了全过程,再联想当下兴起的数字化——这不就是一个典型的数字化呈现和决策辅助的场景吗?信息化好比建一个毛坯房,数字化呈现效果,那就是给建筑装饰装修,内装、外装、安装各种设备,使其功能得到极大的拓展,关键,满足了人类的使用需求!

这篇关于闲人闲谈PS之四十四——供应链透明化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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