案例精讲|徐工施维英:目标向导+数据驱动,助力经营管理全面提升!

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:1,961 次浏览
2022-08-12 9:33:45

当高铁经过徐州东站,透过窗户,人们能看到一排排大型机械设备静静矗立。这里是世界工程机械行业TOP3——徐工的所在地。而徐工施维英是徐工旗下的子公司,与德国施维英战略合作成立,主营产品包括商混机械成套设备、湿喷机械及砂浆机械、工业泵及工业系统成套解决方案等,是一家全面致力于混凝土机械领域可持续发展的专业企业。

2021年11月,帆软拜访了徐工施维英,对信息与数据管理部部长王威做了一次专访。在这次访谈中,王威部长介绍了徐工施维英的的信息化和数字化探索建设成果,也分享了建设历程中的感悟与体会。

作为一家行业头部企业,徐工施维英的数字化探索建设缺乏参考标杆,往往需要自己“摸着石头过河”,这就要求IT规划对业务有清晰的洞察,对发展方向有明确的认知。徐工施维英的数字化探索建设顶层设计按照业务数据化到数据标准化流程,再到数据业务化和数据体系化,最后到数据资产化应用这样一条路径推进,从而实现效率的提升、管理的提升,推动企业跨越式发展。

短短半天时间的采访,我们深切地感受到了徐工施维英数字化探索建设给业务部门带来的深远意义与不凡价值。离开公司时,我们看到了大厅里挂着一幅世界地图的缩影,在夕阳的映射下熠熠生辉,上面有八个大字“中国力量 世界徐工”,数字化的力量正如这徐工的愿景一般,将给中国乃至世界的发展带去更多可能!

从业务数据化到数据标准化流程

业务数据化是推进数据应用发展的第一步,也是基础,任何数据分析都需要借助准确的数据收集与统计。固化业务流程,统一数据模型是徐工施维英推进业务数据化的第一步,而在这其中最关键的是建立数据文化。

“以前各部门的报表都是我们主动去询问他们需不需要,现在都是各业务口的人会找过来提需求,支持和配合我们的工作,局面一下子打开了。”王威部长说道。这种情况的发生源自于各部门看见数字化带来的好处后,思维发生了改变。

信息与据管理部利用帆软搭建了可视化管理看板,建立各区域赛马机制,反馈原因,推动业务部门的自我管理和自我驱动;无论是电脑上还是移动端上,高层及管理者都可以看到日报、周报、月报等报表,实时查看经营数据,一线员工也可以实时看到自己的业绩达成情况、排名情况等。比如说销售部门,可以监控每个月的销售计划的达成情况,如果没达成,需要具体分析是哪些环节有问题,通过帆软大屏数据,层层钻取,发现问题的根源。

业务部门的管理者能够将这样的数据应用到管理中,更加方便地进行进度管控,因此对于信息部门的配合度就更加高。王威部长也提到一个现象,“上面越不用数据,那么下面的数据越不准”,在管理层日益重视数据效用和数据文化后,数据收集的质量也跃升了一个台阶。

“今天早上我还遇到营销的同事,见到我就给拦住了,说要做整个销售服务的绩效模型,营销口不希望统计工资还要靠人工的方式算,希望每个月只要结束之后,自动能够把每个月的工资核算出来,把营销服务的成本核算出来,然后结合公司的生产经营情况,能够更精准地算出我们的管理成本。现在业务部门非常积极。”王威部长笑着说。

通过数据文化的建立,公司高层、中层和基层建立起统一认知,推进数据组织建设、平台建设,包括实施数据治理,数仓建设等一系列数据标准化流程就水到渠成了。

数据业务化,用数据反哺业务

随着信息系统逐渐完善,数据沉淀在分散的系统里亟需进一步利用,针对日常业务场景进行数据挖掘,推动数据业务化发展。王威部长分享了一些典型案例:

设备保有量-开工模型

混凝土机械设备上搭载了物联网传感器,公司通过传感器数据可以了解全国的开工情况,再结合区域市场的保有量数据,可以进行四象限分析:

1、某个区域开工率高,保有量也高,说明是销售的重点区域,那肯定需要加强销售人员、资源的投入

2、开工率高但是保有量少,说明该地的市场是存在的,不过公司的设备渗透没有做好,那这块区域需要分析原因,加强市场公关

3、开工率低但是保有量很高,说明市场已经趋于饱和,可以适当减少市场投入,防止客户逾期风险

4、开工率和保有量都比较少,说明市场情况不容乐观,也可以减少市场投入

通过类似这样的统一数据模型分析,可以为前方的销售提供决策支撑,帮助业务增长。“另外这些数据还会反馈给国家平台,帮助国家把握全国基础建设情况,实际上对国家也是一个决策的支撑。”王威部长提到。

提前售后服务

通过在机械设备上的物联网传感器,徐工施维英能够了解设备的运行情况,那么结合产品特性,结合关键核心零部件的保养策略,到什么时间该换什么,该保养什么,在物联网平台会触发保养的策略,提醒到400客服,生成派工单。派工单就近派给当地工程师,给客户提供主动的预约服务。

在徐工施维英的数字化展厅内,我们还可以看到这样的售后服务看板,集合了服务相关数据指标,服务过程中各个节点的状态,都会一一呈现,一目了然。目前徐工施维英的售后网点已经覆盖全国,每个区域要求15分钟要响应,2小时要到位,24小时要完工。

数字化探索建设,数据文化,数据业务化,数据标准化流程,统一数据模型

全价值链数字化运营驾驶舱

在BI系统上线之前,企业经营数据主要由各业务部门从不同的业务系统导出进行人工统计,其中存在许多问题:

1、取数困难,业务人员需要从系统中导出数据再通过EXCEL进行整理,花费大量时间。

2、展示效果差,分析不全面,无法深究到问题本质原因。

3、数据严重滞后,往往月中才能将上月的经营情况发送给领导,经营决策较为滞后。

因此徐工施维英计划打造一个以企业全价值链为改进方向,突出企业全部门产生的价值功能,以企业整体经营效果的变化为依据,实时反映企业综合改善实力的精益全系统管理驾驶舱。

全局指标集中监控:

信息部门与业务部门共同将公司全局运营指标梳理出来,统一数据模型,开发定制全局指标集中监控看板,围绕研发、生产、供应、销售、服务、人力六大主题,实现指标实时运算、自动归集。标红警示异常指标,实时刷新,并可穿透分析定位异常原因。针对异常指标可制定改善计划,并实时跟踪计划执行情况直至完成并且关闭,真正意义上实现PDCA闭关管理。

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营销驾驶舱:

营销驾驶舱展示企业营销情况,可以对各战区进行对比,对于经营不佳的战区可以进行穿透详细分析。除此之外营销驾驶舱还展示了各产品的营销情况,配合时间维度的筛选,可以直观地看到时间段内各产品的销售情况。

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生产装配下线统计:

从MES系统实时接入数据,展示每日产量走势、年度完成情况、月度完成进度、每日计划执行情况等关键信息,将大屏安装在生产现场,工人实时掌握计划完成进度,合理安排工作。

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生产流程监测:

对生产十二道工艺流程进行定制化大屏设计,实时展示各环节进度、产量、设备状态以及现场实时监控等信息,领导在办公室只需要打开电脑就可以实时掌握各环节生产情况。

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单板自动化生产线大屏

对关键设备进行联网,将实时工作参数、状态、产量等数据实时接入MES系统,针对设备运行情况、实时电流电压、探伤合格率等信息进行可视化展示,实时掌握设备运行状态。

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客户主题分析

在传统的营销过程中,往往无法分辨哪些是真正有需求的客户,没有做到针对性、定制化的服务,导致销售人员花费了大量的时间和精力在一个客户身上,最终却没有达成交易。另一方面,真正有需求的客户,却因为没有及时跟进沟通,被竞争对手抢占,导致客户成交率不高,所以王威部长推动建立客户数据主题分析。

第一步就是完善客户档案,由渠道发展部下发正式通知,要求客户对应负责人严格完善客户档案,充分保证客户基础数据的完整性。有了基础数据之后,徐工施维英从客户的基本概况入手,对客户的年龄、地域、行业、企业经营状况等维度进行分析,然后梳理客户全部历史交易,按照RFM模型将客户归为8大类别,针对不同的类别制定不同的营销方案。除此之外,对客户的还款执行情况以及历史欠款逾期情况作为一个客户的标签来进行分析。最终制定了整体客户分析看板,然后进行多层穿透可以精准定位特定客户的全貌画像。

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数据体系化,建立数据指标体系

通过数据及业务模型的体系化、指标化、可视化等,徐工施维英正在利用PDCA管理模式,支撑战略目标的全过程管理。数据的指标制定是为了公司的目标服务,指标制定的不合理,就会偏离目标,起到副作用。王威部长也举了个例子:

过去有一段时间,公司的销售数据显示商机转化率非常高,但与市占率不相匹配。后来发现销售人员为了完成转化率指标数据,直到快成单时才会将商机数据进行上报,潜客和商机数据难于收集和统一管理。后来公司又依据数据调整管理模式、增加商机获取率等相关手段,倒逼一线人员第一时间上报商机信息,从而更好地利用数据营销活动。

目标缺乏协同、员工缺乏价值感、管理决策缺乏闭环……这些都是实现数据体系化需要解决的重要问题。目前徐工施维英正在推进一线员工参与目标制定,根据公司整体战略目标解析关键成功要素,然后根据关键成功要素拆分关键指标和各级不同指标,并通过指标的可视化,驱动目标的达成。

为了充分调动员工的自主积极性,实现指标与目标的统一管理,徐工施维英结合OKR管理思想计划建造一个类似于灯塔的看板,结合PDCA管理法指定改善计划,并实时跟踪计划,循环往复直至指标达到预期目标。

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驱动创新,数据创造无限价值

《大数据时代》书中曾说过,“虽然数据还没有被列入企业的资产负债表,但这只是个时间问题”。王威部长希望让数据成为企业“变现”的资源,为生产创造价值。以徐工施维英的风险管控为例,基于对用户画像及客户逾期原因知识库,通过对客户还款信息、信用记录等用户贷后行为数据、设备开工率信息的分析,新增客户与保有客户进行智能化画像匹配,能够智能预测逾期客户名单及逾期原因,辅助决策。

而基于车辆智能设备终端,徐工施维英利用数据,帮助客户打造成套设备数字化运营解决方案:以送混凝土为例,首先行进路线在配发任务的时候就已经确定,在运输的过程中避免跑去其他地方送料;搅拌车如果设备反转,则会有偷料的嫌疑;运输途中,混凝土罐车的搅拌桶始终保持转动状态,对车的速度也是有要求的,超速很容易倾翻,也有风险。这些都可以通过物联网终端进行监控。

随着技术发展,驾驶室还可以加入人脸识别,监控司机是不是打瞌睡或者打电话,进行实时报警,避免产生交通事故。因为对于搅拌站企业来说,出一个事故会非常严重,很有可能就会导致停产。

“所以我们也是希望推进产品的智能化,包括给客户提供配套这种数据分析预警功能,来避免客户的管理上的风险,提升运营效率。”王威部长坦言道。

除此之外,徐工施维英还衍生出其他的业务,比如基于设备及行业数据打造的租赁运营云平台等。通过创新经营模式,提升产品附加值,实现数据资产化应用。

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尾声

相较于许多其他企业,徐工施维英的数据应用规划显得更为体系化,按照不同的发展阶段在稳步推进,无论是从管理上还是场景应用上,都卓有成就。在新基建时代,机遇与挑战并存,需要秉持着一颗探索无界的心,用数据为业务带来深远价值。王威部长最后和我们分享道,“我们希望通过数据推动企业管理模式的创新,这是很大的一个挑战,但对公司和个人来说都是一件非常有意义且值得去做的事情。”

比如,目前主流的软件——finereport,它小到填报、查询、部署、集成,大到可视化大屏、dashboard驾驶舱,应有尽有,功能很强大。最重要的是,因为这个工具,整个公司的数据架构都可以变得规范,下一步就是构建企业的大数据平台了。而且它是java编写的,支持二次开发,类Excel的设计器,无论是IT还是业务,上手都很简单:编辑sql优化、数据集复用简直都是小case,大大降低了报表开发的门槛。在企业中被关注最多的数据安全方面,FineReport支持多人同时开发同一套报表,并通过模板加锁功能防止编辑冲突;通过数据分析权限控制,保障数据安全。

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