天佑德青稞酒：基于大数据快速决策，构建产销存协同体系，提高供应链运转效率 企业简介         青海互助天佑德青稞酒股份有限公司主要从事青稞酒的研发、生产和销售，主营“天佑德、互助、八大作坊、永庆和、世义德”等多个系列青稞酒，以及“马克斯威”品牌葡萄酒。公司生产的青稞酒属清香型白酒，被中国酿酒工业协会认定为"中国白酒清香型(青稞原料)代表"。公司旗下拥有4家全资子公司和2家控股子公司。截至2023年底，公司注册资本4.7亿余元，总资产32亿余元，员工2039余人。公司是全国较大的青稞酒生产企业，被誉为“中国青稞酒之源”，是我国青稞酒行业龙头企业。         2011年12月22日，公司在深圳证券交易所上市，股票简称：天佑德酒，股票代码：002646。2011年至2022年，连续成为青海省财政支柱企业和青海企业50强，从上市累计纳税超过50亿元，为促进区域经济发展和地方建设做出了突出贡献。 Logo图： 1 业务需求/挑战       目前公司已完成供应链体系业务系统建设，支撑业务运行和流转，其中WMS、TMS 支撑物流业务数字化，支撑物流过程管控精细化，ERP 支撑生产和采购业务数字化，初步满足对结果的管理，MRP 支撑计划体系业务数字化，支撑生产计划到采购计划协调；        但是，对于各业务系统间协同管理，目前仍依靠线下手工进行管理，跨部门、跨业务的管理逻辑口径分散、数据链条割裂，导致计划复盘、产销协同仍然依赖线下excel和人工进行数据流转、分发。 具体业务问题主要存在两个方面： 基于计划的动态滚动调整过程缺乏协同。 计划管理/会议/监控效率低。计划制定、调整靠经验，销售插单、供应商到货、来料检验等在上下游协同及问讯的工作时，由电话和会议完成，问讯关系分散且信息较多，导致上下游进度缓慢。 生产与采购计划缺乏协同。月度生产计划和日生产计划没有关联性，且缺乏周生产计划；采购计划排程到月，没有日排程计划，无法对物料做进一步细化管控；缺乏供应商到货计划，无法将在途、在制等数据进行MRP运算以及缺料计算，无法更好的进行采购跟催。 缺乏库存分析，无法进行前置优化。库存缺乏多维分析体系，无法更好的对整体的物料进行优化分析和补货策略制定。 主动预警体系薄弱。传统管理节点的监控，计划周期超时 2-3 天，由人工发觉， 缺乏流程支撑；计划达成率低及各业务间动作（如质检和入库）没有推送机制，辅助相关人员进行业务效率提升。 基于计划的执行管理动作存在信息缺失。 采购/库存/生产/订单的计划执行，缺乏预实分析。销售、生产、采购等各业务环节的计划执行进度缺乏，不利于各部门人员进行信息透明。 生产缺乏过程数据，无法有效支撑生产环节经营分析。生产过程质量问题、设备点巡检、开动时长等数据均没有系统作为支撑；因此过程数据缺失，当交付率低、良率低、成本高等不良问题出现之后，无法实现溯源分析。 质量数据分散，无法追溯。来料检验数据存在线下，无法及时进行相关分析并针对供应商提出更多诉求，不利于整体良率的提升； 大量Excel制作耗时耗力。大量数据目前是通过Excel进行留存及计算的，人工统计耗时耗力且精确性无法得到保障；Excel数据无法很好的进行关联分析和灵活分析，不利于多维度、及时地辅助业务部门进行调整。 2 解决方案 项目建设思路：        通过对业务流程、业务现状的了解，梳理目前公司业务流程图以及使用的线上线下表单，整理指标体系，根据指标相关性搭建分析逻辑与分析思路，构建从计划到执行到异常分析到异常预警的分析框架。       实现从计划到执行的整体跟踪，横向拉通销售、计划、生产、采购、库存、物流全部环节，链接企业内多个部门，关联年度到季度到月度到周到日，协同贯穿企业内部整体的实物流、业务流、信息流。       打通各部门之间数据壁垒，统一各业务部门数据口径，后期只采用同一口径、自动采集的数据进行汇报和分析，提升数据分析的效率，减少部门之间问题盘点不清的情况。       通过业务流程梳理，理清当前业务过程中哪些环节缺失、哪些数据缺失，通过填报的方式补足该流程与数据，提高企业业务流程与数据资产的完整度。  步骤一：基于业务部门视角的问题到关键控制点进行剖析与拆解，构建业务分析看板体系成为数字化管理的抓手。 步骤二：从实际业务场景出发，梳理供应链体系分析指标。 步骤三：根据关键业务问题剖析及供应链分析指标，构建业务分析体系。 步骤四：打造数据溯源分析场景，主要融合金字塔模型理念，实现核心指标层层下钻进行数据透视分析从宏观到微观的溯源分析，通过对业务数据的层层汇总、多维度展示，使数据成为管理层精细化管理的抓手。便于管理层对企业运行及业务运转全面掌握、多方位深层次分析、从宏观到明细层层追溯、多指标关联分析为业务改善及管理决策提供数据辅助。 3 应用场景 3.1 生产运营大屏，端到端可视化，实现计划到交付全面拉通        目前业务流转存在断点、系统割裂，从营销需求到生产、物流、采购的计划与执行间的数据流通存在问题，大量数据需要人工统计汇总分析、准确度差且过程时间较长。从整体来看决策分析目前处于低级的整理分析阶段，不能动态的掌控全局，缺少面向客户的预期管理，内部管理处于事后“救火”状态。       通过生产运营大屏，实现从销售、采购到生产的全流程可视化呈现，打通供需之间的数据壁垒，通过全局可视化页面让决策管理者可以了解目前供应和需求的详细信息。展现供应链各个环节中关键的过程指标和结果指标，便于高层对供应链经营全貌有具体的了解，通过企业运营全链路串联式分析，实现正向和逆向的业务追踪，找出影响计划交付、高库存、产销不协调的直接影响因子！        每个环节及业务流程节点均可下钻跳转至具体的业务分析页面，例如通过“原料入库”流程节点能够下钻到原料库存看板，进一步分析原材库存及包材库存，针对当前库存的金额和数量进行分析，分析并查找库存异常项，以便制定业务优化策略并针对异常原因进行说明。        通过包材配套率可下钻到齐套率报表，针对当前齐套库存数，包括不同状态下（在途、在库、在途+在途）的齐套库存数进行监控和分析，实时掌握当前齐套可以直接生产的库存量，便于提供销售或者生产部门进行相关计划的编制。 3.2 产销存计划分析        过去由于各业务系统割裂，产销存计划的执行情况主要通过线下手工加工处理数据以及电话、微信沟通确认等，处理链路长，无法实时的查看任务完成情况进而调整业务。通过产销存计划分析看板，拉通各系统数据，实现对销售计划达成情况、生产计划达成情况、采购计划达成情况进行实时监控，对于滞后于计划的业务进行重点监管和跟进。产销存计划分析看板以15分钟作为周期进行数据更新，实现决策周期从以往的24小时提升到0.5小时，加快决策流程，提高业务灵活性。      通过产销存计划分析看板，能够直观、整体的了解公司产供销达成情况，针对达成进度不理想的业务，可通过点击下钻进入专题分析页面及报表，做详细的业务分析和决策。 产销存协同报表： 可实时查看各类产品的销售计划、生产数量以及成品库存的情况，针对成品库存数量不足以支撑销售计划或成品库存过少存在风险的产品，可关联分析包括缺货产品的排产情况及相关原材料的缺料情况。 生产排产验证表： 针对每个月的排产计划进行严重，关联产品的销售计划、库存数量、生产计划进而实现排产验证，对于不同月份存在异常的排产计划可通知生产部门及时调整生产计划，避免以往通过线下沟通、频繁会议的流程，提高公司内部各部门间的协同效率及内部管理效率。 周生产计划报表：         针对现有业务系统生产计划缺少周计划的情况，搭建周生产计划填报页面补全业务数据，为精细化进行产供销分析提供数据支撑。通过填报的方式，实时搜集各工厂的周度生产计划和月生产计划，从而拉通年-月-周的生产计划的协同，也更便于采购计划和要货计划的制定，也方便整体库存计划的安排，降低整体的库存，提高物料的周转。 月度要货计划：        根据每个月的采购计划和实际的到货情况的沟通，由采购员填报这个月实际的供应商要货和发货计划，然后不断滚动运算，并对可能出现延迟的订单进行预警，督促采购员采取相应的动作，保证物料的及时到货，防止影响生产。 3.3 订单式产品分析看板        对计划外的订单式产品生产需求，拉通销售、采购、生产、交付等多个环节数据，实现订单式全链路追踪。通过对订单的统计了解订单总数、提交订单数、审核订单数、关闭订单数总览订单式产品的交付情况。以单订单作为粒度，实现订单全生命周期的追踪，直观体现订单在不同流程上的状态，对于未按计划完成的流程节点进行预警提醒。对于预警未处理的订单进入异常列表，滚动播报异常订单清单，领导及管理层进行重点督办，保证订单式产品的保质保量按时交付。        对于不同状态、不同产品的订单，可通过点击下钻到二级页面从多个维度进行统计分析，方便业务人员做多维度的分析，以指导采购或排产计划调整。 3.4 预警分析看板       打通供需双方的信息链路，将采购计划、采购排程、供应商交货计划、送货计划、实际收货数量、每日欠料数据等进行日滚动计划，不断透明当前的采购执行供商交货进展，并通过预警推送帮助采购人员进行及时的采购跟催，从而保障生产交付的稳定性。 4 总结与展望         通过数字决策平台的建设，实现协同生产、物流、采购等业务制定全流程计划，通过“BI数据化决策”“每日数据战报”，实现业务精准分析与调整。实现包材周转及配套、成品库存控制、包装生产节奏等整体效率提升，实现对经营性资金释放。包材主材库存同比降低441万个物料；释放经营性资金1960万元。主销产品平均库存降低10万件，可释放经营性资金4000万元。         从系统上线前后对比，对公司内部业务流程及管理有较大改善，帮助公司内部实现了精细化管理。主要体现在以下几个方面： 1. 打通数据壁垒。之前，数据存在各部门、各系统、各人员手中。通过人工大量汇总，时效长，标准不统一。现在，统一数据口径标准，搭建数据可视化大屏平台，自动采集，集中汇总，形成企业数据资产池。 2. 多维自动分析。系统内含10张可视化数据大屏，分销售计划、生产、采购、仓储、库存趋势、来料质检情况、计划执行情况等多指标体系。将销售计划与执行产、供、销等配套管理结合起来，进行多维度、多种类即时展示，为领导及管理层决策提供支持及协同协作。 3. 跨部门统一协作。建立从订单到交付的数据平台。实现各部门及各层级之间的信息共享，业务分析决策，协同指令，协同办公的业务诉求。 4. 透明业务流程。实现各业务全流程可视化跟踪，提高业务流程管理水平。 5. 预警自动推送。梳理企业各业务系统流程节点，通过设计预警机制，平台自动将异常信息及时推送辅助中心自主开发的“问题管理系统”，及时采取应对措施。实现问题从“事后发生管理”到“事前纠偏管理”。 6. 及时反馈。整个平台以管理目标为核心，从时间维度分为“年、月、日”。整个平台做到15分钟数据自动采集、分析、汇总，将年度的大任务分解为15分钟的小任务。保证大任务的高效完成，这也就是“控制论”的底层逻辑，助力企业降本增效。