制造企業的高質量增長，藏在供應鏈的“精打細算”之中
http://www.debgrams.com 2023-06-28 11:03
工業制造流程復雜、鏈路長、影響因素多，很多企業在追求規模效益時，容易陷入虛假增長的陷阱。比如，只考慮接單，忽視研發和供應能力，盡管訂單量劇增，卻給后端生產、物料、運輸等環節帶來了多種問題，導致履約成本上升，進入有增長沒利潤的怪圈。
這實質上是產供銷失衡的表現，現代生產制造中，設備、人員、物料、訂單等要素承載了海量數據，而且具有很大的不穩定性，要在眾多不穩定因素中進行權衡決策，對企業的綜合運營管理能力是極大考驗。
從紙質、excel表格到數字化系統，工業生產運營管理方式一直在升級，但是沒有從本質上實現突破，只是把傳統運營模式搬到線上進行集成，就如同“新瓶裝舊酒”。
隨著新一代智能決策技術的發展，億萬級數據計算不再是難題，運營管理的思維和模式正在發生變化。先進企業的實踐表明，智能決策可以幫助企業將運營管理問題化繁為簡，用運籌優化的思維將動態的、多元的、大規模的變化要素進行量化和可視化，幫助企業找到真正優質的需求，并推進訂單的高效執行和交付，助力企業實現高質量增長。
制造業運營管理的本質：多目標多約束下的收益尋優
制造業和所有產業一樣，核心目的是實現經濟價值，經營管理者必須算好“經濟賬”才能保障穩定運行。由于現代制造業正走向精益化和個性化，“多批次小批量”需求越來越多，訂單驅動生產供應成為大勢所趨。
而一個訂單從接單、分配、采購、生產、發運到交付，要經歷“層層關卡”，當無數個變動的訂單交織在一起，運營管理需要考慮的因素將非常龐雜。
在規劃層面，企業要綜合考慮所有生產要素，對整體產能、收益和物料供應等情況進行宏觀把控；在計劃層面，要考慮所有訂單約束（不同訂單的收益、交期、物料、人員等），給每個訂單安排更佳的生產周期和資源，同時要調度采購、發運等部門按照計劃提供相關支持；到執行層面，要針對具體的訂單合理安排生產資源，在滿足交期的同時，提升資源利用率和業務收益。實際生產中，規劃、計劃和執行是三位一體的，規劃和計劃者不能忽視各個環節的差異化影響，執行者不能只看到單一的訂單或者要素。
從技術上看，這其實是多目標多約束下的收益尋優問題。
傳統運營管理模式下，由于技術條件限制，需求、生產、供應是相對割裂的，很多生產要素無法量化，企業在做決策時很難把所有因素考慮進去，訂單基本按照標準化的“一刀切”模式進行管理和交付，無法對不同訂單進行精細化管理。
智能決策對生產運營管理的突破，體現在三個方面，第一，解決了大規模計算問題，讓企業可以站在不同角度，全面地考量各因素對業務收益的影響；其次，在流程上破除了不同部門的信息鴻溝，實現從規劃到執行的統一和協同；第三，讓企業在全局視角下，對各個模塊進行差異化管理和優化，實現運營管理的精細化變革。
智能制造決策優化平臺--杉數數弈一致性計劃系統示意圖
在智能決策技術的加持下，當營銷、采購、生產、倉庫、財務等各部門數據打通，當需求計劃、生產計劃、庫存計劃、采購計劃等連成一體，跨組織協作和產銷平衡將不再是問題，企業在執行時根據一致性計劃進行生產，就可以避免“只見樹木不見森林”。
比如，對于需求和供應管理，可在全局視角下，將訂單和供應能力進行匹配，對供應端物料、人員、設備等資源進行多層級、多維度計算和優化，在保障更大經濟效益的同時，幫助企業從宏觀到局部上更全面地把控各個環節的運營管理。
從實現價值上看，有效的運營管理不會只局限于規劃或計劃本身，其作用傳遞到不同的生產運營環節，都會為企業帶來更多實質性的業務收益。
多維分析成本和收益，不做“虧本的生意”
有訂單才有收益，但所有訂單都要接嗎？如何決策？
盡管企業希望每一個訂單都能帶來經濟效益，但還是難免遇上“虧本的生意”。高質量的訂單，是可以滿足客戶交付時間，符合企業的生產能力，又能帶來收益的訂單。通常訂單自身的價值相對容易評估，但這種評估往往是在無限產能的條件下進行的，如果考慮到企業實際的生產條件，訂單的真實收益就需要打個問號。
比如，一個臨時的插單會打破其他訂單的交付計劃，可能會影響整體收益，而人工很難評估這種影響。在生產能力有限的條件下，如何判定臨時訂單要不要接？不接，有可能損失了大生意；接了，如果不能按時履約，可能丟失信譽或面臨賠付。
面對這種情況，企業不同部門之間“吵架”或者“拍腦袋”決策就很難避免。智能決策則可以“用數據說話”，全面評估成本和收益，幫助企業從全局收益出發，做出更佳決策，避免盲目接單。先進的智能決策產品，可以綜合考慮訂單需求、產能、物料、收益等，測算訂單交付時間，生成訂單交期答復，預警異常交付訂單等，通過訂單評審幫助企業決策是否接單或者接單后的具體交付時間。
全局優化資源分配，挖掘“看不見的收益”
“成本就像海綿里的水，擠一擠總是有的”，在制造業產供銷的長鏈路中，成本無處不在。要在不影響交付的情況下，從紛繁復雜的生產中“擠出水”來，需要對所有接到的訂單“精打細算”，最后歸結到收益上才看得到變化。
生產過程中，除了原料、人員、設備、物流等肉眼可見的直接成本，還隱藏著很多看不見的成本。例如，在多工廠多產線的企業，生產計劃和分單決策對最終收益有很大影響。不同區域的工廠生產成本、運輸成本等都有很大差異，如果就近安排生產可能會節約大量物流成本，如果安排偏遠地區的工廠生產，可以節省生產成本，如何平衡這些成本？通過智能決策技術“削峰填谷”，可以幫助企業做出更優決策，浪費的成本就可以轉化成收益。
某大型制造企業的成功實踐，就是一個典型的案例。該企業是集研發、制造、銷售于一體的制造企業，旗下有多家工廠遍布全國各地，企業接單之后需要通過人工分配的方式將訂單分配至不同工廠進行生產和發貨，企業每天需要承擔幾十萬甚至上百萬物流費用。隨著業務增長，企業的訂單量爆發式增長，手工分配訂單效率低、效果差，已經逐漸跟不上業務發展。
為了降本提效，該制造企業基于杉數數弈打造了智能分單系統，通過供應鏈協同，打通上游物流供應商的定價信息、下游客戶需求信息以及工廠產能信息，指導日均千單的分單決策，并通過精準刻畫物流分段定價成本，為該企業每年節省平均10%以上的物流成本，年節約物流費用達千萬以上。
分單模式的升級，直接改變的是分單效率，后續影響的則是生產、物流等環節的成本，可幫助企業減少成本浪費，帶來實實在在的效益提升。智能決策在生產排程、倉儲管理、物流運輸等不同場景中的應用，都是通過全局規劃、分配或調度優化資源配置，對企業經營管理有異曲同工的價值。
柔性運營提升交付能力，靈活應對訂單變化
制造業訂單交付是影響企業長久發展的重中之重，訂單能不能及時交付，不是某個部門的事情，是供應鏈綜合運營的結果。由于每個環節在執行過程中都有一定的不可控制性，訂單的全流程跟蹤管理非常必要，這涉及到不同部門及不同場景的數據融合、分析和洞察，是實現產供銷協同的必要條件。以下我們以交付過程中的物料問題進行說明。
實際生產中，企業經常面臨的問題是，急單、插單、臨時取消訂單都會大量存在，在出現變化時，要如何調整物料？比如，上個訂單剛完成一半生產量，新增加的插單又必須要上線，要挪用哪個訂單的物料更合適？插單之后物料缺多少？什么時候能補齊？其他訂單要延期多久？如果只考慮現有的物料庫存，很容易陷入難以決策的兩難境地。
基于智能決策的解決方案，在運營規劃層級可提前做好物料產能規劃，在做生產計劃時能夠將物料約束考慮進去，到訂單層級能夠將訂單和物料管理打通。比如，從需求出發建立訂單層級的物料分配機制，綜合考慮分配優先級、供應優先級、物料類型、客戶替代、協議備料等約束條件，自動完成物料供需分析及核算，自動分配物料到相應訂單。生產上線前，對實際訂單物料進行齊套檢查，為生產訂單下達提供決策建議，避免上線生產后停工待料。
當臨時有插單或訂單取消，輸入相關訂單數據，通過自動計算，在保障更佳收益的情況下，給出物料挪用或調整建議。如此，企業在決策時就更加“心里有數”，不會僅憑經驗或部分因素來調整物料安排。除了物料，訂單交付在產線、設備、人員、發運等資源方面都存在類似情況，智能決策方案的解決思路是一致的，通過協同決策可以實現端到端的柔性運營，讓供應鏈調整與訂單變化保持同步，促進各類訂單的高效履約。
從訂單評審、工廠排單到交付過程優化，智能決策對于生產運營管理的價值顯而易見，而這也只是智能決策賦能工業制造的冰山一角。制造企業在經營管理過程中，會面臨各種各樣的難題，智能決策在不同問題中的決策參考作用就如同打開新世界的一把鑰匙，幫助企業換一種思維和方式，看到和挖掘更多增長的潛能。
在從制造向智造轉型的關鍵時期，制造企業要增長，更要高質量增長。作為企業數字化的高級階段，智能決策對工業制造的“腦力”升級越來越重要，是智能制造高質量增長的重要技術支撐。以杉數數弈為代表的工業智能決策產品，已經廣泛應用于運營管理、生產計劃、排產排程、物料籌措及分配、人員排班等場景，為鋼鐵、化工、汽車、電子等制造行業的智能化轉型提供了強大的決策動力。
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