本文從數據分析角度，談談如何通過數據產品幫助工業企業、商貿企業或電商企業降低“高成本、高庫存、高交貨期”的“三高”問題。

隨著To C領域消費互聯網“流量紅利”的見頂，近兩年To B領域工業互聯網逐漸熱了起來。

工業互聯網，不是開通“兩微一抖”（微信、微博、抖音），不是入駐電商商城平臺；它涉及企業方方面面的數字化、互聯網化。比如營銷、供應鏈、生產、財務、人力資源的互聯網化、物聯網化。

工業互聯網既然涉及企業方方面面的互聯網化，一篇文章就不能大而全的去寫了。本文從數據分析角度，談談如何通過數據產品幫助工業企業、商貿企業或電商企業降低“高成本、高庫存、高交貨期”的“三高”問題。

01 降成本

在工業企業，一般情況下，生產成本主要由材料成本、人工成本、期間費用等構成。人工成本比較好歸集與分攤。那么，我就主要談一下構成材料成本的采購成本，以及期間費用里面的物流費用，如何通過數據分析產品進行降低。

1. 降低采購成本

在企業的采購管理中，經常遇到如下兩類問題：

• 一是因采購計劃準確性低，造成停工待料或庫存積壓。停工待料浪費時間，庫存積壓造成庫存資金占用，橫豎都是增加企業的采購成本。
• 二是因缺乏對供應商全面的數據分析，造成主要靠經驗判斷供應商的服務質量。這導致重點供應商管理不到位、配合不到位、協作不到位，無形中導致采購價格沒優勢。

對于第一個問題，數據產品中可以設計“平均采購頻率、平均庫存可用天數、平均采購量、日均消耗量”四個指標。理清它們之間的關系并進行分析，幫助制定合理的采購計劃，進而降低采購成本。

在解說這四個指標如何降低采購成本之前，先解釋一下這四個指標，分別代表什么含義？需說明一點，這四個指標都是按物料計算的。

1. 平均采購頻率，就是多久采購一次。比如找出最近一段時間的采購數據，計算出每次的采購間隔天數，除以采購次數，就是平均采購頻率。
2. 平均庫存可用天數，指倉庫里的數量，平均夠多少天用的。計算這個指標前，先需要求出一段時間內，每天的現存量、每天的消耗量之和。然后把這兩個和相除，即可得到平均庫存可用天數。
3. 平均采購量，就是把每次的采購數量相加，除以采購次數。具體取多長時間的采購單據，這個根據實際需要即可。
4. 日均消耗量，這個指標比較容易理解，就是每天用掉多少。

下面解釋這四個指標在降低采購成本中，如何用？

“平均采購頻率”與“平均庫存可用天數”這兩個指標反映采購與消耗之間的關系，理想情況下“平均采購頻率”應是“平均庫存可用天數”的2倍。

倍數越大越容易引起缺料，越小越容易引起積壓。比如平均30天采購一次，平均持有5天的庫存，二者是6倍關系，不缺料才怪呢？同理，平均5天采購一次，平均持有30天的庫存，不爆倉才怪呢？

那又為什么2倍關系合理呢？

理想情況下，高庫存可用天數是平均庫存可用天數的2倍，把采購入庫那一時刻視為高庫存。“平均采購頻率”與“平均庫存可用天數”在數值上就是2倍關系了，即剛沒庫存就立即補上了。

所以兩者是2倍關系時，理論上既不缺料，也不積壓。所以從二者之間的關系，我們能夠看出采購計劃的時間合理性。

平均采購頻率，反映的采購時間間隔，此指標主要從時間間隔角度反映最新的采購動向。但是，采購不僅要關心時間間隔，而且要關心數量；所以“平均采購量”也非常重要。

產品經理在設計數據產品時，把“平均采購量”“平均采購頻率”“日均消耗量”一塊兒對比分析，會更有價值。理想情況下，“日均消耗量”等于“平均采購量”除以“平均采購頻率”比較合適。

可以用一個生活中的例子，簡單證明一下它們之間的關系。比如我家每天吃5個雞蛋，一盒雞蛋30個，平均6天去一次超市即可。

因一些行業的銷售、生產會有季節性波動，建議在使用上述四個指標時，根據實際情況取當前旺季或淡季這段時間做為計算的基準天數。這樣，可以有效避免因市場波動而造成指標計算不準確。

到這里，把上述四個指標的取值、關系、用法分析完，相信你定會理解如何通過數據分析產品避免采購計劃波動，避免停工待料、避免庫存積壓，進而實現均衡采購，降低采購成本。

我們再看一下如何通過數據分析，優化供應商的管理，達到降低采購成本的目的。

首先，可以根據采購額大小對供應商進行ABC的 “二八”分類，把不同重要程度的供應商分門別類。

然后，再通過 “四象限分析法”，分析A類供應商的“交貨及時率、質量合格率”等指標，找到交貨及時率高、質量合格率高的供應商，與其形成戰略合作，甚至開展JMI（聯合管理庫存）、結成新產品開發聯盟等方式，達到降低采購成本的目的。

還有對供貨的供應商，以及特殊物料供應商，可以通過“四象限分析法”分析采購單價與應付賬齡的關系，在企業現金流允許的前提下，可以通過縮短應付賬齡撬動采購價格的降低，進而達到降低采購成本的目的。

只要大家開動腦筋，多實踐、多思考，在數據分析中可以設置更豐富的指標，從多個角度幫助企業實現更理性的采購決策，進而降低采購成本。

另外，在數據分析產品中，可以把指標的取值做成可配置，以增加產品的靈活度。比如“平均采購頻率”，是取采購入庫單數據，還是取采購訂單數據？完全可以做成可選項。

“平均采購頻率”在淡旺季差異很大，那么企業可以設置參數，是取最近幾次的采購單據進行分析，還是取最近多少天的采購單據進行分析，建議在數據產品中都做成靈活配置項，供業務方靈活選擇使用。

2. 降低物流成本

很多工業企業的財務處理中，把物流費用最終歸入生產成本。因此，我把物流費用放在降低成本中進行論述。日本早稻田大學西澤修教授曾提出了“物流冰山學說”，闡述了企業向外部支付的物流費用是很小的一部分，真正的大頭是企業內部發生的物流費用。

現在很多企業也深刻的意識到了這個問題，所以越來越多的企業逐步把利用自己的車輛運輸費、庫房保管費、裝卸等費用也列入物流費用。甚至，把一些物流設備的折舊費、維修費、電費等也列入了物流費用。本人很贊同這種做法，從精細化管理的角度，本人也推薦這種做法。

基于企業把內部物流費用清晰歸集的前提下，我們可以通過數據產品進行多維度、多層次的分析，并可以采用豐富的圖形化展示。這樣就能看到以前想看看不細、想看看不到的數據，進而找到降低物流成本的空間。

拿我服務過的企業舉個例子，該企業在設備管理中把制造費用中的燃料費（燒油的錢）又按倉庫、按車間、按項目進行了細分。有了這些基礎，在數據產品中，不但可以分析每一個月的燃料費用構成，而且可以查看趨勢、同比、環比等等，甚至可以通過回歸分析，進行預測。

結合生產產量等其他因素，我們便可以分析燃料費發生的合理性，可以直觀的判斷是否存在浪費，是否有降低的空間。

02 降庫存

在家里，是不是時常感到自家冰箱小？

經常有些東西裝不下。其實，家里的冰箱再大幾號，也會裝滿，同樣還有東西裝不下。在企業中，也時常發現倉庫再大，也有點不夠用。

這都是為啥呢？

其實這都是對降庫存的方法認識不足，對庫存管理不到位導致的。對家庭來講，無大妨礙，大不了先少買點，或快吃點，適當清理冰箱。這個道理，用在企業上就不靈了。材料買少了，可能影響生產、影響銷售。要想快速清理庫存，那還要看銷售情況，以及物料是否齊套。若不齊套，該生產時，不但不能清理庫存，還要購進材料。

看來，企業要想解決降庫存的問題，臨時抱佛腳不靈，需要提前制定合理的方法。對于如何降庫存，我還是先從指標談起，因為對管理指標理解透徹以后，數據分析產品的設計的運用便是小菜一碟。

降低庫存的分析指標有很多，在本文中，我想有代表性的談“庫存周轉天數、庫存可用天數預測、超儲標準、物料未動期”這四個指標。這四個指標也是按物料劃分的。

對這四個指標的含義，還是先稍作解釋。

• 庫存周轉天數，是指企業從取的物料或產品入庫開始，至消耗或銷售為止所經歷的天數。周轉天數越少，說明物料消耗或變現的速度越快。
• 庫存可用天數預測，就是按照近期日均消耗量計算，預測著倉庫里的物料可以用多少天。舉個生活中的類似例子，家里有一箱24盒的奶，最近家里有2人在家，每天共喝4盒，那預測著夠喝6天唄。
• 超儲標準，就是根據日均消耗量或根據經驗，給物料制定一個存儲數量的上限。比如針對某物料，按倉庫人為制定了一個存儲上限為1000件，當此倉庫中，此物料庫存量超過1000件時，就是超儲了。
• 物料未動期，是指多長時間內物料的庫存數量未變化過。物料未動期是判斷物料呆滯的重要條件。

了解了這四個概念的含義后，下面同創新互聯一起看看它們之間的邏輯關系，以及如何幫助降低庫存。

若是工業企業，通過分析原材料、半成品的庫存周轉天數，我們可以清楚地知道供應鏈每個環節的物料流動效率，找到問題癥結，進而保持物料流動均衡，降低整體庫存。比如大多數原材料的庫存周轉天數是5天，而大多數半成品的庫存周轉天數是10天，說明由半成品到成品環節是瓶頸，應該著重考慮提高車間生產效率。

反過來，若大多數原材料的庫存周轉天數為10天，大多數半成品的周轉天數為5天，就應該考慮降低采購頻率，避免的原材料的積壓與呆滯。

通過上述分析，同時也想告訴大家不能孤立的看原材料或半成品的“庫存周轉天數”。需從企業內部整個供應鏈上去分析，以免引起單看原材料、半成品，甚至成品的庫存周轉不錯，但是某個環節的周轉瓶頸沒引起關注，造成局部最優、全局次優”的孤島卓越效應。

在計算“庫存可用預測天數”之前，我們需要先得到“日均出庫量”，然后對“庫存可用預測天數”與物料的“平均庫存可用天數”一塊兒進行分析和對比。

根據“庫存可用預測天數”我們能夠估計現有庫存量，可以用多少天，如果遠高于“平均持有庫存天數”，說明庫存足夠用，不用著急訂貨或生產。否則，應該再結合一下物料的采購提前期或生產提前期（提前期，指從下單到入庫的天數），看看是否該訂貨或生產了。

當明白了超儲標準的含義后，在降庫存方面的應用比較簡單。比如企業根據物料過去30天的日均消耗量，自動計算超儲標準。針對超儲物料每天生成一個日報，這樣一看便知，是否超儲了。一旦超儲，隨即才去措施，便可以避免庫存的再次升高，避免庫存積壓、呆滯的產生。

資金是有時間成本的，倉庫里長期不用的物料，會造成大量資金的占用，會降低庫存周轉率、資金周轉率。物料未動期長的物料，非常影響企業用錢來掙錢的速度。因此，需要先找出未動期長的物料，然后想辦法消耗掉；若是產品，需盡快想辦法降價促銷、清倉處理。

分析清楚上述幾個指標的業務含義與應用價值后，相信大家在數據分析產品中的落地不難。我就不再一步步說產品設計了，但這里我強調一點參數化設置的思路，以便產品的適用性更廣，適應能力更強。

首先，數據分析產品背后要有數據倉庫，數據倉庫能高效地滿足大量數據計算與存儲的需求。其次，在數據分析產品中，我們可以根據企業實際需要進行參數化設計，以便滿足指標計算的靈活化需要。

比如，我們可以按日均出庫量靈活設置超儲標準，旺季大于30天日均出庫量為超儲，淡季大于45天日均出庫量為超儲，并支持企業隨時調整參數。再比如，支持企業按倉庫、按物料設置未動期，同種物料在原材料庫的未動期短、在不合格品庫的未動期長，以滿足不同場景下的需要。

企業通過數據分析降庫存的方法估計還有很多，筆者難以一一講述。只要大家明白了這種思路，相信還會找到不少有效指標，然后通過數據分析產品把其落地。到那時，企業再也不用擔心，掙的錢沒攥到手里，都變成庫存了。

03 降低交貨期

企業產品的交期長，無形中影響資金周轉率，影響掙錢的速度。影響交期的環節也非常多，比如采購周期、生產周期、供應鏈網絡規劃、倉儲中心布局、配送流程等等。本文不能面面俱到，僅從數據分析角度切入，談談如何通過數據分析降低交貨期。

在談論數據分析如何幫助企業降低交貨期前，需要先講清“客戶訂單分離點（Customer Orde Decoupling Point,CODP CODP）”的概念。客戶訂單分離點，講的是客戶在什么節點表達購買需求，決定了企業在什么節點才能得到準確的銷售計劃或銷售訂單。

在上圖中，每行三角的位置，便是此類型的客戶訂單分離點的位置，根據客戶訂單分離點把工業企業的制造類型分了五類。在客戶訂單分離點之前，是推式階段，企業根據自己的預測進行采購與生產的備貨。在客戶訂單分離點之后，是拉式階段，由客戶訂單或合同拉動產品的生產與交付。

從上圖中，我們能夠看出，不同類型的產品其客戶訂單分離點不同。所以企業在考慮如何降低交貨期時，需要在客戶訂單分離點前后，考慮不同的策略。

理想情況下，不考慮客戶訂單分離點，企業在各個環節備的庫存越多，越能夠降低交貨期。但是，這種方式是以極大的提高庫存資金占用為前提的，顯然不可取。所以，在現實情況下的理想情況是，在客戶訂單分離點前，通過合理計算采購周期、生產周期，來少備庫存；在客戶訂單分離點之后，需要更關注齊套率，以便能夠迅速的組織生產與交貨。

把客戶訂單分離點前后一結合，這樣就清楚了，通過合理制定采購周期、生產周期，根據齊套率倒推采購批量、生產批量。綜合這五個指標，就能有的放矢的降低交貨期了。

降低交貨期中，用到的五個指標，除“齊套率”之外，前面已經解釋過含義及用法了，這里僅針對齊套率單獨解釋一下。生產企業的產品是根據零部件或配方的配比構成的，把零部件或配方用量能構成最終產品的完成程度稱為齊套率。

配齊一套產品不難，難的是當生產產品數量巨大時，可能造成不是缺這個零件就是缺那個零件，導致齊套率迅速下降。尤其是，當某零件能用在多個產品上時，更容易造成缺料，導致齊套率降低。

舉個生活中的例子，比如把下廚炒的每道菜，看做一種產品。當你炒2道菜，可能什么也不缺，當你炒4道菜可能缺醬油，當你炒8道菜可能同時缺醬油和味精。因為醬油、味精是每道菜的共用料，這樣齊套率隨著生產種類的增加立即下來了。

齊套率隨著產量增加的下降，也是同一個道理。當你炒2盤宮保雞丁，啥也不缺，當你炒4盤宮保雞丁可能缺雞肉，當你炒8盤宮保雞丁可能既缺雞肉又缺花生米。

當明白了客戶訂單分離點，我們知道在訂單分離點前，應該著重去利用采購周期、采購批量、生產周期、生產批量，做到增加庫存與降低交貨期的平衡，在訂單分離點后，結合當前訂單的需求，更加注重齊套率，以便迅速完工及交貨，降低交貨期。

04 寫在最后

“三高”之痛，像人的高血壓、高血糖、高血脂的三高一樣，屬于慢性病，沒有速效藥；需要防微杜漸，從日常管理抓起。結合業務找準關鍵指標，用數據分析的思維與產品去解決，是一個高效的途徑。

愿所有工業企業，在互聯網化、物聯網化的道路上，結合業務抽象指標、充分利用數據，降低三高，提高盈利能力！

網頁標題：數據分析幫助企業降“三高”
轉載來于：http://m.newbst.com/news17/100417.html

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