消费电子制造是一个充分竞争的行业。
哪怕对于已位居全球龙头的 ODM 厂商（原始设计制造商）而言，在既卷质量又卷价格还卷创新的市场始终保持领先，也从不简单。
以本文分享的企业为例，企业 A 是领先的智能硬件 ODM 厂商，为国内外知名的智能硬件品牌及互联网公司提供产品和服务，销售覆盖全球一百多个国家和地区。
在企业 A 看来，客户满意度是他们最关心的问题，“是这个行业竞争力的本质，一切的‘卷’都围绕客户展开”。
“举个例子，交期是否可知可控？客户加急的产品需求能否满足？理论上通过整体执行的优化、资源的综合调配，甚至不需要卷价格，就能多赢一分客户满意。”
然而，ODM 这种模式注定了它的供需复杂，加上企业 A 覆盖多种类型产品和全球化的布局，供应链管控的复杂度攀升。
下文将分享奇点云如何助力企业 A，通过数据能力建设让供应链透明可视，以订单为中心搭建预警分析体系，辅助供应链管理和运营改善。
1.需求：拉通链条，识别瓶颈，解决异常
聚焦供应链，项目组提出以下 3 个核心需求，亟待通过本次实践解决：
1.1 各环节执行效率如何衡量？
ODM 在供应链执行上受客户影响较大，为了满足不同客户不同类型的订单需求，企业 A 内部拆分了数十个不同的业务流程来执行。
企业 A 希望通过数据清晰呈现并统一管理错综复杂的流程，改变原本依赖人为设定目标、“只有结果，没有过程数据”的现状，制定合理的衡量指标，以便针对性优化。
1.2 供应链瓶颈（堵点）如何识别？
如果把供应链简单抽象为流水线，就是通过衡量其流量、流速，来判断供应链的健康度。而实际的供应链涉及到上百个流程节点，包括销售预测、销售订单、采购订单、在制在途、库存情况、物流运输等。
企业 A 希望通过数据辨明到底哪个环节才导致了交期延误，并通过设置流程中的卡控节点来减少同类问题发生。
1.3 如何与业务执行结合，及时发现并解决异常？
过去对异常事件的管理只能通过事后复盘实现，问题发生后往往要隔天甚至 T+N 才能看到结果。
企业 A 希望在拉通供应链全流程的基础上，通过业务洞察 + 数据模型等方式，更及时地发现问题、快速解决问题。
“例如，供应商送料的司机已进入工厂数小时了，没有开始卸货和品质部检验，是哪里出了问题？这如果等到第二天再来处理，就比较晚了。”
2.实践：供应链控制塔，贴合业务三步走
奇点云“供应链控制塔 SCT”是为企业供应链领域量身打造的数据产品和方案：
顶层以客户为导向、订单为牵引，建立从营销、计划、采购到结算的全场景，搭建执行闭环的指标管控体系；底层以数据云平台 DataSimba 和经过打通治理的全域数据为基础，支撑上层的数据可视化沙盘、主题驾驶舱、预警调度等数据应用。
简单理解，即为“数据驱动的供应链运营”而生，实现用数据看清全链路、监测全节点，指导各环节优化，自动化诊断异常并预警。
图：供应链控制塔 SCT
在该项目落地供应链控制塔，项目组制定了三步走的执行策略，简述如下：
2.1 串流程，理节点
经过前期业务调研，企业 A 的供应链以 OTC（Order to Cash，订单到现金的价值链路）为牵引，大致可分为「预测 → 计划 → 指令」、「采购 → 送货 → 上架」、「生产 → 完工 → 入库」、「订单 → 发货 → 回款」共 4 个子链条（如下图所示，4 种颜色对应 4 个子链条）。
图：OTC 流程的关键管控节点（经简化处理，详询奇点云公众号）
通过数据探查，项目组从“订单”视角出发，横向拉通供应链的执行流程，纵向拆分各流程的关键管控节点。
“我们总结出共 37 个关键管控节点。后续指标体系的建立、堵点的识别，都围绕这些节点展开。”项目组成员介绍。
2.2 建立指标分析体系，全链条实时可视
围绕业务流程节点，建立指标分析体系，指标大致可抽象为三类：
・数量指标，各业务节点往往包含接单量、订单量、开票量等表数量和金额的指标；
・周期指标（或称为效率指标），由流程上 2 个节点时间相减得出，用于直接理解每个节点的耗时；
・预警指标，即用计划和实际达成对比，例如“入库及时率”、“出库及时率”等，结合规则判断可对后续环节提前预警。
基于奇点云的数据云平台 DataSimba，项目组在汇聚、拉通、治理各业务系统数据的基础上，产出准确的指标数据，清晰展现各节点状况。
2.3 构建预警调度闭环，管理前置化
第三步，数据运营，即面向质量监控、采购决策、订单交期、运营闭环等业务场景，提供数据服务 —— 不仅提供可视化能力，还结合规则、算法等方式，逐步实现自动化的业务管控。
・可视化沙盘：管理层通过供应链控制塔的可视化沙盘，实时了解各环节情况，并针对核心流程节点下钻分析。
・预警调度闭环：当各流程节点识别到预警，即通过钉钉、OA、邮件等方式自动化实时下发到一线业务责任人，责任人需及时处理并反馈。
图：预警调度闭环示意
3.效果：让供应链透明可视、可分析、可预警
3.1 供应链数据拉通，数据准确透明
从客户订单视角出发，本次项目拉通了 OMS、DMS、ERP、SRM、WMS、MES 等 10 多套核心业务系统数据，让分散在各系统各流程的数据变得统一规范，准确、可信，沉淀 A 企业的数据资产。
3.2 实况沙盘可视，事件智能预警
通过梳理营销、计划、采购、仓储、生产、物流、结算 7 大领域，项目设置了 37 个 OTC 关键流程节点、48 个预警事件指标，建立了智能推送协同机制。
A 企业用户不仅可以通过可视化沙盘，快速了解供应链各环节情况，回答“客户订单在什么状态、还需要几天交付”等问题也不再需要等待，即“宏观看流动，微观看波动”（宏观上掌握供应链整体，微观上监控各环节变化反馈的波动）。事件发生时，还将收到自动推送的预警信息，促使相应人员及时处理，将传统的“人找事”变成“事找人”。
3.3 缩短交期，提升订单满足率
项目落地后，A 企业用户通过关键管控节点的预警指标，快速发现和解决问题，从而缩短订单交期。例如，发现“客户订单”节点正常接单只需 2 小时，而某笔订单花费了 12 小时，就针对性处理，避免该订单交期延误的情况发生。
在用数据洞察、解决一个个“堵点”的基础上，A 企业分客户、分产品、分过程监控履约周期并持续总结优化，洞察关键材料约束瓶颈、关键工序产能约束瓶颈，进而整体改善供应链流程。经过半年的实践，最终实现了订单满足率提升 18%，交期平均缩短 8%。
同时，基于供应链实时数据和业务分析模型，产品需求的预测精准率也有所提升，减少了库存积压、浪费，优化了资源配置。
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