一加Ace2 Pro真機揭曉 鈦空灰配色質感拉滿
終于，在經過了幾波預熱之后，一加Ace2 Pro的外觀真機圖在網上出現了。還是博主數碼閑聊站曝光的，這次的外觀設計還是延續了一加11的方案，只是細節上有了調整，例如新加入了鈦空灰
消費電子制造是一個充分競爭的行業。
哪怕對于已位居全球龍頭的 ODM 廠商（原始設計制造商）而言，在既卷質量又卷價格還卷創新的市場始終保持領先，也從不簡單。
以本文分享的企業為例，企業 A 是領先的智能硬件 ODM 廠商，為國內外知名的智能硬件品牌及互聯網公司提供產品和服務，銷售覆蓋全球一百多個國家和地區。
在企業 A 看來，客戶滿意度是他們最關心的問題，“是這個行業競爭力的本質，一切的‘卷’都圍繞客戶展開”。
“舉個例子，交期是否可知可控？客戶加急的產品需求能否滿足？理論上通過整體執行的優化、資源的綜合調配，甚至不需要卷價格，就能多贏一分客戶滿意。”
然而，ODM 這種模式注定了它的供需復雜，加上企業 A 覆蓋多種類型產品和全球化的布局，供應鏈管控的復雜度攀升。
下文將分享奇點云如何助力企業 A，通過數據能力建設讓供應鏈透明可視，以訂單為中心搭建預警分析體系，輔助供應鏈管理和運營改善。
1.需求：拉通鏈條，識別瓶頸，解決異常
聚焦供應鏈，項目組提出以下 3 個核心需求，亟待通過本次實踐解決：
1.1 各環節執行效率如何衡量？
ODM 在供應鏈執行上受客戶影響較大，為了滿足不同客戶不同類型的訂單需求，企業 A 內部拆分了數十個不同的業務流程來執行。
企業 A 希望通過數據清晰呈現并統一管理錯綜復雜的流程，改變原本依賴人為設定目標、“只有結果，沒有過程數據”的現狀，制定合理的衡量指標，以便針對性優化。
1.2 供應鏈瓶頸（堵點）如何識別？
如果把供應鏈簡單抽象為流水線，就是通過衡量其流量、流速，來判斷供應鏈的健康度。而實際的供應鏈涉及到上百個流程節點，包括銷售預測、銷售訂單、采購訂單、在制在途、庫存情況、物流運輸等。
企業 A 希望通過數據辨明到底哪個環節才導致了交期延誤，并通過設置流程中的卡控節點來減少同類問題發生。
1.3 如何與業務執行結合，及時發現并解決異常？
過去對異常事件的管理只能通過事后復盤實現，問題發生后往往要隔天甚至 T+N 才能看到結果。
企業 A 希望在拉通供應鏈全流程的基礎上，通過業務洞察 + 數據模型等方式，更及時地發現問題、快速解決問題。
“例如，供應商送料的司機已進入工廠數小時了，沒有開始卸貨和品質部檢驗，是哪里出了問題？這如果等到第二天再來處理，就比較晚了。”
2.實踐：供應鏈控制塔，貼合業務三步走
奇點云“供應鏈控制塔 SCT”是為企業供應鏈領域量身打造的數據產品和方案：
頂層以客戶為導向、訂單為牽引，建立從營銷、計劃、采購到結算的全場景，搭建執行閉環的指標管控體系；底層以數據云平臺 DataSimba 和經過打通治理的全域數據為基礎，支撐上層的數據可視化沙盤、主題駕駛艙、預警調度等數據應用。
簡單理解，即為“數據驅動的供應鏈運營”而生，實現用數據看清全鏈路、監測全節點，指導各環節優化，自動化診斷異常并預警。
圖：供應鏈控制塔 SCT
在該項目落地供應鏈控制塔，項目組制定了三步走的執行策略，簡述如下：
2.1 串流程，理節點
經過前期業務調研，企業 A 的供應鏈以 OTC（Order to Cash，訂單到現金的價值鏈路）為牽引，大致可分為「預測 → 計劃 → 指令」、「采購 → 送貨 → 上架」、「生產 → 完工 → 入庫」、「訂單 → 發貨 → 回款」共 4 個子鏈條（如下圖所示，4 種顏色對應 4 個子鏈條）。
圖：OTC 流程的關鍵管控節點（經簡化處理，詳詢奇點云公眾號）
通過數據探查，項目組從“訂單”視角出發，橫向拉通供應鏈的執行流程，縱向拆分各流程的關鍵管控節點。
“我們總結出共 37 個關鍵管控節點。后續指標體系的建立、堵點的識別，都圍繞這些節點展開。”項目組成員介紹。
2.2 建立指標分析體系，全鏈條實時可視
圍繞業務流程節點，建立指標分析體系，指標大致可抽象為三類：
?數量指標，各業務節點往往包含接單量、訂單量、開票量等表數量和金額的指標；
?周期指標（或稱為效率指標），由流程上 2 個節點時間相減得出，用于直接理解每個節點的耗時；
?預警指標，即用計劃和實際達成對比，例如“入庫及時率”、“出庫及時率”等，結合規則判斷可對后續環節提前預警。
基于奇點云的數據云平臺 DataSimba，項目組在匯聚、拉通、治理各業務系統數據的基礎上，產出準確的指標數據，清晰展現各節點狀況。
2.3 構建預警調度閉環，管理前置化
第三步，數據運營，即面向質量監控、采購決策、訂單交期、運營閉環等業務場景，提供數據服務 —— 不僅提供可視化能力，還結合規則、算法等方式，逐步實現自動化的業務管控。
?可視化沙盤：管理層通過供應鏈控制塔的可視化沙盤，實時了解各環節情況，并針對核心流程節點下鉆分析。
?預警調度閉環：當各流程節點識別到預警，即通過釘釘、OA、郵件等方式自動化實時下發到一線業務責任人，責任人需及時處理并反饋。
圖：預警調度閉環示意
3.效果：讓供應鏈透明可視、可分析、可預警
3.1 供應鏈數據拉通，數據準確透明
從客戶訂單視角出發，本次項目拉通了 OMS、DMS、ERP、SRM、WMS、MES 等 10 多套核心業務系統數據，讓分散在各系統各流程的數據變得統一規范，準確、可信，沉淀 A 企業的數據資產。
3.2 實況沙盤可視，事件智能預警
通過梳理營銷、計劃、采購、倉儲、生產、物流、結算 7 大領域，項目設置了 37 個 OTC 關鍵流程節點、48 個預警事件指標，建立了智能推送協同機制。
A 企業用戶不僅可以通過可視化沙盤，快速了解供應鏈各環節情況，回答“客戶訂單在什么狀態、還需要幾天交付”等問題也不再需要等待，即“宏觀看流動，微觀看波動”（宏觀上掌握供應鏈整體，微觀上監控各環節變化反饋的波動）。事件發生時，還將收到自動推送的預警信息，促使相應人員及時處理，將傳統的“人找事”變成“事找人”。
3.3 縮短交期，提升訂單滿足率
項目落地后，A 企業用戶通過關鍵管控節點的預警指標，快速發現和解決問題，從而縮短訂單交期。例如，發現“客戶訂單”節點正常接單只需 2 小時，而某筆訂單花費了 12 小時，就針對性處理，避免該訂單交期延誤的情況發生。
在用數據洞察、解決一個個“堵點”的基礎上，A 企業分客戶、分產品、分過程監控履約周期并持續總結優化，洞察關鍵材料約束瓶頸、關鍵工序產能約束瓶頸，進而整體改善供應鏈流程。經過半年的實踐，最終實現了訂單滿足率提升 18%，交期平均縮短 8%。
同時，基于供應鏈實時數據和業務分析模型，產品需求的預測精準率也有所提升，減少了庫存積壓、浪費，優化了資源配置。
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