掘力計劃第 20 期：Flutter 混合開發(fā)的混亂之治
在掘力計劃系列活動第20場，《Flutter 開發(fā)實(shí)戰(zhàn)詳解》作者，掘金優(yōu)秀作者，Github GSY 系列目負(fù)責(zé)人戀貓的小郭分享了Flutter 混合開發(fā)的混亂之治。Flutter 基于自研的 Skia 引擎
消費(fèi)電子制造是一個充分競爭的行業(yè)。
哪怕對于已位居全球龍頭的 ODM 廠商（原始設(shè)計制造商）而言，在既卷質(zhì)量又卷價格還卷創(chuàng)新的市場始終保持領(lǐng)先，也從不簡單。
以本文分享的企業(yè)為例，企業(yè) A 是領(lǐng)先的智能硬件 ODM 廠商，為國內(nèi)外知名的智能硬件品牌及互聯(lián)網(wǎng)公司提供產(chǎn)品和服務(wù)，銷售覆蓋全球一百多個國家和地區(qū)。
在企業(yè) A 看來，客戶滿意度是他們最關(guān)心的問題，“是這個行業(yè)競爭力的本質(zhì)，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(chǎn)品需求能否滿足？理論上通過整體執(zhí)行的優(yōu)化、資源的綜合調(diào)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(fù)雜，加上企業(yè) A 覆蓋多種類型產(chǎn)品和全球化的布局，供應(yīng)鏈管控的復(fù)雜度攀升。
下文將分享奇點(diǎn)云如何助力企業(yè) A，通過數(shù)據(jù)能力建設(shè)讓供應(yīng)鏈透明可視，以訂單為中心搭建預(yù)警分析體系，輔助供應(yīng)鏈管理和運(yùn)營改善。
1.需求：拉通鏈條，識別瓶頸，解決異常
聚焦供應(yīng)鏈，項目組提出以下 3 個核心需求，亟待通過本次實(shí)踐解決：
1.1 各環(huán)節(jié)執(zhí)行效率如何衡量？
ODM 在供應(yīng)鏈執(zhí)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(yè) A 內(nèi)部拆分了數(shù)十個不同的業(yè)務(wù)流程來執(zhí)行。
企業(yè) A 希望通過數(shù)據(jù)清晰呈現(xiàn)并統(tǒng)一管理錯綜復(fù)雜的流程，改變原本依賴人為設(shè)定目標(biāo)、“只有結(jié)果，沒有過程數(shù)據(jù)”的現(xiàn)狀，制定合理的衡量指標(biāo)，以便針對性優(yōu)化。
1.2 供應(yīng)鏈瓶頸（堵點(diǎn)）如何識別？
如果把供應(yīng)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(yīng)鏈的健康度。而實(shí)際的供應(yīng)鏈涉及到上百個流程節(jié)點(diǎn)，包括銷售預(yù)測、銷售訂單、采購訂單、在制在途、庫存情況、物流運(yùn)輸?shù)取?span style="display:none">L4d28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com
企業(yè) A 希望通過數(shù)據(jù)辨明到底哪個環(huán)節(jié)才導(dǎo)致了交期延誤，并通過設(shè)置流程中的卡控節(jié)點(diǎn)來減少同類問題發(fā)生。
1.3 如何與業(yè)務(wù)執(zhí)行結(jié)合，及時發(fā)現(xiàn)并解決異常？
過去對異常事件的管理只能通過事后復(fù)盤實(shí)現(xiàn)，問題發(fā)生后往往要隔天甚至 T+N 才能看到結(jié)果。
企業(yè) A 希望在拉通供應(yīng)鏈全流程的基礎(chǔ)上，通過業(yè)務(wù)洞察 + 數(shù)據(jù)模型等方式，更及時地發(fā)現(xiàn)問題、快速解決問題。
“例如，供應(yīng)商送料的司機(jī)已進(jìn)入工廠數(shù)小時了，沒有開始卸貨和品質(zhì)部檢驗(yàn)，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(shí)踐：供應(yīng)鏈控制塔，貼合業(yè)務(wù)三步走
奇點(diǎn)云“供應(yīng)鏈控制塔 SCT”是為企業(yè)供應(yīng)鏈領(lǐng)域量身打造的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和方案：
頂層以客戶為導(dǎo)向、訂單為牽引，建立從營銷、計劃、采購到結(jié)算的全場景，搭建執(zhí)行閉環(huán)的指標(biāo)管控體系；底層以數(shù)據(jù)云平臺 DataSimba 和經(jīng)過打通治理的全域數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，支撐上層的數(shù)據(jù)可視化沙盤、主題駕駛艙、預(yù)警調(diào)度等數(shù)據(jù)應(yīng)用。
簡單理解，即為“數(shù)據(jù)驅(qū)動的供應(yīng)鏈運(yùn)營”而生，實(shí)現(xiàn)用數(shù)據(jù)看清全鏈路、監(jiān)測全節(jié)點(diǎn)，指導(dǎo)各環(huán)節(jié)優(yōu)化，自動化診斷異常并預(yù)警。
圖：供應(yīng)鏈控制塔 SCT
在該項目落地供應(yīng)鏈控制塔，項目組制定了三步走的執(zhí)行策略，簡述如下：
2.1 串流程，理節(jié)點(diǎn)
經(jīng)過前期業(yè)務(wù)調(diào)研，企業(yè) A 的供應(yīng)鏈以 OTC（Order to Cash，訂單到現(xiàn)金的價值鏈路）為牽引，大致可分為「預(yù)測 → 計劃 → 指令」、「采購 → 送貨 → 上架」、「生產(chǎn) → 完工 → 入庫」、「訂單 → 發(fā)貨 → 回款」共 4 個子鏈條（如下圖所示，4 種顏色對應(yīng) 4 個子鏈條）。
圖：OTC 流程的關(guān)鍵管控節(jié)點(diǎn)（經(jīng)簡化處理，詳詢奇點(diǎn)云公眾號）
通過數(shù)據(jù)探查，項目組從“訂單”視角出發(fā)，橫向拉通供應(yīng)鏈的執(zhí)行流程，縱向拆分各流程的關(guān)鍵管控節(jié)點(diǎn)。
“我們總結(jié)出共 37 個關(guān)鍵管控節(jié)點(diǎn)。后續(xù)指標(biāo)體系的建立、堵點(diǎn)的識別，都圍繞這些節(jié)點(diǎn)展開。”項目組成員介紹。
2.2 建立指標(biāo)分析體系，全鏈條實(shí)時可視
圍繞業(yè)務(wù)流程節(jié)點(diǎn)，建立指標(biāo)分析體系，指標(biāo)大致可抽象為三類：
?數(shù)量指標(biāo)，各業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)往往包含接單量、訂單量、開票量等表數(shù)量和金額的指標(biāo)；
?周期指標(biāo)（或稱為效率指標(biāo)），由流程上 2 個節(jié)點(diǎn)時間相減得出，用于直接理解每個節(jié)點(diǎn)的耗時；
?預(yù)警指標(biāo)，即用計劃和實(shí)際達(dá)成對比，例如“入庫及時率”、“出庫及時率”等，結(jié)合規(guī)則判斷可對后續(xù)環(huán)節(jié)提前預(yù)警。
基于奇點(diǎn)云的數(shù)據(jù)云平臺 DataSimba，項目組在匯聚、拉通、治理各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，產(chǎn)出準(zhǔn)確的指標(biāo)數(shù)據(jù)，清晰展現(xiàn)各節(jié)點(diǎn)狀況。
2.3 構(gòu)建預(yù)警調(diào)度閉環(huán)，管理前置化
第三步，數(shù)據(jù)運(yùn)營，即面向質(zhì)量監(jiān)控、采購決策、訂單交期、運(yùn)營閉環(huán)等業(yè)務(wù)場景，提供數(shù)據(jù)服務(wù) —— 不僅提供可視化能力，還結(jié)合規(guī)則、算法等方式，逐步實(shí)現(xiàn)自動化的業(yè)務(wù)管控。
?可視化沙盤：管理層通過供應(yīng)鏈控制塔的可視化沙盤，實(shí)時了解各環(huán)節(jié)情況，并針對核心流程節(jié)點(diǎn)下鉆分析。
?預(yù)警調(diào)度閉環(huán)：當(dāng)各流程節(jié)點(diǎn)識別到預(yù)警，即通過釘釘、OA、郵件等方式自動化實(shí)時下發(fā)到一線業(yè)務(wù)責(zé)任人，責(zé)任人需及時處理并反饋。
圖：預(yù)警調(diào)度閉環(huán)示意
3.效果：讓供應(yīng)鏈透明可視、可分析、可預(yù)警
3.1 供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)拉通，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確透明
從客戶訂單視角出發(fā)，本次項目拉通了 OMS、DMS、ERP、SRM、WMS、MES 等 10 多套核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，讓分散在各系統(tǒng)各流程的數(shù)據(jù)變得統(tǒng)一規(guī)范，準(zhǔn)確、可信，沉淀 A 企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
3.2 實(shí)況沙盤可視，事件智能預(yù)警
通過梳理營銷、計劃、采購、倉儲、生產(chǎn)、物流、結(jié)算 7 大領(lǐng)域，項目設(shè)置了 37 個 OTC 關(guān)鍵流程節(jié)點(diǎn)、48 個預(yù)警事件指標(biāo)，建立了智能推送協(xié)同機(jī)制。
A 企業(yè)用戶不僅可以通過可視化沙盤，快速了解供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)情況，回答“客戶訂單在什么狀態(tài)、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(yīng)鏈整體，微觀上監(jiān)控各環(huán)節(jié)變化反饋的波動）。事件發(fā)生時，還將收到自動推送的預(yù)警信息，促使相應(yīng)人員及時處理，將傳統(tǒng)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(yè)用戶通過關(guān)鍵管控節(jié)點(diǎn)的預(yù)警指標(biāo)，快速發(fā)現(xiàn)和解決問題，從而縮短訂單交期。例如，發(fā)現(xiàn)“客戶訂單”節(jié)點(diǎn)正常接單只需 2 小時，而某筆訂單花費(fèi)了 12 小時，就針對性處理，避免該訂單交期延誤的情況發(fā)生。
在用數(shù)據(jù)洞察、解決一個個“堵點(diǎn)”的基礎(chǔ)上，A 企業(yè)分客戶、分產(chǎn)品、分過程監(jiān)控履約周期并持續(xù)總結(jié)優(yōu)化，洞察關(guān)鍵材料約束瓶頸、關(guān)鍵工序產(chǎn)能約束瓶頸，進(jìn)而整體改善供應(yīng)鏈流程。經(jīng)過半年的實(shí)踐，最終實(shí)現(xiàn)了訂單滿足率提升 18%，交期平均縮短 8%。
同時，基于供應(yīng)鏈實(shí)時數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)分析模型，產(chǎn)品需求的預(yù)測精準(zhǔn)率也有所提升，減少了庫存積壓、浪費(fèi)，優(yōu)化了資源配置。
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