管理成本降低10%，且看制造企业如何打造“智慧供应链”
相比 “打造数字化产业生态”这样高大上的理想，真正推动制造业转型的痛点，往往更加现实。伴随着中国制造业的发展，传统的供应链模式已无法满足行业的需求，这尤为体现在采购和仓储环节。
制造企业的采购计划往往是根据年规划进行，供应链缺乏灵活性。此外，受外贸困境和疫情的影响，诸多制造企业都出现了不同程度的库存积压现象，而库存的积压资金大幅度影响企业现金流，从而阻碍了企业的可持续发展。
面对困境，寻求改变迫在眉睫。在外贸波动的今天，如何让制造业突破“存量”市场带来的“内卷化”困境，正成为每一家制造企业探寻的方向。
那么，制造企业应该如何实现供应链的数字化转型？
经实践，“智慧供应链”的建设，需要经过四个过程：
但理论终究只是理论，只有完成实践落地，才能发挥其真正价值。因此，让我们一起深挖以下企业的“智慧供应链”建设方法，相信这些经验可以为我们开拓新的供应链数字化思路。
采购管理经验分享
北方华创曾经遇到过这样的难题：在使用源数据系统做数据查询时，不理想的导出速度极大影响了查询效率；同时，业务需要根据明细做数据分析，而对应的数据计算量大且无时效性，无法满足业务主管不定期的数据查看。
因此，北方华创制定了采购分析看板，为企业管理层提供各项指标分析，包括年度采购额，进两年采购额同期对比，不同分组下的采购额，不同供应商、品类的采购额分析，紧急订单分析等，从而帮助管理层实时获取企业的采购状况，最终实现决策落地。
同时，采购分析看板还可以为业务相关人员提供不同维度的采购分析，如供应商、品类、日期等，以及最详细的明细数据，帮助业务人员进行更有效地采购工作。
上汽大通拥有一套完整的采购产品项目管理系统，该系统优化了整个采购流程。以模具采购为例：
过去采购部门使用的是excel报表，而在车型开发过程中，零件开发工作中会产生大笔模具费用，其中的一部分需要随开发阶段开始分批向供应商支付。若是使用excel报表，统计工作周期较长，登记表格零散，及时性较差，这一切将导致整个采购过程的信息滞后、信息准确率低。。
因此，上汽大通开发了专门的EP系统。从定点工作开始，系统会记录整个过程中产生的需要支付的模具费用台账，通过数据抓取就可以从多个维度对模具费组成进行解析。模具费台账提供了需要支付费用的总台账，支付进度则通过接入PRONLINE系统的数据进行拼表。最后所有的数据将通过BI的方式进行展示，各平台可以根据各自开发进展掌握支付进度，并且将业务工作打散至各组各人进行跟踪。
整套采购产品项目管理系统虽然仍处于起步阶段，但却成功地让上汽大通采购部的相关工作，包括定点、订单、预算等部分整体完成及时率提高5%，在产品项目平台增加20%的情况下专职项目管理人员减少了10%，极大提高了采购效率。
物流管理经验分享
在未实现数字化之前，北方华创的车间工作人员无法及时了解物流进展，如收货、集配、下架等情况。为解决物流方面的问题，北方华创的信息部开发了诸多看板，帮助员工进行及时有效地物流管理。
首先是收货看板。该看板可以显示物流仓库接收不同供应商货物的工作分配以及收货进度等情况，从而可以分析出不同作业人员收货的效率，投产率等指标。
其次是下架（拣货）看板。管理人员通过该看板可以监督不同库区的工作、各库区的工作完成度以及总完成度，并及时分析各库区的工作状态。
最后是集配看板。集配看板用来描述物流仓库下架工作完成后中，进行的复核和交接情况。管理人员可以从中分析复核及交接完成用时是否超标准，进度是否合理等情况。
整套看板，帮助北方华创对整个物流环节实现了有效管理，成功降低了10%的物流管理成本。
仓储管理经验分享
对于制造业企业来说，仓库的有效管理往往影响着企业的良性发展。
在传统的仓库管理模式下，来料入库、发料出库、储位调拨等过程，都是依靠纸质单据流转，无法实时记录出货状况，后续也无法追踪，查询不了历史出货记录。不仅如此，成品仓盘点时需要人为计数，费时费力，浪费了大量的人力物力。
面对这样的难题，永祺车业开发了专门的仓库管理系统——所有货物都可通过扫描外箱二维码进行及时地记录。
同时，每一次的挪料储位变动，管理人员也可以通过扫描二维码进行跟踪，从而生成仓库简约平面图，方便进行管理查看。
除此之外，拣货、出货、装柜、盘点等过程同样采用PDA扫码形式，上传包装图片，方便快捷地让客户能够在系统上看到各个订单的装柜情况，出货状况。
永祺车业的仓库管理系统简化了工作方式，缩短了盘点工作时间，进一步完善了物流管理与控制，提高了生产管理实时性与工作效率，从而加强了企业的精细化管理水平以及市场竞争力。
帆软深耕制造行业多年，正在着力打造 “智慧供应链”体系。未来，帆软将协同更多制造企业，致力实现更优秀的制造行业落地实践。
福利
私信回复“报表”，可免费体验企业级报表工具——FineReport
私信回复“BI”，可免费体验自助大数据分析工具——FineBI
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