“讲得清，控得住，降得下”——红辽公司备件全生命周期管理创新实践
“去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板”是当前烟草行业高质量发展的重点工作。红塔辽宁烟草有限责任公司(简称红辽公司)，为落实其中“去产能、去库存、降成本” 有关要求，围绕多方面积极开展工作，将优化备件管理作为降本增效的一项重要举措，促进公司高质量发展。
红辽公司将备件管理列为公司级重点工作。并成立由总经理挂帅的备件专项管理工作组，确定以“精益管理”为切入点，多部门协同合作的方式。进一步了解业务流程中存在的问题：摸清公司备件库存情况;理清备件安全库存量的设置思路;重点研究规范管理制度;优化管理流程及备件库存结构;提高备件资金周转率;并以优化备件管理为契机，搭建备件全生命周期管理信息化平台;实时采集数据，利用科学的统计分析方法，挖掘数据价值。真正实现“讲得清，控得住，降得下”的管理目标。
备件管理是设备基础管理的一部分，为生产运行提供重要保障。针对红辽公司实际需求，项目建设团队规划出共性及个性建设目标，自上而下精准实现应用。
备件的全生命周期管理
备件的全生命周期管理，从维修保障或安全库存开始，按备件分类方法进行安全库存评定，跟踪备件采购需求、订单下达、供应到货及实物入库等情况，并记录设备耗用备件情况及备件质量反馈，形成备件的寿命周期分析，为后续备件采购供应商选型、安全库存优化及单机维修费用核算提供决策依据。
风险预警与精细管控
安全库存风险、到货超期风险、质量问题反馈、费用超支控制等，库存状态管理、工具管理、随机件管理、修旧利废管理、仓储规范现场。
设备与备件一体化
按生产厂(公司)、部门、产线构建设备树，设备BOM(支持领用反向构建)按树形展现设备与零备件关联关系，为未来设备建模、安全库存、联合储备及单机费用核算打下基础。
批次、条码全面应用
实现数字仓库为基础的数字化物联通信管理网络。通过智能移动终端、条码识别和二维码等物联控制技术，降低操作难度，简化操作流程，提高公司对各管理环节的数据掌控决策能力。
图纸与备件一体化
专用件依据图号、件号作为唯一标识，并将规格、型号作为辅助描述信息，保证专用件元数据与图纸相符。通用件按规格、型号作为描述，同时可按管理诉求增加进口/国产、品牌及是否改制等。
需求与库存贯通追溯
通过零备件全生命周期的业务管理流程覆盖，依托批次及二维码管理新技术应用，将厂级库存进一步细化至车间库存，全面追溯需求与领用，需求与库龄，库存与资金占用间的关联关系。
为推进备件管理系统统筹实施，建设过程稳扎稳打，从“团队统一”落实到“标准统一”，从而达成“数据分析”。即，首先确立包括红辽公司(经济运行部、物资采购中心、信息中心、财务管理部等)骨干业务人员，下属生产厂(生产设备科、仓储科、各生产车间等)骨干业务人员，以及用友烟草公司技术团队在内的项目工作组。进而再分三步，完成如下建设进程：
建立备件管理系统统一标准
针对工厂布局、设备树、备件信息、 批次管理等方面，建立数据标准。梳理及设计采购、领用、仓储现场手持机作业等业务流程，确立建设系统统一标准。
实施备件管理系统建设
在系统建设统一标准的基础之上，开展备件管理系统的实施。有序开展功能开发、安装部署、接口建设、核心流程模拟、关键用户培训、运维支持流程设立及上线辅导支持等系列工作。顺利高效完成红辽公司及下属生产厂的普及培训以及正式上线。
分析备件管理系统数据
基于备件管理系统的业务数据积累，项目后期集中力量提高系统数据分析能力。围绕“业务层、管理层、决策层”三个层面的管理需求设计备件数据分析表，进行多维度备件数据展示。系统通过监控采购全过程提高采购效率，降低采购风险;通过监控备件库龄、周转情况逐步优化库存结构，合理安排采购，减少资金占用;逐步实现备件精益化管理目标。
数字化不仅仅是一个建设周期，更是长期的实践。红辽公司在备件全生命周期管理提升过程中，积累深厚的数字化建设经验，获得丰富的应用实践价值。
数据规范：通过系统固化设备、备件数据规范，统一设备与备件的对应关系，为红辽公司备件多维度统计分析、两厂调拨等业务打好基础。
流程协同：系统实现备件内部需求、采购、质量、结算、库存、预算、核算等业务流程协同，流程驱动、数据更新，保证数据的及时性和准确性，提高备件业务的工作效率。
数据分析：系统根据业务管理需求灵活制定相应分析报表，极大提高了设备、备件相关数据统计效率及准确性。通过系统自动化取数展现的方式，实现面向公司领导、部门领导、车间主任、设备管理员、财务人员等多角色主题数据分析，减少人工汇总和统计产生偏差，为领导决策分析提供科学依据。
业财一体化：在对备件实现“采购有需求、库存可追踪、领用有归集”的基础上，为编制安全库存建立基础，同时实现设备单机费用核算，为维修费用预算编制与管控提供决策依据。
未来，随着数智能力的不断深入和强化，红辽公司将基于建设成果、不断完善和提升备件全生命周期管理水平，将企业数据创新推向更高水平。
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