基于大數據的物資全生命周期管理
2022-04-20 13:58:34
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一、問題與挑戰
很多傳統企業經營者都會有這樣的疑問：
已經做了業務信息化相關工作，花錢花人力建了好多信息系統，為啥感覺企業運營還是沒有智能化呢？
效率低：
到年末結算時間，領導想要確認某個產品的最終出庫金額，沒想到一個簡單的數字，卻需要輾轉5個信息系統取數，再匯總到另一個系統中進行核算，好幾個部門的人力折騰3-4小時才能得出結果；
效果差：
數據無法可視化展示，各個部門提交的數據報告也五花八門標準不一，企業決策層難以從日常報表中快速提取關鍵KPI；
信息壁壘高：
一樣的原材料，各個區域的分公司的采購價格卻總是不相同，由于各個分公司的信息系統并不相通，如果想要拉齊采購價格，避免損失，就只能依靠各區域采購經理自己通過電話、微信互相聯系溝通，非常麻煩。
通過這幾個小故事，我們會發現，傳統的臺賬報表已經無法應對現代企業供應鏈上下游所積攢的龐大數據量。但僅僅在企業內部建設了信息系統，卻沒有在企業內部打通數據信息共享屏障，數據分析結果就很有可能滯后于實際業務開展。時間長了，項目物資管理還是會變成一筆糊涂賬，成本控制和效率提升自然也就無從說起。
二、項目背景
供應鏈數據系統如何真正成“鏈”？
圍繞物資管理任務，這家能源企業已經建設了招采平臺、供應商管理平臺、中心倉庫等等數據系統投入使用。
但這些圍繞物資供應鏈建立的數據系統，本身卻沒能“連成一線“為供應鏈體系真正賦能。
某煤炭企業在物資管理中遇到的問題：業務數據散落在多元的異構系統，各個系統又成緊耦合狀態，導致數據不能統一匯集、管理，整體數據查找效率依然偏低。
要想解決這個難題，我們就需要為企業構建一個圍繞物資管理業務流程打造的數據中心，讓數據首先在企業內部活起來。
數據中心的建設，主要需要圍繞3個方面：
#1存：
業務核心數據進行標準化、規范化采集與存儲管理。
#2通：
將人、財、物，采、供、銷的業務數據進行打通共享，形成全面、深度的數據關聯。
#3用：
實現各類業務場景可視化，構建自助式商務智能應用；利用人工智能技術，解決經營難題、突破業務瓶頸。
三、解決方案
“3+N”能力模式，構建智慧物資平臺
建設數據中心，并不代表著要把這家企業過去的數字化建設成果全部推翻。
如果把企業數字化轉型過程逐個拆分的話，目前這家企業還停留在業務線上線下一體化的階段上，只是將業務進行了信息化，利用SAP等數據工具建立了初步的業務數據庫，并沒有將各個業務流程中的數據價值實現真正挖掘出來，并體現在業務的提升上。
企業物資管理數字化轉型各階段：
事務性：業務流程化的初級應用。
業務性：基于業務發展，建立各類系統，如MDM，主數據系統、SAP采供系統、招投標系統、OA
一體化：依托物資采購平臺，建立內部大市場、云倉等打通線上線下業務，實現業務一體化
數字化：一切業務數據化，建立業務系統之上的數據，以大數據的思維治理核心業務數據，打造現代化數據中心，實現業務可視化。
智能化：充分利用大數據、人工智能等技術，實現業務智能化，形成產業協同效應。
而通過引入Tempo平臺，我們就可以圍繞業務需求，通過數據管理工具（Tempo DAM）、數據可視化工具（Tempo BI）、數據挖掘工具（Tempo AI）的配合，來建設一體化的智慧物資管理平臺，來實現數據在業務側的充分應用。
在構建一體化的智慧物資平臺的過程中，Tempo產品團隊結合企業的實際需求，為這家煤炭企業設計了物資管理全流程的“3+N”能力模式，讓物資管理更加高效透明。
?信息實時展示
通過BI可視化手段，實現人、材、物綜合分析，讓業務人員可以通過可視化數據大屏實時掌握人員動態、供應商考核、鋼材價格指數、物資銷售情況，達到互相監督、公開透明的目標，有利于在業務員之間形成比業務、比效率、比服務的良好工作氛圍。
?數據智能分析
針對于核心業務場景，我們可以從經營指標、物資消耗、業務風險等多維度進行智能分析并進行可視化分析展示，為管理決策提供精準的數據支持。
同時平臺中核心KPI快速提取、word報告自動生成以及行業指標數據自動收集分享的功能，也有利于決策層快速了解行業全局數據信息。
?業務動態管理
將物資管理全流程進行分拆，我們大致可以將相關分析需求場景分為下圖所示：
按照業務需求制作各個業務場景動態數據的可視化分析大屏，通過對各業務環節進行動態追蹤、實時管控，從而實現采銷業務全流程動態監管、信息安全共享、溝通便捷高效的目標。
結合AI數據建模，我們還可以對銷售數據、物資消耗等關鍵數據進行預測，從而實現智慧預警，有效降低業務風險和廉潔風險，持續推動“無計劃采購”工作高質量運行。
?+N:靈活添加擴展應用
未來，Tempo平臺開放的體系可以擴展供應商付款管理、報表填報、領導駕駛艙，持續豐富數據來源、分析場景以及數據智能應用場景。
四、項目成果
引入Tempo平臺建設數據中心之后，該能源企業的物資管理體系迎來了處理效率和處理質量的雙重提升：
1、數據集成更優化
原來分散在各個業務部門內部系統中的雜亂數據，如今遵循“3+N”模式，讓該企業原有140余張表近4億條數據量，被拆分為近500張數倉維度表，規劃進同一平臺中，一目了然。
2、數據分析更快捷
引入Tempo平臺之后，該企業原本需要3-4小時才能完成的數據分析，現在只需要幾分鐘即可快速完成，且分析過程采取自助探索式操作，不懂代碼的普通業務人員也能輕松完成。
3、數據可視化程度更高
通過建立領導駕駛艙，Tempo平臺可幫助企業決策層快速明確業務數據指標和KPI完成情況，并基于tempo BI產品組件實現場景展示，讓數據呈現更快速準確。
對比之前該企業的數據分析工作，引入Tempo平臺后，也改變了數據在企業內部的流轉模式，充分激活企業內部的協同效應。
原來單一的數據報告層層匯報模式，轉變為決策層、管理層、執行層環環相扣的互動模式，數據分析需求響應速度大大提高。
企業隱藏的數據資源以智能的方式最大限度利用起來，讓物資狀態、物資行業趨勢監控實時化、采購成本管控精細化，從而帶動經營業績的快速提升。
Tempo大數據分析平臺
Tempo商業智能平臺
Tempo人工智能平臺
Tempo數據工廠平臺
Tempo指標平臺
Tempo數據治理平臺
Tempo主數據管理平臺
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陜公網安備 61019002000171號
