导 读

订单交付（Order toDelivery，OTD），是制造型企业，尤其是面向终端消费市场的制造型企业的核心运营流程之一，它将企业中的市场、研发、工程、发卖、生产、采购、物流等部门整合在一起，从速度、质量、本钱、效率等方面决定了制造型企业的市场竞争力。

作者：丁肇之

图1 订单交付体系的业务框架

如图1所示，订单交付体系的业务框架可以大略地概括为“6+1”，即，6个子业务流程和1个管理机制。
6个子业务流程分别为：1）新产品导入与工程数据管理，2）线索管理与发卖预测，3）订单管理，4）生产操持、排产与实行，5）采购与入厂物流，6）商品发运与出厂物流。
1个管理机制指的是订单交付体系的运行监控与体系管理，即，通过定义干系的KPI，对OTD的运行进行实时监控，对KPI做预实或差距剖析，以推动OTD的持续改进。

在企业的管理实践中，对OTD做全面和详细的定义并不难，难的是如何将OTD所涉及的各业务单元整合在一起并冲破部门墙，从而形成一个高效运行的交付系统。

本文中，我们就来谈谈如何借助大数据、CPS、人工智能、云打算等技能，对企业的订单交付体系进行数字化重塑，详细包括：基于用户画像和触点剖析的线索管理、基于算力和算法优化的发卖预测、端到真个订单透明化、立体滚动的生产操持、基于CPS的柔性生产、基于算力和算法优化的生产排程、基于工业互联网的供应协同、基于物联网和LBS的物流透明化，等等。

基于用户画像和触点剖析的线索管理

传统的线索管理是借助CRM系统来进行发卖漏斗的管理，个中的大部分数据是发卖代表手工录入的。
由于发卖代表的频繁出差及其事情随意性等缘故原由，手工录入的发卖线索数据要么不完全，要么不及时，要么不真实，导致很多企业的CRM系统形同鸡肋。

在移动互联网和社交媒体时期，企业与客户之间的互动更多是通过官方网站、行业论坛、微信"大众年夜众号、消费者App等线上渠道来完成。
通过对这些线上渠道的触点进行剖析，并结合客户画像，企业可以从中找到很多有代价的线索数据。

比如，大多数汽车企业的官网上都有车型展示和订购功能，供潜在客户浏览车型信息，预配置所需的汽车型号，乃至直接下单订购，这都将留下大量的痕迹（触点交互轨迹），企业对上述触点数据进行剖析，再结合客户画像，就可以知道谁对哪个车型的何种配置感兴趣，这实在是很详细的发卖线索。

基于算力和算法优化的发卖预测

为了辅导后续的生产和供应活动，企业的发卖部门都须要定期做发卖预测。
在传统的发卖预测中，未来的销量预测是通过发卖渠道的层层上报和汇总来完成的。
首先是分销商上报预测给发卖代表，发卖代表汇总后再上报给发卖大区，发卖大区汇总后再上报给（国家）发卖公司。
这种形式的发卖预测，与其说是预测，还不如说是发卖目标的订定；由于，分销商、发卖代表、大区经理等职员在整理和汇总预测数据时每每会加上个人的意志或主不雅观意愿。

基于算力和算法优化的发卖预测，通过线性回归、指数平滑等统打算法，以历史发卖数据为依据，再结合产品需求的时令性特点、新产品导入或老产品退市等成分的改动，从而对未来的销量做出预测。
借助云打算做事，数据打算（算力）的利用本钱将越来越低，企业的发卖预测可以每天滚动地做，可以针对特定的场景做不同的版本，以供企业决策。
其余，基于算力和算法优化的发卖预测，可以最大限度地规避个人的主不雅观意愿。

端到真个订单透明化

供需信息的透明化，可以促进供需链高下游之间的业务协作和集成，从而有助于建立一个能够对市场和需求变革做出快速相应的柔性供需链，进而最大限度地肃清供需链的牛鞭效应。

借助SOA等IT架构，企业可以将自身的数字化营销渠道、ERP、MES、SRM、TMS等IT系统进行集成和数据贯通，以形成供需信息之间的动态适配（alignment）和端到真个订单透明化，并基于订单透明化来做全局性的可用性承诺（Global Available to Promise，GATP），以奉告客户其订单将在何时得到知足，这有助于提高客户的满意度。

立体滚动的生产操持

很多制造型企业的生产操持要么勾留在局部和纸面，要么是形同虚设，根本起不到辅导生产的浸染，或者说，这些企业没有真正意义的生产操持，有的只是救火式生产调度。

企业的生产操持要想得到有效运行，操持必须实现自上而下、从中长期到短期的层层分解，以及自下而上、从当前到未来的自动汇总，而且，操持的内容必须实现每天的1+N（常日是月度的1+2和按周的1+3）式滚动更新。

从操持的层次来看，生产操持包括发卖与运作操持、主生产操持和物料需求操持、车间生产排程，等等；从操持展望期来看，生产操持包括年度、季度、月度、周操持、日操持、单班排程，等等；它们必须是立体和滚动的。

图2 几种紧张的生产组织形式

其余，生产操持要想得到有效运行，还必须办理好“拉”式供应和“推”式供应之间的平衡和耦合。
在企业的实际运营中，可采纳的供需联动模式有MTS（面向库存生产）、LTO（面向订单定位）、MTO（面向订单生产）、CTO（面向订单配置）和ETO（面向订单工程），而任何一个企业不可能，也不应只选择个中的一种，而应是综合采取两种以上，这详细要根据产品的需求特点、操持在产品BOM中的层级等来界定。

通过有机和综合地运用多种模式的生产组织形式，企业可以在订单的快速相应、交期缩短、库存降落和均衡生产等方面得到较好的平衡。

基于CPS的柔性生产

从转型的意义或代价等角度来看，制造型企业的数字化转型，要么是精益制造，要么是柔性制造。
精益制造的路子是通过标准化、均衡化、可视化、定时化、自働化来实现单件流的生产，以最大限度肃清摧残浪费蹂躏并降落各种库存。
柔性制造的路子是通过通用制造单元、赛博物理系统（CPS）、AGV物流配送等办法来实现生产能力的弹性，从而在不增加固定资产投资的情形下实现多品种、小批量式生产。

精益制造和柔性生产不是完备的相互排斥，在标准化、自动化、透明化等方面具有共通之处，但面对的市场环境和终极的代价诉求不同，因而两者不能完备得兼，企业必须选择以某一种生产模式为主，再以其他模式为辅，而数字化可以为精益制造和柔性生产供应使能。
常日来说，当企业的供需联动模式是MTS或LTO等时，企业可以借助数字化来实现精益转型；当企业的供需联动模式是MTO、CTO或ETO等时，企业可以借助数字化来提升其柔性生产的能力。

基于算力和算法优化的生产排程

与发卖预测类似，车间生产排程也是个费内存和CPU的活；所不同的是，发卖预测是基于历史的发卖数据做运算，而生产排程是基于订单需求和实时的生产实行数据做运算，尤其是要考虑物料可用性、可用产能等约束条件的实时变动。

既然是费内存和CPU的活，算力和算法的支持就必不可少。
当前，在内存式打算的支持下，企业可以为生产排程供应其所需的算力，而Heuristic等算法的优化和综合利用，可以帮助企业得到较为空想的排程结果。

当前，很多制造型企业的生产排程仍旧是基于Excel表的手工作业，完备依赖操持职员的履历来进行，排程所需考虑的需求、生产实行、瓶颈等数据也不可能实时和全面，生产排程存在很大的改进空间。

基于工业互联网的供应协同

要想构建柔性和快速相应的供需链，企业不仅要做好自身的生产运营管理，更要强化与上游供应商的协同。
如前所述，做好供应链的管理实在不难，无非是供需信息的集成和透明，以及基于透明信息的高效协作，而以“链主”企业为龙头的工业互联网或家昔时夜脑的履行和运用，有助于企业及其所在家傍边供需链的优化和提升。

通过实际的不雅观察，笔者创造，如果下贱OEM厂家能够为上游供应商供应较为准确的采购操持和要货指令，如果采购操持能够滚动发布，如果要货指令能够得到实时更新，将对上游供应商订单交付体系的改进供应很大的帮助。
当然，供需链的高度透明和高效协同，也哀求上游供应商将其生产操持、生产实行、库存和送货等信息及时、准确地反馈给下贱OEM厂商。

须要指出的是，高下游供需之间的高效协同建立在互利互惠的计策互助关系等根本上。
当前，很多制造型企业，尤其是OEM企业，与其上游互助伙伴之间竞争多于互助；或者说，表面上是互助，骨子里是竞争，仍旧秉承博弈的做法来最大程度地压榨供应商的剩余代价。
如果这种互助理念不改变，再高等的工业互联网也是浮云。
实际上，很多企业虽然学丰田的精益生产办法，但在供应链领域仍旧还普遍地采纳“二轨供货”策略，就很难把精益生产办法的代价充分地发挥出来。

基于物联网和LBS的物流透明化

从作业的角度来看，供应链的实行活动中除了订单处理、加工和装置，剩下的紧张便是物流。
实际上，大量的干系研究表明，很多企业的订单交付周期之以是很长，紧张问题可能不在加工和装置等环节，更大程度是物流环节的等待韶光太长。
要想肃清物流环节的各种等待和摧残浪费蹂躏，就必须实现物流的高度透明化，以及物流透明化根本上的物流排队和路径的优化。

物联网和位置定位做事（LBS）等技能的运用，可以帮助企业实现物流全过程的高度透明。
在零部件入厂物流和商品出厂物流等环节，企业可以利用车载Tbox和GPS等来跟踪物流车辆的位置。
在零部件或在制品的厂内物流等环节，企业可以利用RFID、嵌入式系统等来跟踪物料或料箱的位置和移动轨迹。

结语

借助订单交付体系，我们可以对制造型企业的生产运营和供需链管理建立起全面和系统的认识，进而在流程贯通、职责贯通、数据贯通、IT系统贯通和体系管理的辅导下，借助干系数字化技能或IT系统的履行和运用，企业可以对其交付体系做数字化重塑，以实现快速、精益、柔性的订单交付。

转自公众年夜众号：MES百科