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MATHART INSIGHTS

数策洞察

当前位置:首页 > 数策洞察 > 以数字化的指标体系为供应链运营保驾护航

以数字化的指标体系为供应链运营保驾护航

2021 / 12 / 20
阅读:6671
来源:原创

  ——数策智能制造事业部解决方案总监 陆杰


随着汽车行业从增量时代向存量时代转变,行业竞争日趋白热化,车企之间的竞争在很大程度上转变成各供应链之间的竞争。如何确保供应链平稳、有效地运转,强化供应链上下游之间的协同,已成为车企提升核心竞争力所面临的关键问题之一。


此外,随着“双碳”目标的提出,2021年,我国全面开启实现碳中和的新征程。汽车企业作为碳排放的重点对象,更应从低碳技术研发、产品设计、运营管理、供应链管理等方面开展工作,争取尽快实现供应链碳中和。


在此时代背景之下,无论是整车厂还是零部件企业,都面临着提高供应链管理水平的艰巨挑战。



知之非艰,行之惟艰,提高供应链管理水平绝非易事。想要获得行之有效的解决方案,我们首先需要弄清楚一个问题:企业的供应链管理现在处于何种水平?在明确此问题的基础之上,才有可能寻找到自身供应链管理问题的解决之道。换句话说,企业需要的是“反躬自省、量体裁衣”,最终建立一套适用于自身的供应链绩效评价指标体系。


一方面,通过该体系,企业可以“自查”——随时检查供应链系统的运作是否符合既定目标;另一方面,企业可以“自纠”——通过设立绩效评价指标,供应链成员能够明确得知组织绩效所需改善的领域,从而在战略、战术和运作这三个层面上引导组织的决策活动。


但在与多个合作伙伴及客户的沟通中,我们发现企业在构建供应链绩效评价指标体系这一方面还是存在不少问题。很多车企的现状是缺乏从上至下的整体规划设计。各个运营考核指标分管而治,指标的管控分散在各个业务职能部门,且指标承接的组织不唯一,统计规范性不足。即使这些指标在业务层面中有所应用,但也多为结果性的指标,无法有效发挥指标的重要作用,即管理指挥经营决策。


那么企业如何才能搭建一套合理的、与时俱进的供应链绩效评价指标体系,以便准确、及时把握自身供应链的运行状况呢?


首先,对于汽车行业内的企业而言,在供应链绩效评价指标体系构建之前,企业自身需要有完整的顶层规划。结合平衡积分卡和供应链运作参考模型(SCOR)的理论基础,可以更好地为企业供应链绩效评价指标体系的搭建提供科学完善的评价维度。


平衡记分卡是源于上世纪90年代的组织绩效评价体系,主要框架包含四个维度:财务、顾客、企业内部流程以及学习与成长,致力于把企业的长期利益和短期利益相结合,把员工的成长与企业的整体绩效相联系。



供应链运作参考模型(SCOR是供应链协会开发的一个关于供应链管理和实践的跨行业标准,它是第一个标准的供应链流程参考模型,也是供应链的诊断工具,提供了全面准确地优化各种规模和复杂程度的供应链所必须的方法。


将两者结合起来,从供应链战略高度对供应链整体绩效进行评价,可以扬长避短。由此组建而成的供应链平衡积分卡可以划分三个层次——战略规划、关键成功要素、关键业绩评价指标。


供应链绩效管理的目的就是按照理想值设定目标值,既而根据目标值改进现有的绩效状况。以整车厂为例,在第一步——供应链目标战略规划上,我们可以从供应链的6个属性——交付可靠性、响应性、敏捷性、供应链成本、资产管理、供应链碳排放来诊断车企供应链的现状,确认未来的目标,并且使供应链业务目标结构化


紧接着,在完成目标战略规划之后,我们就可以实施第二步,即通过梳理供应链的运作流程,来定义核心的一级指标,即关键业绩评价指标


根据供应链运作参考模型(SCOR),汽车制造企业的第一层运作模型主要由计划、采购、制造、配送和退货五个流程组成,整个流程覆盖甚广——从供应商的供应商到客户的客户。另外,随着供应链碳中和理念的不断推广,车企可以将供应链上游材料碳排放指标纳入对供应商的考核评价中。



例如,通过参考第一步中的供应链响应性维度目标和车企供应链的运作流程,将OTD的响应周期定义为主机厂的一个核心一级指标。这个核心一级指标的定义需要采集从录入客户订单、汇总需求、生产计划、生产排序、生产准备、生产执行、下线入库、装车发运到最后运输时间的每一个业务环节所需要的时间,汇总成最后的OTD响应周期。


与此同时,从供应链的交付可靠性维度还可以推演出另一个核心一级指标,即OTD的订单履行率。通过这个指标可以衡量主机厂按时、按量、按质的订单交付的数量占所有交付订单的百分比。以此类推,从供应链的敏捷度、成本、资产管理、碳排放等维度,结合车企实际的业务流程和目标来选取最合适的一级指标,所有的一级指标都能直接、迅速地反映供应链某个维度的运营状况。


在定义这些一级指标时,不仅需要使这些指标最后都指向供应链的总体绩效目标,还需要做到指标的可衡量、可拆解。即在确保所有的一级指标可以快速反映供应链的运作情况的同时,也需要将一级指标从企业整体层面分解到各个业务单元,一级一级向下拆解。一旦其中某个一级指标绩效报警,企业可以迅速向下归因,找出问题环节,及时解除风险。


最后,根据业务场景落地,在企业内部搭建一套完整的供应链绩效评价指标体系。该体系必须包含每个指标的明确定义、实际数据的采集、缺陷分析、对标的设计以及绩效差距计算这些要素,每一个要素都很关键。


针对指标缺陷分析,我们可以借鉴六西格玛和全面质量管理理论。最基本的是针对每一个绩效评价指标,对缺陷部分或者不合格部分进行定义和分析。在进行绩效数据对标的时候,需充分考虑数据颗粒度,既要考虑到企业愿意分享的数据颗粒度,又要考虑到获得对标数据的难易程度,在此基础上排列出企业6个供应链属性的优先顺序,确认企业在这个绩效属性上需要达到的水平,比如是“出众”,“优势”还是“对等”。在进行绩效差距计算分析时,首先需要做的是自上而下地计算每个指标上可改善空间的数值,然后可以将差距值转化成潜在的预期收益。


只有在充分应用以上所阐述的方法及流程之后,才有可能真正结合本企业的实际业务情况构建一套行之有效的供应链绩效评价指标体系。


对汽车行业内的企业而言,汽车数字化供应链绩效评价指标体系的构建,是企业供应链管理非常重要的一部分。它对于车企来说,就像大海航行中的GPS定位器,让我们时刻知道自身所处位置的同时,找到绩效提升的准确方向,从而不断改善企业的供应链运营能力,提高企业的核心竞争力,让企业在残酷的市场竞争中立于不败之地。




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