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大家好,我是束方林,现在是福建联迪商用设备有限公司信息中心 IT总监,负责IT的规划、建设、运营。
大家可能对我们不太了解,我说一个关键词“交易”,大家就会发现对这个行业非常熟悉。

人类最早是物物交换,后来出现了货币。20世纪70年代出现了银行卡,银行卡让我们交易的便捷程度有了很大提升,那个时候出现了 POS 终端。

而我们是国内第一台 POS 机的研发者。我们连续10年在金融 POS 排名第一,去年市场份额是37%。
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现在微信、支付宝、银联商务等新兴支付以及新零售应用场景的出现,给我们带来很大的机遇和挑战。

一、联迪数据应用的几个时期

联迪做数据应用的时间相对较短,却是我们在IT系统建设到这个阶段,自然而然要做的事情。
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IT建设是有一些规律的,从基础建设,比如网络,到关键应用,像财务电算化、一体化,之后就是 ERP,后来 SRM、MFS等一系列业务应用。现在主要做集成应用,从内部到外部生态链的集成。

随着技术的发展,我们IT人员就是要运用行业的先进经验和先进技术手段,帮助公司内部构建技术平台,比如说永洪就是个很好的数据平台。


当所有系统建设到了一定阶段,里面会沉淀大量的数据,大家都知道企业里面人很重要,其实数据也很重要。

在企业内部,大家都会习惯性的认为数据是属于IT部门的,我认为这不对,我们只是在管理IT资产。

数据是属于业务部门的,业务部门是数据的生产、制造和应用的人员,他们对数据非常渴望,需求非常迫切,特别是实时数据应用。

于是我们开始着手使用数据。我们经历了大概几个时期。

最开始业务部门提一个需求我们就得开发一个报表,而生产过程中密集型的数据报表无法解决,效率非常低。

后来构建数据仓库,我们就可以将数据经过模型做转化了,但是数据展现还是存在问题。

这个时候我们开始和永洪合作,他们把我们内部的情况作了全面了解之后,帮助我们构建了数据模型、数据平台。

如今还可以应用他们成熟的方案,对我们的系统进行完善,这样可以避免我们走一些弯路。
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永洪帮助我们从业务场景角度做了规划,大致分为三个阶段:

  • 产品数据
  • 企业经营管理数据
  • 生态数据


因为我们从事金融支付产品解决方案的研发,产品数据是我们最重要的资源,也是品质保证和安全可靠的依据。所以以下主要介绍产品数据的应用。

二、产品数据的应用

我们非常重视产品的数据统计分析,从研发过程,生产核心要素(5M-物料,工艺,装备,测量,维护)出发,建立数据模型(6M-模型),给上层提供监控、统计分析和决策支持。
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在产品的生命周期当上,以前更多的侧重于制造,现在将生产单位全部委托给综合性的生产制造商,我们更多专注在研发上,这时就会更重视数据。

比如在投放生产之前,物料要经过千万次的持续的测试,按键、刷卡、包括扫码。这一过程中会产生非常多的数据,如果没有一个很好的平台是没有办法支撑的。
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在一些关键装备上,我们会有一个工程测试中心,在生产线上做小范围测试,我们需要做到这些装备在生产过程中,可以关注到它的健康度。我们有几种方式来实现:

  • 实时采集
  • 采集少量数据,几分钟之后做一次同步;
  • 用现有业务系统进行读写分离,把正常运行和读的部分分开。这样就会产生两份数据,在后续的数据使用中就不会对业务的正常运行产生较大的影响。


通过装备的实时健康诊断,我们可以远程看到装备的运行曲线,出现问题之前能够预警,以便于我们采取相应的对策。
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除了装备之外,在研究工业大数据的时候,我们由两个部门组成。工程部门侧重于装备,信息中心则侧重于信息系统。既要各种传感器把数据采集上来,也有后端的系统。
系统也是很重要的一部分,没有系统所有的数据都是无根的。
三、企业经营管理数据的运营

在企业经营管理中会产生大量的数据,如何有效的获取、分析、呈现隐藏在背后的规律,能够为经营管理提供支持,这是我们面对的问题。在这个阶段,也是永洪为联迪提供了方案。
我们和永洪合作的过程中,让我们觉得很愉快的一个方面在于,永洪会不断地和客户进行交流,他们内部新的研究和方案会及时传达给我们。

我们做数据分析的过程中,我们用永洪提供给我们数据运营的方案,去解决数据关联度不够、缺少系统化等问题,使得我们数据化运营建设变得有目标、有系统性、阶段性的逐步实现。

1.如何提高订单的交付率?
这是个订单交付的流程,我们接到的订单首先会流转到计划部门,计划是公司的枢纽,所有的订单由他们来排程,确定物料采购以及生产计划。
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这其中会出现什么问题?

在常规运转过程中可能出现订单交货慢的情况,在我所在的行业里,经常因为慢,发生丢单的情况,所以多交付就意味着多的生存机会。我们定了一个目标:提高订单的交付率。
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那么应该从哪些地方进行改进呢?

从接到订单、计划确认、生存完成到物流配送,我们发现整个环节中我们无法量化。比如物流配送需要一天还是七天,用航空快还是用铁路快,采购到货需要几天,不同的方式所需要的时间都不同。

没有准确的数据,就无法衡量,不能衡量就没办法对比,也就不知道从哪方面着手。
既然已经明确了目标,接下来进行目标分解,我们需要了解我们自身的能力,以便于确定我们可以在哪方面进行优化。
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订单数据:我们完成一次订单的周期一般是多少天?按这样的设定完成交付的有多少?占比如何?
库存数据:库存是一把双刃剑。如果为了保证供货能力加大库存,整个运营能力就下降,库存资金占用率就会增多,所以需要设定合理的库存占比,以保证供货稳定。
工单完成率:影响工单完成率的因素很多,比如开工不准时、物料齐套能力不够、内部直通率等。

通过数据进行量化,使得这些一环扣一环的业务因素能够进行有效关联,让生产得到有效保障。这是我们做的最简单的颠覆。

2.供应链数据指标体系的搭建
联迪有一个内部业务合作性很好的方式,IT建设过程中的项目经理由业务部门的人员来担任,这样他既是使用者也是项目负责人。
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这样他会对IT系统的需求很强烈,希望通过技术能够解决业务目前的困境。他会自己梳理业务体系,形成数据指标,而且这个指标不是无用的指标,是可实现、可度量的。

比如供应链管理人员会关注订单交付达成情况、供应商物料的到货情况、物料成本情况等。

通过这种方式梳理出来的指标体系,才更好地解决了业务部门的需求。

3.不容忽视的数据治理
我们在数据体系的建设过程中,起初确实了数据治理环节。在使用过程中发现很多数据对不上、有些数据重复、不规范。我们花了大量的时间和精力反复处理这些数据。
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同时也制定一些数据的约束和规范,做规范的过程很花时间,在做的过程中需要小步快跑、不断迭代。

之前在福州和同行交流的时候也谈到这个问题,现在用手工表里的数据进行分析和决策的时候,领导会觉得手工表里的数据不可靠。更希望IT系统能够产生实时的、可靠的数据。

这其中数据治理的工作就显得尤为重要了。

4.业务部门和IT部门如何分工?
我们数据化运营的体系还在持续完善中,我们的做法是,IT部门和业务部门组成一个联合的团队。

因为业务部门对业务很熟悉,他们可以根据业务流程梳理出清晰的数据需求,而且还在业务部门内部成立数据分析小组,负责专业的数据分析。

而我们IT部门则负责我们擅长的技术部分。我们以这样的组合共同承建数据应用项目。
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在这个过程中,IT和业务部门的互相的信任,能够确保我们做的事情取得更好的效果。

业务部门重视的需求,才是我们最优先要去做的事情。而IT部门要注意的是,如果团队薄弱要赶紧补强队伍,不能有短板。

数据实时性跟不上,会影响业务部门的判断,IT部门呈现事后的数据,业务部门会觉得这些数据对他们没意义,而永洪能够帮我们解决实时数据的问题。

很多公司的BI是给高层用的,但联迪从一开始就不是这样的,我们是从最普通的业务人员开始用起,现在逐渐推行到高层,是一个自下而上的过程。
从产品研发到供应链,之后可能还要拓展到财务、销售等几个部门进行数据应用的挖掘,我们一直在路上。现在是我们的IT部门和永洪一起为联迪的数据应用的项目共同努力。
以上是我的分享,很感谢大家的聆听,谢谢。

(注:本文根据福建联迪商用设备有限公司信息中心 IT总监 束方林 于7月14日在2018永洪大数据技术峰会演讲整理)

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