制造业ERP到底该怎样创新与转型?

企业服务
阿朱说
阿朱
2017-08-11 17:40
[ 亿欧导读 ] 阿朱认为客户主数据、产品主数据、订单主数据其实是一个微笑曲线串:产品-订单-客户,这是最小的商业闭环。
B2B,云计算,SaaS,大数据 图片来自“123rf.com.cn”

【编者按】阿朱老师在企业服务领域已经有18年的从业经验。在这篇文章中,他认为由于中国传统零售信息收集能力低、投入少、收集技术门槛高,所以没法很好地把消费端的数据传递给生产与供应环节。现在终于有了电子商务,有了智能产品,终于能将消费购买过程数据、消费使用过程数据低成本收集起来了。

本文首发于阿朱说,作者阿朱,由亿欧编辑整理,供行业人士参考。


昨天有个ERP实施顾问写了篇文章叫《再见吧,咨询》,觉得ERP顾问的精力和时间效率都被表里不一的企业内斗消磨了、ERP理论不适合流程制造行业、ERP顾问生活太苦、云计算和SaaS后让ERP顾问价值降低,再不转型转行就老的跑不掉了。

正好我这段时间也正在研究品牌制造商在云计算大数据、智能&人工智能上的技术应用,所以我也想说说。当然,我所说的这些,都在我过去的文章中都说过了,所以我也是老生常谈啊,现在只不过再串一串。

(1)先说点常识

常识,看似很多人都应该知道,但实际是:很多人都不知道。所以我车轱辘话老生常谈了N遍。

先从MES切入说常识。MES,中文意思就是制造执行系统。既有ERP何须MES,这是很多没入门的菜鸟老谈论的疑问。

在企业信息化这个行当:业务处理系统、信息收集系统(就是我们常说的MIS)、管理系统、分析系统,都分的挺清。我们之所以分这么清,就是因为对系统编程要求、系统架构、功能设计&用户体验,都有很鲜明的要求区别。很多做企业信息化研发的万金油团队居然不知道这个常识,客户要报表,加,客户要计划管理,加,客户要仓储生产处理操作系统,加,客户要窗口收银,加。这一加加堆砌不要紧,有人要求快速,有人要求稳定,有人要求精准,有人要求安全,有人要求大数据量统计,功能设计和系统架构就众口难调了。系统复杂、系统代码不好维护、系统不稳定,皆因此而起。

我们所说的MES,就是业务处理系统范畴。而ERP,是业务管理范畴。就如同上世纪90年代,都是业务处理的天下,各种窗口收费系统、计费系统、进销存系统、财务核算账务处理系统。到了2000年,业务处理系统都基本齐备了,基层人员都用上电脑了,业务处理效率、质量都满足了,但管理人员还没有系统呢。于是ERP兴起,对各种业务各种资源的PDCA需求就起来了。所以,就单说制造、采购这两个典型场景,就有了物料需求计划、采购计划、主生产计划等等PDCA管理功能。这显然和基层生产人员使用的信息系统有明显不一样。

还有一个常识是:很多企业信息化软件研发公司只有一个所谓的平台,其实这也是误区。我们一般是把应用快速开发平台、应用集成平台、实施平台、运维支持平台都分开,各块专门研发。

(2)制造业ERP

ERP是个框什么都可以往里装。每个行业的信息化套件,大家都称为ERP。也有人说只有制造业信息化套件才能称为ERP。我说,ERP是企业资源计划管理,不论是资金,还是产品或者是物料,还是人力,都是企业资源,都需要做好P(计划)D(执行)C(检查)A(改进)。

ERP起源于准时交付(进度、效率、质量)。一开始是做生产计划,后来发现生产受物料影响大,就做物料需求计划和采购计划(供应链管理的需求来源),后来又发现是销售不可控造成的,于是又发展分销管理、终端销售过程管理(这就是CRM的需求来源)、订单管理。这构成了最初ERP的基本框架。但即使是SAP,也一般切分为多段:CAD+研发设计(PLM)、供应链(SCM)+仓储物流(WMS/TMS)、制造管理+制造执行、分销(SD)+终端销售(CRM)、会计(FI财务会计)+财务管理(TR财务管理/CO管理会计)、人力资源(HCM)、协同+项目管理。

但如今已经不怎么讲究准时交付了(虽然准时交付的问题我们仍然没有解决和执行的很好)。因为世界环境发生了变化,我们试图通过延伸管理链条到分销管理、销售过程管理、订单管理,我们不断的进行概念创造、品牌塑造、理念引导,但是我们仍然控制不住变幻莫测的消费者需求动向。有人就提出了敏捷制造,控制不住我们就不控呗,我们只要尽快响应就OK。但研发设计、原材料准备、零部件生产、成品组装、仓储物流,这些过程环节怎么能快起来,让消费者需求快速探知到,然后能尽快生产出来交付给消费者。

现在在电商的推动下,中国的仓储物流基础设施已经比过去好多了:海运/高铁/飞机/高速公路/城市道路、干线仓储物流、支线仓储物流、大规模自动化智能化仓储物流设备与系统、大数据驱动商品分布和物流调度、O2O就近配送到家、商用大货车、无人机、电动自行车。

我国的研发设计,也在DIY设计与粉丝社群直接贴近消费者、智能产品大数据跟踪分析直接获知消费者使用情况、3D打印快速验证、VR仿真虚拟体验、3D仿真云测试,研发也敏捷了。

产供销信息打通(如电商点击流用户行为跟踪、搜索关键字信息、收藏信息、咨询问答信息、购物车信息),也一步步让制造计划和制造备料精准前置。

互联网和电子商务,确实让现在的ERP(敏捷制造)和过去经典的ERP(准时交付)不一样了。

今天我就说说敏捷制造为重心的制造业ERP。

一、研发设计、研发协同

CAD、3D仿真设计云渲染、3D仿真测试云渲染、VRAR仿真体验云渲染、DIY设计与粉丝社区

研发设计协同平台、研发管理平台

PDM产品数据管理、产品高精度电子图纸归档

结合部(研发和制造衔接):BOM物料清单

二、制造管理(这是典型制造业ERP模块,常规SAP、Oracle都在这个领域主力玩)

电商点击流用户行为跟踪、搜索关键字信息、收藏信息、咨询问答信息、购物车信息、预售预订信息

订单管理

物料需求计划

采购计划

库存管理(零配件、半成品、产成品)、智能标签/二维码

结合部(制造管理和制造执行衔接):主生产计划

三、制造执行(这是典型的MES)

工艺路线

高级排产计划

车间可视化看板

结合部(制造执行和智能生产衔接):车间调度管理

(再看看现在市面上号称MES那些做的主要聚焦的是啥啊都搞不清楚)

四、智能生产(这块是新增的,可以归纳到智能产品和智能设备大数据)

智能产品、智能产品大数据

智能工业生产设备、智能流水线、智能工业机器人

PLC、传感器

生产设备实时监测、生产设备定期检修管理

车间安全生产智能监控

结合部(智能生产和产品质量管理衔接):智能产品

五、产品质量管理(这是常规独立模块,不应该属于MES)

产品质量检测检验、人工智能视觉识别智能检查

全产业链区块链质量追溯

六、人力资源与财务核算(这是典型HR和FI模块,不应该属于MES)

绩效计件、工时核算、人效分析

生产成本核算

(3)工业4.0

工业4.0,全球主要是以德国、美国、中国三国为主。

德国主要是以西门子+SAP为代表。西门子在核心零部件、PLC方面都很强,制造实业很牛,可以说是德国工业的代表。而SAP在制造信息化方面也很牛。

所以德国工业4.0,还是围绕自己的强项,做强智能设备&智能设备大数据、智能车间、大数据和人工智能深度学习驱动的智慧生产管理。你看西门子,又是收购3D设计软件、研发管理平台,又是搞设备大数据平台,还搞生态使用的应用管理平台。

而美国,美国的强项是金融、互联网啊,美国的制造空心化啊,但研发设计、全球资源整合管理绝对是一流啊。所以美国以通用电气+微软为代表。通用电气也是美国工业的代表。但是德国SAP强在生产制造信息化,而发源于美国的Oracle顺理成章的强于供应链整合资源管理。

所以,美国的工业4.0,是做智能设备,采集智能设备大数据,但不是为了改进研发和生产,而是为了做后续增值服务,如远程精准监控服务、远程精准诊断服务、远程精准估值、二手转卖、质押、租赁。这和美国发展服务业、金融业、电子商务业是紧密分不开的。

而中国呢,没有西门子也没有通用电气这样的霸主代表啊。中国传统制造实业还不够强,但中国的互联网业和电子商务业明显和全球差距不大。所以中国工业4.0,反而不能以工业企业为龙头,而是以中国互联网巨头为龙头。这就是中国政府为啥一直持续投入中国制造2025继续搞核高基,一边发布“互联网+”战略。

其实我们想想,作为制造企业,最头疼的是什么?不是生产效率问题,也不是生产质量问题(全球奢饰品高档品很多都是中国代工制造的,就连科技精密集成的代表iPhone都是中国生产),也不是生产成本问题(生产高档品自然有高档品的成本)。而影响中国制造企业效率、质量、成本的,恰恰是不知道三个问题:生产什么、生产多少、什么节奏生产。就是因为不知道生产什么、生产多少,所以瞎生产,所以成本积压。

怎么改善这个问题呢?只有中国产供销联动在一起才能做到。由于中国传统零售信息收集能力低、投入少、收集技术门槛高,所以没法很好地把消费端的数据传递给生产与供应环节。现在终于有了电子商务,有了智能产品,终于能将消费购买过程数据、消费使用过程数据低成本收集起来了。不过目前这些消费和零售端数据都还没有和生产供应端打通,这是电商未来发展之路(这就是电商从实物零售走向产业信息服务了)。

所以我昨天说

面向经营的工业4.0重心:生产什么、生产多少、什么节奏生产

面向管理的工业4.0重心:成本、质量、生产安全、绿色生产、生产效率

想想这句话,说的也对。

(4)主数据

产供销联动的核心是主数据。

嗯,主数据一般有:产品、订单、客户、供应商、合同、项目,有些以客户、质量为中心的企业,还会把支持工单作为主数据,以备做全产业链质量追溯。

主数据治理的难点就是从各个业务系统中剥离出来,剥离后,技术同步修改、同步复制、分发,倒是容易

有人认为主数据治理的难点是规范制定,其实这是误区。研发设计、生产、财务、销售、售后,因为出于对自己业务处理要求,往往有不同的标准口径。但只要设定好原则:最初从哪个流程环节产生原始主数据,就依照哪里的标准进行制定。对于后续各个环节不想这么处理的,采取别名(比如汽车什么舒适型豪华型),或树状层次结构进行主数据结构搭建。就如同零售商品,有品类,有SPU,有SKU。品类可以独立为一个字段信息,SPU和SKU成为树状两层。很多企业设立主数据,直接到SKU,没有SPU,这就是问题根源。

但像淘宝综合商品商城、58同城综合服务商城,他们的商品包罗万象、SKU上亿,这就不好定义编码长度、编码含义、结构化字段信息了。所以一般用打标签+搜索引擎的模式,标签是灵活的,不像咱们做ERP,需要非常讲究编码长度和编码每个位的含义,也非常讲究每个字段信息的设立。

这就是问题复杂度不同,处理手段也不同,毕竟咱们每家企业生产的商品SKU最多也就是100多种。

(5)从主数据出发的IT创新、IT转型

我是这么认为的:

1、客户主数据:走向社会360度客户画像和信用大数据以备做以后的租赁、质押、二手转卖估值。

2、产品主数据:走向智能产品大数据以备做远程诊断、远程保养维护提醒、远程定位、远程精准估值、二手转卖、质押。

3、订单主数据:用订单串起工业4.0,用订单利益来要挟驱动整个产业链所有零部件供应商资源、产成品生产资源、仓储物流资源、销售资源

这三个主数据其实是一个微笑曲线串:产品-订单-客户,这是最小的商业闭环。

尤其是订单驱动整合全中国甚至全球的产业资源,这是我经常说的产业互联网络。这张资源网的打造、订单执行运营(进度、质量、成本),就很了不起。就需要单独做一家互联网科技公司,才能办到。CIO是否能抓住这个机会成为这家互联网科技公司的CEO,就看CIO是否具备全国甚至全球的产业链资源的整合合作能力、订单执行运营能力了。

至于数字营销投放和效果监测,连带后台的SaaS架构的CRM系统,再连上后续的智能客服机器人,我个人觉得这条营销云、销售云、服务云的链条,价值并不如上述咱们谈到的客户360度大数据、智能产品大数据、产业互联网络有价值。

我曾经写过一篇文章叫做怎样在中国杀死SAP(擅长制造管理),我本来还想在中国写一篇怎样在中国杀死Oracle(擅长供应链管理)。就是因为中国的IT环境发生了本质的深刻变化,这种变化是中国独有的,全世界都没有先例:

1、前端在线上电子商务、线下智能商店甚至无人商店

2、中端在产供销联动、产业互联网络运营和产业互联网络IT平台打造

3、后端在智能设备大数据和智能产品大数据、大数据驱动金融服务和售后服务

虽说中国70%的IT投资在政府央企国企军工,而这其中60%的IT投资又是IT硬件,其他的投资在于严重依赖外向型技术外向型业务外向型资本的企业,互联网公司只进不出自己用开源搞而不外购,中小企业主要聚焦营销和交易多续命。但我们这不是还是需要一些希望么?重振河山待后生啊。


研究报告分享

10月12日,亿欧智库,联合阿里研究院、微链共同出品《AI商业化“二次革命”的产业落地——2017中国AI投资市场研究报告》。报告从三大产业链层次和18个重点行业,到投资机构市场布局和巨头企业投资战略,报告深入探索AI各投资领域的变化趋势,总结AI投资市场主要“玩家”投资规律。

阅读报告请点击:《AI商业化“二次革命”的产业落地——2017中国AI投资市场研究报告》

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