一、 訂單管理的業務困境
訂單管理一直是製造業供應鏈管理中的重要環節。從本質上講,整個供應鏈過程都是為了完成訂單而生的,訂單系統效率會影響到供應鏈的每一個環節,不論是間接的還是直接的。而且,處理訂單的很多環節都會直接涉及客戶。因此,客戶訂單管理完成水平的高低直接影響了企業的生產服務水平,訂單處理訂單系統的效率很大程度上體現了企業的能效。
然而,許多製造業企業因為資訊化程度較低,業務系統分散,數據量龐大,各部門協同效率差,在客戶訂單管理上經常遇到如下問題:

客戶訂單管理流程口徑分散
整條供應鏈流程由CRM、ERP、MES、WMS多個訂單系統支撐,其口徑及單據號分散,部門協作困難,缺少一個能進行統一管理的訂單系統,造成整個流程的橫向鏈路分割。
供應鏈會議頻繁、低效
傳統供應鏈協同中下游的需求及問訊一般由電話或會議完成,問訊關係中缺失責任及職責的分配,並且上下游的訊息和進度常常無法協同,會議所帶來的價值非常之低。
客戶訂單管理進展資訊模糊
因為缺乏統一的客戶訂單管理系統,訂單所歸屬的銷售在查詢訂單進展時經常憑藉主觀推斷+多系統繁雜的查詢完成。同時,缺料及半成品在庫情況獲取時間極長。
訂單系統庫存金額失衡
採購計畫100%在年規劃的指導下進行,缺乏針對於供應鏈的靈活性,整個庫存的積壓資金大幅度影響企業現金流。
訂單系統預警體系薄弱
傳統的客戶訂單管理僅為在節點進行人工監控。如果計畫週期的超時,只能在2-3天後由人工發覺,缺乏流程和數位化平台的有效支撐。
二、訂單管理系統解決方案
帆軟製造行業化團隊使用商業智慧報表軟體FineReport為企業搭建了一套從銷售預測——客戶訂單下單——銷售業務員監控——產品排產——半成品入庫——成品入庫——交付物流監控全流程的客戶訂單管理系統,幫助企業實現訂單管理全流程視覺化,協同多部門數據透明,隨時隨地監控供應鏈運營,實現訂單全生命週期管理。
下面我們一起來看看這套訂單管理系統的搭建思路:
1、客戶訂單管理系統四大核心週期
訂單管理分為四大核心週期(根據實際業務情況的不同,四個週期可能會有變動):
- SOTAT:訂單錄入至評審通過週期
- SRT:評審通過至發貨週期
- TT:實際運輸週期
- PODAT:客戶簽收至回到回單錄入系統的週期
從訂單錄入,到最後客戶簽收至回到回單錄入系統,訂單管理系統的核心功能,就是通過縮短四個週期,來縮短訂單交付日期,以縮短整個訂單交貨週期。

2、客戶訂單管理全生命週期節點
可以通過計算每個週期的歷史平均值,監測後續週期的長短與平均值(或者某些設定好的閾值)的比較,並通過PDCA循環的方式不斷地縮短每個週期的標準值,加快訂單流轉的過程。

3、客戶訂單管理系統指標梳理
下面梳理了從客戶訂單管理供應鏈的初始端到結尾端,核心需要關注的指標。具體可以根據企業的實際業務情況,對某個模塊的指標進行細化。

4、客戶訂單管理系統場景架構
面向上述監管訴求,企業應將供應鏈拆分為供應側及銷售側監管,行銷側重點監管行銷各類KPI的執行及結果,而供應側則側重在訂單流轉過程中每個環節的流轉量及週期分佈。
同時將兩側的核心指標構建單一多維監控頁面,針對異常指標在傳統的預警模式之上,建立自動觸發的改善流程,做到對所有異常指標的閉環管理及持續改善。

5、客戶訂單管理涉及人員
這套客戶訂單管理系統方案主要會涉及以下三類管理人員:

各部門主管:自動接收個人所值部門在訂單鏈中出現的問題,分配責任人員並追蹤落地成功,確保本環節流程及時效最優。
供應鏈、庫存主管:定點定性分析需求同供給的平衡關係,在保證需求及時滿足的情況下實現資金鏈最充足。
行銷主管及業務員:即時監管下屬單位任務進展及所屬訂單流轉節點、異常週期。

三、訂單管理系統範例
FineReport是如何實現這套訂單管理系統方案的呢?讓我們來一步一步詳細看一下這套訂單管理系統的落地效果。
1、訂單管理流程指標監控
使用FineReport戰情室大屏展示訂單全流程各關鍵節點指標,構建完善的訂單系統,每一個指標都代表一張報表,點擊即可看到詳細的報表展示。
每個指標的顏色為當前模組(下屬細化指標)是否達到警戒閾值,上下箭頭代表當前指標較同期數據處於上升還是下降。

每一個指標的詳細數據都是可鑽取的,每個指標可以通過鑽取進行數據的多維分析,去定位並發現問題所在。

2、行銷側訂單管理系統
2.1 行銷側訂單管理橫向監督
在行銷側的訂單管理,製造業主要關注回款額、銷售額、任務達成、銷售利潤等銷售指標,使用FineReport戰情室大屏在橫向維度上全面監管銷量進展,除銷售額分佈,也包括當日重點大區審單量及審單明細等。

2.2 訂單管理銷售預測
製造業市場易受原材料、製造期貨、國際行情等因素影響,經常出現較大變動。常用較為傳統的模式進行銷售預測:月任務量由兩大體系支撐:集團側至區域側的任務量拆分及區域側至集團側的預測匯總,加權組成當月的預測銷量,並下拆至各經銷點。

2.3 訂單管理預測達標
以審單維度考核各銷售的預測準確率,前期以培養銷售感知度為主,後期將延伸至整條供應鏈,以需拉動供應鏈前端物料資源。

2.4 訂單管理下單跟進
FineReport訂單系統支援使用手機、iPad等行動端查看數據,PC端的數據鑽取、參數聯動等功能也都可以在行動端實現,隨時隨地都能查看、分析數據。
通過行動端訂單系統了解每個大區的銷售情況:下單量、審單量、下單金額、審單金額。

對於各大區訂單所處節點訂單分佈,可利用FineReport數據鑽取的功能下鑽至明細表實現逐層追蹤查詢,來查詢具體訂單處於什麼狀態,比如是在下單還是在審單、下單週期有多久。

2.5 訂單管理任務進展
對各個大區的銷售量完成率進行監管,比如設定上限為150%,閾值為100%,查看每個大區的月銷售進度。

同時,基於各大區的達成及增長,建立對比排名頁面,查看各大區完成率的同期比、目標比、當月達成率、累計達成率等指標,輔助尋找薄弱點。

2.6 訂單管理任務排行
查看每個銷售員的銷售情況,對各銷售員業績達成及完成率進行排名。

同時,分析人均銷售增長及趨勢分析,同時以不同維度生成銷售差異排名。


3、供應側訂單管理
3.1 供應側訂單管理縱向監督
訂單系統供應側縱向監督,包含預測供需分析和訂單供需分析。訂單供需分析主要分析基於當前訂單的缺料需求和承諾達成率。預測供需分析主要分析基於預測的訂單量,當前所儲備的原材料,以現在採購計劃實現採購管理,能否支撐接下來預測的供需情況。

在訂單供需分析下,基於產銷存對比,實現差異量分析。

3.2 訂單跟蹤
訂單跟蹤情況,即單個訂單下的執行明細及分配明細,透明給銷售業務員,為訂單執行流程提供最全面的數據透明。

訂單系統二級頁面監控該銷售業務員所屬訂單下的備料與採購到貨及採購延期狀況。

3.3 未被下達跟蹤訂單管理
追蹤未被下達的訂單情況,查看未被下達訂單的分佈區域及明細數據,設置相應閾值,保證未被下達百分比在月度維度下穩定降低。

3.4 下單未生產訂單管理
查看訂單下單未生產的情況,各訂單下達分配至生產基地的分佈情況。

使用FineReport訂單管理系統鑽取數據,數據下鑽至各基地過程量的年趨勢、月趨勢、未生產訂單明細以及在生產訂單進度。

3.5 過程型號監控訂單管理
有些過程型號需要經過多步工藝流轉,需要監控型號維度下的過程量分佈及占比數據。

使用數據鑽取功能,進而可以查看各型號下工藝流程流轉進度。

3.6 半成品監控訂單管理
對於某些製造行業,尤其是電池行業,半成品數量較多,需要監控半成品庫存在型號及基地維度下的分佈占比數據,在保證訂單需求及預測需求的情況下監控合理餘量。

同時,進行半成品庫存趨勢、周轉天數分佈及物料分佈占比的數據監控,保證庫存結構處於合理區間且產品分類符合銷售占比。


3.7 發貨監控訂單管理
監控每個基地的發貨數量。

或者可以基於定位,使用FineReport訂單管理系統戰情室大屏,監控訂單發貨的具體發貨位置、發貨數量、發貨節點等指標。

4、客戶訂單管理供應鏈復盤會議
區別於傳統的客戶訂單管理供應鏈會議,該複盤會議將固化所有的分析圖表及維度,即把所有週會/月會的圖表樣式固定下來,按月頻次和周頻次從數據庫抽取所需數據,使用FineReport訂單系統自動生成圖表。
會前總結、會議記錄使用FineReport的填報功能,嵌入當前頁面。

5、訂單管理指標預警體系及流程觸發
5.1 訂單管理流程觸發
將整個會議流程分為不同模塊,每個模塊中涵蓋多個指標,並給每個指標設置預警線,當指標觸發預警線時,就會觸發預警流程。

5.2 訂單管理複盤頁面流轉
出現問題觸發預警之後,發起人錄入原因分析和需要改善的指標,並分配責任人確認並執行,最後進行效果驗證。
發起人在訂單系統中將指標明細(未達成月份、預實對比)、責任人員、問題點描述進行手工填報,自動推送至下一節點。

責任人員將對此問題負責,並分配相關執行人員解決該問題,並設定問題解決時間,執行人員可使用FineReport自動排程功能,將問題解決的情況定時自動推送給審批人進行審批。
5.3 驗證評價頁面流轉
審批人進行效果驗證後,對該次問題解決的情況進行評分與評價,如問題未按時解決,將重新啟用流程並對責任人進行分數扣減。如問題已解決,將視情況進行評分並結束流程。

在流程多次執行以後,基於所有的指標、問題描述、解決措施,可以沉澱一個知識庫。將指標、問題描述、解決措施都規範化,匹配上標籤。
下一次當指標異常時,訂單系統不僅會觸發預警流程,還會先推送一個智能預警和解決方案,形成預警體系的良性流轉,加快問題解決的效率。

四、訂單管理總結
通過FineReport訂單系統實現對客戶訂單的全生命週期管理,打造出一個全流程化的客戶訂單管理系統:

- 統一及協同:支撐供應鏈各協同部門的按規則統一行動、用全流程數據透明,消除資訊不對稱,形成為統一目標的協同機制。
- 子流程支撐:超期及不良指標自動觸發流程的推送及認領,流程時長的橫向監管及縱向差異分析將最大限度發掘及解決超期問題。
- 全流程優化:通過全流程指標的數據分析,可以對整個訂單流可視化、量化找清責任,便於持續流程與系統的優化以推動和打通訂單全流程。
- 全流程診斷:隨時、隨地、隨需的全流程監控供應鏈運營,大量的移動+即時數據+碎片化的時間就可以完成全流程數據監控與運營情況診斷。
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