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11-11

汉得 x 昆船机械｜开启“新征程”，共创核算“新模型”！

云南昆船机械制造有限公司（以下简称昆船机械）再次携手汉得，于2022年10月21日在昆船工业园区，隆重召开基于SAP ERP平台打造，满足企业创新、成本创新、核算创新的——成本“新模型”变革项目启动会。

11-11

汉得 x 昆船机械｜开启“新征程”，共创核算“新模型”！

云南昆船机械制造有限公司（以下简称公司）始建于1969年，前身为云南昆船第一机械有限公司，2017年更名为云南昆船机械制造有限公司。公司隶属于昆明船舶设备集团有限公司，注册资本4.7亿元，现有资产近7.8亿元，生产厂房建筑面积8万余平方米。是集光、机、电、信息为一体的大型国有高新技术骨干制造企业。公司装备实力雄厚，设备类型齐全，技术工艺能力基础坚实，具有完整、较强的精密机械加工、复杂钣金成形加工、大口径薄壁筒体有色金属精密铸造、先进的表面防腐处理工艺和热处理工艺、特种焊接、材料理化检验分析和产品检测试验验证能力。昆船机械具有较强的开拓创新意识和技术创新能力，拥有较为完善的技术创新体系、较强的研发能力，形成一批具有自主知识产权的科技成果。公司已全面实施SAP-ERP企业资源管理平台、OA自动化办公平台，建立PDM、CAD、CAE、CAPP等研发设计系统，部署DNC、MDC等车间数字化管理系统，实现产品设计、工艺设计、生产制造数字化、网络化，为快速响应市场需求和提供高效、高质量生产服务奠定坚实基础。再度携手 创新变革汉得 x 昆船机械时隔四年，云南昆船机械制造有限公司（以下简称昆船机械）再次携手汉得，于2022年10月21日在昆船工业园区，隆重召开基于SAP ERP平台打造，满足企业创新、成本创新、核算创新的——成本“新模型”变革项目启动会。昆船机械董事长及党委书记邱彪（右五）、昆船机械总会计师马宁波（右二）、昆船机械常务副总经理赵一刚（左二）、昆船信息中心主任王骏（右四）、汉得副总裁罗浩奇（左四）、汉得SAP华西事业部总经理白玉龙（左三）、汉得项目经理刘梓涵（左五）以及双方项目组成员共同出席本次仪式。 邱彪董事长在会上明确指示伴随企业竞争进一步激烈的外部市场坏境以及数字化应用进入“深水区”，如何“利用”数据、利用”好数据”、“利用好”数据、为企业服务、为企业“获利”，是需要打破传统思维方式，去勇敢创新的。邱彪董事长表示，本期项目再次携手汉得，不仅仅是因为汉得是“长期合作伙伴”，更看重的是汉得这些年在帮助装备制造行业自主创新的丰富经验。让项目组在本期项目中少走弯路、在确保合规、合法的前提下，打造基于SAP&MES应用下的核算“新模型”。携手汉得，成就强品牌梦想！
11-03

智造专栏｜基于数据洞察建立持续改善机制——SPC

汉得SPC历经3年时间，先后实施且成功上线的工厂已达50多个，获得客户一致好评。SPC只是持续改善方法中的一种，同时也是目前我们认为门槛低、成本低，惊喜多、收获多的一种基于数据洞察的持续改善机制。

11-04

智造专栏｜基于数据洞察建立持续改善机制——SPC

SPC基于数据洞察建立持续改善机制作者 / 张震宇前几天看到了一位行业优秀顾问在连载“IT价值创造系列”， 在“透明化“一篇中提到了“Insight”这个词、即 “洞察”， 这个词不经意间燃起了我几年前一段产品化的回忆。当时与某个垂直行业的龙头客户在制造领域的业务建立了紧密的联系，双方互信度非常高，他们负责提供业务需求，我们负责结合汉得平台、产品、顾问资源给客户提供业务需求落地服务。该客户当时迫于客户、行业审计、内部系统规划等多方面压力，不得不立刻解决SPC系统化应用的场景。汉得方组建了产品团队从SPC基础理论、控制图原理、控制图使用方法、市场同类产品分析，并结合敏捷开发的方法快速进行了产品化落地。产品落地之后就会面临市场推广的问题，市场推广就需要有“卖点”或“亮点”。当时大家一方面负责客户现场项目的交付，一方面从现场获取使用场景并加以总结，以期望寻找一个区别于众多SPC产品的“亮点”。当这个客户的系统落地之后，我们认为我们的不同在“在线实时SPC”，在数据量大、节拍较快的场景下，我们的软件确实做到了基于过程的工艺控制点通过SPC软件进行实时分析及控制。当看到“洞察”之后，我觉得似乎“数据洞察”更能准确表达我们产品的不同之处，毕竟“在线实时SPC”过于在技术角度进行表达了，并且我们产品并不是强调单点场景化的应用，反而更强调对整条价值链的数据进行洞察，帮客户建立以数据为基础的持续改善机制。持续改善机制建立的方法有很多，比如我们见到一些客户会专门建立LEAN部门，负责日常工作中的现场改善；也见到一些客户会专门请一些外部咨询机构，从最基础的5S培训、甚至到全价值链的拉动、局部的畅流等等。当然以上的方法都是得到实践证实的，但我们今天讲的“以数据为基础的持续改善机制”，并不完全依托于外部机构或内部某个特定部门，我们认为凡是有数据的地方都可以进行数据分析及洞察，都可以通过数据说话找到问题并建立改善。下面分享两个通过数据洞察得到改善的实际案例。01基于数据洞察改善焊接工艺无论是规模多大的企业，焊接工艺的稳定性是一个永恒的话题。在一家大型动力电池企业，生产节拍很快，质检人员在巡检的过程中发现同样的两条生产线，但其中某条产线由于极耳焊接虚焊的问题会出现批量的质量事故。在未使用SPC数据分析系统前大家只能将问题定位到该工序的焊接出现问题，但无法定位具体问题。从表象上看，似乎两条产线除了操作工人员不一致、其余的产线、设备、工艺要求、材料等均相同，这个问题困扰了质量及工艺人员很长时间，企业的损失也一直在发生。面对这个困难，大家召开专题会议，会议结论是“将焊接相关的更多工艺数据纳入SPC管控，持续观察几天再进行分析”。▲ 新能源焊接功率均值-极差控制图幸运的是“焊接的电流、电压、功率”都纳入了SPC管控，基于以上数据出具实时SPC控制图。发现竟然会在某一段时间出现连续6点向下的数据异常抛出。工艺人员将两份数据进行比对，发现异常抛出时间与批量不良的时间基本吻合，也初步锁定了电机的功率是造成该事件的关键因素。后续设备厂家工程师到现场对设备进行了拆机检修，果不其然，电机内部零件有磨损需要进行保养。之后也建立持续监控与改善机制，当SPC监控到以上异常时，将异常指令及时抛送给设备控制系统，控制焊接机启停，减少“虚焊”产品的批量产生。02涂胶工艺的标准作业改善在SPC的应用改善案例中除控制图之外还有CPK分析的改善实例。对涂胶工艺进行CPK监控，通过CPK数值的不稳定发现问题，通过规范现场操作提升工程能力。除此之外还有很多具备实际意义的数据改善场景：项目实施后2-4个月内，通过SPC发现了下面的质量问题：OCV设备K值监控，P图，发现P值连续超上限，经过核查，该工序制程能力一直不高，后续改进制程能力恢复正常电芯厚度，极差经过超下限，经过排查发现，数据出现明显分层现象，维修设备后恢复正常……SPC监控作为一种管控工具，存在管控维度细、管控数量多、管控实时性强的特点；因此如何从局部或全局查看SPC监控情况则成为管理人员十分关注的事情；但是这部分需求往往会根据客户实际情况不同而不同，客制化程度比较大。根据项目经验，有以下几个指标可以作为衡量SPC运行情况的关键指标：OOC数量OOC及时响应率：OOC及时处理数/OOC数量PPKCPK工序综合PPK可以围绕上述指标做一些管理看板或报表，从而辅助管理层管理SPC运行等相关工作。▲ OOC全局看板汉得SPC历经3年时间，先后实施且成功上线的工厂已达50多个，获得客户一致好评。SPC只是持续改善方法中的一种，同时也是目前我们认为门槛低、成本低，惊喜多、收获多的一种基于数据洞察的持续改善机制。
09-09

智造专栏｜异常管理——企业数字化转型的重要战场！

“安全”是企业发展永恒的主题。自主可控、过程透明、产品合规是汉得智能制造团队诠释“安全”的三个方面，自主可控代表着发展安全，过程透明代表着运营安全，产品合规代表着产品安全。

09-09

智造专栏｜异常管理——企业数字化转型的重要战场！

“安全”是企业发展永恒的主题。自主可控、过程透明、产品合规是汉得智能制造团队诠释“安全”的三个方面，自主可控代表着发展安全，过程透明代表着运营安全，产品合规代表着产品安全。在之前的系列文章中，我们对自主可控和过程透明进行了详尽的介绍，本期开始，我们将继续对产品合规进行解读。异常管理企业数字化转型的重要战场作者 / 牟旷凝制造业的数字化转型是一次意义深远的变革，通过数字化手段企业不仅能够提升传统管理方式的效率，还可以探索更多管理的可能性。应对各类异常是所有企业日常管理最重要的部分。企业管理的本质就是设定目标、保障目标实现的过程，过程中产生各种偏差是无法彻底避免的，所以是否能够减少异常，高效处置异常是企业管理水平的重要体现。在企业运作过程中主要会出现两大类的异常：产品异常和经营异常。产品异常主要指制造过程中，产品本身出现的各类问题。产品是否合格直接影响到企业的生存，所以这一类异常是所有企业都无法回避，并且会想方设法去杜绝的，企业由此发展出一个最重要的职能：质量管理。经营异常是指组织管理目标与组织管理结果之间的偏差，比如计划欠产、设备利用率不足、实际成本与标准成本偏差等等。这类异常就没那么幸运了，由于不会直接关乎企业的生死存亡，这类异常，在管理水平较低的企业中并没有得到足够重视，往往变成了“房间里的大象”。为了应对产品异常，质量管理体系发展出了一整套完整的理论和工具，其中最核心的支点就是戴明环：PDCA。任何一家企业在面对产品问题时，如果没有思考PDCA，那是绝对不可想象的。但是反观大多数企业面对经营异常，目前就仅仅停留在匆忙应对阶段了。事中管理让质量问题不被“制造”出来现在通过数字化手段能够明显提升企业应对各类异常的能力。多数企业在推进数字化转型之前，质量问题一般都处于“事后管理”阶段，问题往往都是“检验”出来的，质量管理的重心主要放在质量控制上，并且越往下游走对质量问题的重视程度越高，“家里”再怎么乱都无所谓，关键不能乱到客户那里去。数字化能够明显优化企业质量管理流程，让品质问题得到快速闭环，最终体现在问题产品流出的情况明显好转。但是这仅仅是通过数字化优化管理流程，并没有从根本上提升企业的制造能力。近些年，我们明显观察到企业质量问题“事中管理”能力的提升，一方面得益于国家法规以及企业自身对产品质量的重视，另一方面技术手段的发展也功不可没。“事中管理”是指要想方设法让质量问题不被“制造”出来，防范于未然，这对企业的工艺控制水平提出了很高的要求，并且在传统的技术条件下，这带来的成本是大多数企业所无法承受的。比如精密零件的加工，过去为了保证加工件的精度，需要在加工过程中针对关键工序进行一定比例的特殊抽样测量，然后用过程统计分析的方法监控工艺稳定性，这必然带来人工成本上升以及对产线节拍的影响。当企业的客户需要这一数据时，由于高昂的代价，很多企业被迫选择通过事后汇总数据的方式给到客户，完全背离了对产品质量进行“事中管理”的初衷。随着图像识别等一系列在线检测技术迅猛发展，一方面检测精度明显改善，另一方面检测的成本极大降低，使得企业不仅可以实现加工过程的自动化检测，更能从传统的抽检方式转变为全检方式，这将显著提升质量管理水平。当然检测水平发展的同时，质量管理软件也必须能够支撑起这一技术变革，有效应对海量检测数据带来的挑战。对于过程品质管理，最重要的工具是SPC（统计过程控制）。传统的SPC软件虽然能够满足基本的数据分析要求，但是很难真正支撑的海量数据下的在线实时数据监控，往往沦为了事后“喂数据”出报表的软件。汉得 MOM 平台 HCM 中的 SPC 模块，能够从容应对海量数据下的实时监控要求，并且通过与HCM的 Andon 模块无缝兼容，完美支持在线品质预警以及质量问题闭环管控。并且经过多家大型锂电池企业验证，能够在超快节拍百亿级数据条件下有效运作，同时能够100%满足国内外大型整车企业的“审厂”要求，助力企业提升质量管理水平。数字化应用实现生产异常的精细化管理当然从事后管理走向事中管理，不是质量管理的最终目标，未来随着数字化应用的深入，通过数字孪生技术，质量问题将在设计阶段就能够通过全面仿真和失效分析被彻底杜绝，转变为真正的事前管理，让产品品质异常彻底消失。数字化应用的深入给质量管理带来的巨大变革，同样也为企业有效管理经营异常带来了可能性。类比解决产品异常的过程，识别并闭环管理日常生产中的各类问题是第一步。随着生产现场管理数字化水平的提升，许多企业已经将Andon模块延伸至人员异常、物料异常、设备异常等问题的收集上，并且通过移动应用将这些问题快速推送至相关人员，拉动资源进行问题的快速应对。比如人员出勤不足、计划产量不足这些过去只能停留在生产现场，等待班组层层上报的数据，现在已经可以第一时间展现在生产管理人员的电脑和手机上，指导生产管理人员快速做出响应。虽然现场问题的反馈已经不再是问题，但是这些问题是否能够得到有效解决仍然很难保证。流程化工行业，出于对安全考虑，对各类生产异常的关注程度远远超过离散制造企业。为了流程化工行业有效管控各类异常，我们尝试在国内某大型多晶硅生产企业的案例中，将非常详细的异常分类引入传统的Andon模块，并且为每类异常定义了详细的处置流程，将异常解决的步骤规范化、流程化，同时与其他业务流程进行集成，实现异常的精细化管理。比如当工艺监控模块发现某环节工艺波动超过阈值，系统会自动产生异常事件，并且不仅仅是把异常推送至责任人，还会根据具体情况自动推送检验任务至检验部门，拉动相关人员第一时间进行成分分析，同时完整记录事件处理过程。这是非常典型的将质量管理思路引入生产异常管理的场景，为后续的问题根因分析提供了数据，有效帮助企业彻底杜绝同类异常。多节点监控确保供应链上的数据实时准确我们在某些客户案例中对业务流程多节点的监控和处置，则可以理解为将经营问题从事后管理转变为事中管理的探索。由缺料引起的“停线”是企业计划异常的主要原因，一旦发生缺料，计划部门不得不进行“调产”保证生产线能够持续运转，但是这很可能增加了未来缺料的可能性。因此最合理的处理方式是对库存的齐套性进行管理。在传统数字化水平不高的情况下，靠人力去检查，不仅费时费力，还很难保证实时准确。通过数字化手段，我们将不同的物料进行库存的分类监控，不仅对在手库存进行清晰的管理，还将容易引起缺料的专用物料和长周期物料的监控节点延伸至供应商生产过程、供应商库存、以及物料的运输过程，确保整个供应链上的数据实时准确。并且通过计划平台的物料扩展齐套功能，对整个供应链的物料齐套情况（不仅是原材料）进行计算，确保计划的可执行性，在计划执行过程中，如果某一环节出现问题，可以留出足够的提前期拉动各个部门进行物资保障，通过全流程的有效协作，保障企业的生产稳定性，最大程度避免缺料情况的发生。为了消除企业运作过程中的各类异常，首先要识别异常，并且对异常进行有效的管理，异常的管理有两个目标，短期目标是能够快速处置异常，把异常造成的影响降到最低程度，长期目标是通过根本原因分析，改善生产工艺或管理流程让异常不再发生。这是一个漫长的过程，企业也将经历事后管理、事中管理、事前管理几个阶段，在这个过程中，企业的数字化能力将起到至关重要的作用。汉得协同制造软件（HCM）包含完善的质量管理模块，重点关注控制计划的落实，通过数字化的手段，从策划-计划-执行-改善四个步骤形成管理闭环，帮助企业打造“质量管控”的“无形手”，无论事前、事中还是事后，让异常无所遁形。
08-04

赋能制造 领航未来｜制造行业CIO私享会成功举办！

近日，汉得信息携手亚马逊云科技与安畅网络共同举办以“赋能智造，领航未来”为主题的制造行业私享会。

08-05

赋能制造 领航未来｜制造行业CIO私享会成功举办！

伴随云原生、大数据、物联网、AI等新一代信息技术的广泛应用，中国制造企业正在摸索一条业务创新之路。但在实践过程中，如何更好运用数字化抓手、借助数字化能力进一步推进业务升级显得至关重要。近日，汉得信息携手亚马逊云科技与安畅网络共同举办以“赋能智造，领航未来”为主题的制造行业私享会。活动现场特邀30多位来自东芝电梯、斯凯孚、费斯托等知名企业的CIO以及多名汉得高级产品方案专家，共同探讨在制造企业业务增速放缓，不确定性和潜在风险日益加剧情况下，如何以低成本、高效率、低风险的方式加快制造业转型升级的步伐。智能订单路由助力上下游作业高效协同 黄乐汉得营销产品运营经理黄总首先向与会嘉宾全面介绍了汉得数字化营销团队和服务能力。汉得数字化营销团队，深耕数字营销与大消费品行业20年，团队超过600人，为国内外200多家企业提供营销领域的深度服务。团队始终坚持以客户为中心，通过专业、领先的数字化营销产品，为客户提供伴随式的营销业务发展咨询服务。汉得数字化营销主要聚焦在TO C营销领域，在消费者、交易、终端门店、渠道数字化等四个方面为客户提供产品与服务，包括品牌私域商城、全渠道订单管理OMS、渠道客户协同DMS、营销费用管理TPM、消费者数据资产CDP、门店数字化等各种营销系统的建设。其次介绍了汉得OMS产品及各模块解决方案，通过产品强大的寻源规则引擎能够实现订单路由的智能化和自动化，帮助品牌商寻找到最优仓库高效进行发货，并且有效管理和分配全渠道库存，提高库存周转率。最后以三个OMS项目为例，详细介绍了OMS系统的落地情况和项目收益，通过对比企业上线前后的相关数据，证明汉得OMS产品的实施大大提升了企业的业务处理效率和自动化程度。构建全球仓运一体数智化能力驱动制造业产销协同落地 杨永波汉得亿砹供应链物流产品总监数字化的全面革新已经到来，制造业物流的环节作为企业整个供应链的交付环节，对企业的降本增效、提高产品市场竞争力起着至关重要的作用。智慧化的管理模式也已渗透到了供应链的各个角落，物流的计划、调度、派车、跟踪、收货、上架、移库、拣货、装箱等环节可以通过数字化实现一体化的高效协同，让传统供应链管理变得更加智慧，诞生了无限可能。制造业物流是个复杂的话题，涉及到众多行业类型，杨总就典型的大宗物流、零部件物流、电子电器国际物流三个代表性的行业跟各位分享交流。大宗行业，物流受市场淡旺季影响显著，产品销售价格也随之起伏。如何平衡产能及市场需求，通过物流调节在途库存，拉长或压缩在途周期以获得最大收益，也是物流在大宗领域发挥的重要价值。零部件物流对时效性有着严格的要求，产销协同精益化物流管理是关键，如何合理规划采购物流计划、生产物流计划、销售物流计划，是需要优先考虑的问题。国际贸易物流的特点较为明显，进出口物流受其不同贸易条款的影响，货主方与货代公司、关务、境外供应商或客户有着不同的操作流程。优化舱位，提高集装箱装载率，多渠道自动获取在途空运、海运的跟踪状态、关务状态等对于国际物流来说是需要重点关注的几个方面。汉得亿砹EI-SCM供应链平台，依靠领先的原子化技术架构，构建行业通用化产品，支持云上个性化，为各行各业提供一站式的智慧仓运云产品及配套的解决方案，让物流管理将具有大幅度的领先优势。在传统SCM平台功能基础之上，EI-SCM提供基于行业最佳实践的丰富产品功能和特性，推动企业积极探索供应链物流数字化，实现基于数字化的供应链业务价值创新。内部服务数智化驱动企业效率&体验双提升 钱方园甄知科技售前总监甄知科技售前总监钱方园就甄知科技基于燕千云的ITSM数字化解决方案进行分享。钱总从为什么企业要做服务数字化转型为切入点，分享了甄知对于ITSM服务数字化的理解，以及如何借助ITSM解决方案提升企业员工的效率及用户体验。当前企业上的业务系统越来越多，实现了多个业务部门的数字化，对于IT管控工具的要求也越来越高。针对用户提出问题不知道找谁，后台运维人员工作内容繁杂处理混乱，管理者无法清晰获取IT运维人员的工作绩效等问题，甄知科技通过燕千云产品ITSM解决方案，帮助客户真正线上化、协同化、智能化、自动化一切“问-答”场景，通过统一服务门户入口、智能客服、知识智能推荐、自动化工作流，甄知做到问询方便解答快，为企业员工及IT运维同事，带来用户体验与效率的双提升。相信在本次制造行业私享会的成功举办下，在活动现场思想碰撞、最佳实践的分享过程中，在与汉得及合作伙伴的携手助力下，将会有更多的制造企业获得技术创新“新”潜能，让云与数字技术真正赋能制造应用创新。
07-28

汉得 x SUHO HOME｜携手启动SAP&汉得HCMs项目！

2022年7月19日，SUHO HOME SAP&汉得HCMs项目启动会暨信息化数字化系统签约仪式于佛山总部体验馆正式举行。

07-29

汉得 x SUHO HOME｜携手启动SAP&汉得HCMs项目！

2022年7月19日，SUHO HOME SAP&汉得HCMs项目启动会暨信息化数字化系统签约仪式于佛山总部体验馆正式举行。SUHO HOME品牌创始人覃凯卓先生、SUHO HOME软件项目总监徐明业女士、思爱普华南区广州大区总经理彭宇宁先生、汉得AMS华南区SAP总经理饶峰先生、汉得智能制造事业部副总经理张瑞兵先生，以及关键负责人郑重出席本次会议。SUHO HOME素逅SUHO HOME（素逅）提供全屋定制家具整体解决方案，款式和功能齐备的门品系统、柜类系统、护墙系统、置物系统。以独创的专利技术，严苛的选材与尖峰的设计、精湛的工艺相结合，将智慧的创意融入空间，为空间的使用与体验提供无限可能。SUHO HOME总部成立于2008年，拥有5万多平方米生产基地，在岗员工近400人。作为国内新锐品牌，致力于分享有创意、高品质的家居产品，为精英人群定制健康生活。深度挖掘用户的潜在需求，从用户感官、场景体验、人体工学多维度考量人居理想。探索和构建独一的完美空间，敢于留白、回归自然、开放共生！汉得 x SUHO HOMESAP&汉得HCMs作为一家制造生产型的企业，SUHO HOME近几年正积极引进数字化生产方式，基于汉得团队在智能制造领域的深厚经验与成功案例，双方正式达成战略合作，将加速推进SUHO HOME总部智造基地信息化发展。汉得信息协同战略部署，“融”并贯通，加速推进SUHO HOME总部智造基地实现架构管理与数据信息流管理，实现数字化、信息化、智能化的管理革新。以SAP&汉得HCMs为核心基座，为SUHO HOME搭建四大体系八大平台，实现全面信息化。在启动会上，SUHO HOME与汉得信息高层领导、项目组分别对引进SAP的背景与目标、规划与执行、要求与标准进行详尽的介绍与合作致辞。并着眼于未来，在本期建设过程中密切结合SUHO HOME信息化长远规划建设目标，搭建符合SUHO HOME横向品类扩展，纵向深耕相统一的智能制造管理平台，逐步实现全局的数字化、自动化、智能化。SUHO HOME用独有的定制创想营造出简约温暖，动人心弦的居家体验，业务集成系统势在必行，汉得信息作为SUHO HOME坚实的企业数字化信息化建设合作伙伴，必定全力以赴，预祝项目圆满成功！携手实现SUHO HOME智造基地运营数字化 管理智能化 业财融合化服务共享化 系统平台化汉得将与SUHO HOME合作开发定制化生产系统，通过搭建定制化中台服务，为SUHO HOME打造制造运营一体化数字平台，建立综合型、精细型、高效型的全新管理模式。 将生产执行管控、仓储物流管理、现场可视化等功能模块与设备联网，在中台系统中进行数据整合，及时反馈，对制造环节进行全过程闭环管控，提高管理精细度与效率。本次签约将正式拉开SUHO HOME数字化转型序幕，开启智慧工厂信息化发展新模式。提供数字化服务已然成为定制家居行业的共识，SUHO HOME的智能制造体系将在汉得的助力下，共同致力于最大限度地满足消费者的多元化需求，聚势赋能，共创共赢。携手汉得，成就强品牌梦想！
07-21

智造专栏｜了解自己工厂的潜力之二： HCM帮您实现产能透明！

资源能力建模，是APS和MES系统得运作的基础，也是决定相关软件实施项目能否成功，实施效果是否理想的关键。科学全面的建模是HCM产品得以被国内外300+制造企业高度认可的核心能力。

07-21

智造专栏｜了解自己工厂的潜力之二： HCM帮您实现产能透明！

你了解自己工厂的潜力吗？HCM系统帮助您实现产能透明作者 / 王婷婷资源能力建模，是APS和MES系统得运作的基础，也是决定相关软件实施项目能否成功，实施效果是否理想的关键。科学全面的建模是HCM产品得以被国内外300+制造企业高度认可的核心能力。前一篇文章，我们详细了解了ISA95标准对于MES资源模型的定义，以及HCM系统基于ISA95标准实现的企业资源建模，今天，我们将进一步为大家揭开HCM系统能力模型的神秘面纱。在对于企业运营的认知体系中，包含了三个相互融合的领域：组织、产品和方法。我们目前碰到的所有应用都是基于这三者交融而成，这三个领域是基础领域，对于我们怎么理解制造运营是三个交互而必须的角度。组织建模组织建模是企业运营的最大实际，是面向环境的，是基于物理层面的最真实的最底层的管理约束，回答了制造企业管理运营中“为什么”的问题。产品建模产品建模是企业运营中的根本目标，是面向客户的，是在约束之上所有管理活动的最终产物，回答了制造企业管理运营中“做什么”的问题。方法建模方法建模是企业运营的必经路线，是面向过程的，是在工程技术的层面对制造企业运营管理中各个环节的标准规范，回答了制造企业运营中“怎么做”的问题。能力建模能力建模是企业运营的基本假设，是面向未来的，是基于上述三个层面的实际生产活动的结果来反向作用于经营活动的预测基准，回答了制造企业运营中“如何更好”的问题。注：能力建模是高阶模型，是否需要主要取决于各个制造企业当前信息化管理目标的重点，以记录、控制为主的企业并不一定需要建立能力模型，而已经在记录、控制层面良好运行期望达到更高的敏捷协同效果的企业需要首先建立能力模型。要想建立模型，完整的组织模型是基础，HCM 组织模型是5维模型，包括工厂资源模型（三维空间维度）、工作日历（时间维度）、人员权限（人员维度），在此基础上，我们才能进一步建立接近于真实的能力模型。能力模型，又称产能模型，是制造企业管理生产能力的数据模型。从表达含义的深浅来理解，可以分为两个层次：一是“能不能做”，表达了生产能力的范围，广泛用于基地分配和资源选择；二是在范围允许的基础上“能做多少”，表达了生产能力的程度。【例】某工厂有3条产线A\B\C，生产甲、乙两种商品，其中甲可在A、B线生产，乙可在B、c线生产。如此所形成的产品资源矩阵是产能模型的基础形态，仅仅表达范围。【例】某工厂有3条产线A\B\C，生产甲、乙两种商品，其中甲可在A、B线每天可生产50，乙可在B、c线每天可生产100。如此所形成的数据矩阵是产能模型的高阶形态，既表达范围又表达程度。 从价值流的增值过程来理解，可以分为两种能力：一是生产能力，是在价值流中，产品在制造现场物理形态和化学性质发生变化时工厂需具备的能力，在这段时间内，产品的附加值不断增加，因此这段时间又称为“增值时间”；二是非生产能力，是在价值流中产品只是位置或时间发生变化时工厂需具备的能力，在这段时间内，产品价值没有增加，因此这段时间又称为“浪费时间”。“非生产能力”虽然是浪费，是在企业运营中期望避免和消除的，但在现实情况中普遍存在且往往起决定性制约作用，建模活动必须是基于真实才能有效，因此在建模阶段绝不可对非生产能力直接忽略。【例】如下图所示 ，某企业生产一件产品需要23.6天，其中增值时间为188秒（在HCM中定义为生产能力），浪费时间为23.6天（在HCM中定义为非生产能力）。从程度表达的方式来理解，可以分为两类：一是定额表达方式，如“A工厂每天做500台”；二是速率表达方式，如节拍“每下线一件A产品需要10秒”。定额从某种程度意义上来说也是速率，本质上也是单位时间内的产量。区别在于定额表达方式中的时段是强制性的，把时段单位往更小的量级转换会使其本身失去指导意义，数值既是限制也是目标，数值只在指定的时段单位间隔有意义。采用定额方式的企业一般产品间加工差异不大或产品生产批量配比恒定，因此能只关注数量单位。【例】某工厂生产A、B两款产品，产能是每天24台（定额），则在安排生产计划时可以生产A和B各12台，也可以生产A产品10台，B产品14台，同时在时段中间去审视产量不具有任何意义；而如果是速率表达方式，每天24台就意味着一小时一台，意味着每相隔1个小时就应当有1台产品被生产出来。从表达的附着对象来理解，可以分为以下四个维度以及他们之间复合形成的维度：对象（产品）、时间、资源（组织）、工艺。注意：非生产能力不支持复合维护，仅能表达为单个维度从来源到目标的转换能力。从能力约束用途来理解，可以分为三类：一是作为产能占用推演的已知条件，一般来说是一个具体数值，实际计算的结果完全忠于该能力数值，如节拍；二是作为产能占用推演的具有缓冲能力的已知条件，一般来说是可以一个范围，如最大提前生产周期；三是指作为地点分配的关系数据，如物线关系、链式关系。从生产能力的计算方式来理解，可以分为两类：一是多工序批量模式下的生产能力，资源被占产能=节拍X数量标准产能，是实际计算的基准值预警产能（定额模式下使用），一般低于标准产能，用于预示产能即将被占满最大产能，在一定辅助手段的调整下可扩大到的产能目标值二是单工序批量模式下的生产能力，资源被占产能=处理提前期X数量前处理提前期，开工准备所需要的时间，一般为批处理，不占用线上产能处理提前期，线上加工处理所需要的时间后处理提前期，下线后收尾处理作业的所需要的时间，一般为批处理，不占用线上产能数值类型：能力数据的数值包括基准值和开动率，这两数字必须是搭配使用，只看基准值或只看开动率在实际应用是没有意义的。一方面，基准值相对于开动率而言是相对稳定的，是在未来可见的一段时期内都成立的标准产能数值，在这段时期内如果希望在某个时点对能力数值做调整，应当调整开动率而不是直接调整基准值或同时调整基准值和开动率；另一方面，基准值和开动率也可以一直是恒定的值，这时候开动率不等于100%不是因为能力数值本身发生变化，而是因为此时基准值表达的是能力附着对象的最大潜能，而开动率表达的是潜能实际能发挥出来的程度，基准值和开动率都有其现实业务意义。能力建模要点上述的能力模型的解析，主要回答了关于“制造企业应当建立怎样的能力数据模型”的问题，是希望能够帮助用户充分理解产能建模的目的、结构、内容和意义。所谓产能模型的建模就是从各自企业管理的业务领域出发不断渐进明细，丰富细化整个能力模型的数据结构，并按照结构填充数据的过程，这就是HCMp系统的建模要点：第一步确定需要使用产能数据的场景和流程节点通过在业务场景和方案进行梳理，识别出需要使用产能数据的流程节点，并根据流程节点的管控要求明确产能数据的要求特性。第二步确定需要管理的产能要素明确节点和对应的要求后，需要进一步确定每个节点实际需要使用的产能要素：资源链式关系、产品资源关系、产品转换能力、工艺转换能力、订单转换能力、标准产能、最大产能、预警产能。其中最为常用的的是标准产能、产品资源关系（物线关系）、资源链式关系、产品转换能力。第三步确定产能数据的管理层次在不同的流程节点和产能要素下，可能有不同的管理层次，需要根据实际情况逐一分析。每个企业的在HCM中的各个独立组织可以设立自己的管理层级等级，既能够配置层级数，也能够配置各层级之间的高低关系。【例】A工厂对于标准产能有三个管理层次，分别为物线关系级、物料级、产线级，则意味着在时间计算获取能力数值时首先根据物料和产线的精确匹配获取，其次单独按照物料获取，最后单独按照产线获取。第四步确定产能数据的管理维度对于相同的流程节点，在每个管理层次下可能管理维度并不完全相同，此时则需要对管理维度进行明确。【例】A工厂的产能模型只与组织相关，与产品、工艺等无关，同时产能在组织上的 生产线 和 区域（车间） 存在。B车间有产线C、产线D和产线E，其中产线D为非标产线产能为10S，C、E为标准产线产能为8S，则在HCM中可以设置车间B产能为8S，产线D产能为10S。注：当然，从逻辑上来说也可以只保留一个最细的维度，直接设置C产线产能为8S，D产线产能为10S,E产线产能为8S。但如此模型的稳健度下降，当B车间又增加一条标准线F时，如果是原先两层的模型的话产能数据不需要改动，而只保留一层的模型需要补充设置产线F产能为8S。至此，能力模型的数据结构建立完成，此结构以策略为统领，每个策略下明确管理层次、管理维度及管理要素。第五步收集生产能力的数据依照前四步则构建完成能力模型的数据结构，后续则是按照结构收集数据的过程，其中生产能力与非生产能力使用不同的数据矩阵，生产能力数据按照“管理维度+数值”的方式存储管理。第六步收集非生产能力的数据依照前四步则构建完成能力模型的数据结构，后续则是按照结构收集数据的过程，其中生产能力与非生产能力使用不同的数据矩阵，非生产能力按照“切换方向+数值”的方式存储管理。我们已经通过数据建模的方式将企业运营现状以一定抽象的程度数字透明化，但如何在此基础上深化数字应用，我们还必须要回到企业运营的初心，明确目标，才能最大化发挥建模工作作为运营管理活动中的已知条件对于解决在各个环节出现的具体问题的作用。在约束与目标的共同语境下，我们才能找到更好、更适宜、更有效的解决方案。总而言之，数字化运营是在数字化建模的基础上依照数字化目标进行数字化执行反馈数字化实绩的活动。其中，数字化建模是必要前提，数字化目标是根本目的，数字化执行是重要保障，数字化实绩是内在要求。
07-11

智造专栏｜你了解自己工厂的潜力吗？ 汉得智能制造帮您实现能力透明

本期文章主要谈一下MES系统的资源能力模型建设，遵循ISA-95标准，MES模型按照功能分“4+9”模型，其中包含资源与能力两大对象模型，下文就从就资源模型出发，结合一些具体案例谈一下汉得智能制造板块在资源能力模型建设方面的经验。

07-11

智造专栏｜你了解自己工厂的潜力吗？ 汉得智能制造帮您实现能力透明

你了解自己工厂的潜力吗？ 汉得智能制造帮您实现能力透明作者 / 台启飞许多国际组织都对MES的功能给出了明确的定义，并且还相继开发了相应模型，用于描述和标准化这类软件系统。在MESA(制造企业解决方案协会)给出的模型中，ISA-95标准定义了MES系统集成时所用的术语和模型。该标准是由 ISA（仪器、系统和自动化协会）和ANSI（美国国家标准协会）共同发起制定的。为了能研发出高效的MES系统，必须恰当的定义软件功能，物理模型、业务流程和生产流程。从这个角度考虑，ISA-95标准是把简单的生产活动通过模型运用到了主要的制造区域中。本期文章主要谈一下MES系统的资源能力模型建设，遵循ISA-95标准，MES模型按照功能分“4+9”模型，其中包含资源与能力两大对象模型，下文就从就资源模型出发，结合一些具体案例谈一下汉得智能制造板块在资源能力模型建设方面的经验。首先聊一下资源模型中的人力资源模型，对于人力模型的建模可以有多种，一方面可以按照现场上岗离岗的具体人员进行建模，定义人员能力矩阵，定义人员和人员的等级，有唯一二维码ID等等，也可以对某一产线班组进行建模，以班组为单位进行管理。如在青岛某家做电锯的跨国公司，其对人员的管理就精细化到具体生产线人员，MES系统同步HR中个人基础信息，通过MES系统建立产线、班组、人员、资质等基本信息，结合系统工作日历，实现产线的开结班管理、人员上下岗管理、人员资质管理。班次生产数据线上化通过数字化系统记录班次生产数据，替代线下记录，提高数据准确性与实时性，提高数据记录效率；建立标准数据结构模型以系统标准数据结构记录班次出勤等数据，建立标准数据结构模型，便于对数据做快速有效分析；通过系统管理人员资质，提高管理效率及准确性；出勤记录实时准确通过系统上下岗操作，实时准确记录产线员工上下岗时间，形成可靠的出勤记录，有效提高了以往线下记录的准确性与高效性；提供可靠数据支撑电子化记录员工出勤时间，为后续人员使用率结算等提供可靠、持续性的数据支撑。其次是资源模型中的设备资源模型，这其中包含设备的状态，等级，描述，能力以及设备的生命周期管理，可以针对现场建模的设备模型为载体深化对设备与生产现场的管理。首先设备建模是产线能力建模必不可少的部分，需要定义设备的应对不同生产场景不同SKU下的节拍与产能信息，为APS及MES运行提供数据支撑，如下图所示：有了设备建模、设备产线工艺对应关系、物料设备对应关系，在排产计算时才能有效拆分工艺树，让排产维度能够细化到工艺步骤。同时基于设备模型也可以扩展EAM层面的管理，在重设备的工厂企业这显得尤为重要，如在新疆某新能源上市公司，其设备管理就依附于设备模型的搭建。首先是电子化、数字化的跟踪设备及管理资产台账，建立全面的资产/设备档案信息库，以及资产全生命周期履历，除此之外可基于设备模型建立标准化的作业指导包，指导与规范设备维保作业行为，使专业技能知识在企业内沉淀、积累，以及智能化预防性维护计划排程及物联网技术集成，实时监控设备状态，及时触发设备异常预警，降低设备故障率。通过对以上设备管理流程进行系统电子化管理，不断沉淀设备的履历数据，进而实现基于“数据”的绩效量化分析，根据绩效指标结果，指导和改进设备管理流程，形成良性循环，真正实现数字化设备管理。然后是资源模型中的材料资源模型、人员能力设备能力与材料能力三者覆盖了在生产过程中所需的基本要素，ISA95模型中包括MES系统在生产过程中对人员、设备、原料等状态情况的采集和分析，同时MES系统通过对以上生产过程中人员、设备、材料的了解，进行分析来确定企业的生产能力。其中材料资源模型重点关注材料可用性、材料的购入时间与批次、材料的存储情况和质量状态、材料的数量、材料的使用情况等。实现实时动态可监控，为生产线有效生产保驾护航。面对材料追溯越发严苛，材料拉动愈发敏捷，材料防错必不可少的生产制造大背景下，有效搭建材料资源模型显得越来越重要，如在浙江某特种钢管上市公司，由于高性能不锈钢管行业应用分复杂性和重要性，客户产品的质量要求以及原料的追溯要求达到了一个新的高度，MES在可追溯性让客户可以更加充分信任产品的相关信息。通过建立原材料条码->过程流转卡/单件码->成品合格证/管号的纵向信息流载体，MES系统覆盖从原材料炉号、厂商、成分等原料信息到生产工艺路线、生产人员、生产设备情况、焊丝等辅料使用情况、生产检验记录等生产过程信息，再到成品入库、保存、发货等成品数据信息的全面追溯数据体系。通过从现场实时采集并共享信息，跟踪产品从物料投产到成品出库的整个流程，贯穿批号、炉号、牌号、炉批号、要求标准、原料信息、加工记录、过程数据、入库记录、发货信息等，实现一枪一码，精准追溯。综上所述，资源能力模型的建设是能实现上层产供销应用协同、过程数据拉通的关键基础，需要在此上面有效承载三大订单（采购订单、生产订单、销售订单）及七大指令（送货单、检验单、拣配单、配送单、生产指令、入库单、发运单），可以理解此模型是实现工厂全面的数字化监控，生产全面的异常预警的有效支撑。所以看似简单的一件事也需要在项目建设阶段深思熟虑，充分理解其作用后一方面不能建设的太繁琐，另一方面也要考虑模型的扩展性及适用性。汉得拥有20+年制造域信息化实施的经验沉淀，培育出一套理念先进、适应能力强的HCMs系列产品——汉得智能制造套件（HCMs）产品业务架构设计遵从ISA95国际标准，覆盖L2至L4层。在制造企业的不断技术改造与产线优化导致业务需求的多样与多变性的大背景下，柔性工厂的建设、敏捷管理理念的实践，都对应用产品的灵活与适应性提出更高的要求。HCMs是基于组件化、服务化的设计理念，在应对需求的多变与多样性方面有天然优势，将多年制造企业信息化建设的经验融入在HCMs中，打造出计划、执行、控制三位一体的明星产品。
07-01

智造专栏｜净利率长期稳定在18%以上，这家企业是如何做到的？

汉得智能制造解决方案，从围绕制造企业业务运营提供全过程精细化的成本透明能力，进一步升级到帮助制造企业提升精确到每一个订单事前和事中的成本控制能力，为企业的发展提供日常经营活动的安全阀，帮助企业在规模快速发展的同时，仍然保持企业运营管理的健康和安全。

07-01

智造专栏｜净利率长期稳定在18%以上，这家企业是如何做到的？

企业存在的使命是创造社会价值，而企业能够保持可持续发展的前提则是能够创造合理的经营性利润。有合理的利润才能维持企业的独立生存，独立生存才能保证企业业务的正常运营，企业的正常运营才能持续进行产品的创新研发，持续的创新研发才能给企业提供不间断的合理利润。总之，企业经营要有合理的利润才能将企业带入投资-经营-回报-再投资的正循环。企业发展安全的终局追求成本安全作者 / 李学文对于制造企业而言，利润等于收入减去成本，收入由外部客户决定，成本则由企业内部控制。排除企业各种市场费用和管理费用的影响，制造企业的总利润是由其交付的一个一个订单积累而来。要维持总利润的合理性，就需要做好订单的利润管理，就要做好每一个订单的成本控制。只有做好每一个订单的成本控制，才能使最终的总体利润可控。而要做好成本控制，其核心则在实际业务成本发生前和发生中，发生后的成本只有检讨和分析价值，但却已经失去了控制的机会。规模处于快速发展期的企业，往往就会由于缺少与规模发展相匹配的成本控制能力，缺少对每一个订单的利润管理能力，经常会陷入规模增长与利润却降低的陷阱，困于大而不强的尴尬局面。汉得智能制造解决方案，从围绕制造企业业务运营提供全过程精细化的成本透明能力，进一步升级到帮助制造企业提升精确到每一个订单事前和事中的成本控制能力，为企业的发展提供日常经营活动的安全阀，帮助企业在规模快速发展的同时，仍然保持企业运营管理的健康和安全。在商机和订单阶段，汉得智能制造解决方案希望为市场策划或销售人员提供精确实时的产品物料成本构成和工艺费用成本，帮助业务人员根据数据和策略进行快速高效的订单报价和产品定价。订单或产品的物料成本构成，可以利用现有的产品物料结构，也可以灵活模拟可变动的产品物料结构，形成基础的产品报价物料结构；同时，通过分析产品生产数据和物料的损耗情况，结合策略给出建议的损耗率和产出率，进一步丰富报价的物料结构依据。工艺费用成本则提供可根据产品现有工艺或模拟工艺，结合历史工艺生产数据和工艺实时资源消耗数据，提供工艺费用成本和成本变动趋势，为产品报价结构增加工艺成本或制造性费用成本依据。利用历史数据和现有数据，汉得智能制造解决方案为销售报价环节提供了更加直观、智能和可控的决策依据。在订单的执行环节，汉得智能制造解决方案为制造企业提供一个基于超级订单，可以极度精确到每一个产品、每一个物料和每一个工序的实时成本洞察、成本控制和成本追溯能力。超级订单将产品的销售订单、制造的生产订单和外购的采购订单信息进行组合和集成，提供了一个订单全价值链的管理洞察机制。订单的执行过程，汉得智能制造解决方案从物料采购到入库、入库到配送、配送到产线、产线到上料的各个业务环节，都提供实时的成本检查和控制机制，并根据已产生数据实时提供物料成本、消耗和损耗趋势。产品的制造过程，基于单件产品、加工批、生产订单和超级订单，可以精细到单个工序的进站、出站、加工、翻修和报废状态的实时成本收集、洞察和控制，成本收集要素则可以覆盖到物料、辅料、人员、设备、能源和各种间接消耗。这种基于全过程全要素的实时数字化洞察和控制能力，为制造企业的成本管理和控制真正提供了看得见、控得住的业务抓手和管理工具。最后，在订单完结后，虽然成本和利润已成事实，但也同步形成了企业持续经营的数据资产。在企业的可持续经营层面，汉得智能制造解决方案可以基于超级订单、订单、工厂、产线、工位、人员、产品等多个维度，为企业提供成本分析数据和平台，形成从订单到订单的闭环管理和业务迭代能力，为企业经营提供持续改善的数据依据和业务决策能力。优秀的企业都有远超同行的数字化成本洞察和控制能力。作为传统制造业的代表的F公司，市场占有率达到了全球的1/3左右，全国市场占有率超过60%，在维持如此巨大规模的业务经营中，经营性净利润率则远超同行。F公司从创业延续至今的数字化成本控制能力是帮助其克服企业做大与做好这对发展矛盾的关键工具。在国内同行还在推进会计电算化时，F公司已经与汉得公司合作进行了ERP系统的构建；在同行还在按照标准成本管理原则每月进行大量的差异分摊的时候，F公司已经拥有了精确到车间的期间实际成本管理能力；而当同行在分析期间实际成本时，它则已经拥有了精确到每一个微订单和工序的成本控制能力。这种极度追求数字化进化的能力以及精确和细化的成本控制能力，使得F公司财务管理、成本控制、销售管理、物流计划和现场作业人员都能实时获取业务反馈，提高了员工绩效的同时，也带动了公司的整体绩效表现，最终整体材料利用率高出同行近10%，净利率则长期稳定在骇人的18%以上，而经营规模则从2000年的7.5亿的营业收入，发展到了2020年的200亿，在规模极度扩张的情况下，实现了健康安全的业务发展。知成本才能守底线，有底线才能定进退，识进退才能求发展，得发展才能谋安全。安全，是企业发展的底线，也是企业发展的最高追求，期望我们的客户都能够通过智能制造，拥有业务全过程的透明能力，拥有每一个订单和产品的数字化成本控制能力，从每一个订单每一个产品开始，去洞察业务先机，“智造美好生活”。
06-02

智造专栏｜“拉动”背景下的工厂物流管理

本期文章，我们将从物流执行层面继续为大家展开汉得智能制造团队对透明化的理解和实践。

06-02

智造专栏｜“拉动”背景下的工厂物流管理

“透明化是智能制造的基础阶段，不仅能够极大的提升企业运营效率，也是企业持续经营的安全保障。”企业透明化的建设分为多个维度，订单透明化是基础，重点在于计划层面的协同，在此为目标，继续实现生产执行过程中的物流透明、生产透明和成本透明。上一期文章，我们阐述了订单透明化对于企业实现按需生产和应对个性化困境的重要意义。本期文章，我们将从物流执行层面继续为大家展开汉得智能制造团队对透明化的理解和实践。汉得智能制造发展路上的系列故事“拉动”背景下的工厂物流管理作者 / 张瑞兵物流的原始定义，是指物品从供应地向接受地实物流动的过程，将运输、储存、装卸、搬运、包装、加工流通、配送、信息处理等基本功能实现有机结合。所以我们今天看到的制造型企业为了保障客户的需求满足而进行的一系列活动，诸如供应商送货、仓库接收上架、线边仓库的配送、半成品在产线的流动、包装下线、销售发运等，都是物流的体现。而物流管理的含义，是指以最低物流成本达到客户满意的服务水平，对物流活动进行计划、组织、协调和控制。我们都知道，物流活动本身是不增值的，所以在现代物流管理学里面，有很多如何管理物流活动的研究，尽可能地减少浪费。我们今天就聊下“拉动”背景下的工厂物流透明化管理，分供应商供货、厂内仓储和物料配送三个部分来展开。 01核企计划驱动下的供方物流—— 高效协同供应链日益重要的今天，供应商不再是一个独立的供货个体，核心企业的竞争力往往包含供应链的竞争。对待供应商的方式，也不是过去一味地打压的方式，供应商的产能能力、产品质量以及供货及时性决定了企业生产交付的顺畅性。那么供应协同就显得比较重要。我们常见的JIT（Juts in time）模式是相对理想的一种模式，“一切都刚刚好”。但理想归理想，虽然做不到百分之百，但努力靠近或者将其定为目标也是有意义的。而精益的改善本身也是没有最好，只有更好。供应商的备货，除了一定意义上的预测之外，主要还是依靠企业的计划驱动。企业把长期、中期、短期的计划共享给供应商，指导上游供应商的原材料备料。供应商的生产计划也会紧盯核心企业的生产计划。这种特点在整车与汽配行业表现得尤为突出。中短期的主机计划会通过EDI等手段传递给供应商，供应商安排次日的生产，并紧盯整车厂库存来控制生产量。但在定制化程度越来越高的今天，计划驱动的难度更大。我们曾经有个企业的客户，在自己的计划排定之后，将其上游供应商的计划也一起在APS中进行排产，通过实时的计划来指导供应商的生产。以上的两种方法其实都是站在整体供应链的视角来降库存，从而避免不必要的呆滞和报废。同步地，供应商的库存信息也可以通过门户，或者系统平台共享给下游客户，这样企业在安排生产计划时，也可以参考库存信息作出相应的计划安排。除了计划驱动，为了能尽可能达到JIT水平，包装数量的统一、去中心化仓库、自动化设备的投入等措施也一并使用，减少无效的搬运、无效的断点，从而提高物流周转的效率。当然，实行JIT或者拉动，和企业在供应链上的地位也有关系，市场的影响力较低或者供应链竞争力较低，那实施起来也存在一定困难，典型的是供应商不买帐。02数字化管控下的仓储物流——减少浪费厂内物料供应方面，我们经常会遇到这样的企业，对于车间的物料供应，大多采取领用的方式，一次领取2个班或者三四天的用量，这样仓库也省事，车间也安稳，不会对物料的缺料产生担心，相安无事。但从物流管理的角度来看，这是极不科学的，用大量的库存掩盖了问题的存在。这样的情况，仓库的库存必然会维持在较高水平，相应的库存资金也会在高位运行。如何能打开这个黑盒？在传统的erp管理时代，因为信息的不及时或者库存管理的颗粒度不够，库存的虚高问题往往得不到解决。采购有足够多的理由和措施来应对考核的办法，比如月底统一发料或者退货，待结帐后再收回来；再比如大力推寄售或者VMI，思路是好的，但终究没有从根本上解决问题。我们曾经有一家客户，WMS上线后3个月，月库存平均资金降低了1000w左右，究其原因，其实是透明化带来的改变。原来管理者看不到的数据现在主动呈现了，极致的情况可以看到某个货位某种物品呆滞了多久。这也是库存管理颗粒度细化后，再配合现代仓储技术的应用，使得仓储管理的过程和结果都有了改善，基本的物流、信息流、资金流三流合一的一致得到了保障。新的WMS上线后，我们还有一些欣喜的发现，比如仓储人员的工作负荷甚至作业效率都一目了然；比如供应商批次不良的频率及种类分布等。这些都侧面能给降库存带来一些数据依据。03基于波次组织的配送物流——低库存水平运作说到降库存，我们想象一下，当供应链上的库存足够少，并且刚好能满足上下企业的生产运营，那供应链的每一环节都需要保持张力。如果能保持常稳定，最好不过了。这在手工管理库存的时代是不可想象的，所以前面讲到的计划驱动、精益改善、系统应用都是相辅相成的，一起作用于供方与企业、企业内部的物流协同。如果把车间当作仓库的客户，如何保障客户的无间断生产，和供方物流协同也是同样的道理。产线生产计划驱动仓库的波次配送。相比于线边堆积如山的库存，波次配送更符合低库存运转的逻辑。有人可能会说，一次配送批量大一点不是更好吗？波次配送浪费人力、浪费物力，那些时间、那些叉车油费也是成本。我们的企业客户也做过类似的改善，答案是否定的。也就是说降库存带来的成本降低的幅度要远远大于投入几个配送员或叉车带来的成本提升。顺德的一家家用电器生产客户，原材料仓库的平均库存保持在4个小时量的水平。我们能看到物流现场的繁忙，供应商根据企业的日计划在生产，一边生产一边送货。这得益于几个条件：供应商布局紧密，和自家车间有点类似核心企业计划的全链条打通和共享，并且做到了给供应商排产精益物流的持续改善在起步阶段，基础配套工作都具备后，就可以逐步缩减库存了从原来的16小时，到8小时再到目前的水平，享受降库存带来的红利。4小时的量也是为了防止设备等异常导致的断线而准备的“提前量”，理论上可以更低。你会发现，当这套体系搭建起来后，企业的竞争力护城壁垒也随之建立。近几年随着自动化设备的投入和普及，企业在物流端的运作也在发生一些变化。新技术的应用固然好，但也要注意“双刃剑”的另一面。有些企业自动化立库、AGV小车投入后，物流效率反倒降低了，天天忙着维护硬件、维修故障、核对账务，所以工厂物流改善首先得想清楚模式，基础工作做足，而不是人云亦云。总之，以计划为驱动指令，以过程管控为手段，借助于精益思想的指导、先进物流技术的落地，实现现代制造工厂基于拉动体系的仓储物流的高效运转，从而更好地支持企业的生产经营。汉得HCMs，是汉得智能制造团队将300余家海内外工厂的制造软件实施经验进行总结提炼，结合制造软件的变迁过程和发展趋势而形成的具有完全自主知识产权的制造管理系统。其内置的采购计划、高级计划排程、车间执行和仓储物流等模块完全同源，无缝集成。选择汉得HCMs，可以在帮助企业搭建自主可控的制造运营管理平台的同时，将经过千锤百炼的协同解决方案一并带给企业，帮助企业结合自身的实际情况，找到最佳的实施方案，显著提高企业透明化的进程。汉得智能制造团队愿意同企业一起，寻求智能制造的发展之路，共同“智”造美好生活！
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