不再进行临时修复：使用商业智能解决运营问题

不再进行临时修复：使用商业智能解决运营问题

如今，企业可获得的数据量惊人，并且一直在快速增长。

毫无疑问，食品制造商比以往任何时候都拥有更多的信息来推动更好的决策制定，但是许多制造商仅通过使用其ERP报告功能就只是从头开始。他们正在使用软件来跟踪库存或人工，但并未将商业智能应用于可操作的数据，这些数据可能导致持续的改进。在这里，技术可以发挥最大的作用并消除烦人的问题。

为什么将数据主动地带入您的决策而不是仅仅对解决方案中显示的数字做出反应至关重要？考虑这种假设的食品供应链情况。

面团缺乏症

想象您是一家生产冷冻比萨的制造公司。您的ERP系统已提醒您，星期五将要短缺意大利辣香肠比萨饼。根据您的生产时间表，您应该在周六回到正轨。尽管如此，超出目标一天的时间，除了降低客户服务水平外，还可能导致重大的收入损失。

使用ERP提供的数据，您可以通过两种方式处理这种情况：采取战术性步骤以找到临时解决方案，或采取战略性措施以寻求长期解决方案。在这种情况下，战术行动可能是提高产量，进行额外的轮班，以确保有足够的比萨饼可供运输。这种反应有可能成为代价高昂的反应-急着订购更多的库存，调整其他生产线的生产，并为额外的劳动力支付加班费。

采用策略性方法，您将使用数据观察一段时间内的状况。您的问题不是一朝一夕就产生的，有可能需要抓住一个趋势。您的供应商是否有迟到的坏习惯？您的库存订购是否与预期需求不符？某个时间段内订单的历史记录是否激增？

如果没有提供可行数据的分析方法，您将面临反复发生问题的风险。下周或下个月-这只是时间问题。投资商业智能可以帮助您确定问题的根源，从而节省时间，金钱和麻烦。

如何制定分析最佳实践？

战略行动需要奉献数据，而不仅仅是原始数据。正如哈佛大学教授加里·金（Gary King）敏锐地指出：“大数据与数据无关。” 成功的食品制造商正在思考数字的含义，他们正在深入分析。如果您准备将时间和资源投入到以数据为基础的战略决策中，则需要从一个致力于根据数字设置和维护标准的团队开始。毕竟，数据无法实际为您完成工作。

首先确定您的组织成功的模样。您的团队需要就可行的和可衡量的目标达成共识，例如“将损坏的库存减少10％”或“将产量增加20％”。这些目标将确定您需要监视的信息类型。反过来，您将能够消除噪音-不需要的数据-希望可以减轻您可能遇到的任何分析焦虑。

建立报告所依据的实际数字是关键绩效指标（KPI）。这些KPI可能会根据您生产的产品而有所不同，但是大多数食品制造商应跟踪：

产量单位成本停机时间总体设备效率（OEE）产品和客户的盈利能力收入泄漏

一旦您的团队确定了要跟踪的KPI，您就可以准备更彻底地使用ERP系统中的数据以获得可行的见解。ERP系统可提供您采取战术行动所需的数据-将商业智能与ERP数据相集成可提供趋势和根本原因信息，从而带来可衡量和可持续的改进。

人类智能与商业智能：成功的结合

关于“智能供应链”的含义，今天有很多喋喋不休的话题，但是如果没有您的经验和参与，没有什么万能的子弹可以改善您的流程。技术只是在您允许的范围内提供帮助。将专门为流程制造而设计的ERP的高级分析与准备解释数据的知识丰富的团队结合使用，将对效率，生产率和利润率产生积极影响。使用正确的工具，就没有理由可怕的数据了-您将准备好接受它。

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