这家公司的在制品库存接近一个月,平均是23.6天,项目组构建了价值流图如图12-6所示。图12-6在制品库存价值流图其中,各阶段库存天数如表12-16所示,医药企业的有电子化的车间台账,时间准确。其中周期较长的包括颗粒停留、素片停留、包衣停留、寄存4个阶段。除了周期较长,车间人员配置也不合理,效率较低。表12-16各阶段库存天数现状天数据来源前处理0.5工艺时间配料停留1.6车间台账颗粒1工艺时间颗粒停留4.8车间台账压片1.2工艺时间素片停留3.1车间台账包衣0.5工艺时间包衣停留5.3车间台账包装1工艺时间寄库4.8车间台账总天数23.8(1)工业工程时间观察:1)前处理工序:当前是一条产线,每天1个班次,1个班次能加工2批产品,8名员工,进行了人-机联合作业分析,发现人员安排合理。2)制粒工序:当前有2条产线,每条线5名员工,每条产线做1个批号,需要2个班次,进行了人机联合分析,发现人员空闲时间较多。每批产品大约15个小时就可以完工。如图12-6所示。图12-6制粒工序(2)生产线存在问题点:问题1:工艺要求淀粉浆温度要降低到45度才能制粒,淀粉浆制备到温度降低到工艺温度需要80分钟,预混合制粒需要等待,生产推迟。问题2:七组分混合在独立房间生产,该工序生产结束后,人员除了少量辅助工作,在下一车生产前存在大量等待。问题3:干燥结束后水分检测时间过长,三个点检测时间为50分钟,检测结束前下一车物料和人员都处于等待状态,改进方法:通过增加冰袋,降低了降温时间。调整了七组分作业人员,从2名减少为1名,将干燥检测人工作独立。每条产线的人数总5人压缩为4人。压片工序时间观察:压片工序有2条生产线,每条线2人。1批生产大约要20个小时左右。如图12-7所示。图12-7压片工序时间观察(3)生产线存在问题点:压片前库存高:1批生产时间为18.18小时,每天有2小时产量往后结余,每周末集中加班消库存),这也是颗粒和压片的库存高的原因。压片进行生产时,机器一直处于运行状态,人员按工艺要求每15分钟进行一次监测,其余时间人员处于等待状态。改进方法:同步化生产,压缩辅助作业时间,并适当加班,必须在2个班次内完成1批的生产。这样压片和前处理,颗粒就实现了同步生产。每条线只安排一名员工作业,2条线减少合计2人。(4)包衣效率与包衣后库存分析。经过人机联合作业分析,包衣作业人员效率衔接紧凑,人员配置合理。产品完成压片后需要送化验室检验,改善前需要3天的时间,进行了作业时间分析,如表12-17所示。表12-17压片作业时间分析车间是7:00上班,上2个班次,一个批号完成后是第一天的晚上,而化验室是8:00上班,上班后15~20分钟,组长进行派工,而车间在第二天送第一天样到化验室后,需要先登记台账,然后再将请检单交给各组,因此会延后一天在第三天进行派工。检验完成后,第4天上午实验员写报告,第四天下午车间拿报告,第五天进行包衣生产,因此等待是3天。改进:生产部开发了一个小软件进行预报工,第一天车间在系统里面填写报检请求,第二天开始检验,第三天下午拿报告,第4天生产。等待周期从3天减少到2天。经过系统的工业工程的人机联合作业分析,现场作业效率改善,车间总人数从76人压缩到62人,产量不变。制造周期从24天压缩到了16天。
2013年底开始,很多行业开始感受到“消失的震撼”:众多纸媒的停刊、高端餐饮的倒闭、余额宝们对基金行业的冲击、电视盒子对广电网络垄断的挑战。不同纬度的竞争开始了:新竞争者根本不在昔日领导者熟悉的地盘上进攻,而是直接创造新地盘,如微信生态圈对阿里、百度生态的冲击。这不是传统的竞争,而是大翻盘。有两个基本力量驱动大翻盘:行业边界的消失、新创业潮。电子行业边界消失的典型案例。iPhone引发的App革命,打破了电信运营商主导通信产业的格局,iOS与Android两大操作系统及App应用,将手机的通话功能降到了附属地位,游戏、视频、社交、阅读、支付、交易,等等,都可以通过手机完成。四屏(电脑、电视、平板电脑、手机)一云的生活圈已经形成。这是魅力化产业融合的典型。与其他三块屏相比,中国的电视产业链显然更复杂,由于政策准入的影响,智能电视这块云虽然市场规模更大,却是进入“云端”最慢的。但是,从2013年起,机顶盒、影音棒、智能电视开始大量出现,中国互联网巨头(俗称BAT-百度、阿里巴巴、腾讯)开始与视频网站、电视机厂商进行联合。智能电视时代,软硬结合是大趋势,这种新模式向传统的电视台播出模式发起挑战,带来受众的分流、广告费的分流。对消费者来说,是客厅、卧室屏幕的革命。对于广告主来说,是媒体的革命。有人说,这是争抢“大屏互联网”大蛋糕的序幕。这边智能电视声称要构建电视为核心的智慧家庭还没见到落地,手机产业也在向“智能家庭”这个蛋糕伸手:互联网家电,从电源、安防到各种生活电器的互联网化,手机遥控家庭电器的场景,已经不再是天方夜谭。基于云系统,第五块屏也加入产业融合的大潮流:可穿戴设备,从早期的运动与睡眠的记录与监控,开始向智能手表、智能医疗诊断设备快速发展。足不出户可以预约挂号、接受医生诊断,甚至预约全球医疗诊断的系统,都在出现。各种屏幕的背后,是各种云系统。现在,多如繁星的云系统积累的信息,正在被一个叫“大数据”(bigdata)的处理系统重新整合、解析、连接。显然,“连接红利”进入无所不在的新阶段:无数过去不可想象的产业跨界、嫁接、组合、创新,都开始出现。过去,各行业都很喜欢强调自己的特殊性,不同行业之间有清晰的边界。现在,产业的边界不是变得模糊,而是已压根不再重要!支付宝做了传统商业银行不做的交易担保,变成了年交易额万亿元的支付系统,互联网企业从IT、商业跨进了金融系统。余额宝推出不到一年,募集资金已达8000亿元,打破中国公募基金融资规模纪录,互联网企业跨进理财市场。支付宝、余额宝的辉煌还没散去,2014年,微信新年红包,就给阿里系的金融梦罩上一层阴影:从除夕到初八9天里,超800万微信用户参与了红包活动,超过4000万个红包被领取。2014年春节7天,嘀嘀打车全国单日订单数突破100万单,7天平均日增幅约10%,其中微信支付订单比例为68%。仅滴滴打车活动绑定的微信支付用户数超过3000万户。上述热闹的结果,是一群新企业、新品牌成功翻盘:小米、乐视TV、支付宝、余额宝、微信、滴滴打车。媒体行业,“罗辑思维”以不可思维乃至饱受争议的奇葩创新,成为新白领文青们的聚集地。微信、微店、微博带来的圈子营销、粉丝经济,在创造另一个不容忽视的新商业景观:人人销售、人人媒体。或者说,很有可能,是对人类工作与生活的终极解放:人们不用在固定的时间、到固定的地点、做固定的工作,才能获得报酬。于是,出现这样一个新的工作与生活新景观:一个住在丽江的女子,从远在巴黎的朋友处获得一个新产品的货源,她发布此信息到朋友圈里,她的粉丝通过链接进入她的微店或者微官网,在手机上下单,完成一次购买。购买者收到产品后,炫耀性地晒到微博里,又招来一群新粉丝。某年某月,这群粉丝在亚布力滑雪场结伴旅游。这就是新型O2O销售场景,消灭了传统销售两大门槛——渠道门槛与媒介门槛——的新销售形态:产品直达顾客的滚雪球式增长。微博、微信、微店、微官网等,给每个人机会,让他的品位、眼光可以成为粉丝圈的意见领袖与信任代理者。这是人人销售的本质所在。所有的销售限制、门槛都可以被消解,未来5年到10年,我们可以看到的新商业景观,就像淘品牌在2003年后崛起一样。大翻盘带来的机遇是前所未有的,我们今天最大胆的预言,或许也只能是这种冲击最基本的场景。
XYZ分类并非恒久的,不能说一个货物划分为X类,那么这个货物就一直是X类货物。XYZ分类一样也需要滚动的。有些货物的表现特征是反复的,这个月是X类,下个月会变成Y类,再下一个月又变成X类。另外一个,我们要注意那些连续分类变化,并且呈现出一种趋势发展的货物。比如图2-15的SKUA和SKUB,呈现这样的变化趋势,就要值得研究背后原因和快速制定新的对应策略。SKUA的波动性不断增加,从相对稳定的X类,开始波动,然后变为Z类。至于SKUB则是相反,从很不稳定的Z类,变成了比较稳定的X类。表2-9XYZ分类的滚动当某些SKU反复地不同的分类里变更,并不能稳定维系在一个类别里,不时是X类,一会又转成Y类,然后又出现在Z类,那么这些究竟应该如何确立它的分类。按照最新的分类是否适合呢?在这种情况,光是采用最新一期的分类结果,并不足够恰当地确立它的分类。我们可以考虑采用权重,参照一定时期的历史数据从而判断。当然,从数据上来说,越接近现在的数据,越能反映现在的情况,也就说,对于近期的数据可以采取更大的权重,对于远期的数据,采用较小的权重。这样带来的情况就涉及两个点,一是一定时期的历史数据,这个一定时期是多久?这个并没有铁律,根据行业特征来判断,选择和确立。对于月份的,可以选择近六个月数据;对于周数的,可以选择近十三周的数据;若是使用到年份数据的,那么近三年数据也可以。二是,权重怎么配置?这个也是根据自身判断和选择的,不过权重合计要等于1。近期的权重大,远期的权重小一些。以下SKU,反复在XY类型中交替,那么可以根据近6个月情况和所占比重,选择定义它为Y类型。表2-10XYZ分类的权重分配当然,要说直接取最近一期的类型为定义其类型也可以,比如上面数据,可以根据一月份的情况而把它定义为Y类型,不过考虑到有些货物情况的偶发性,建议还是采取一定时期的历史数据作为综合判断和定义。【小插曲】游程判断Z类货物的随机性在XYZ分类法中,Z类是比较麻烦的一类货物,它的标准差远远高于平均数,从而表现得起伏很厉害,有时数量很高,有时又很低,甚至更多时候需求表现为0,如果货物价值越高,客户对其需求重视很高,对缺货容许度不大的话,就更添麻烦。然而,有时管理库存,订货,甚至预测的人,却不会,不能,不敢和相关诸如销售,市场部门探讨,获取他们对此类产品的信息,走向,看法等。那么就数据上,可以运用SPSS软件和结合游程检验方法判断这个货物的销售量的随机程度。如果随机程度不足的话,那么就更要深入研究,了解为什么这个货物用量会起伏。是否数据问题,诸如订单积压,延期等没有及时真实记录需求,或者其他主导原因。游程检验是对二分类变量的随机检验,主要用于判断数据序列中两类数据发生过程是否随机。一个仅有0和1两个元素组成的序列中,连续出现0或连续出现1的一组数就称为游程。一个游程中所含0(或1)的个数则是游程长度。简单的例子,110000100111,这个序列中,就有5个游程,长度分别是2(11),4(0000),1(1),2(00)和3(111)。如果一个序列具有某种趋势,那么它的游程就会很少,例如0000101111又或者如果一个序列具有某种周期性,那么它的游程就会很多,例如101010101010任何趋势和周期都不是随机的体现,因此一个随机的序列的游程应该多于趋势序列的游程但少于周期序列的游程。将一组24期的销售数据输入到SPSS中。表2-11并在菜单栏选择选择分析-非参数检验-旧对话框-游程,然后把销售量作为检验变量列表,平均值为分割点。图2-12在精确选择框中选择仅渐进法。其中仅渐进法默认的显著性水平为0.05,这个就说大于0.05的结算结果则视为随机,否则为非随机。图2-13上述三种方法的比较;仅渐进法:系统默认的计算显著性水平的方法。计算显著性水平时基于检验统计量的渐进分布假设,如果显著性水平为0.05,检验结果被认为存在显著性差异。渐进方法的显著性水平要求数据量足够大,如果数据量比较小或频率过低,即检验结果可能失效。蒙特卡洛法:即精确显著性水平的无偏差估计。它是利用给定样本集,通过模拟方法重复取样来计算显著性水平,该方法不要求渐进方法中的假设。对于处理不满足渐进假设的巨量数据,同时由于数据的巨量无法得到精确的显著性水平,可以选择该方法。选择该方法时,需要在置信度级别输入计算的显著性水平的置信度,系统默认为99%,在样本数文框中输入取样数量。精确:指精确计算显著性水平的方法。该方法得到精确的显著性水平,不需要渐进方法的假设,不足之处是计算量和所需内存太大。选择该选项后,可以选择每个检验的时间限制来设置计算时间限制。默认时间限制为5分钟,超过该时间系统会自动停止运算并给出计算结果。最后通过SPSS运算,我们得到结果如下:图2-14在描述统计中我们可以得到相关样本数据的结果,标准差几乎是平均值的2倍,假如定义系数大于1为Z类货物,这个货物是非常波动厉害的Z类货物。通过游程检验结果得知,少于平均值的样本数为17个,大于或等于则有9个,游程数有9个,其中渐进显著性结果是0.261,大于0.05,也就是接受这些数据是随机的说法。因此这个销量我们可以认为有很大的随机因素而导致的。这么一来,我们可以通过诸如使用双堆法,设立每一堆的库存线,而这些数据样本最大值是19,可以考虑用最大值的80%等来设立库存水位线,又或者计算销售获利和残值的临界,来设立库存线等。因为随机是难以把握的未来,并且过去的规律难以对这种随机起着很强的指导或者参照作用。
当许多品牌目光投向互联网、投向社交网络时,OPPO、vivo将资源聚焦投向零售终端。这是“打粮食”最重要、最核心的环节和场所。两个品牌极其重视终端建设包括硬件的建设和软性要素的建设。硬件的建设,包括专区、专柜的建设;也包括零售终端宣传资源的抢占,比如店头、店招、门前的拱门、气球等等。有些区域市场,两个品牌几乎占据了大部分的店面展示资源以及户外广告资源。顾客进了终端,目光所至,皆为蓝色(vivo)绿色(OPPO);置身其中,一下子被信息所笼罩。软性要素的建设就是促销员队伍建设,派大量的、强劲的、有力量的促销员进入终端,当然也可以去培训合作经销商的促销员。总而言之,有一群卫士守住了渠道的最后一个闸口。(我写文章,曾经把零售终端比喻成最后一个闸口,通过它,水流向了消费者。把这个闸口守住了,也就意味着别的品牌的水流被堵住了。这实际上就是构建零售壁垒的战术。)对于导购员的沟通方式以及行为、话术,这两个品牌的训练在国内基本上已经做到极致了,包括怎么接待,怎么说话,怎么和顾客沟通,怎么介绍产品,等等,全面构建了流程化、标准化、情景化的知识平台。这种背景下,其他的品牌在同一个卖场里,如果没有采取和这两个品牌一样的做法,份额就被OPPO、vivo一点点抢走了。这种战术叫作渐进式地增加零售张力。有了终端硬件和终端软性要素之后,则不断激活终端,始终把终端的温度保持在一个高度。天天有活动,3天一小搞,7天一大搞,进行强劲的推广和促销。这样,想买手机的顾客来到卖场,就进入了一个信息高度密集、温度非常高的“场”;在这个“场”的作用下,购买OPPO、vivo品牌手机的意愿被激发出来了,购买行动被引导出来了。这两个品牌,在市场运作实践中,扩大了终端的外延,经常以零售终端为根据地、为阵地,走出去,到小区,到电影院,到广场,到各个消费者出现的多场景里去,进行主动营销,举办一些主题性的促销活动,到店外去引流。这里边也有点互联网的思维。我们不能认为引流只发生在虚拟空间,发生在线上,其实线下也是要引流的,也要把潜在的顾客挖掘出来。这样,对其他品牌来说就是釜底抽薪了。
应用场景:酒店提升携程曝光量什么是曝光量?曝光量是一个总数的概念,即看到信息人次的总数量。简单理解,即客人在携程平台上看到,或者找到某酒店人次的总数量。有如下五个主要因素影响:(1)站内付费广告站内付费广告需要酒店支付一定的费用带来的流量。虽然站内付费广告起到一定的曝光作用和效果,但增加了酒店营销渠道成本,所以要根据酒店的实际情况确定是否需要付费广告。(2)酒店区域位置携程可以设置双商圈。通常客人预订酒店,首先会选择区域,其次选择商圈或标志性地标,再甄选酒店。所以,酒店所属商圈或标志性地标很重要,酒店需要结合所在区域位置的实际情况进行选择。比如:展览中心、高铁站、市政府广场、著名景区或景点等地标。(3)站内促销活动携程渠道有很多促销活动,参加越多曝光就越多。比如:优享会、闪住、免费升房等。但需要酒店考虑参加促销活动是否会影响酒店的价格结构。比如:酒店参加优享会后价格相对较低,有时低于酒店的会员价格,或者比酒店协议公司客户价格还低,这样就会打乱酒店整体价格结构。(4)特价专区/携程直播因为以上两个功能窗口在携程的首页,所以展示和曝光有一定的效果。尤其携程直播可以更好地展示酒店的特征及优势,更加直观地传播酒店。后疫情时代,直播是酒店传播、引流的非常关键的手段,携程对于其平台直播也是给了足够的推广和宣传,并且能够在酒店直播的时候,引导流量进入。(5)其他因素①特价·套餐展示窗口的位置较靠上更容易起到曝光的作用。携程套餐目前是携程重点打造的活动,往往一个套餐价格包含客房、餐饮、亲子体验等内容,一站式服务,更高性价比,客人会更愿意关注与选择,酒店需要重视这个活动。②超级周末由于超级周末是特惠订,如果酒店周末出租率较低,建议可以尝试参加此活动,增加酒店的曝光。③特色精选/亲子房特色精选是酒店一个不错的选择,在客人没有点击到酒店列表页之前,可以提升酒店曝光效果。④关键字包括热搜关键字、品牌、商业区、景点、机场车站、热门特色、热门行政区、地铁站、大学和医院等。需要酒店重视这些关键词,当客人输入关键词后,就可以搜索到酒店,以此增加酒店的曝光量。⑤价格/星级价格和星级是直接影响客人找到酒店非常重要的因素。尤其是价格因素,不仅敏感还需要设计,携程会根据城市的规模和级别划分不同的价格区间。所以,需要酒店关注本酒店所在城区的价格区间,如果客人搜索价格,你的酒店在搜索区间之内,酒店的曝光量和浏览量就会增加。以上是酒店提升曝光量五个方法。只有曝光量提升,才能带来浏览量的提升,客人才有机会点击进入酒店的详情页,最后实现酒店转化率的提升。
流程审计重点是针对流程文件的执行情况进行审核,对流程执行情况打分评价,同时提出流程审计发现问题及改善建议。要想保证流程的执行力,流程审计就是必需的。流程审计团队需要有较强的业务理解力,以保证流程审计的深度与问题发现能力。如果问题发现能力强,就能够对流程团队形成强大的威慑力,能够有效地提升流程执行的意识,最终提升流程执行力。当然,要保证流程审计的效果,企业需要建立与之配套的审计问责制度,对于审计中违规的行为,尤其是涉及故意违规,甚至是舞弊行为予以严罚。在H公司工作时,公司制定的各类高压线(如信息安全)对我的威慑力就足够大,根本不敢触碰。我在美的工作时,美的对于管理层的授权力度非常大,但我的感觉是虽然存在大量的诱惑,但不敢触碰,因为美的有强大的审计部门,一旦被查出,就会葬送整个职业生涯。这就是审计的价值。流程审计的另一个价值是促进流程的改进。很多时候,企业对业务不满意,但又无法说清楚问题在哪里,因为大多数是盲人摸象,看不到全局,或者是主观判断,缺乏数据与事实的支撑。这时做一个流程审计往往能够系统、全面、深入地定位问题,找到对应的解决方案。面向流程改进的流程审计,我称为咨询式审计,就需要覆盖流程结果有效性审计、流程执行遵从性审计及流程设计合理性审计,结合三方面的信息,给出综合审计结论与建议。