基克纳供应链流程分析及优化建议
一、报告目的
本报告旨在对基克纳公司现有供应链流程进行全面分析,识别其在采购、生产和存货管理等环节存在的痛点和瓶颈。通过对现状的深入分析,最终达到提升供应链效率、降低成本、增强竞争力,助力企业实现可持续发展的目标。
精准定位
识别供应链流程中的痛点和瓶颈,清晰勾勒现状。
方案建议
提出针对性改进建议,为供应链流程的优化提供可操作性指导。
战略指引
为基克纳公司供应链的数字化转型与智能化升级提供决策支持,提升核心竞争力。
二、 工作基础与声明
结论产出依据
本报告的结论基于我们对基克纳供应链流程(包括采购、生产、存货等)现状的充分调研和分析。虽然我们尽力获取全面、准确的信息,但由于数据获取的固有局限性,部分结论可能存在偏差。
信息获取受限
分析主要基于贵公司提供的信息和数据,由于数据保密性等因素,我们可能无法获取完整的信息。
三、 工作投入及成果
我们进行了深入的调研和分析,对基克纳供应链相关流程的深度诊断,旨在了解现状,精准找出瓶颈和痛点。我们对现有采购、生产、存货管理流程进行了详细的梳理,对不同职能部门包括采购、PMC、生产、品质、仓库等,进行了多轮次的访谈,深入了解了各部门人员的工作流程、面临的挑战以及对流程优化的期望。
20+
访谈
共进行了超过20次的访谈,梳理流程识别痛点。应用流程挖掘技术,结合采购、库存、生产物流数据等,识别别出供应链中存在的低效环节、库存积压风险等问题,与访谈结果相互印证。
20+
人员
分别对各流程环节关键用户,对应的流程系统产品经理,等共20多位人员进行了调研访谈。
6
系统
分析范围覆盖基克纳供应链的6个核心业务系统,包括ERP、OA、MES、SRM、SCM、MES等
50+
识别
共识别超过50个流程发现,涉及采购管理、供应商协同、生产运营、库存管理等多个关键环节,涵盖了流程效率、数据透明度、风险管控、信息协同等多方面。
四、现状评估
本节将对基克纳的采购、生产、品质及存货管理等供应链核心流程现状进行全面分析,包括:
1
流程梳理
梳理每个核心流程的各个环节,明确流程节点、责任人等。
2
数据分析
收集和分析相关数据,例如采购单数据、生产效率数据、库存周转率等,识别流程中的瓶颈和痛点。
3
效益评估
对现有流程的效率、成本、风险等关键指标进行评估。
4
问题诊断
对识别出来的流程问题进行深入分析,找出根本原因。
现状评估 - 采购流程
供应商协同
  • 缺乏供应商配额分配机制: 未明确供应商配额管理制度,可能导致供应商配额分配不合理。
  • 供货排期效率不足: 供应商排期高度依赖人工沟通,影响效率耗费人力。
  • 紧急采购机制未建立:影响应急物资调配效率,对紧急生产等事件应对能力不足,缺乏快速响应和数据分析支持。
服务类采购缺规范
  • 流程管控机制缺失: 缺乏明确制度规定,缺乏服务类采购计划编制、审批、执行和跟踪机制。
  • 采购方式和审批权限不明确: 采购方式选择不合理,审批层级难以保证(联络函滥用)。
  • 职责分离不明确: 需求部门与供应商遴选部门为同一部门,缺乏职责分离。
系统支撑不足,数据质量待提高
  • 系统功能欠缺,数据校验不足: 例如请购单、工单和订单创建环节缺乏系统自动校验机制和预警提示,数据质量参差不齐,存在人为错误和偏差。
  • 采购数据质量堪忧: 手工干预多和系统成熟度不足导致数据延迟和偏差,影响MRP运算的准确性,阻碍数据分析和决策支持。
  • 采购对账效率低下: 手工环节多,返工率高,人工耗时多,自动化率低,影响采购效率和成本控制。
  • 数据孤岛阻碍供应链协同: 缺乏跨部门数据共享和协同,阻碍决策科学化,降低供应链运营效率。
供应商管理和监控
  • 供应商索赔单管理存在漏洞: 缺乏归口管理部门的二次审核,存在索赔不合理风险。
  • VDA 6.3 评估标准覆盖: 个别供应商未按照最新标准进行评估和管控,存在潜在质量和合规风险。
  • 产品设计变更与价格调整机制存漏洞: 不对称的二次议价导致产品成本增加,损害价格调整公平性。
  • 可持续发展准则监督机制缺失: 供应商可持续发展行为准则执行情况难以保障。
现状评估 - 采购流程(续)
其他发现
  • 赠品备品核算混乱:赠品价格标记与实际付款不符,与配套件/备品数据混用不区分,成本核算存漏洞。
  • 跨厂采购需求和库存信息不通,导致不同厂区物料需求和库存重复,引发重复采购和积压风险。
  • VMI结算价格: 结算方式缺少标准化和规范性(现已发布及落实相关执行规范)。
  • 采购OA流程管控: 采购方式选择不合理,审批层级难以保证(联络函滥用)。
  • 物料单价久未更新,可能存在成本议价空间:例如约28.5%的物料单价长期(>1年)未变动。
采购流程分析发现明细(查看更多
PI流程分析 - 采购流程
通过数字化流程图,我们将真实的采购到付款(P2P)流程进行了还原,识别出流程发现例如:
  • 采购对账环节效率低,返工次数多,自动化程度不高
  • 识别出个别仓退率较高的供应商及具体仓退明细
  • 识别出供应商采购单价差异
  • 及其他流程分析发现,详见上页采购流程发现明细
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现状评估 - 生产流程
制度及流程缺失
例如,委外生产管理包括下单、供应商考核流程未在制度中体现,也未在系统中进行固化;生产设备维护修理流程缺失;生产计划管理流程对突发事件的应对机制缺失。
产线数据埋点不足
数据记录及传输的控制与数据埋点不足,导致精细的产线效益难以监控或分析,无法及时发现产线瓶颈,优化生产流程
数据指标和分析不足
例如生产部门关注的产品质量指标过于单一,缺乏对制程品报废率等多维度指标的关注。
生产流程分析发现明细(查看更多
现状评估 - 生产流程PMC
突发事件应对机制缺失
生产计划流程缺乏针对突发事件(如自然灾害、供应商延迟、关键设备故障等)的应对机制,难以有效应对突发事件带来的影响,可能导致生产计划执行中断,甚至停产。
缺乏数据校验和预警功能
从物料需求确定到采购单创建,整个流程缺乏系统自动校验机制和预警提示功能,存在数据潜在错误风险。
关键信息缺失,阻碍信息传递
PMC计划单缺少关键信息,例如线别信息,导致仓库收货时无法明确物料分配,增加沟通成本、延误备货进度,最终影响整体存货管理效率和生产效率。
PMC流程分析发现明细(查看更多
PI流程分析 - 生产流程
通过数字化流程图,我们将生产流程部分环节进行还原,识别出流程发现例如:
  • 制程异常反馈流程缺乏整改闭环机制
  • 部分车间原材料报废未经厂长审批
  • 产线数据埋点不足,难以定位产成比差异根因
  • 及其他流程分析发现,详见上页生产流程发现明细
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现状评估 - 存货管理流程
库存分类不清晰
存货分类依据未在存货相关管理制度中明确,不同管理人员对物料分类标准理解不一致,影响库存管理的准确性和效率。
存货仓储不规范
原材料和成品混放,缺乏明确的管理规范;堆放在车间走廊、停车场等场所,存在安全隐患;仓库空间滞后于需求,缺乏长远规划。影响库存管理效率,增加安全风险和空间资源浪费。
实物流转环节存在账实不同步
导致例如:生产发料延迟、实物交接记录缺失、生产线物料供应不及时、成品信息不准确等,,影响库存管理和生产计划。
杂项物料管理粗放
管理流程缺乏规范,存在资源浪费和财务损失风险。例如,杂项盘点监管不足,缺乏库龄分析等。
存货数据信息化水平不足
库存物料数据信息化水平不足,导致无法有效管理存货的关键指标,例如库龄、复检情况、保质期和折旧估值,从而影响库存管理效率和准确性。
其他环节发现
销售物流不透明,物流和报关服务由客户或销售自定,费用缺乏透明度;未到仓物料退货虚拟报废;系统的数据延迟:影响存货多环节效率及准确性,如备货出单,仓库拣配等。
存货流程分析发现明细(查看更多
现状评估 - 品质管理
品质管理多个环节数字化程度低
质检申请生成、来料质检不合格审批、制程异常反馈流程、品质部出货检验报告等多个环节仍使用纸质单据,影响审批效率,不利于分析及管理。
质量控制环节缺闭环
例如制程异常反馈流程缺乏整改闭环机制,可能导致同质问题反复出现,降低品质管理体系的严谨性和有效性。
退料质检审核机制缺失
退料质检仅依靠签字确认,缺乏审核机制,难以保证退料的真实性和合理性。
质检录入错误处理流程不合理
质检审核异常类型如录错,需要仓库人员协助删单处理,而非由录入人员自行修正,不仅增加了仓库工作量,也存在数据不一致风险。
品质管理流程分析发现明细(查看更多
五、分析与建议
释放供应链潜能,打造
“ 敏捷、高效、可持续的基克纳未来 ”
优化目标
  • 完善制度: 差缺补漏,完善制度,统一规范,规范流程操作,提高管理水平和标准化程度。
  • 提高效率: 通过数字化流程、自动化操作和智能化决策,提升采购、生产和存货管理的效优化方向率,提高决策水平。
  • 降低成本: 通过优化库存水平、降低人为错误率和提高资源利用率,降低供应链整体成本。
  • 提升质量: 通过智能质量控制、数据分析和流程优化,提升产品质量,降低不良率。
  • 价值生态:建立开放、协同、高效的供应链生态体系,实现信息资源共享和价值共创。
优化方向
数字赋能,智慧连接
构建一体化供应链数字化平台,实现数据共享和协同管理,打破信息孤岛。
智能生产,精益求精
智能感知、品质保障、数据优化,打造精益高效的智能化生产。
高效库存,敏锐洞察
通过数字化平台实现跨厂协同共享库存,优化资源配置和降低成本。
数字化赋能,智慧连接
打破信息及数据孤岛,逐步构建一体化供应链数字化平台,实现采购、生产、存货、物流等供应链多环节信息的共享和协同管理。解决现存的数据及信息化孤岛问题,包括:
  • 系统间数据推送不及时影响多环节效率
  • 库存库龄数据化程度低无法精细管理
  • 与供应商之间数字化协同不足
  • 实物流转系统账实不同步,难以跟踪
  • 跨厂库存数据信息不同步
  • 其他….

ERP

MES

SRM

SCM

WMS

生产

存货

采购

品质

线上化(待建)

物流(待建)

数字赋能

智慧连接

供应商协同

SRM(待完善)

利用大数据和人工智能,实现需求预测、供应商评估、生产计划优化等智能决策支持,提升供应链的决策效率和准确性。
针对个别流程痛点,我们设计并提供了专项解决方案建议:
智能化生产计划及交期排程解决方案
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供应商对账自动化解决方案
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品质管理线上化解决方案建议
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智能化生产,精益求精
智能感知
将物联网技术融入生产系统,实时监控设备运行状况,实现生产过程自动化控制和数据采集。
品质保障
引入AI智能+视觉检查系统,实现产品缺陷自动识别,提升质检效率和精度,确保产品质量的稳定性。
数据优化
利用数据分析技术,优化生产流程,识别瓶颈和风险,持续提升生产效率。
高效库存,敏锐洞察
1
2
3
1
打破壁垒,资源共享
实现跨厂协同,打破信息孤岛,共享库存资源,优化配置,避免重复采购和库存积压,有效降低成本,提高资源利用率
2
洞察供需,精准协同
与供应商系统打通,通过大数据分析洞察需求趋势,预测未来物料需求,实现更精准的库存规划,结合生产计划,优化库存结构,降低库存成本。
3
数字化赋能,智慧仓库
引入智能技术,实现仓库自动化分拣、上架、搬运等作业,提升效率,降低成本,减少人为失误。
优化愿景
构建智能化、数据驱动的弹性供应链,实现高效率、低成本、高质量和可持续发展的目标,成为行业领先的供应链管理标杆。
智能化决策
利用大数据分析、人工智能和机器学习等技术,实现供应链全过程的智能化决策,及时预测需求、优化库存、识别风险,实现主动预警和快速响应
高效协同
打破信息孤岛,实现采购、生产、存货、物流、销售等环节信息的实时共享和协同,建立一个高效协同的供应链生态系统。
敏捷响应
通过数字化平台和智能化技术,实现供应链的快速响应能力,能够快速应对市场变化和突发事件,提升企业竞争力。
引领供应链智能化革新
借灯塔工厂之东风,点燃AI未来!
结合灯塔工厂项目为基克纳规划的智能应用场景,及我们对供应链流程的深度挖掘,识别出了多个潜力AI智能应用场景,这将为基克纳供应链注入智能引擎,点燃未来的发展之火。

供应计划

需求管理

采购与供应商管理

生产与制造

仓储与物流

订单交付

数据反馈与绩效

AI预测偏好

AI供应链预测

预测需求趋势

物料需求生成

基于GenAl的智能研发知识库

基于大模型技术的智慧需求分析

数字孪生PC

供应商的在线设计协同

动态交货优化

无人工介入主生产计划

预见性库存补货

智能物料需求预测平台

...

供应商智能匹配...

采购交期预警

供应商质量分析和机器学习

自动执行库存补充

AI智能巡检

智能库存预测

动态交货优化

运输跟踪与动态优化

...

无人工介入自动订单管理

逆向物流智能优化

基于人工智能的虚拟培训

基于GPT4等大语言模型的智能设备操作助手

人工智能驱动的过程控制

AI + 大数据产线产能监控

AI预测性维护

AI技术的视觉质量检测

...

基于AI技术的全过程质量透明化和先进分析

AI辅助设计与虚拟仿真测试

人工智能赋能的产品设计和快速外包样设计

检测数据AI自动分类

人工智能加速工厂间的数字应用推广

智能供货商评选

基于AI的备货物流模块

采购计划生成

:灯塔工厂AI用例

:建议补充AI用例

不满足于现状 持续探索创新,为基克纳打造更智能、更灵活、更具竞争力的供应链,实现可持续发展
供应链AI用例展示-1
将人工智能技术应用于各个环节,结合多个灯塔工厂的优秀案例和行业领先的AI解决方案,为基克纳打造一个更加智能、高效的供应链体系。

AI驱动的过程控制(供应链)

智能物料需求预测

基于AI的备货物流模块

无人介入主生产计划

基于AI的供应链应变协同

智能产能排产

采购交期预警

智能库存预测

预见性库存补货

供应商智能匹配

智能物料需求分解

需求预测

供应计划

采购管理

仓储物流

采购计划生成

:灯塔工厂AI用例

:建议补充AI用例

用例组合演示:
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供应链AI用例展示-2

基于大语言模型的操作助手

人工智能加速工厂间数字应用推广

交互式AI业务专员

AI+TTS(AI语音对话支持)

流程库、SOP、业务系统模块接口等

AI驱动的一站式业务体验

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六、规划建议
建议分阶段实施,逐步推进,并在每个阶段关注解决具体的痛点和实现可衡量的目标。
建议路径阶段
1
基础建设阶段
  • 建立基础的数字化基础设施,打通信息孤岛。
  • 实现核心供应链流程的数字化,降低人工介入,提升效率降低人为错误。
2
智能化应用阶段
  • 基于数据分析,实现供应链的智能化决策和过程优化。
  • 提升供应链的灵活性、弹性和响应能力。
3
智能供应链生态阶段
  • 构建高度自动化的智能供应链,实现低人工介入的决策和执行
  • 建立开放、协同的供应链生态体系,实现资源共享和价值共创。(例如上下游供应链企业、物流服务商等建立战略联盟)
第一阶段:基础建设阶段
搭建数智化基础架构,打通信息孤岛,实现数据共享
建立统一的数据平台
  • 整合现有分散的系统数据,建立统一的数据标准和数据模型
  • 选择合适的云服务平台,实现数据存储、计算和分析能力
实现核心业务流程数字化
  • 采购流程数字化:需求计划、供应商选择、订单下达、到货验收
  • 生产计划、生产执行、库存管理等核心流程数字化
构建基础的数据分析
  • 建立供应链关键指标的监控看板
  • 部署AI模型:需求预测、库存优化、质量控制
  • 选择供应链环节进行AI智能化试点验证
第二阶段:智能化应用阶段
利用智能化技术提升供应链效率,降低成本,提高决策水平。
深度引入AI及流程挖掘等智能技术
  • 利用机器学习算法,实现智能需求预测,优化采购计划和库存管理。
  • 建立智能供应商选择系统,只能评估供应商资质和风险,提高供应商选择效率和准确性。
  • 推进智能质检,利用机器视觉等技术自动识别产品缺陷,提高质检效率和准确性。
  • 其他
打造智能决策支持系统
  • 利用大数据分析技术,为供应链管理提供数据驱动的决策支持。
  • 建立供应链风险预警模型,识别潜在风险,并提出应对措施。
推进供应链协同优化
  • 建立供应商合作平台,实现信息共享和协同决策,提高供应链整体效率。
第三阶段:智能供应链生态
构建高度自动化的智能供应链,实现低人工介入的智能决策和执行。建立开放协同的供应链生态,实现资源共享和价值共创。
智能仓库自动化
利用智能机器人技术实现仓库自动分拣、搬运,结合物联网技术进行实时追踪和管理,全面提升仓储效率和安全性。
智能化生产系统
运用工业机器人和自动化控制系统,实现生产无人化操作,配合人工智能生产计划系统进行优化调整。
智能供应链生态圈
与上下游企业、物流服务商建立战略联盟,打造共享协同的智能供应链生态体系。
持续领先 创新优化
不断探索应用新型数字化技术,建立持续改进机制,保持供应链竞争优势。
谢谢!