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    基于数据仓库的数据分析在物资管理中的应用

      信息来源:   发布时间:2021-09-07  点击数:

    2012年神朔作为神华“SH217”工程ERP项目第一批试点单位,成功上线ERP项目。随着神朔物资管理信息系统的不断建设和应用,在物资主数据管理(MDM)系统、ERP系统MM模块和寻源及供应商管理(SRM)系统中已实现了从物料主数据、物资计划、寻源、采购合同、库存、供应商管理的物资全过程管理,由此而产生了海量数据。

    对海量的数据进行挖掘、分析,才能产生价值。BW作为数据仓库产品,具有强大的数据分析及挖掘能力,能够对SAP R/3以及其他非SAP系统的数据进行抽取、转换、清洗,能从多方面进行深入分析,挖掘出有价值的经验和规则。在神华集团SRM优化项目部署下,物资决策分析平台上线,凭借数据仓库的数据处理与分析能力,搭建的分析灵活、技术先进的物资数据分析平台成为物资管理的大数据平台。

    “物资决策分析平台”以实际业务数据为基础,建设数据分析系统,实现采购计划、寻源、采购合同、供应商管理整体流程信息透明;利用标准查询、统计分析报表的手段,针对不同层级业务监控、信息查询需求,展示业务数据,使管理层及时了解业务运行状况,为管理决策提供支持。

    因此,探讨物资数据分析平台的应用,对于提升物资集约化管理具有重要意义。

    1 SAP BW介绍

    1.1 数据仓库概述

    数据仓库是商务智能的重要组成部分,美国著名信息工程学家William H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》中定义了数据仓库,数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Inte-grated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策(Decision Making Support)。

    1.2 SAP BW数据结构

    SAP BW是商务智能(BI)的集成化组件之一,这个集成平台可以将SAP和非SAP数据进行采集、存储、分析和管理。SAP BW使用ABAP语言开发,通过Service API和BAPI同其他SAP组件及非SAP组件相关联。SAP BW系统由三层架构而成。最下面一层是有SAP组件(ERP、BW等)、外部文件以及非SAP系统组成的数据源系统。中间层是BW服务器,主要使用管理员管理平台(Administrator Workbench)管理和维护BW系统,存储数据和根据用户要求搜索数据。最上面一层是报表层,它主要是由BW Business Explorer(BEx)或第三方报表工具组成。

    1.3 SAP BW数据分析平台

    SAP BW是一个端对端的数据仓库产品,最初是为了对SAP SRM与ERP的数据进行分析而建立的,逐渐发展成为一套数据仓库产品,包含数据抽取、数据存储对象、元数据存储集和前端展现分析工具等。它将源系统数据(SRM、ERP、外围系统、文本文件等),经过上载将数据传入BW数据仓库,将数据进行处理后,以EXCEL、WEB等形式将报表数据展示给用户。

    SAP BW系统能够轻松地整合SRM、ERP各个模块、各个业务系统数据,得到全面有效的信息,同时它建立面对主题的数据模型,为各类报表需求建立坚实的数据基础。它管理企业信息系统的海量数据更加智能,并能从中挖掘出有价值的信息,使得企业经营决策者能够通过各个角度对重要信息进行分析并及时解决问题、预测发展趋势,为企业的战略战术决策提供强有力的支持。

    2 物资决策分析平台

    2.1 建设背景

    2010年围绕建设世界一流煤炭综合能源企业这一目标,集团启动了“SH217”信息化建设工程,为了构建“两大横向协同信息平台(即产运销协同调度指挥、人财物协同资源整合)”和“一体化纵向管控平台”(总称“两横一纵”信息平台);三大平台支撑七大业务能力提升,即集团管控、资源整合、业务协同、专业管理、本质安全、集约化服务和综合管理等。通过“两横一纵”三大信息平台建设和七大业务能力的提升,借助信息化工作的全面展开,提升集团管理经营能力,实现生产管理效率最大化、生产运营流程最优化,充分支撑管理变革和业务能力的提升。

    物资管理信息化是SH217工程的十大重点项目之一,物资信息化系统建设的目标是提升物资集约化管理水平。包括SRM和ERP项目中的物资管理模块,着力搭建统一的物资管理信息化平台。在信息化建设中,SRM系统一开始就设计成决策分析型系统。物资集约化提升项目没有采取先建立操作型系统再逐步提升数据质量后引入分析和决策支持功能的传统思路,而是先建立决策分析型系统,引领管理提升和物资集约化项目实施,项目优先考虑标准化和管理流程的提升,再通过系统实施使其逐步落地。第一步是完成战略规划和物资管理标准化建设,第二步实现物资管理信息精细化,第三步实现物资管理信息规模化。

    在2011年建立了统一的物资分类和编码体系,实现了集采目录优化、品类管理、支出分析和供应商管理方案等。2012年进行展开SRM和ERP物资模块的项目。2013年SRM项目建成,实现了“决策支持、合规管控、专业管理、系统集采”的系统建设要求。2016年7月启动SRM优化项目,物资决策分析平台是SRM优化项目的四大标志性任务之一,经过项目准备、业务蓝图设计、系统开发与测试,于2017年3月份正式上线。

    2.2 物资决策分析平台建设意义

    物资决策分析平台实施带来多方面的提升,主要带来以下四个方面的提升:

    (1)规范数据口径、统一数据来源。建立数据分析平台,规范数据口径、统一数据来源,整合专业系统和经营管理系统的数据,实现了集团和二级单位的数据分析基于同一数据源。

    (2)实现多维数据分析。通过建立固定报表、灵活分析报表和指标分析功能,提供自定义报表分析功能,实现自助式分析,引入丰富的图形化展现方式,满足不同层级的多角度数据分析需求。

    (3)提升管理洞察力。实现对历史数据多场景、多维度、深层次的分析功能,可以灵活、自助式实现业务数据的关联、多维分析。帮助管理者准确定位和分析关键问题。

    (4)实现关键绩效分析。实现覆盖计划、方案、寻源、合同、库存及供应商管理业务环节的重点KPI,为业务运行管理和绩效考核提供支撑,搭建起企业绩效分析库,不断提升战略分析和管理决策水平。

    3 物资数据分析平台在神朔物资管理中的应用

    3.1 数据分析平台应用产生的统计变革

    传统的报表统计,往往是通过Excel进行数据处理,在月底进行数据的汇总,数据收集缓慢、需要费时费力沟通确认数据口径、统计时点等,而且这种工作形式数据之间是孤立的,其数据不能统一存贮,独立的Excel之间数据不能互相引用,跨年数据不能直接对比,数据之间缺乏关联性,同时安全性得不到保障。

    即使是ERP上线后,ERP系统的应用停留在MIS系统层面,没有达到企业所期望的决策支持功能,ERP系统的数据无法上升到信息层面。ERP系统数据是具体的业务数据,仅能进行单一模块数据、细节数据分析,格式简单的日常性和实时性的报表,没有进行数据的分析、深入挖掘的功能,难以发现潜在数据中的有价值的信息,针对业务分析方面不够全面。很多报表需要进行二次开发,开发后的报表运行缓慢,常常出现系统报错。

    BW报表不仅满足了大量跨模块、跨系统的基础数据分析需求,而且可以通过数据模型,建立多维分析功能,不必每张报表都单独体现。数据分析平台实现了自助式报表查询,报表方式灵活多样,可以选用Web报表或嵌套Excel,也可以自主建立,实现历史性分析和海量数据高效分析,为管理监管层提供绩效考核、为决策层提供组合分析、为战略层辅助经营战略制定,实现了数据资产价值。

    3.2 物资数据分析平台主要功能

    物资数据分析平台涵盖了计划、寻源、采购执行、供应商管理和仓储配送业务,以BW为技术基础实现了智能分析、关键绩效指标、统计报表和台账查询功能,如图1数据分析平台功能。

    图1 数据分析平台功能

    图1 数据分析平台功能   下载原图


    计划管理方面关键绩效指标包括:计划提报及时率、计划提报准确率和计划返委托比例;统计分析报表有计划预算分析、计划准确性分析;业务查询包括计划执行状态、计划退回查询、返委托计划查询。

    方案管理方面关键绩效指标包括:方案编报及时性和方案编报准确性;统计分析包括采购方案审核情况;业务查询包括方案信息查询和方案状态查询。

    寻源管理方面的关键绩效指标包括招标占比分析、公开招标分析、电子招标分析;统计分析包括寻源情况分析;业务查询包括寻源方式采购情况查询。

    合同管理方面关键绩效指标包括合同签订及时性、合同到货及时性和合同变更分析;统计分析包括合同信息统计、框架类合同分析、集采物资分析、寄售物资分析;业务查询包括协议信息查询、到货信息查询和协议到期预警。

    供应商管理方面关键绩效指标包括供应商绩效分析;统计分析包括供应商参与度、供应商业务表现、供应商结构、供应商采购规模;业务查询包括物资供应查询、供应商交货和供应商物资查询。

    采购综合方面关键绩效指标包括集采情况分析、采购金额分析;统计分析包括采购规模、资金支出、价格分析、用时分析;业务查询包括采购执行状态查询、采购执行用时查询。

    库存管理方面关键绩效指标包括库存成本、库存周转、调剂物资分析和联储物资分析;统计分析包括库存结构分析、物资库龄分析、物资收发分析和闲置物资分析;业务查询包括物资消耗查询。

    3.3 数据分析平台应用中存在的问题

    随着数据分析平台的建立和优化,数据分析平台的功能趋于完善,从数据分析平台应用的实际中,虽然提出一些适合神朔业务的报表、指标,数据应用给物资管理工作带来益处,但总体来说,在数据应用的深度和广度上,数据分析平台的应用还停留在浅层次、低水平的应用,数据分析应用对物资管理的支撑和推动作用还没有充分发挥,数据分析平台应用还有待进一步提升。制约数据分析平台深入广泛使用的因素有以下几个方面:

    (1)思想认识不足。物资管理工作长期以采购和保供应为重点工作,即使在大数据背景下,很多人还没有认识到开展物资数据深度分析应用的重要性,平台应用意识不强。对已经形成规模的数据信息关注不够,敏感性不高,没有树立将数据信息与日常管理工作结合起来的应用意识。

    (2)管理机制缺乏。按照集团“管办分离”为原则的物资管理模式,神朔物资管理也基于这一原则进行物资管理,然而在实际中,“管”的职能较多介入于“办”的业务领域,缺乏相应的管理权限,导致管不准、管不实。数据分析应该作为管理内容重要的一部分,让“管”的职能在平台应用中充分发挥。虽然集团统建信息系统应用情况评价把ERP和供寻源与供应商管理系统的部分指标纳入监测或考核,但神朔内部缺乏考核评价机制,没有建立制度考评和跟踪检查等机制,使数据应用工作没有达到应有的效果。

    (3)数据分析应用范围需拓宽。在库存综合查询、采购情况统计、在途物资统计等查询多,而对于采购历史价格分析、合同完成率和供应商协同率等分析较少。数据分析平台查询功能多而进行专题性的数据分析却非常少。

    (4)数据质量有待改善。数据分析应用的基础是数据,数据真实、准确、完整才能保证信息的可靠性,如果数据失真,数据分析建立在不真实的数据基础上,对于管理决策是有误导的。BW的数据基础是源于各个业务系统如ERP、SRM等信息系统,如需求计划与采购计划无强关联关系,存在工单创建采购计划和直接创建采购计划等无需求计划业务。IBS回传SRM供应商投标信息不全,供应商应标率,中标率统计不完整,参考价格投标数据范围受限制。对于库龄统计分析,虽然ERP系统启用了批次管理功能,然而先进先出只是停留在系统中。

    (5)数据分析专业性人才缺乏。物资管理专业人员不足,既懂业务又具备数据分析应用能力的人员更是稀少,部分人员业务素质和能力不强,对数据基础源即信息系统不熟练、对于数据分析平台相关字段取值理解不足,对于报表、指标等设置的意义不理解,排斥分析、应用工作,很大程度上制约了数据分析工作的开展。

    3.4 提升数据分析平台应用的建议

    物资数据的分析应用是个长期的系统工程,需要扎实、稳步的推进。要做好数据分析平台应用工作,还需要关注以下方面:

    (1)树立数据分析意识。物资信息化是实现物资管理集约化的必由之路,物资管理水平的提升离不开决策分析,在互联网、大数据、云计算等技术的支持下,在集团打造“互联网+物资管理”运营模式下,神朔应积极应用当前的物资管理信息化平台建设构架,树立数据分析意识,进一步了解物资管理业务的实际情况,从而进行智慧的管理决策,推动物资管理的在线化、数据化与智能化。

    在实际工作中,物资工作的管理者应该是数据分析应用的坚持者和倡导者,在领导决策时,数据应用、分析结果是重要的参考依据。物资管理的业务人员应正确认识数据分析应用工作,有意识地进行数据分析应用,在日常工作善于运用数据分析平台,分析发现一些问题,以改善物资管理现状。

    (2)规范数据分析应用工作。在实际工作中要明确计划、仓储、采购部门在数据分析应用工作的具体职责,可指定或设立专门部门来具体承担对数据分析应用工作的组织、监督、考评等工作,实行数据分析应用工作的统一归口管理。对数据深入分析、研究,从中找出有价值的信息,为物资管理决策提供依据。进一步建立数据分析应用管理工作制度,明确数据分析应用工作的职责、流程、工作内容、工作标准,实施对数据分析应用工作的考评,以考评来保障数据分析应用工作的有效开展。

    (3)拓宽数据分析范围。一方面要利用好现有的数据分析平台资源,不断多维度分析验证,利用“物资数据分析”指导业务、管控和决策,实现物资管理智能化;另一方面在新的经济形势下,延伸供应链、上下游协同,努力获取价格信息、掌握市场行情动态,加大与供应商协同,获取丰富的市场信息才能更好的进行决策;在企业内部,加大物资管理与生产实际的关联度分析,比如物资采购与运量的配比关系、各生产单位生产维修量与物资消耗的关系分析等。

    (4)从源头把关数据质量。数据分析平台的基础就是数据资源,全面、真实、完备的数据是数据分析应用质量的关键所在。首先,各级业务办理人员要有重视数据质量的意识,在信息系统中及时办理、真实录入基础数据;其次,加强业务规范管理,减少手工录入单据、随意逆向操作等,保证系统数据的质量;最后,改善基础设施建设。比如采用RFID、条码等技术,实现一物一码,物资可追溯,应用到库龄统计分析、物资消耗分析等方面,进一步物资管理精细化。

    (5)加强培训、不断提高物资管理人员能力。在数据分析平台建设中,只有少数的业务骨干参与了需求调研和系统测试,在实际应用中大多数的物资管理人员对于数据分析平台培训不足,没有掌握数据分析平台的操作技能,这也是制约物资数据分析工作的一个原因。因此,要做好物资数据分析工作就要加强数据分析平台操作培训。除此之外,物资统计分析人员不仅要熟知物资管理业务办理流程、还要熟悉ERP、SRM等信息系统,还要具备一定的经济管理方面的知识、综合分析技能和解决实际问题能力。

    4 结束语

    数据分析平台已经在计划、采购、库存、供应商业务等开发了很多报表,BW系统实现了各种决策分析功能。在大数据时代,数据分析是信息产生价值的必由之路,数据分析平台体系建设促进了内部深层次的协同,随着应用的深入、范围的拓宽,数据分析平台将会是辅助决策的智能平台,会更有力地提升物资管理水平。

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