惯例闲话：

近期工作和天气一样，如火如荼，前面1个月，拼全力搞了一个新功能，把闲人折腾的够呛，现在回头看看这个过程，倒也回味无穷，如何利用信息化工具，搞点数字化的活，摸索出了一点小经验。
闲话到此为止，今天聊聊利用技术改善供应链透明化。

供应链问题

闲人所在企业的是一家典型工程建造和制造结合型企业，在往期的文章中，闲人也分享此类企业的特点，协作空间广、业务链长、交付周期长、物料齐套要求高，对于这种企业而言，供应链的运作效率直接影响经营。

上图为某企业的全业务链流程示意图。
这个图也是这个家公司从多年的管理经验积累总结出来的基本规律，是经得起考验的。但存在的问题是，随着企业规模的爆发是增长（近三年，保持每年约50%的合约额、产值增长率），面临几个很头痛的问题：
1、追求进度，设计出图错误率高，设计一处错，下游部门跟着出错，请购、采购、领料都要跟着重来；
2、采购下单存在延迟率很高，不同项目、不同订单、不同物料延迟均不由不同，严重影响供货；
3、为防止采购风险，设置了审批，带来的问题是审批时效影响下单，部分项目严重到影响了供货和结算；
4、到货后入库时效无法保证，各种单据错误、对不上、多送货，不能很快判定问题点；
5、车间领料时效，材料能否准时准量达到线边仓，很难预测；
…
在上系统前老板也都知道这些问题，但是上SAP系统后，此类问题还是一直重复出现，而且呈现上升之势，老板亲自挂帅，组织数据专项治理，希望依托系统收集数据，理清楚问题，分析原因，以为后面实施大棒和金元政策做好铺垫。

到这里，出现了很多企业上系统后“喜闻乐见”的现象，开大会、扯皮、没有下文、一个问题带出一大串…老板是个睿智之人，知道用目前的办法，即便是有最好的系统也解决不了问题，那就只能用另外一个办法，只说事实，不置赏罚——当一个体系沉积多年弊病不能马上消除，那就把问题360度无死角暴露出来，让所有人都知道！

闲人对这位年轻的老板颇为敬佩，学霸出身，有学者气质，深谙人性，驭人高手，但此类品质并不为闲人所推崇——所以注定闲人只能走技术路线。

这是技术的时代，技术能够决定老板决策方向的时代——这同样也是闲人坚定走技术路线的理由。

任务接下，那就开始实现之路。

最小管理颗粒度争议

客观的说，作为混迹ERP领十几年的老油条，老板的需求在闲人看来也就是一个很常规的订到货统计表，从采购申请——入库的时间分析报表，

但实际远远不会这么简单，在统计口径上出现了分歧，计划部门，采购部门坚持用整张订单作为最小分析颗粒度管理，而库房认为不公平应按照采购订单行作为最小颗粒度，甚至还有部门认为应该按照生产订单作为颗粒度反推供应链。出现此类情况，其实并不稀奇，找到合理的管理颗粒度，不是每个企业在一开始就能想明白的，加上之前使用老系统的惯性思维，难度就更高了。

作为老IT人，管理颗粒度意味着什么不言而喻，数据库表设计、主键设计，一切数据分析的底层。如何破解、达到统一，其实倒也不难。闲人提了一个问题：如果按照整张订单作为最小统计口径，那么如果A订单10行，B订单20行，怎么评判到货及时性，订单到了9行，剩下一行关键材料没到车间等料干不成，怎么办？订单只是载体，订单行才是合同标的物，要跟踪的不是订单，而是标的物！

结论：在任何ERP项目中，最小颗粒度至少要到订单行项目！这样才有可能利用SAP的强大业务架构。
思考下，为何是至少，还有没有比订单行更细的颗粒度？

突破这一点，后面的方案设计就显得一马平川了，无非确定单据引用关系、时间环节。
上图为本企业的计算逻辑，很简单，但是按哪个颗粒度，这个关键之关键要理解！

评判标准确定

有了评判方法，那么评价标准怎么定在业务上就至关重要了。这也是开会吵架最多的环节。很多企业在上ERP之前，并没有数据沉淀，所以这个标准是很难确定下来的，对于IT而言，就是一个数字的录入而已，需要考虑的如何在后续的数据积累中，可以灵活调整——这就要用到SAP经典的配置表思路，闲人和业务部门商议之后，用这一方面解决标准难定的矛盾，先定一个宽松的，你好我好大家好的标准，数据积累了一定量，再收紧标准——得到了老板的肯定。

程序中用变量来取代定量，可灵活配置标准。

底表设计

底表设计需要注意，数据分析往往带着时间属性，用户会要求分析某个时间段内发生的数据，对于供应链场景而言，容易范的错误是，分析指标字段横向堆叠。如下图，
采购申请、采购申请号、版次作为主键，各分析指标独立字段。好处是容易做表，直接读取展示即可，坏处是按期间分析数据时，就会遇到麻烦，且随着数据量增大，会增加冗余，不利于数据存取、难以使用增量读取方式

比较合理的设计方式，是指标字段相同，纵向堆叠，这种方式很容易实现增量读取、减少冗余，供应链数据大的制造企业中，数据库底层建议使用这种设计思路。

异常操作检查点设计

系统使用过程中各种操作错误计数是表征流程顺畅的重要参数，这个参数能够很直接反映各部门岗位的数据质量。对于错误和异常，通过SAP消息提示，日志存储后，总结出错误类型。

前端展示

展示工具，这里使用了帆软



有了数据，各种花哨的展示都不是问题。
有了数据，老板已经开始磨刀霍霍，数据在大厅的显示屏滚动显示，每个人工作质量、错误都被晒出来，这对部门领导来说，都是菊花一紧的事情。
有了数据，老板知道下一步公司要发展要解决什么问题，要投入资源解决什么，已经一目了然。

小结：以上是企业信息化向数字化转型的一个典型案例，利用数据二次加工结果，作为决策依据，改革供应链系统痹症。闲人有幸参与了全过程，再联想当下兴起的数字化——这不就是一个典型的数字化呈现和决策辅助的场景吗？信息化好比建一个毛坯房，数字化呈现效果，那就是给建筑装饰装修，内装、外装、安装各种设备，使其功能得到极大的拓展，关键，满足了人类的使用需求！