经营KPI数据运行监控决策类协同流程

——连明源

     前面我们曾多次提到了企业经营层面向市场需求的分析能力和决策能力，才是最具影响企业竞争能力的决定性因数，我们也提到了一些如何从经营决策的视角来选择协同流程运行监控对象的思路。但当获取了某种经营KPI数据异常信息时，是否就能立即做出决策呢，结论当然是“不一定”。KPI数据异常未必就一定需要做出重大决策。但数据异常时，一定要对此做出迅速反应，这一点才是应该严格遵守的规范，否则就有可能错过及时的决策时机，甚至造成重大经济损失。而最为及时、最能确保闭环控制的方法，当然莫过于建立经营KPI数据异常处理协同流程。前面4个小节的案例介绍，都和提升业务数据状态在系统内外的一致性和准确性有关，当然，也都和提升协同管理能力有关。但在本小节，我们将把讨论的主题集中在企业经营KPI数据的运行监控以及提高经营分析和决策能力方面。

照例说，经营KPI数据不能直接归类于主数据范畴，但为什么我们要把它们列入本章加以讨论呢，这也许是作者自己的一个不太严谨的决定。不过，如各位曾经对各种经营KPI数据模型进行过分析，你就一定会发现这些数据模型中，必然包含着各种主数据对象及其属性的信息。另外，如各位了解企业很多业务数据异常的原因就是因为主数据出现问题的事实，那你就不会责怪作者的这一决定了。企业如能达到实时监控经营KPI数据的水准，则必须对主数据管理基础提出非常苛刻的要求，同时，如实时采集并统计的经营KPI数据出现某种异常时，我们通常也应首先排除主数据管理方面的影响因数。所以，我们本节虽然关注的是如何利用数据监控和协同流程技术来及时处理经营KPI数据异常的问题，但实际上，我们依然必须和各种各样的主数据打交道。

1. 单位制造成本异常分析决策协同流程

如果某个企业已经通过实施相对完整的ERP系统，并由此建立了基于成本中心管理思想的成本核算制度，而且企业的主数据管理基础也较扎实，则这个企业就可以考虑建立以各成本中心为对象的制造成本监控机制了。当然，这里所说的监控，一定是基于各成本中心的标准制造成本进行的，我们只要通过实时采集各成本中心实际的投入产出数据，以及ERP系统自动统计所得到的标准成本数据，便可进行制造成本控制状态的分析了。大家知道，很多企业通常会采用前期制造成本的平均数作为标准成本，而且为了使标准成本起到具有一定的目标引导作用，有时还会设置一个较为严格的标准，即把接近理想状态的制造成本作为标准成本。但作者认为，在制造成本监控原理中，标准成本制定的是否合理，并不十分重要，因为，我们是通过自动统计并计算实际成本和标准成本之间的差异来进行监控的，我们主要关心的是这种差异相对于标准成本的变动的方向和波动的程度，如下图所示，在A图中，我们可以肯定地说，我们的标准成本设的偏高，其次，我们可以判断出，这个成本中心的成本控制正在朝着好的方向发展。而在B图中，虽然我们的标准成本设的可能偏严了一点，但不管怎样，我们可以判断出，这个生产部门的制造成本控制能力正在朝着坏的方向发展。但本小节希望介绍的是出现成本异常时的分析决策协同平台，也就是说，我们希望监控ERP成本模块的系统，能在成本差异超出某个控制限值时，能自动启动一个由相关部门协同应对的分析决策流程，以便最终能确定问题原因和解决措施，最起码它能起到向管理层和经营层提供一份分析

 

 标准成本的基准作用示意图

    A图                                                                B图

对策建议报告的作用。下图便是作者建议的成本差异异常分析决策流程系统的示意图，图中的数据分析作业节点中，我们首先需要对统计对象数据本身是否存在异常进行分析和判断，以消除最令人担心的主数据层面的影响因数。实际上，所有此类针对业务数据异常的协同处理流程，都应设置这样的节点，而该节点的作业人员显然应该由数据中心或专业的BOM管理人员来进行，他们应对所有影响统计和计算的数据对象及其属性字段进行逐一确认，例如，是否存在物料对象变更维护错误、计算属性值录入错误等等。如数据没有问题，则应进入异常分析调查节点，在该节点应由该成本中心的业务管理人员和财务部门的成本核算管理人员一起，按照既定的作业标准进行调查和分析，例如，确认是否存在异常进货批次，异常的不明损失、异常的质量损耗、异常的存货移库问题等等，直到找到异常发生的原因为止。当然，该流程的最后应设置异常分析决策报告的提交或归档功能，确保每一次异常处理都能给业务部门留下深刻的印象，以避免再出现同样的错误。当然，这样的机制如能长期有效地运作，经营层的领导就不用再担心各成本中心的管理层不去全力关注成本控制这件事关全局效益的大事了。

成本差异异常分析决策协同流程示意图

2. 库存周转次数异常分析决策协同流程

企业投入资金加强信息系统建设的目的，就是要提升各个业务环节的生产力，其中有一个综合反映这种能力的指标值得大家关注，它就是所谓库存周转次数。该指标的简单计算公式是：库存周转次数=销售成本/存货平均余额，如从公式来看，该指标似乎反映的是企业的库存控制水平，其实不然，企业的库存并不是我们的物流部门可以控制的对象，该指标从本质上讲，是企业市场需求预测能力和生产计划动态调整能力的综合体现，如市场需求预测相对准确，则我们可以准确地根据库存控制基准，计算出相对精确的生产计划，则库存周转次数也就能控制在一个相对理想的水平上，如市场预测波动较大，则对于企业生产计划的动态调整能力自然要求就高，否则，就有可能造成库存周转次数的失控。然而，这两种管理业务对于企业而言，属于最最希望提高，但又很难左右的领域，如你进一步深入调研和分析，你会发现，这两种能力实际上反映出的是企业不同业务模块之间的协同作业能力。如希望市场需求预测精度高，你就需要建立一个对前端市场需求十分敏感、快捷，并具有不断自我强化作用的信息收集和分析机制，而要让这种机制发挥作用，显然需要加强企业不同营销部门之间，以及营销部门和经销商之间的协同作业意识和能力，所以，在这方面，我们同样需要协同流程技术的支持。于此同理，企业生产计划的动态调整能力，也需要在生产管理、生产技术、物流管理以及营销等部门之间建立高度的协同作业能力。下图是作者设计的框架方案，其基本构思是通过监控企业库存周转次数来确定是否要启动评价上述两种能力的时机，也就是说，我们只是把经营指标的运行监控作为我们实时展开关键业务能力评价和改进活动的启动信号，而持续的评价和改进活动则是我们提升上述能力的推进动力，基于这样的设计思路，我们便可建立如下图所示的库存周转次数异常分析决策协同流程。

库存周转次数异常分析决策协同流程示意图

3. 客户满意度异常分析决策协同流程

在介绍面向客户的流程时，我们强调了企业所有直接面向客户的流程，必须体现出足够的敏感性，即对于来自客户的声音必须十分敏感。我们的流程对于每一个特定客户的不满意的回答，都应该有一个回访程序，确保掌握客户的实际体验，从中找到我们服务和产品的问题，并及时给与纠正。这是我们设置面向客户的协同流程的终极使命。但在实际管理过程中，企业内部的营销管理部门常常会产生一种鞭长莫及的无奈感，因为，我们的很多企业每天都要面对成百上千的客户，我们根本无法保证我们每一个服务店面的每一个服务人员或维修人员能够严格按照作业标准进行作业，无法保证他们能够在面对客户时处处表现出令人满意的专业素质。然而，我们也不能完全撒手不管，我们应该为CRM协同平台中的协同流程设置一些监控标准，并应确保这样的监控系统，能告诉我们一些无法置若罔闻，且必须对此有所作为的信息。为此，我们需要设置能够强迫我们对此进行分析、思考并采取措施的协同流程。

设置客户满意度异常分析决策协同流程，从技术上讲，并不是一件难事，设置怎样的监控策略才是问题所在。对此，我们的流程设计人员，应该经常扪心自问，对于直接面对客户的作业流程，我们最担心的是什么？我们最担心怎样的行为会给企业的产品和服务品牌带来消极影响？当我们确定了我们忧虑的具体对象，我们便可将这些忧虑对象转化为我们监控这些前端作业流程的具体监控逻辑。例如，我们会担心我们的服务团队中存在严重素质缺陷的服务人员或维修人员，所以，我们需要设法让我们的店面作业标准和系统记录方式能指向具体的作业人员，同时，我们显然只关注那些会多次造成客户不满的人员，因为，他们可能就是我们面向客户流程中需要弥补的“短板”，所以我们便可在监控标准中设置这样的监控逻辑，“如发现具有3次以上不满意反馈信息的服务人员，则启动客户满意度异常分析决策协同流程”。于此同理，我们也可对销售店、维修店甚至某个地区的营销团队设置类似的量化监控标准。当然，我们还会关注和作业标准有关的投诉和不满，因为，这关系到我们的服务客户的能力，在这方面，养成大惊小怪的习惯也许对公司的发展更有利。总之，我们主要应关注的是影响我们自身行为方式的因数，而不仅仅只是设法对客户进行一时的安抚，这种安抚并不能真正解决问题，这也是为什么很多CRM专家，在设计店面作业行为标准时，不会刻意强调接待客户时的态度问题，而是把重点放在必须做什么以及如何知道他们做了什么的功能设计方面。

由于这样的协同流程必须具有闭环管理的特点，因此，通常会持续较长的时间，所以，对流程本身的时间控制也应加以考虑。另外，由于这种系统需要和呼叫中心和CRM系统交互，故其流程系统的框架可按下图所示搭建，需要注意的是，其中的监控模块的监控范围和监控逻辑应该能够根据业务发展的需要，及时地得到调整，为此，我们需要随时关注和评估监控的效果运算。同时，为了确保这种调整的及时性和方便性，也需要在如何提高调整系统规则的灵活性方面，得到系统技术上的支持，这一点，我们将在第七章加以说明。

 客户满意度异常分析决策协同流程示意图

 

   

最后需要说明的是上述流程对于主数据管理的影响，很显然，在临时应对客户不满情绪的‘客户回访’子流程中，我们可以获取‘重点关注客户’的信息，在整个后端的调查分析及处理流程完成后，我们可以获取‘需培训客户服务或销售人员’等信息。所以，各种和经营绩效相关的监控流程，都会产生和主数据对象及其属性变更的相关信息，我们在设计这些监控流程时，必须确保这些信息能得到准确地维护。

 

4.净现金流量异常分析决策协同流程

和以上三个指标监控流程相比，净现金流量异常分析决策协同流程和主数据管理的关系，似乎更是风马牛不相及的事了，其实不然，作者可以断言，如果没有坚实的主数据管理基础，任何企业都很难在这方面提升自己的过程决策能力。这是因为，企业的投入和产出过程中的资金流，实际上反映的是实际的产品、半成品、材料以及各种实物的活动状态，而且还和客户、经销商、供应商以及公司组织信息的准确性和及时维护能力有着密切的关系，企业内部出现异常的资金流量波动时，说不定就是因为我们系统中的上述主数据出现问题的结果。所以，我们同样可以通过监控和调查分析净现金流量的异常波动，来把握及时进行主数据分析的时机，当然，下图所示的分析决策协同流程的最终目的，是发现经营过程中应收、应付环节的管理问题。

为了能为业务分析人员提供更全面的数据支持，我们不但需要得到当前的应收和应付信息，还需要能根据我们的订单、预设的提前期等信息来获取未来应收和应付的预测数据，同时，也许我们还需要得到经销商信用额度控制模块的动态信息，否则，我们的分析人员很难向经营层提出全面的、可信赖的前期分析报告。为此，我们在设计这样的流程时，需要从ERP         获取当前的应收和应付数据以及未来期间内、基于销售预测和生产投入计划的应收和应付信息；我们也需要从CRM系统获取当前的经销商信用额度和信用评级方面的信息；我们甚至还需要从预算执行监控模块获取未来需要执行的各种项目资金信息。总之，对于这样事关公司经营质量的关键指标，必须为之建立一个全面、有效的数据模型，并且需要保证所有低阶数据对象都能得到实时地采集。通常，所谓的分析决策协同流程，必须是一个由监控模块自动启动的流程。所以，我们必须在监控模块中设置符合公司控制策略的监控逻辑，当净现金流量指标出现某种需要对策的异常趋势时，监控模块便能自动发出触发协同流程的信号，所以，设置合理的监控逻辑非常关键。如下的示意图中，如监控模块发现异常报警问题时，还需提取所有应收和应付模块中的相关信息，并按照既定的统计逻辑进行计算后，作为协同处理流程的输入，导入协同流程相应的表单模板之中，如净现金流量值、超标百分数、超期应收总金额、超期应收款经销商明细等各种可用于信用和流量风险控制分析的重要信息。如缺乏这种数据支持，此类协同流程是很难发挥实质性作用的。当然，下图中的协同流程中，也需要设置主数据检查的任务节点，以避免此后的分析和决策缺乏合理的前提条件。

企业净现金流量监控及分析决策协同流程示意图

 

 

总之，以上4个经营KPI数据运行监控决策类协同流程，并非是直接处理各类主数据业务的流程，但由于此类分析决策用的数据是需要提供给经营或管理决策层领导的数据，是用于管理和经营分析决策的数据，故绝不允许发生单纯的基础数据错误，否则，就会出现错上加错的问题，就会发生“冤枉好人”的事件，就会出现老总暴跳如雷的可怕后果，为此，我们希望在所有这种流程中都要包含主数据检查的环节。 

本章虽然举了不少例子来说明协同流程对于提高企业主数据管理能力的现实意义，但作者认为，以上的很多案例，主要适用于在单一系统基础上已经走得很远的企业，因为这些企业要实现企业管理转型的高远目标，要建立具有高度协同作业能力的企业级协同平台，必须面对和克服这些基于单一系统的主数据管理上的瓶颈。但如果是一个能投入足够资源的新企业，则我们一开始就应该建立完整的主数据管理机制，形成统一的数据定义和维护规则，建立统一的数据中心库。并应在SOA系统架构的基础上，全面采用上层中间件等先进的系统技术来构建真正面向市场的企业协同平台。但是，本章以及下一章的内容，主要还是介绍在现实条件下如何利用协同流程技术来构建或完善企业级协同平台，主要是一些立足现实，取长补短的策略。

更多详情请关注：www.china-soa.com