有一个小包装食用油的业务员,去某个县城开发经销商。回来后,向主管报告,说找了A、B两个经销商。A的钱多,但是没什么想法;B虽然钱少一些,但是对经销小包装食用油很有想法。主管问:“你觉得应该选哪个经销商?”业务员说:“我觉得应该选B吧。”主管说:“你说B有想法,他的想法有没有你多?”业务员说:“没有。”主管说:“那不就结了嘛?公司为什么不选你做经销商啊?不就是因为你没钱嘛。你要选B做经销商,旺季他能拿出多少钱备货?A没有想法,你不会把你的想法教给经销商吗?” 这是一个真实的故事,反映了资金对小包装食用油经销商的重要性。在小包装食用油行业,除了少数厂家(如多力),一般厂家都会在旺季之前出台备货政策,鼓励经销商囤货。这既是厂家出销量的好时机,也是经销商获取利润的好机会。但对经销商有很高的资金要求,同时还有一定的货物囤压的风险。多数经销商都是靠自身的积累成长和壮大起来的,还要承担厂家的融资压力,资金往往都很紧张。一方面,经销商可以通过提升内部管理水平增加可使用的资金,如加强信用管理、加强工作流程控制、多批次小批量供货、加快结算周期、控制赊销数量、降低应收款数量、缩短应收款账期等。另一方面,经销商应该考虑向银行融资。对于小包装食用油生意来说,主要有两种较适合的融资方式:应收款融资和存货融资。大型连锁超市往往要求经销商给予2~3个月的账期,挤占经销商大量的资金。信誉好的大型超市,付款能力很强,一般都能按期支付货款,经销商可以考虑利用应收款向银行融资。经销商可要求超市开具银行承兑汇票:如果经销商不急需用钱,可以等到汇票到期时兑付现金;如果急需资金周转,可以将汇票到银行贴现,只需承担贴现利息即可,这样经销商可以尽早收回资金。另外,经销商可以采用“保兑仓”的方法,利用商品提货权融资。方法是通过银行以及物流公司的介入,以小包装食用油产品为质押向银行申请汇票。经销商只要将货物放到银行指定的仓库,将货物质押给银行,由银行控制货物的提货权,经销商由此获得银行贷款用于开拓业务。同时,经销商可以随意提货,完全不影响正常销售。这一融资方式针对缺乏固定可抵押资产的企业而设计的,适用于价值易于计算、价值含量高、短期内具有一定抗贬值能力、不易腐化变质、流通速度快的商品,小包装食用油产品正好符合这些要求。某些银行还可以将此模式进行拓展,不仅存货可以质押,在途物资也可质押,这样可以将流通过程中的商品占用的资金都利用起来。如图6-1所示。图6-1经销商—生产企业—银行—物流公司四方合作模式 参与这一模式的经销商只需满足以下基本条件即可。银行方面,经销商必须在合作银行开立一般结算户,并为银行开户及银行授信提供相关资料。物流方面,监管仓库由厂家与银行共同指定,经销商须遵守每次的最低提货量的规定(具体数量由经销商与银行商定)。参与这一模式的经销商需承担这些成本:(1)开票保证金(20%~30%);(2)银行承兑手续费(0.05%);(3)监管仓库中产品的财产综合险保费(约0.15%);(4)银行贴现利息;(5)监管仓库的仓储费(具体费率由物流公司参照当地行情制定)。这一模式不仅能帮助经销商解决融资难的问题,而且融资成本可下降25%以上。由厂家牵头组织经销商开展这一融资项目,由于规模效应还可让银行将保证金从普通的40%下降到20%~30%,并且银行给予保证金存款定期存款利率。实际操作流程举例:经销商向工厂订100万元的货,应先打30万元的保证金给当地的合作银行;银行开100万元的汇票给企业;企业见票发货至仓库;经销商可以分次提货,但每次提货前要打当批货款的70%余款给银行;银行给仓库发提货指令。其实货到仓库时是以货作质押的。如果经销商有部分货物不提了,工厂将回购该批货物,但经销商先前打的30%的保证金就“飞了”。某小包装食用油营销公司应用该模式帮助经销商融资,受到经销商的热烈追捧,第一期意向融资总额就达数亿元之多。
从实践上讲,专家团制发端于IBM公司。1994年郭士纳在IBM实施变革时,一个重要内容就是把全球采购组织整合为35多个采购委员会(也即采购专家团),采购委员会是按照物料族类建立的,不同物料族类有不同的采购委员会。2000年左右华为向IBM取经,也依据物料族类区分建立了15个类似的组织,取名采购专家团。专家团制在IBM和华为都取得了优秀的实践效果。从原理上讲,专家团制是战略采购与执行分离理念的产物,是集体决策理念的产物。这个组织是个虚拟组织,有专职成员、有兼职成员;专职成员有两类,一类是商务人员,一类是供应商质量管理人员;兼职成员根据需要吸纳采购之外的其他部门参加,比如研发人员、工程人员、生产质量人员、财务人员等。专家团制的第一个要义就是专业化,从名字就可以看出来,强调的是专家、专业性。只有专业性才能确保采购职能的高增值。正如有些很多人做了一辈子饭也不能称为厨师,有些人刷了一辈子牙还是不会刷牙,并非从事了多年采购工作就一定称得上采购专家。专业性的含义不再局限于是传统意义上的议价能力,而是范围更宽要求更高的视野、策略化、保持对供应商的高度综合影响力等能力。专家团制的第二个要义就是权责完整性,体现为采购权力很大。前文讲述了一个决策分裂效应,指的是本来需要综合决策的事情,因为专业分工的缘故给肢解了。传统采购管理模式也存在这个决策分裂效应。比如与供应商的交易涉及成本、交付、质量三个维度的属性,最好的决策一定是综合平衡了三个维度之后取得的。但传统上采购部门只擅长成本与交付两个维度,质量维度或者是缺位的,或者是其他部门兼职参与的,再加上部门墙的屏蔽,商务人员一味追求成本最低,别的不关心(不是绩效考核重点),使用部门或技术部门则更在乎质量胜于成本,事实上就很难综合权衡三个维度做出最优决策。专家团制通过把商务人员、技术人员与质量人员整合为一个小组,对采购成本、质量、交付负总责,以联合决策的方式来确保决策能综合权度各维度的诉求,从而确保企业最大利益。专家团制的第三个要义就是权力制衡。除了通过跨专业的集体决策确保决策完整性,更通过集体决策的方式防止个别成员权力过大。专家团制的决策方式是“议会式”的,一人一票。其中,专家团的负责人拥有一票否决权。特别要强大时,这种决策并非简单的人治,而是建立在流程透明化、决策证据书面化、信息结构化基础上的。比如经过前期的交流、资质分析、供应商考察、样品确认后,决定供应商是否能够进入公司合格供应商库时,就是以各环节、各方面书面化的认证资料和结果为依据,再采用投票方式进行表决。同样,在评审采购策略文件时,在决议是否要对某个供应商进行处罚时,都是按照这个方式进行。小贴士:专家团到底有多专业呢?有次和几个客户人员谈物联网话题,其中一人提到:“珠三角一共有多少条SMT线,华为采购的人一定知道。”另一次在一个知名手机制造企业听其采购人员感叹一件事,他说:“某某部件供应商,我们公司的采购量和华为差不多,但不知为什么那群人和我们打交道时,与同华为人员打交道时的方式截然不同。面对我们时各种推诿、找借口、拖延,面对华为采购人员时,却表现得恭谦顺服。”
1.文件结构尽管在标准的《附录A》A1中说道:……本标准未要求在组织质量管理体系的成文信息中应用本标准的结构和术语。本标准的结构旨在对相关要求进行连贯表述,而不作为组织的方针、目标和过程的文件结构范例。若涉及组织运行的过程及出于其他目的而保持信息,则质量管理体系成文信息的结构和内容通常在更大程度上取决于使用者的需要。……然后笔者建议在新版文件行文的过程中,文件的结构还是沿用以前的结构,因为在过去三年咨询辅导的过程中,有一部分企业都是旧版转新版,既然上述A1中描述道“……质量管理体系成文信息的结构和内容通常在更大程度上取决于使用者的需要”。所以,由于企业推行体系多年,使用者已经习惯了四层次的文件结构,新版实施也没有必要另辟蹊径,继续按照四层次进行文件结构的策划就行了。当然,对于新推行的企业,按照四层次文件结构策划更没有什么要讨论的。1.1质量手册的结构质量手册的结构和内容如下:0.引言0.1发布令0.2组织岗位、职责和权限0.3质量方针和质量目标的声明0.4目录1.范围2.引用标准和术语3.企业简介4.组织背景5.领导作用6.策划7.支持8.运行9.绩效评价10.改进1.2程序文件的结构程序文件的结构和内容如表1-2所示。表1-2程序文件的结构和内容1.3作业文件第一种:直接沿用上述程序文件的格式。第二种:借鉴上述程序文件格式的第7、8、9。1.4表格第五版的4.4.2b)条款是这样说的,“保留成文信息以确信其过程按策划进行”。从此条款可以看出,对于用于为组织体系有效运行提供证据的记录,可以不拘泥于某种形式,但是记录还是要能充分反映该过程的效果,设计的表格必须具有双向追溯性,既可向前追溯也可向后追溯。对于一个组织来说,需要保持多少记录方能证明体系运行有效呢?在ISO9001标准中没有明确说明,这表明保持多少记录由组织自己掌握。2.文件内容质量管理体系的内容需要满足以下四个方面:2.1符合性符合性的第一层意思是指企业建立的质量管理体系是否符合第五版标准的要求和法律法规的要求,符合性的第二层意思是指企业有没有按照体系文件去运行自己的质量管理体系。2.2适宜性适宜性是指组织当前的质量管理体系是否与组织所处的内外部环境相适宜,这种适宜过程应是动态的,即质量管理体系应具备随内外部环境的改变而做相应的调整或改进的能力,包括方针、目标是否与组织的经营战略、内外部环境、组织的资源和能力状况相适宜。2.3充分性充分性是指质量管理体系是否满足法律法规、顾客当前和潜在的需求与期望及组织自身实现其方针、目标方面,评价质量管理体系各个过程展开的充分性、资源提供的充分性、职责是否全面落实等。2.4有效性有效性是指质量管理体系完成策划的活动和达到策划的质量目标的结果的程度,包括与法律法规的符合程度、顾客满意程度、过程绩效及经营绩效等。
第二节  实现用同一种“语言”交流一、数据的困惑“前几天接到一个任务,要统计我们大区营业部的基本信息,这没什么,但是过了两天又接到另外一个部门的任务,要收集和上次同样的信息,而且统计模板是不一样的,搞得我又要重新统计一遍,造成统计员和营业员重复劳动,真搞不懂为什么会这样?”这是德邦一线统计分析员时常表达的困惑。其实,德邦面临的类似数据方面的困惑还有很多。对于营业部来说,每天都有很多反馈、提交数据的工作,怎样让营业部从数据中解放出来,让一线员工有更多的精力去做营销,提升收入与利润,是公司亟待解决的问题之一。数据壁垒。由于数据缺乏统一的管理平台,各部门分别管理自己的数据,每个部门都成了一个小的数据中心,且没有共享数据。当有人想获取某个数据时,不知道这个数据之前有没有被统计过,即使知道有人统计过,别人也会认为自己统计的数据都属于敏感数据,不愿意提供,所以只能重新搜集。而且很多数据存储在员工的电脑上,如果换了一名员工,一些数据可能就会随着人员的流动而流失,又需要重新收集。数据成本。德邦有一个非常庞大的群体在专职与数据打交道——统计员,这已经成为具有德邦特色的名词,很少有公司使用如此庞大的人员进行数据的统计与分析工作。据统计,从2010年至2012年,营业网点以每年56%的速度增长,而经营部门统计员以每年48%的速度增长;运作货量以每年35%的速度增长,而运作部门统计员以每年32%的速度增长。而且经营部门统计员平均只有40.45%、运营部门统计员平均只有42.42%的时间花费在数据统计工作上,其中绝大部分时间花在报表整合、数据收集、数据下发、会议数据准备、数据反馈等工作上。在网点、货量增长的同时,能否通过信息化控制统计员数量的增长,降低人力资源成本上涨的压力?数据剔除。德邦多个核心业务指标,如每万票投诉量、破损率、城际兑现率等,都或多或少存在着数据反馈剔除的情况。以投诉为例,2013年4月,公司共收到投诉7070条,其中异议反馈总条数达到2071条,占投诉总数的29%,而当年1月该数据只有19%;在4月的异议反馈中,有43%都成功反馈,而1月此数据只有29%,由此看出,异议反馈的比例正在逐月升高。可能某个大区对投诉反馈标准做了深入的研究,有很好的反馈技巧,投诉就比较少;反之则变高。用数据反馈可能比用实际行动改善业绩更容易,因此这一类行为会引导一线部门花更多的精力通过数据剔除粉饰业绩。甚至出现一些区域设专人对绩效指标进行反馈,导致人力成本和沟通成本增加。据不完全统计,2013年4月,德邦各区域将近有113人专职负责投诉反馈工作,每月的人力成本达到48万元。德邦还存在很多的数据问题,如数据不完整、数据细度不够等,如何利用一个平台去整合、管理和分析数据,消除困惑,提升效益呢?二、IBM的启示郭士纳上任后不久就发现了公司的一个怪现象:每个业务部门都拿着自己的数据、报表来证明自己做得不错。结果等汇总整个公司的数据、报表,财务部发现并没有盈利,反而亏损了很多。1994年年初的一天,IBM总部一间宽敞的会议室里鸦雀无声,里面坐着IBM的CFO和各事业部的负责人,郭士纳环视一周之后,非常严肃而又认真地告诉在场的每一个人,让他们以后别拿自己的数据和报表给他看,别说自己赚钱了,都去跟财务讲,财务说赚钱就是赚钱了,财务说亏了就是亏了,郭士纳不认他们自己的数据。实际上他就是将数据一致性整合的权限,特别是业绩类数据整合的权限交给了财务部。现在IBM从全球总部到中国大区,所有部门都是用一种“语言”交流,大家所谈到的收入、利润指标,都是一个意思,不会出现任何歧义和争吵,因为都是同一个来源,都来自财务的报表,这样大家就将精力更多地放在工作上,而不是浪费在扯皮上。后来IBM扭亏为盈,这和郭士纳当时采取的数据整合措施有脱不开的关系,数据整合的重要性可见一斑。除了进行数据治理的建设,IBM还在BI的高级阶段——数据挖掘与数据分析上有很高的建树。早在2008年,IBM公司就提出了“智慧地球”六大解决方案,运用数据挖掘与数据分析技术,帮助政府和企业提升云计算、业务分析与优化、高端系统/智慧的运算等关键能力,以实现发展转型和“智慧的成长”。三、BI——解决数据之惑面对纷繁复杂的数据问题,德邦于2013年4月23日与IBM公司合作,开展实施了BI(BussinessIntelligence&AnalyticsPlatform,商业智能分析平台)咨询与BI系统实施项目。项目历经6个里程碑,历时527天,发生了2次重大变更,系统在2014年6月13日—8月14日期间分三批上线,并于2014年10月15日顺利结项。BI系统服务于德邦所有的管理者及平时需要与数据打交道的员工,可谓是管理者的FOSS系统;BI系统中的数据抽取自公司21个系统,共收录各项KPI指标共1827个,实现德邦数据管理八大变革。打造统一的数据管理平台,是BI项目一个非常重要的目标。通过平台进行数据共享,打破数据壁垒,使数据成为全公司的资源,而不是某个部门的资源。2013年4月至11月,BI项目组与业务部门一起,通过梳理各部门的管理逻辑,明确各部门的管理需求,将公司各KPI进行汇总、分类、整理,形成了一套完整的KPI字典,共包含1827个KPI指标,这些指标在后来都纳入了BI系统。经过项目组多轮的数据权限沟通,建立标准的数据权限机制,除了绝密数据以外的1700多个数据,全部成为共有资源。而且每一个指标都有明确且唯一的数据拥有者,解决了谁定义、谁管理、谁维护的问题,保障了BI系统数据的及时性、准确性、完整性、一致性。项目开展前,德邦只有22%的数据可以实现系统自动运算。BI系统上线后,已经将数据系统自动运算率提高到了65%,减少了手工数据统计工作量,也减少了总部专业部门向一线收集数据的数量。BI系统的建设,为公司提供了一个统一的、完整的、公平的数据平台。通过梳理和固化管理逻辑,建立了标准的报告与分析体系;通过准确、全面、及时的信息共享支撑业务部门进行问题洞察与改善,提升数据的获取、加工及应用的成本效率,最终实现了德邦管理方法、管理逻辑的积累与优化。在过去十年,很多大型的企业都做了一些BI方面的推动。像业务范围越来越宽的华为,在2008年的时候启动了IFS(集成财务转型)项目,从而顺利完成了财务转型。财务部门参与到整个商业流程体系中,更容易实现对“收入”和“利润”等指标的考核。中国工商银行、中国银行等也早已建设了自己的BI系统,准确有效的数据使银行对客户的分析更加全面,可以更及时准确地发现客户的实时需求。数据整合、商业智能显然已经成为一种主流的趋势,显然,德邦不是落伍者。