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汽車行業(yè),從制造到4S集團(tuán)的BI可視化

2023-03-25 14:26 作者:北京派可數(shù)據(jù)  | 我要投稿

汽車制造

在展示汽車生產(chǎn)制造行業(yè)商業(yè)智能 BI 可視化分析案例之前,我們有必要大致了解一下汽車生產(chǎn)制造的流程。汽車生產(chǎn)制造主要有四大工藝,即:沖壓、焊接、涂裝和總裝,最后是 PDI 售前檢查。

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汽車制造 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺


沖壓工藝 - 將鋼板變成車身零部件

焊裝工藝 - 將車身零部件焊接形成車身總成
涂裝工藝 - 對車身防腐蝕和增加美觀
總裝工藝 - 將車身、發(fā)動機(jī)、變速器、車門等裝配成整車

以上只是對四大工藝環(huán)節(jié)做一個簡單介紹,實際上每一個生產(chǎn)環(huán)節(jié)都是一個系統(tǒng)工程,都需要有嚴(yán)格的作業(yè)環(huán)境條件并進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量和工藝管理。

生產(chǎn)線停線

隨著國內(nèi)汽車市場的持續(xù)增長,各大車企似乎也是在不停的建廠、擴(kuò)建生產(chǎn)線,但可能大家不知道的是汽車生產(chǎn)線如果停工一分鐘造成的損失有多大。

沖壓、焊裝、涂裝、總裝這四大生產(chǎn)線是串聯(lián)關(guān)系,每條線之間沒有庫存。因此,在開線生產(chǎn)期間,這四條線上任何一個工位出了問題,都會影響整個生產(chǎn)線的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。例如:沖壓線上某一個鈑金件沒有按時沖出來,就會導(dǎo)致焊裝、涂裝、總裝因缺件而停線??傃b如果因某工位而停線,則會造成沖壓、焊裝、涂裝三大線完成的組件無處存放,因此后面的工序一旦停線,則前面的工序也必須一起停線。這種停線其實是整個汽車廠停線,損失自然非常大。


據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計,在生產(chǎn)效率極高得現(xiàn)代汽車工業(yè)化生產(chǎn)條件下,?一個小時能產(chǎn)出 40-50 輛汽車,只要一開始,就是 24 小時不停歇的作業(yè)。根據(jù)車企的能源和成本損耗估算,如果停工一分鐘,那么損失以十萬計。如果汽車生產(chǎn)線停工半個小時,就是一次重大事故,至少損失幾百萬元人民幣。更別提耽誤后續(xù)物流、銷售的事情了。

當(dāng)然,其實每個汽車廠的每個環(huán)節(jié)都不可避免的會產(chǎn)生停線,短時間的停線并不會造成嚴(yán)重的后果,因為各個班組或者功能塊之間都有 BUFFER (就是緩存)的存在,在 BUFFER 內(nèi)的車沒被下一個功能塊消耗完或者造成前一功能塊的 BUFFER 被填滿造成堵線之前沒有太大問題。?

那么,在汽車生產(chǎn)制造行業(yè),我們針對生產(chǎn)制造過程中有哪些 KPI 是需要重點(diǎn)關(guān)注的呢?

生產(chǎn)過程中的停線甩車統(tǒng)計

重點(diǎn)會關(guān)注停線時間、次數(shù)與成本損失這幾個 KPI 指標(biāo),并且可以從不同的機(jī)廠、車間、生產(chǎn)線、班次、異常以及部門等角度來分析看看停線主要是在哪些機(jī)廠出現(xiàn),橫向?qū)Ρ瓤纯幢容^容易出現(xiàn)停線的是在哪個工藝環(huán)節(jié),哪類原因造成的等等。

停線統(tǒng)計分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺


通過關(guān)聯(lián)、鉆透等分析發(fā)現(xiàn)和總結(jié)上述問題,這些分析可能會反映出來生產(chǎn)環(huán)節(jié)的管理是否存在一定的問題,為以后的工作改進(jìn)提供方向。

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停線異常分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺

當(dāng)然對于生產(chǎn)線停線過程的控制,比如就需要記錄停線/甩車時間,首車和尾車的車身號等。包括對于零部件供應(yīng)不及時導(dǎo)致的甩線車輛,在保證質(zhì)量的同時,及時進(jìn)行補(bǔ)裝,避免交車延誤的現(xiàn)象發(fā)生。

四大工藝環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)分析

當(dāng)然,也可以針對某一個工藝環(huán)節(jié)的過程數(shù)據(jù)做統(tǒng)計分析,例如沖壓工藝,主要可以看生產(chǎn)線的小時效率、完成趨勢包括員工的工時等情況。

沖壓工藝過程中的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺


生產(chǎn)車間的產(chǎn)出、可動率等分析

通常來說的汽車廠都是叫做整車廠,其實就是生產(chǎn)大部件和組裝的廠。這種廠的特點(diǎn)是占地面積大、設(shè)備多、人多,整個投入每時每刻都在產(chǎn)生費(fèi)用,所以也可以做一些基本的產(chǎn)出分析,包括各個機(jī)廠、車間、流水線、工藝環(huán)節(jié)的可動率分析等。

各機(jī)廠、工藝環(huán)節(jié)的可動率 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺

除此之外,作為生產(chǎn)制造行業(yè)也可以從企業(yè)的角度看財務(wù)數(shù)據(jù)或者其它具體業(yè)務(wù)的分析。

某汽車集團(tuán) - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺

汽車4S集團(tuán)

對任何一家企業(yè)來說,企業(yè)經(jīng)營的目的就是為了盈利,為實現(xiàn)這個目標(biāo)就必須抓住經(jīng)營的核心:收入、毛利、費(fèi)用、利潤。企業(yè)經(jīng)營的核心要做的就是增加收入、提升毛利、控制費(fèi)用以達(dá)到擴(kuò)大利潤的目的。

汽車4S集團(tuán)可以把收入構(gòu)成進(jìn)行分解。我們都知道汽車4S店的收入主要來源于兩個部分,一部分是汽車的銷售收入,另外一部分是售后收入。我們需要做的是將各個收入部分按照企業(yè)自己的特點(diǎn)進(jìn)行分解,以描述收入的構(gòu)成、各業(yè)務(wù)線的收入占比等,這些都構(gòu)成了未來在做 BI 數(shù)據(jù)分析時的分析維度(維度 - 看數(shù)據(jù)的角度)。

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收入是公司利潤的來源 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺

收入的規(guī)模代表一個公司運(yùn)營的規(guī)模

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毛利是公司的盈利能力 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺

毛利是否達(dá)成直接影響效益利潤的達(dá)成

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費(fèi)用是公司經(jīng)營過程中發(fā)生的各項耗費(fèi) - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺

毛利-費(fèi)用 = 效益利潤

費(fèi)用的管控將直接影響效益利潤的達(dá)成

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效益利潤率是衡量一個企業(yè)經(jīng)營水平的重要指標(biāo)

廠家考核所涉及的返利占公司運(yùn)營利潤的比例較大,公司要高度重視廠家考核,認(rèn)真研究廠家商務(wù)政策,積極應(yīng)對,將有效運(yùn)用廠家商務(wù)政策作為課題、確保應(yīng)得返利的最大化。對廠家考核達(dá)標(biāo)率情況、廠家商務(wù)政策運(yùn)用、進(jìn)行逐月考核。

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廠家考核體系 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺


營銷崗位是公司運(yùn)營的關(guān)鍵崗位,企業(yè)每筆收入都是通過營銷崗位營銷所得,營銷崗位同時還承擔(dān)著廠家考核、客戶滿意度等多項指標(biāo)。公司高管要高度重視營銷崗位隊伍的建設(shè),落實KPI考核,績效考核、工作效率、激勵機(jī)制等各項措施、提高營銷崗位滿意度、提高營銷能力。

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運(yùn)營營銷 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺

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從業(yè)務(wù)和管理角度:不僅重視達(dá)成,同時重視構(gòu)成的結(jié)構(gòu)比例,每月自行分析、數(shù)據(jù)化管理、找差距、制定各項提升經(jīng)營的措施;補(bǔ)短板、加長板,新增利潤點(diǎn);增收入、提毛利、創(chuàng)效益。

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從分析角度:重點(diǎn)對收入、毛利、費(fèi)用和效益利潤的達(dá)成,各項指標(biāo)的構(gòu)成,結(jié)構(gòu)比例,進(jìn)行同比、環(huán)比、平均、品牌、地區(qū)等進(jìn)行多維度分析,按月考核運(yùn)營評價,合理執(zhí)行運(yùn)營決策,并明確決策依據(jù)。

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結(jié)合上面的分析角度,我們就可以根據(jù)不同的業(yè)務(wù)線、層級、部門、角色構(gòu)建不同的 KPI 指標(biāo)體系。例如這里的與銷售相關(guān)的 KPI 管理體系按照企業(yè)的業(yè)務(wù)重點(diǎn)梳理出來一級、二級、三級等不同層次的 KPI 指標(biāo),這些指標(biāo)其實也反映出企業(yè)管理的重點(diǎn)。

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KPI 管理分析體系 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺
總經(jīng)理視角下的 KPI 管理 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺

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看板、分析、數(shù)據(jù)記錄與業(yè)務(wù)之間的關(guān)系

?汽車4S集團(tuán)的業(yè)務(wù)范圍比較廣泛,需要分析的內(nèi)容也非常的多,重點(diǎn)是需要梳理出一根主線,自上往下進(jìn)行推進(jìn)。可以從財務(wù)、業(yè)務(wù)線等不同角度來看一些BI可視化分析內(nèi)容,下面是一些基本的分析案例。

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汽車 4S 集團(tuán)的 BI 可視化分析案例


財務(wù)視角的管理駕駛艙 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺
存貨分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺


新車銷售分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺
衍生業(yè)務(wù)分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺
金融業(yè)務(wù)相關(guān)分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺


售后服務(wù)在 BI 可視化分析中的體現(xiàn)

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在汽車4S店業(yè)務(wù)中,汽車銷售實際上利潤是非常有限的,真正賺錢的部分體現(xiàn)在售后業(yè)務(wù)上,包括保險、保養(yǎng)、維修、裝潢裝飾等等,因此像首?;氐曷?、流失率、流失原因等分析指標(biāo)就顯得格外重要。

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售后服務(wù)是連接用戶和4S店的核心紐帶

例如下面是一個有關(guān) 4S 店首保回店率的分析,通過一個很簡單的建模(維度:年份,分析指標(biāo):新車銷售數(shù)量、首保回店數(shù)、首?;氐曷剩┓治雒磕晔妆S脩舻牧舸媲闆r。

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首保回店率的分析


通過分析發(fā)現(xiàn),2015、2017、2018 年首保回店率在 90% 左右,2016 年的首保回店率只有 55%。上面也提到過,汽車銷售實際上是不賺錢的,真正賺錢的在售后服務(wù)上,例如:保險、保養(yǎng)、維修等等。而首?;氐曷试诤艽蟪潭壬蠜Q定了購買新車的用戶在提完車之后會不會經(jīng)?;氐甑目赡?。因為新車用戶在提車之后在第一次的保養(yǎng)都不選擇原店,就意味著這個客戶在后續(xù)的保養(yǎng)可能也不再回來,一年、兩年、三年,這位用戶可能就會永遠(yuǎn)的流失掉,也就意味著以后的保養(yǎng)、延保、事故車維修可能也不會回來。

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比如一個用戶做精品車保養(yǎng),一年 1.5 次,一次平均貢獻(xiàn) 3000 元,1.5 次就是 4500元的收入。再加上每年的保險例如 6000 元,可能潛在的維修在1500 元左右,一年可能產(chǎn)生 1.2 萬的收入貢獻(xiàn)。如果像2016 年的回店率只有 55%,流失的客戶數(shù)是 174。如果能夠提升到 90%的水平,就意味著可能的銷售收入貢獻(xiàn)能夠達(dá)到 351 * 1.2 萬 = 421 萬,比現(xiàn)在要多出 160 萬的收入。如果把新車基數(shù)擴(kuò)大 10 倍呢,一年要多出 1600 萬的各類收入,所以提升首保回店率就變得非常的重要。

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精品車業(yè)務(wù)分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺


?同時,也要對首?;氐曷实偷脑蜃龀龇治觯?/span>是因為車賣給了外地,還是因為新車用戶對4S 店的維修保養(yǎng)環(huán)境、服務(wù)質(zhì)量不信任,我們應(yīng)該從哪些方面進(jìn)行改善。譬如其中的一個改善環(huán)節(jié)就是在新車用戶提完車之后,帶領(lǐng)新車用戶參觀維修保養(yǎng)區(qū)域,了解其規(guī)范性,透明的展示保養(yǎng)的整個過程和專業(yè)性,不會出現(xiàn)維修師傅在保養(yǎng)過程中偷油、少換零件、以次充好以建立信任;或者通過一些促銷小手段極大可能的留下新車用戶;或者通過系統(tǒng)在不同的時間點(diǎn)關(guān)懷用戶,提前提醒新車用戶回店保養(yǎng)等等。

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?當(dāng)然,實際上各家 4S 店的首?;氐曷收G闆r下都能保證在 95% 以上或者更高的水平,這里只是通過一個例子來說明 BI 數(shù)據(jù)分析的必要性。

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注:以上圖表中引用到的數(shù)據(jù)均為演示數(shù)據(jù),僅供參考,不具備任何商業(yè)價值。

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