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自由选配模式难点及应对之道的探讨

2022/5/12    来源:微信公众号《甘棠软件 Gantsoftware》    作者:黄振旗      
关键字:自由选配模式  
本文探讨了自由选配模式下的四个难点问题,即产品资源/商品资源定义的转变、定价模式的转变、配置组合验证以及物料筹措等。针对这些难点,提出了五个方面的应对之道,即推广全生命周期配置化管理、重新审视并构建适应于自由选配模式的BOM体系、强化产品策划及正向研发框架下的模块化设计、提升围绕物料管理的数字化水平以及强化数字化装配等虚拟验证手段以提升工程数据的质量。
1.引言

       自由选配模式是企业快速、低成本应对多样化市场需求的一种比较理想的模式。对于定制化程度比较高的行业,典型如商用车、工程机械、电梯等产品,用户场景多样化,因此对产品的需求也呈现明显的多样化趋势。相对来说,这种行业也会对自由选配模式有更迫切的需求。

       自由选配模式极大地丰富了产品矩阵,通过更多的可选配资源形成更多产品资源和商品资源,从而极大地丰富了产品对市场需求的覆盖。这是自由选配模式显而易见的好处。同时,从长远来看,自由选配模式的好处是有利于形成产品研发的核心竞争力,这一点对定制化程度比较高的企业尤其显著。

       一般定制化程度比较高的企业,相比大规模制造企业,订单流程占的比重非常大,牵涉到的全价值链的人员最多。当公司各个业务部门的日常主要工作都是围绕订单展开的时候,研发能力的形成必然受到很大影响。自由选配模式有利于将研发最大限度地从日常的订单处理工作中脱离出来,投入更多精力在核心产品研发上,从而积蓄研发核心竞争力。

       自由选配首先是一种销售模式,在销售上有更直观的体现,达到的效果就是让客户像点菜一样进行产品选择。但自由选配体现在销售上只是一个结果,复杂之处在如何得到这一结果、如何支持这一结果。这也是为什么这种模式有些“可望不可及”的原因。

2.自由选配模式下难点问题探讨

       自由选配模式对企业的整个价值链的运作模式冲击很大,尤其是产品研发和供应链。因此,自由选配模式的采用,意味着对企业各个方面的业务创新,由此带来的挑战是全方位的。本文就其中几个典型的问题进行初步探讨。

       首先是产品资源的定义。如前所述,自由选配模式首先是一种营销模式。在营销端“推出”更多的产品给客户选择,“推出”的产品并非是销售无中生有,而一定是研发出来的。

       汽车行业传统模式下,产品资源都会以整车编码或者整车物料号模式事先定义。整车编码或整车物料号代表了一个完全确定的整车配置组合,即代表了一个所有配置都确定了的、可以进行生产和销售的车型。对于车型组合非常确定、且有限的情况下,整车编码或者整车物料号的数量是有限的(如几千个到十万个之间的数量级),尽管事先产生并管理这一数量级的整车编码或整车物料号仍然是一项非常麻烦的工作,但总体是可行的。

       自由选配模式下,在研发允许的范围内的车型有更多的组合,组合的数量级将达到上亿甚至更大规模。在这种情况下,采用事先生成整车编码或整车物料号的模式就不是一个可操作的方案。而配置化管理则是目前看到的唯一解决之道。无论是营销端所呈现的商品资源,还是研发端的产品资源,只有通过配置特征项来定义,才能应对这种选装多样化组合的问题。

       产品资源由整车编码或者整车物料号模式向配置化方式转变,看似是一个很小的事情,但是影响面却巨大。比如影响到销售预测、财务报表、定价等,因为这些业务传统上都是基于整车编码或者整车物料号进行的。在这些影响中,定价问题尤为突出。

       传统模式下,定价相对简洁明了。针对事先定义的整车编码或者整车物料号,因为配置都已确定、BOM都已确定,基于这些确定的信息,考虑零部件成本、销售利润的基础上进行定价即可。

       在自由选配模式下,定价人员面对的是一堆配置项、一堆组合规则以及在规则约束之下的数量巨大的配置组合。一个配置项,在不同车型系列下价格不同、针对不同销售组织定价不同,甚至在考虑促销手段的情况下,不同时期价格不同。定价人员需要面对数量众多的配置项,逐一定出价格。这个模式显然对于习惯了按照确定的整车进行定价、出整车价目表的定价人员而言,是一个巨大的挑战。

       更进一步,这种定价模式的难点还不止于定价对象的变化带来的工作模式的变化,更在于定价的基础信息的变化。传统模式下,整车确定,整车下零部件清单(BOM)便是确定的。只要每个零部件的成本信息完备,定价的依据就有了。自由选配模式下,面向配置特征进行定价,但单一配置特征与零部件的关系不是确定的关系。这就要求定价人员基于某个选配,在不确定的零部件关系下进行定价。

       第三个环节的难点在于点单之后的验证问题。验证包含整车和零部件两个层次。从零部件角度而言,自由选配模式并没有问题,因为超级BOM每个零部件都是经过相关的验证环节、达到生产件认可状态的。对于整车验证而言,传统模式下,都会经过虚拟验证(数字化装配)或实车验证来保证。

       自由选配模式产生的配置组合非常多,如何验证这种模式下产生的整车装配没有问题呢?解决这个问题的办法显然不能靠实车验证,而是要借助虚拟验证的方法,大力提高虚拟验证的能力。方法不外乎两个,第一个是在产生新的配置组合的时候,快速进行数字化装配验证;第二个是事先针对海量的配置组合进行海量数字化装配验证。

       在订单评估或订单准备、生产环节,难点在于物料筹措。传统模式面向库存进行生产,物料的预测、计划都有成熟的方式。自由选配模式下生产的订单配置具有高度的动态性,因此对于物料的预测成为一个难题。物料状态的透明化、供应链的高度协同成为解决这一难题的关键。

3.企业的应对之道

       在探索自由选配模式的道路上,汽车行业、尤其是商用车无疑是先行者。这一方面是有强烈的需求牵引,另一方面,也是汽车行业最具有探索创新的基础。

       从需求而言,汽车行业一直是一个追求规模化的行业,充分竞争的市场环境、整个行业的成本压力,都决定了这个行业有非常强的内驱力探索新的业务模式。

       另一方面,汽车行业的管理水平在所有工业领域中,无疑达到了其它制造业短时间内难以企及的水平。好的业务模式总是有一双“势利眼”,总是比较青睐规范性好的企业。业务模式的创新,在高水平的起点上才更为容易、更“够得着”。

       尽管如此,汽车行业在自由选配的道路上仍然是步履蹒跚,要克服的困难仍然很多、对原有体系的冲击仍然很大。上面讲到的自由选配模式导致的产品资源定义、基于选配的定价、点单之后的验证以及物料筹措问题,汽车行业都有很好的探索。本文基于汽车行业的实践,针对自由选配模式下的难点问题的企业应对之道提出以下建议:

       首先,企业应该下定决心在全业务链推广产品的配置化管理。配置代表对产品的一种定义,并且是一种最直接、最自然的定义,是各个业务链都能够理解的语言。产品策划需要考虑多样化的市场需求,而产品配置化管理是对多样化需求的天然承接。产品配置化管理覆盖到了哪个业务领域,意味着这个业务领域的工作是基于规划的多样化需求展开的,反之,则意味着这个业务领域的工作与多样化需求是脱节的。

       配置化管理对于企业而言,其重要意义无论怎么强调都不过分。一个企业管理水平的高低,往往可以从企业多大程度上运用了配置化的理念反映出来。

       在制造业,一个常见的认识误区是:配置化只是适应于像乘用车这种配置相对固化、大规模生产的企业。而多品种、小批量,特别是定制化程度较高的产品,不适合进行配置化管理。

       配置相对固化、大规模生产已经逐渐成为传统乘用车的特征,今天的乘用车已经渐渐走向配置多样化、单一配置的车(即一个整车物料号)所满足的订单数量越来越少,这是不是意味着今后乘用车的模式也不适合配置化管理呢?事实显然不是这样的。

       多品种、小批量甚至高度定制化的业务特征,恰恰能够更好地发挥配置化管理的作用。配置化管理是纷繁多样的产品存异求同的方式,最高效地管理了产品“最大公约数”,从而使得企业的基础资源达到充分重用,从而获得规模化效益。

       从中国的汽车行业实践来看,优秀的客车企业在配置化方面做得甚至比传统乘用车更好、取得的效果更好充分说明了这个道理。

       回到自由选配的主题,销售端能够像点菜一样点选产品,本质要求就是将企业的商品资源通过配置方式来定义。

       商品资源单独按照配置方式进行定义也许不是难事,但只有按照配置方式定义的商品资源与研发的产品资源进行无缝对接,才有可能真正实现产品开发和订单流程的高效衔接。因为商品资源的多样化是研发的产品资源的多样化决定的,脱离了产品资源的多样化而人为定义商品资源的多样化无疑是荒谬的、对企业的运营无疑是灾难。

       所以自由选配虽然是销售端体现的需求,实际要求的是企业从产品策划、产品开发、生产制造到营销的全生命周期的配置化管理。脱离了各业务链的配置化管理,自由选配模式就无从谈起。上面的基于选配的定价、基于配置的预测都是明显不过的事实。

       第二个建议是重新审视、构建BOM体系。在传统的制造业,BOM是一个非常被动、非常盲目的产品创造过程产出物。言其被动,是因为BOM的产生者往往不是BOM的使用者,因此BOM的产生,往往是一种“附带”性质的工作,是在下游业务的不断“反逼”下产生、其错误也是在下游业务不断“反逼”下得到修正。言其盲目,是大家对于到底为什么要产生这个形态的BOM,其目的、用途没有清晰的认识。这是很多制造企业BOM信息在各业务链断裂、形成部门之间信息壁垒的一个重要原因。

       上面谈到自由选配模式的难点问题,很多难点归结到最核心的一点,还是效率问题。比如基于选装配置进行定价,定价所依赖的参考成本还是要能够快速高效地和BOM建立联系;比如点单之后如何进行高效高质量的订单评审,关键在于能够快速匹配出该订单BOM或者与该订单最接近的BOM;比如物料筹措,首先是要基于配置能够高效地获取准确的BOM数据等等。营销端的“一发”之动,牵引的是研发、生产乃至整个供应链的快速响应。

       而这一系列快速响应的基础是BOM。由此可见,自由选配模式对BOM的要求远比传统模式高,而其重点在BOM的效率。因此,要进行自由选配模式的业务转型,首先要重新认识BOM的价值、重新定位BOM的作用,设计出一个能够面向各业务链高度集成、高度一体化的BOM体系来支持业务运作的高效率要求。

       BOM的高效率体现在什么地方?比如在传统的制造业,特别是对于多品种、小批量、定制化程度高的企业,往往是订单来了要针对这个订单从EBOM开始重新组织工程数据。比如有些企业,各个BOM形态是断裂的,EBOM发布到制造,需要重新维护一套MBOM。比如在某些企业,一个工程变更发布到制造等下游部门,需要花两周左右的时间进行变更数据的转化……这些都是效率低的表现。

       自由选配模式由于业务本身的灵活性、复杂性,其订单面临着实物层面的准备时间的巨大压力,绝不允许在内部数据流转上如此低效。

       在行业中推广BOM扁平化的理念,其出发点是要求BOM在各个业务阶段的流转达到最高效率,强调BOM作为跨价值链协同的作用。之所以不提倡各个业务部门将业务部门内部的业务都体现在BOM上,从而使得不同形态之间的BOM结构差异太大,其主要出发点也是提高BOM流转效率。

       第三个建议是关于模块化。上面提到配置的多样化、配置组合的海量级增长,都会导致定价、预测、验证等工作的难度直线上升。模块化的意义,一方面降低了组合的复杂性、产品配置的复杂性,一定程度上降低了供应链应对的动态性、不确定性,另一方面,也提供了一整套如何在定制化程度高的行业进行配置化管理、零部件预测等方面的具有实际可操作性的方法论。

       中国的制造业早在十多年前就在探索模块化道路,但并不成功。究其原因,模块化本质上是一种设计思想,并且是强调产品策划、产品正向开发前提下的设计思想。而中国制造业在这方面无疑是短板,并且是一块不容易补上的短板。因此,过去的模块化探索往往落实成为仅仅是零部件数据的“归堆”,这是毫无意义的。

       但同时也有个别先行者在这方面做得比较好,比如某车企通过配置化和模块化的沉淀,能够做到模块策划基本在线管理,从而把配置策划、模块策划、BOM策划三者高度统一起来;还有车企在尝试通过前期车型、模块的策划,进行模块及零部件预测等工作。这些都是非常有意义、能够形成未来核心研发竞争力的地方。

       第四个方面的建议是在提升物料管理水平方面推进相关的数字化建设工作。围绕对物料的动态需求,如何提升订单交付过程的物料筹措效率始终是自由选配模式下难题中的难题,大力推进物料管理方面的数字化工作有利于这一难题的解决。围绕物料管理,可以从三个方面入手。

       第一个是物料预测,特别是中长期物料的预测。以BOM数据为基础,借助于上面所说的模块化思路以及相关的物料预测算法,建立本企业的物料预测模型,无疑对于提高物料预测水平、缩短物料筹措时间有极大价值。

       第二个层面是围绕物料展开的一系列公司内部的协同乃至供应链的协同。一个产品订单的交付,往往是多个部门,包括研发、采购、工艺、生产物流、质量等多部门围绕该产品下成百个甚至成千上万个零部件协同工作的结果。

       这种工作的特点是围绕物料展开,各部门业务犬牙交错,相互依赖。公司大量的内耗往往发生在这一过程中。同时,从供应链角度而言,围绕物料与供应商打交道的过程也是一个极漫长、极容易出问题的环节。从供应商接受采购需求,到试验认证、报价、定点定价、合同管理、预测发布、订单拉动、对账、结算,这个全周期管理过程急需要规范化管理。

       第三个层面是物料的透明化管理能力的提升,这主要是指能够采集实时、准确的零件库存、生产和消耗数据,车间物料需求预测数据,以及基于经济批次、车间产能等约束条件的排产计划,来建立适应工厂和车间环境的自动化定位、识别网络,对厂区内的物料进行自动化识别、定位和轨迹追踪,并通过数据分析实时报警物流过程中出现的异常。

       最后,工程数据的质量提升也是企业需要投入大量精力解决的问题。这个工程数据不仅仅指上面提到的BOM,而且指数模数据。传统的制造业,数字化装配应用水平还比较低,往往只是在产品开发大的里程碑节点开展一些这方面的工作,而没有形成一个日常工作模式。自由选配模式在产品配置多样化的情况下,对虚拟验证这方面的要求无疑远远高于传统模式。基于这一需求,个别企业已经开始着手基于云平台进行海量车型配置组合的数字化装配验证工作的探索。
责任编辑:程玥
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