工业互联网，不是开通“两微一抖”（微信、微博、抖音），不是入驻电商平台；它涉及企业方方面面的数字化、互联网化。比如营销、供应链、生产、财务、人力资源的数字化、互联网化、物联网化。

工业互联网既然涉及企业方方面面的互联网化，一篇文章就不能大而全的去写了。本文从数据分析角度，谈谈如何通过数据产品帮助工业企业、商贸企业或电商企业降低“高成本、高库存、高交货期”的“三高”问题。

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降成本

一般情况下，采购成本、生产成本、物流成本，是企业成本的主要构成。那么，我就逐一谈谈数据分析产品，如何帮助企业降低这三个成本。

1、降低采购成本

在企业的采购管理中，经常遇到如下两类问题。

一是因采购计划准确性低，造成停工待料或库存积压。停工待料浪费时间，库存积压造成库存资金占用，横竖都是增加企业的采购成本。

二是因缺乏对供应商全面的数据分析，造成主要靠经验判断供应商的服务质量。这导致重点供应商管理不到位、配合不到位、协作不到位，无形中导致采购价格没优势。

对于第一个问题，数据产品中可以设计“平均采购频率、平均库存可用天数、平均采购量、日均消耗量”四个指标。理清它们之间的关系并进行分析，帮助制定合理的采购计划，进而降低采购成本。

先解释一下这四个指标，分别代表什么含义？先说明一点，这四个指标都是按物料计算。

平均采购频率，就是多久采购一次。比如找出最近一段时间的采购数据，计算出每次的采购间隔天数，除以采购次数，就是平均采购频率。

平均库存可用天数，指仓库里的数量，平均够多少天用的。计算这个指标前，先需要求出一段时间内，每天的现存量、每天的消耗量之和。然后把这两个和相除，即可得到平均库存可用天数。

平均采购量，就是把每次的采购数量相加，除以采购次数。具体取多长时间的采购单据，这个根据实际需要即可。

日均消耗量，这个指标比较容易理解，就是每天用掉多少。

下面解释这四个指标在降低采购成本中，如何用？

“平均采购频率”与“平均库存可用天数”这两个指标反映采购与消耗之间的关系，理想情况下“平均采购频率”应是“平均库存可用天数”的2倍。

倍数越大越容易引起缺料，越小越容易引起积压。比如平均30天采购一次，平均持有5天的库存，二者是6倍关系，不缺料才怪呢？同理，平均5天采购一次，平均持有30天的库存，不爆仓才怪呢？

那又为什么2倍关系合理呢？理想情况下，最高库存可用天数是平均库存可用天数的2倍，把采购入库那一时刻视为最高库存；“平均采购频率”与“平均库存可用天数”在数值上就是2倍关系了，即刚没库存就立即补上了。

所以两者是2倍关系时，理论上既不缺料，也不积压；所以从二者之间的关系，我们能够看出采购计划的时间合理性。

平均采购频率，反映的采购时间间隔，此指标主要从时间间隔角度反映最新的采购动向。但是，采购不仅要关心时间，而且要关心数量；所以“平均采购量”也非常重要。

产品经理在设计数据产品时，把“平均采购量”“平均采购频率”“日均消耗量”一块儿对比分析，会更有价值。理想情况下，“日均消耗量”等于“平均采购量”除以“平均采购频率”比较合适。

可以用一个生活中的例子，简单证明一下它们之间的关系。比如我家每天吃5个鸡蛋，一盒鸡蛋30个，平均6天去一次超市即可。

上述四个指标时，根据实际情况取当前旺季或淡季这段时间做为计算的基准天数。这样，可以有效避免因市场波动而造成指标计算不准确。

到这里，把上述四个指标的取值、关系、用法分析完，相信你定会理解如何通过数据分析产品避免采购计划波动，避免停工待料、避免库存积压，进而实现均衡采购，降低采购成本。

我们再看一下如何通过数据分析，优化供应商的管理，达到降低采购成本的目的。

首先，可以根据采购额大小对供应商进行ABC的 “二八”分类，把不同重要程度的供应商分门别类。

然后，再通过 “四象限分析法”，分析A类供应商的“交货及时率、质量合格率”等指标，找到交货及时率高、质量合格率高的供应商，与其形成战略合作，甚至开展JMI(联合管理库存)、结成新产品开发联盟等方式，达到降低采购成本的目的。还有对独家供货的供应商，以及特殊物料供应商，可以通过“四象限分析法”分析采购单价与应付账龄的关系，在企业现金流允许的前提下，可以通过缩短应付账龄撬动采购价格的降低，进而达到降低采购成本的目的。

只要大家开动脑筋，多实践、多思考，在数据分析中可以设置更丰富的指标，从多个角度帮助企业实现更理性的采购决策，进而降低采购成本。

另外，在数据分析产品中，可以把指标分析的取值做成可配置，以增加产品的灵活度。比如“平均采购频率”，是取采购入库单数据，还是取采购订单数据？完全可以做成可选项。

“平均采购频率”在淡旺季差异很大，那么企业可以设置参数，是取最近几次的采购单据进行分析，还是取最近多少天的采购单据进行分析，建议在数据产品中都做成灵活配置项，供业务方灵活选择使用。

2、降低物流成本

很多工业企业的财务处理中，把物流费用最终归入生产成本，我也把物流费用放在降低成本中进行论述。日本早稻田大学西泽修教授曾提出了“物流冰山学说”，阐述了企业向外部支付的物流费用是很小的一部分，真正的大头是企业内部发生的物流费用。现在很多企业也深刻的意识到了这个问题，所以越来越多的企业逐步把利用自己的车辆运输、库房保管、自己工人进行包装的装卸等费用也列入物流费用；甚至，把一些物流设备的折旧费、维修费、电费等也列入了物流费用。本人很赞同这种做法，从精细化管理的角度，本人也推荐这种做法。

基于企业把内部物流费用清晰归集的前提下，我们可以通过数据产品进行多维度、多层次的各类分析，并可以采用丰富的图形化展示。这样就能看到以前看不细、看不到的数据，进而找到降低物流成本的空间。

拿我服务过的企业举个例子，该企业在设备管理中把制造费用中的燃料费（烧的油）又按仓库、按车间、按项目进行了细分，有了这些基础，在数据产品中，不但可以分析每一个月的燃料费用构成，而且可以查看趋势、同比、环比等等，甚至可以通过回归分析，进行预测。结合生产产量等其他因素，我们便可以分析燃料费发生的合理性，可以直观的判断是否存在浪费，是否有降低的空间。

3、降低生产成本

在生产成本环节，很多企业有两个比较头疼的问题。一是：成本归集不清楚；二是：成本分析不清楚。成本归集不清楚的问题，可以通过业务系统解决；成本分析不清楚的问题，建议通过数据产品帮助解决。通过成本分析，我们可以降低浪费、优化成本结构，指导成本预测。具体来说，我们可以依据产品、项目等进行料工费的比例、趋势和定额对比分析，来指导成本结构优化、产品结构优化和成本预测，从而帮助降低生产成本。

作者：王晓明 多年互联网产品经验，做后端产品居多，从0到N做过crm、用户订单、商家平台、商家结算......有数亿级产品流水经验。