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双环传动:使用面的扩大是数字化最靠谱的指标

文章来源 : 中国工业新闻
2022年08月15日 13:23

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  合作伙伴间交流是企业之间合作必不可少的环节。双环传动董事长吴长鸿在一次拜访中,客户竟然准确、完整地回顾几年前双方洽谈的内容甚至是一些细节。这样的切身体会,给吴长鸿留下了深刻印象。
  能做到这样专业的就是-----CRM。CRM以良好的数字化管理为基础,从知识库、从客户画像等层面的积累,促进加深商业合作。
  2022年,纷享销客支撑的双环传动CRM项目进入第三期实施阶段,目标是要在三个不同地域的分公司推广CRM。该项目的重点之一就是销售行为管理,以及从线索到回款的整个销售过程的管理。
  双环传动信息总监吴学信表示,从一期、二期到三期,持续数年的CRM项目,最好的评价指标或者说最靠谱的指标,就是使用面的扩大。

  双环传动信息总监  吴学信
  信息化:坚持“两手抓”的发展战略
  双环传动成立于1980年,迄今已经有42年的历史。公司一直专注于机械传动齿轮设计与制造,产品已涵盖汽车、新能源汽车、轨道交通、非道路机械、摩托车、沙滩车、电动工具,以及工业机器人、精密减速器等多个领域。
  目前,双环传动是全球齿轮行业产销量占有率最大的企业。公司在专业的齿轮散件领域做到了“最大”:是全球领先的汽车零配件齿轮供应商,同时是首家高铁齿轮零件供应商、全球唯一动车齿轮零件供应商、中国最大的机器人减速机制造企业,也是国内首家专业齿轮制造领域上市公司。
  从2005年开始,双环传动提出“两手抓”的发展战略,一是抓制造精益化,二是抓管理信息化。此时,以ERP为核心,公司同步上线了OA系统,对审批流进行管控。后来又先后上线了条码、BI等系统。
  在制造端也就是生产管理领域,其重点应用是条码系统,主要解决了几件事:一是车间物流与信息流的同步。二是全生命周期的质量结果跟踪。
  例如,从2008年开始,双环生产的齿轮都是有批次号的,产品发出去之后,都可以反溯什么时候入库、哪台设备生产、有何工序。
  与此同时,员工的工资跟条码系统实现融合。以前是开工票,交到专门的统计员那里,一个月才能查一次,现在基本上隔天后,员工都能够看到自己的工资-明细。
  作为典型的离散制造,双环传动具有多品种、小批量或大规模定制的特点。多年来,基于PDM、PLM的设计制造一体化,以及MES系统、SPC(统计过程控制)的成熟应用,为智能化打下了坚实的基础。与此同时,还横向延伸到OEE设备管理、WMS仓储管理、能源管理等方面。

  CRM:实现销售“动作”细节的管理
  十多年的信息化至今,双环传动的ERP应用成熟,与销售相关的客户管理、订单管理、收发货管理等一些基础的信息管理,在ERP里已经实现了。
  企业的发展离不开营销,销售甚至是“命脉”。一般而言,销售管理包含了很多内容,其中有一个很重要的工作,就是“动作”的管理。如销售员去哪里拜访、拜访了谁,或者哪些客户来公司拜访、谁带队、谈了什么事等,这些都是比较细节的销售“动作”。
  本文开篇提到的故事,就是一个典型的客户“动作”管理。因此,尽管ERP实现了订单管理、客户管理,但从功能定位的角度,ERP的核心是财务管理,是产销存。
  随着企业的发展壮大,以及业务的复杂性,以专业的CRM系统实现客户生命周期的管理成为必然。
  在CRM之前,双环传动销售“动作”的管理,也就是细节的内容也有记录,如在OA上挂附件。但是一旦销售组织发生变更,这些知识的传承会比较难。因此,双环传动在客户信息上的管理相对粗放。
  如何把这些散落的销售“动作”都管起来,规范业务员的日常行为,实现销售管理的精细化,同时,还能与公司报销系统等打通,双环传动需要一套CRM系统。
  在双环传动,由IT部门、销售部门、价格部门等多部门组成的联合项目组,选择了纷享销客CRM解决方案。
  吴学信表示,纷享销客在方案层面所体现的专业性,在互动过程中项目成员体现出来的经验与水平,以及方案的性价比优势,是打动项目组的主要原因。

  数字化:需下沉一层跟生产同步
  从理念上,对于数字化转型,双环传动会对项目(系统)有三个层面的要求。以CRM系统为例,第一是服务,系统要更好地服务业务部门。第二是管理,CRM实现了业务员的行程管理、费用管理以及知识的沉淀。第三是赋能,通过CRM,双环传动实现了更精准的客户画像。
  应该说,前十年信息化,更多的是以ERP为中心。今天的数字化,则体现为以工业互联网为新路径的制造业+互联网。制造业数字化转型进入新一代信息技术融合应用阶段。
  面向未来,双环传动将推进智能化为主线的信息战略,基于业务驱动和数据驱动,以3T融合(ET-IT-OT)为基础,以云计算平台、工业互联网平台、大数据平台等平台建设为重点,实现包括智能场景、跨平台互联整合、智能决策系统应用等在内的互联共享。
  吴学信指出,现阶段,数字化更多的应该往下沉一层,跟生产同步,抓生产的各种数据。“真正海量的数据,还是在人机料法环,包括设备检测信息等环节。”
  对于数据生产要素价值的发挥,吴学信认为,从BI(商业智能)到大数据,前者可以解决“五个W”的前四个,这就是什么人(Who),在什么时间(When),在哪个地方(Where),做了什么事(What)——这四个W,实现基本的运营管理分析。
  而企业的海量的数据上收之后,通过建模以及大数据分析,将能解决为什么(Why)的问题,解决怎么做(How)的问题。
  “这对企业、对整个行业来说,就是数据生产要素价值的发挥。”他说。(文靖)
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