1)报表以明细表居多，虽然满足了查看数据的需求，但是没有和业务决策，业务动作紧密结合起来，也无法把管理压力传到各个业务部门。
2）报表数量虽多，但是零散、不成体系、重复率高。因为报表基本是站在单个部门的立场去梳理需求的，而不是站在和其他部门协同达成公司级目标的立场，这会导致报表缺乏全局的规划，价值有限。
在数据运营官课程中，硅能照明的学习小组接触到了数知鸟平台，因为数知鸟平台中的脑图功能比较适合进行需求分析，因此在这一次的数据分析中，他们使用了数知鸟平台，期望上述的问题能得到改善。以下是数据部门的孙经理对本次项目实践的分享：
首先硅能学习小组的孙经理梳理了“订单至工单上线”的业务流程：有物料（备库）的工单在审核后，PMC可以根据产能负荷情况进行排期，快速安排上线生产；无物料（备库）的工单，则需要经历请购-采购-供应商生产-采购到货-检验-入库等关卡，才能按照排期安排上线。
围绕业务流程，孙经理进一步明确了本次项目要解决的业务问题：
1. 透明化订单至工单上线的时效情况
2. 根据产能负荷情况，制定时效标准评价运营效率
的好坏
接着孙经理和相关业务同事深入讨论这些业务问题为什么会存在，以及业务部门解决这些业务问题的初步思路。她把这些信息整理到脑图中，结合脑图自带的“业务问题-解决方案-落地效果”的分析结构，快速形成了本次项目的需求分析框架。
(脑图的总体框架如上)
在这之后，孙经理把脑图的协作权限开给业务部门的相关同事，让同事们看一下这个分析思路符不符合他们的想法，同事们可以直接在脑图中做修改和补充。
数知鸟平台的脑图功能可以缩放，这一点就会在视觉上看起来更清晰，然后是它把每个问题思路都已经框起来了，大家想要增加自己建议和意见都会在一个定好的位置进行增添。如果想写已有节点以外的建议或者目标，也可以单独另起一个节点来进行新的补充，不会像其他工具那么混乱，操作起来也很方便。
（脑图的部分截图如上）
脑图完成后，就进入了指标梳理环节。根据领导层“透明订单至工单上线的用时、制定合理工作目标，提升各环节运作效率”的管理需求，孙经理在脑图的落地文档中梳理了以下关键指标：
(落地文档的部分截图如上)
梳理出的关键指标，不仅可以用于本期项目的报表开发，还可以沉淀在数知鸟平台的全局指标包中，便于后续在其他项目中持续复用，保证指标口径的规范统一。
经过脑图的整体梳理，业务部门围绕关键问题和指标展开思考，更全面地考虑解决的措施，不会像以前那样零散、发散。最终落地的报表承载的信息更加丰富，并能紧密贴合业务场景。最终落地的报表如下：
1.【订单上线平均时效】展示前12个月每月订单到工单上线环节的平均用时,并展示每月对应的产能因子，用于评价当月产线负荷情况。
2.【有物料/无物料时效分布】图表按月展示订单到工单上线环节的用时分布（占比）情况。
3.【指标达成情况】以指标卡形式展示目标值以及实际达成情况，如果实际未达成目标，则标红显示。
4.【有物料工单占比】通过合适备库可以实现80%以上工单有物料，可快速安排上线，保证上线效率。可钻取到安全库存看板。
5.【关键关卡时效】包括订单到工单审核、请购到采购创建、来料检验、入库4个关键关卡时效情况。
1.【周转率达成】展示基板、芯片、金线、胶粉、成品的库存周转率，通过库存周转要求，限制PMC为满足订单而过度备库。
2.【各类物料满足订单占比】展示各类物料满足订单的情况，即不需要进行采购的订单占比。
3.【库存总额控制】展示了各关键物料的库存控制情况。
可下钻到采购与用量匹配分析明细：展示采购量、实际用量以及采购匹配比，采购量大于实际用量的进行标红展示。
三、采购到货看板
1.【期望交期达成】展示PMC期望的交期达成情况，希望采购关注该指标，提升上游工作满意度。
2【交期期望匹配率】展示预计到货日与期望交期之间的匹配程度。采购下单时的预计交期应考虑匹配PMC的需求交期。
3.【订单交期达成率】展示供应商承诺的交期达成情况，该指标为采购部门的绩效指标，一直以来相对重视。
4.【关键物料交期】展示芯片、基板、荧光粉的需求交期、预计交期及实际交期情况，比较它们与目标值之间的偏差。可以看到预计交期设定比较保守，所以订单达成情况也相对较好。
四、来料检验看板
1.PMC根据物料紧急程度填写排期，以及检料顺序
2.PMC没有填写的默认根据到货日期推算检料排期
3.展示排期表给IQC查看，按照排期进行检验，以满足产线物料供应需求
4.为 销售订单至工单上线时效分析看板 提供品质检验达成率数据
领导对我们的报表评价不错，报表可以实时看到订单工单上线的整体时效水平，有相关的评价标准，能对业务部门的效率进行评价。通过指标的展示，也将管理压力传递到业务部门，让业务部门的同事能够关注流程效率，努力提升绩效。
数知鸟平台改变了我们原本零散、被动的需求处理方式，为我们提供了1个聚焦业务问题，梳理解决思路，管理价值指标的需求管理工具，提升了团队的协作效率，让数据人化被动为主动，主导数据工作的价值提升。
后续，我们还将探索数知鸟平台的需求管理功能，对高价值需求，可以在脑图中深入分析。对简单需求，可以快速响应和处理！
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