原长安汽车副总裁兼CIO、东方新源控股公司高级副总裁马军：数据价值与治理

2017中国工业大数据大会·钱塘峰会，由工信部、浙江省人民政府指导，中国工业经济联合会、信通院、互联网协会、浙江省经信委、萧山区人民政府共同主办，杭州市经信委、浙江省工业经济联合会、浙江省企业信息化促进会、萧山经济技术开发区、萧山科技城联合承办，于2017年5月5日在杭州国博中心顺利召开。会议围绕“大数据与管理变革”主题，进行探讨交流。原长安汽车副总裁兼CIO、东方新源控股公司高级副总裁马军：

原长安汽车副总裁兼CIO、东方新源控股公司高级副总裁马军

这段时间有几个词比较火爆：一是“两化深度融合”；二是“互联网+”；三是“智能制造”。“两化融合”更多是谈信息化的数据，“互联网+”更多谈的是跨界的数据，“智能制造”是物联网更广的数据应用。但是在几类数据中，我还是觉得今天很多企业应该关注最基础的那部分数据，数据是基础，但是数据最基础的部分还是信息化的数据。

这段时间见了很多企业，和很多企业的领导聊过，他们也想推智能制造，因为他们有几个板块：一是农机；二是高端摩托车；三是汽车。

但是这些老板听到“智能制造”以后就很想跨越式发展，我觉得我们是缺基础的。今天关注大数据的各位领导、各位同仁应该关注一下我们数据的价值。

我们知道信息系统的价值，管人、管事，还有就是得到一大批数据。但是举最简单的例子，从80年代我们开始学丰田，学经营管理。其实学到今天我们真正学到了他们的经营管理吗？为什么学不到？为什么学的形像神不像？关键的东西就是“数据”。

我们学丰田、学福特，学福特的GFPS，学完了以后发现，我们作为一个开班检查的时候非常简单，当把这个东西学到手的时候，发现有300多个动作要做，1500个数据要检查，如果这些数据检查通过了，今天开班、运行就变的非常正常，如果没有做到位，今天的开班、运行就有可能出现问题。试问过去谁做开班动作的分解？谁做开班数据的管理？可能很多人说丰田那个太“臃肿”，我们要简化，最后简化的结果什么都不是。

我们无论用信息化系统去管人还是管事，实际上核心还是“数据”，我能不能管好这个数据，能不能建立数据标准、数据红线，这是起码的基础。

今天大家关心大数据的企业绝大多数都上了ERP，但是我们上ERP的时候更多的是关注了ERP的功能，并没有关注数据。我们只想让业务透明出来，通过重构流程、打破部门壁垒，或者想做财务的精细管理。我们发现上完ERP以后，得到了很多交易数据、主数据，甚至得到了元数据，但是这些数据并没有用来帮助企业。

丰田订单交付14天，我们国内很多企业可能现在都在30多天。当初我在长安的时候，2010年做这个项目是39天，通过几年运行下来，去年做到了21天。我们从39天降到27天的时间的时候财务评价就是8亿，因为你让你的资金周转，物流的周转带来的实质核心就是资金周转。

每个企业在ERP数据里，你做这个分析没有？帮助企业解决问题没有？我们在关注功能的同时应该关注我们的系统能够产生的数据，并且能够为企业带来什么价值。

原来我们在质量上有一个“四不”的说法：不接收、不制造、不传播、不隐瞒。现在技术已经到了满足我们管理的要求了，我作为一个加工者，我怎么做到不接收？怎么做到不传递？怎么做到不隐瞒？核心还在数据，你的质量数据能不能提供，你的质量数据没有建立好管理标准，你的流程、你的方法都可能实现不了，所以建立好管理标准，有好的流程、好的方法就可能实现“不接收，不制造、不传播、不隐瞒”。

我们上完系统以后，认认真真用这些数据，比如说销售费用，现在大量用二维码了，原来做一个市场推广活动，我不知道这个市场推广活动花了10万元到底引了多少客户过来，现在很简单了，我们系统可以支持，就知道引了多少人进来，引了多少人到店里来，有多少人试乘试驾，并且实现了买车。并且实现一个漏斗计划，支持库房的减少，我们一个活动、一个点，其实都能够给公司带来很多的价值，就是你愿意不愿意采集这些数据，愿意不愿意做这些数据的分析。

我们的人工，我管了十几年的人力资源，每年我们会做公司定额，但是我们有多少人去用过定额数据，真正做定额的修订的最基础的数据依据，去帮助我们不断的修订这些东西。如果大家到红领去看，他们到处都是人，并不是像今天一说智能制造就是机器代替人，其实你还是要做核算、算法，你到底用机器代替人划算，还是目前用人划算，我们要盈利，我们要发展。

你的信息系统必须和你的流程完全贯通，特别是几个核心的流程，因为这几个核心的留存基本上是价值链上能够给你企业带来最核心的链条。

第一，产品开发。端到端流程和系统必须贯通。

第二，制造。OTD，从订单到交付的流程。

第三，质量。从研发质量一直到后端服务的质量数据和系统怎样打通。

第四，客户关系管理。

第五，供应链管理。

这几个基本上是你的价值创造的最核心的链条，如果这个链条留存不打通，我相信你的数据不能打通，让数据给你企业产生价值相对是比较难的。

数据对于企业来说我们认为是非常重要的事情，计算机是一个“方脑袋”，输入的是垃圾，出来的肯定是垃圾，数据是不能产生价值的，怎样获取高质量的东西，有几个东西要关注：一是准确性；二是及时性；三是一致性；四是完整性；五是安全性。

原来我们关注采购，每年采购都有降价指标，而且中国经常在微信里传，特别是国有企业讲究低价中标，这个现象比较普遍。当低价中标完成的时候，采购部门肯定完成了降价指标，但是接下来公司可能付出了更高的成本，这是数据没有打通之前发现不了的。当数据一打通以后，有一年我们上市了一个新车，三个月以后我们发现这个车开始出现大问题，开始是赚钱的，后来利润开始下降，整个数据链条的数据抓取出来看，从采购数据一直到服务数据，发现是车上的零部件，发现了大量的维修换件，那个零件在采购的时候确实比我们另外两家供应商的价格要低，而且样件通过实验验证、跑路都实验过了，但是批量生产一致性和可靠性就保证不了，最终我们选择了高价的，又重新涨回了那个价格，恢复回去就是零部件全生命周期来看，真正采购了高质量的，比我现在采购的成本还要赚钱。

也就当数据打通以后，你不能光看一个采购的点，而要从全价值链看你的成本。

我们的系统有先上后上，不可能一起上，这里就会出现两个“孤岛”：一是技术上的；二是逻辑上的。技术上的孤岛相对比较好解决，但是数据逻辑上的孤岛是比较难的事情，我们也吃过亏，前期做好了很多东西，包括你的数据的标准、规范等等，你可能原来的层次不够，考虑标准数据的标准要求不够，甚至代码的码数也不够，重新推翻再来。所以，在数据逻辑方面是我们特别要关注的事情。

我们特别关注的就是BOM，今天上午很多老师讲“大规模定制化”，如果不把BOM解决好，要做到这个事情非常困难。汽车行业就是四个BOM，工程BOM、设计BOM、制造BOM、售后服务BOM，一旦发生变化后面精准度就会降低，不能联动，怎样把这个数据治理好，你的标准、你的规范、你的定期审计评价都要做。

国外审计部门和国内的审计部门不一样，国内审计部门更多是问题审计，国外很多企业就是三个东西：第一，审财务；第二，审IT；第三，审流程。

流程和IT的审计更多是关注数据，你是不是按照数据的结构、数据的标准来做，包括合资企业，很多合资企业审计IT部门是最紧张的，首先看IT系统，你的安全性、一致性的要求。过去很多企业基本上是EBOM在PDM里，MBOM在ERP中，PBOM在CAPD里。经常出现后面的产品，高配置低卖，因为你的BOM不准确，实际上现在我们BOM应该搭建一个平台，因为我们经营的是产品，产品核心的就是产品数据，其中最核心的是BOM。我们当初希望以后能够满足我们可以做配置化管理，没有想到个性化定制，但是到了今天，就因为做配置化管理，今天可以做大批量个性化定制，汽车我们已经实现了大批量个性化定制，10个包可以有2万多种配置，满足个性化需求。

我们做这个的同时要考虑BOM的维护流程、维护机构、维护人员的设置，我觉得这值得花代价去做，因为保证了企业唯一的产业数据链的准确，带来了其他效益的产生，如果这个产品数据链不准确，给企业带来的更多是成本上的消耗。

数据治理上要坚持“五个性”：准确性、及时性、一致性、完整性、安全性。产品设计、维护、机构、规范、数据建模上才有一个最基本的基础，再通过这个东西对你的交易数据、主数据、元数据实施管理。

你上完ERP、上完企业信息化的基础数据以后，应该给企业老板提供一些数据，帮助他们解决一些问题，如果你不产生这个东西，你想信息化工作继续得到领导的关注和支持是有难度的，当然要做这个数据也是有难度的。

数据也是一把手工程，如果数据一把手不发号施令，作为CIO，哪怕是副总裁，你把这个数据挖掘出来，一大堆问题出来了，我相信你也会被挨骂，挖掘这个数据一定要一把手站在你的背后给你强硬的支持，否则没有用。

举个最简单的例子，每个车厂都在不断开发新车型，去满足客户的需求，我们抓了这个数据以后有2000多个品种，真正给我们赚钱的品种，超过5万台以上的品种不到200个，超过10万台的品种可能就是1-2个，一般一个汽车产品生命周期5-6年，但是我们国外的竞争对手一般一个平台、一个新车型上市基本上在200万，而我们国内的自主开发的品牌和新车型一年卖到10万辆已经是非常不错的品牌。但是前期产品开发的费用其实对你的压力很大，而且开发周期比较长。我们抓这个数据的初衷就是看到了有一些问题，所以当时老板也觉得你应该给我们抓取这个数字，这个一定会影响我们几个部门，比如产品设计标准化、通用化程度，我们2000多个品种支撑了100万车的销售，但是我们拿到竞争对手的数据，人家一年生产400万台车，人家的品种比我们少一倍。他们的平台也比我们少，物资品类是8万个，满足500万台车的生产量。我们是20万个品类满足我不到100万的生产量。

大家可以想象：一是你产品的标准化肯定做的不好；二是生产制造比人家管起来难很多；三是你的质量管理比人家难；四是采购成本没有办法和人家比；五是每个新产品开发回报周期比人家长。

这代就出现了第一个事情，就是我们产品开发流程怎么定义的，定义客户怎么定义的，定义客户的数据来源于几个方面？我们一追，结果就是做产品定义的时候、做客户定义的时候我们就已经出问题了，因为那个时候我们很粗放，我们就是发调查问卷，上万份的调查问卷发下去、收回来，开始给用户画像，画像完成以后做产品开发。这个数据到了今天绝对支撑不了。

我们从几个方面调取数据：一是从垂直网站要数据；二是电商里要数据；三是调查问卷的数据；四是售后服务，有了CRM以后有大量的数据。用以上四个数据定义用户的时候，相对准确性好很多，开发产品的成功率高很多。

我们看到国外的好的公司，他们的产品开发周期28个月，他们大量的利用了模块化、标准化的东西、利用平台化的东西，大大的缩短了产品开发周期，还能够提高产品开发质量。通过一个东西能够挖出很多数据，这里没有一把手的支持，实际上要做这件事情会把很多部门给烧掉，比如说产品研发部门、市场部门、采购部、质量部门、制造部门，然后引火上身，所有矛盾都在你这个部门。

OTD的思想，我们制造行业订单到交付是最核心的东西，当你ERP里都有这个数据，你能不能把这些数据拆分出来给公司做一个分析，当时这个项目是管制造的老总管的，问题就涉及到订单管理是销售老总管的，肯定需要库存尽快的满足订单要求，作为制造的老总，作为公司的要求要用最小的库存满足订单交付，最后把这个任务给了我，因为认为我既不管销售，也不管制造，管的是数据，把数据拿出来，能否推动公司的变革，在订单与交付流程上能不能有变革的东西，这个项目我们坚持做了5年，现在还在推，实际上就是把订单你是怎么管的、生产前置期需要多长，包括这里每一个项目都得细分，因为节约了时间就节约了钱，节约了钱就节约了库存，压缩最低安全库存，让我的物流、资金流匹配更好。每个企业都应该关注这个东西，使我们的库存、资金周转变的更好。

我们每个月都在开例会，不断的进行分析和监控，不断地找到我们可以改善的地方，支撑我们的订单交付的时间上的缩短。同时，我们肯定要有一个最低安全库存怎样设定，根据这个东西来做。

最后一点，我们一定要注意数据的逻辑，从用户到经销商、到车辆、到供应商、到物流、到金融，你设计的时候至少要思考，如果思考的不完善，通过你的分析以后不断地把这个逻辑构建起来。

我们刚才在说数据是企业核心的资产，但是我觉得数据是真正帮助我们企业实现一个目标。我们一直想说用数据说话、用数据管理、用数据决策，到了今天实际上数据已经是我企业的核心竞争力，未来企业与企业之间的竞争，谁能够把数据应用的更好，你的竞争力至少可以胜一筹。

整理：孙家淦校对：袁媛

（本人根据演讲实录，未经发言嘉宾本人审核）

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