王亚锋的博客复制网址 | 设为主页| 加入收藏

        铝型材企业管理变革第一战之完善数据、导入目标

        只凭感觉下结论、做决策是很多铝材企业管理人员的通病。在他们的头脑中，只有人和事，而没有数据。他们喜欢在车间对着人和事发威，但就怕看一张张枯燥的报表和一个个数据。不让人闲着，不让设备停着，不让地方空着，这就是他们的管理信条。他们能让车间显得热火朝天，但就是不能保证按时出货，忙乱和低效成了一对孪生兄弟。

        尽管企业建了流程，编了表单，但这些表单只是起了管理活动记录的作用，并没有对这些表单所发映的数据进行统计、分析，从而不能为管理改善提供依据。

        泽亚企管调研发现，DX的数据管理极端低下，大部分数据都没办法统计，各部门也没有数据收集和统计的习惯。于是，各部门、各岗位业绩的好坏，凭的是感觉、是估计，欠缺量化指标。偶尔建立的一些数据，也并没有得到有效的利用。

        缺乏数据统计习惯与用数据来管人理事的管理观念，没有给数据设定目标，没有将数据形成报表，没有对数据报表进行分析，这就是很多企业在数据上的“四无”管理。数据只是为统计而统计，而没有成为管理改善的有效工具。久而久之，如同呆滞物料成为管理的鸡胁——食之无味、弃之可弃。

        难道真是鸡肋吗？

        其实，数据管理体现了管理的核心思想——分、合。数据既可以合为整体，体现“果”，也可以拆分为个体，体现“因”。通常来说，我们可以通过将整体化为细节，把责任、权力、利益进行分解，让每个人的工作都化成可以做到并且受到控制的小事，整体业绩自然大为改观。这也就是我们所理解的精细化管理——它必须以数据为基础，它强调的是细节控制。

        所以，精细化管理的第一步是要强化企业的数据化建设。通过数据的统计、循环流动、设定目标与定期对比、形成数据分析报表，从而快速找出管理的主要失控点，进而对业绩进行改善，并确保考核过程的公平、公正。

        为了让管理人员养成凭数据做管理的工作习惯，项目组老师在DX导入了数据化建设，实施步骤与方法如下：

        一、成立数据统计组织机构——数据处理中心

        变革前，DX也曾实施过一段时间的绩效考核，开始一、二个月还取得了一定的效果，但随着时间的推移，考核逐渐流于形式，根本原因在于数据统计的不真实、不准确。表面上，考核数据都由独立于被考核部门的第三方来提报，从而可以有效地确保数据的公正性、客观性，但由于欠缺对数据提报部门所提报数据真实性、有效性的检查，数据提报部门缺乏数据制约，这给了数据提报部门有机可乘。数据有没有及时统计，统计方法是否符合标准，数据异常时如何处理。这些数据管理的过程都缺乏监管，导致月底对账时才发现数据不准确，考核与被考核方相互扯皮，考核迫不得已终止。

        了解到这些情况后，项目组并没有首先去抓数据的统计，而是先把成立数据统计的组织机构——数据处理中心做为数据建设的第一仗。任命精于数据处理的原PMC部主任兼任数据处理中心负责人，并将熔铸车间统计员、仓库统计员、挤压车间统计员、五金厂统计员、物控员等纳入此部门统一管理，从而将原先分散统计、分块统计整合成了一张系统化的统计网络。

        数据处理中心负责对各部门提报的原始表单进行每天数据统计，并将数据处理结果每天交予被考核部门负责人核签，并将核签后的各项原始表单归档、保存，以备追溯。同时，由数据处理中心负责人组织各统计员不定期对各项表单记录的真实性、准确性进行现场抽查，以防止数据失真。

        上有政策，下有对策，各项数据统计不久，我们便发现，煤耗统计、废料统计方面存有管理漏洞，车间员工利用熔铸统计中午、晚上吃饭这段时间无人看守这一“有利条件”，在此时间段不作登记就拉煤、拉料，导致数据失真。得到这一举报信息，项目组联合数据处理中心出台了《废料堆放管理规定》、《煤耗管理规定》。

        变革成果之一：《废料堆放管理规定》

        通过一个多月的运行，公司各项数据得到了逐步建立，从以前的无数据到现在的数据比较完善，初步建立了企业的数据库。

        二、完善数据统计流程

        很多企业也在统计数据，但是在按经验统计数据，缺乏数据统计方面的系列流程，导致企业统计的数据并非考核所需的数据。所以，要确保数据统计准确，就必须按考核方案中的数据要求来统计数据——这是统计数据时要特别注意的一个方面。

        其次，仅仅明确数据的统计方法还不够，还要规范数据的流动过程，才能确保数据不受干扰。为此，项目组老师指导数据处理中心起草了《铝棒交接管理办法》、《中间仓管理办法》、《五金存货管理办法》等文件，并现场指导仓管员、统计员、物料员如何填写表单、如何传递表单、如何依据表单统计数据等。只有数据统计流程明确了，数据管理责任清晰了，才能使数据流转不受个人经验左右，才能使数据管理真正科学化。

        三、定期宣导数据

        项目组老师在参加DX每周一召开的管理例会时发现，与会人员发言内容大而空，缺乏具体工作内容；工作计划不具动作性，模糊语言居多，不便检查；各部门工作汇报头头是道，老板却无从判断业绩好坏。同样的情况也发生在业务例会上。

        没有数据，只有形容词、动词等感性语言与文字，这也表明企业还处于凭感觉、靠经验的管理阶段，管理决策与管理方向极易出现偏差。

        鉴于此，项目组重新规范了会议议程，将数据通报、点评作为会议的第一项议程，由数据处理中心负责人围绕各部门的关键业绩数据进行工作业绩点评，指出不足，并要求责任部门在会上进行工作检讨与改善。从而使大家都重视起数据，并通过数据来衡量自己的工作业绩，最终养成用数据说话，依数据做管理的工作习惯。而老板通过这些数据，也能很快掌控各部门的运作情况。

        变革成果之一：《业务周报》

        四、设定数据目标值

        数据不能独立存在，而必须与目标联系在一起，数据是目标管理的量化体现。所以，要对企业的各项关键数据设定目标值，从而，使管理人员的业绩好坏有个评判标准。在前三个动作的基础上，我们形成了变革成果《管理变革数据汇总表》。

        五、每日数据核签、对比

        衡量数据化建设好坏的的一个重要标志是，数据流动的速度有多快，数据利用周期的长短与频繁度。

        为了确保考核数据的真实，我们要求，在每天的生产协调会上，第一项工作就是对昨天数据达成情况进行通报，对比上日数据及目标差异，列出做得好与需要改判的方面，并要求责任部门在数据统计的原始表单上签字确认。

        通过每日数据核签、对比，不仅减少了数据扯皮现象，也使管理人员能够及时获取最新的业绩信息，以通过信息来做管理，更可以使管理人员把业绩改善的周期从月缩短到日，从而确保过程的有效性。

        变革成果之三：每日会签的模具报废数据

        点评：众多中小企业，数据体系建设非常薄弱,很多的数据都没有建立起来,而建立起来的数据往往也是虚假的,造成无法通过数据反映企业的真实业绩。泽亚“数据流动法”，将每一个数据来自什么原始表单、原始表单需要经过怎样的统计处理、由谁传递给谁、最后怎样交到负责考核或核算的部门手中、如何进行数据分析与运用等，都进行了详细的描述，使管理者通过数据，及时清楚自己的工作业绩，有效地进行原因分析，从而实现企业的持续改善。同时，泽亚企管《数据分析卡》，通过数据分析，屋屋剖析，从而将责任细划到个人，将真相准确找出，以进行精确的管理改善。

        （未完待续）