制造行业公司运维成本高，如何使企业达到「降本增效」的效果？

文章来源：知乎 作者：Another

降本增效，个人理解就是公司每个部门，每个员工都要参与并系统化全局化地去降低各方面的输入成本，提高公司的整体效率，最终获得效益的提升！降本是手段，是过程，提升效益才是根本目的！

传统制造行业通常面临的最大问题就是公司整体运维成本过高，正如之前我们公司（新能源汽车制造商）就曾遇到过以下几个方面的问题：

1、研发方面：设计错误与性能过剩的运维成本。

2、采购方面：库存周转成本，采购价格成本，付款谈判等等。

3、运营方面：沟通成本，管理成本，组织效率成本等等。

4、销售方面：获客成本，售后成本等等。

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总之，在运维成本处于高位的时候还要达到增效，这对于很多制造业公司来说的确是一种巨大的挑战，更何况当时我们公司正处于中小型企业发展瓶颈期，那种爱莫能助的煎熬感至今让人记忆犹新。

面对这么棘手的综合问题，我们选择戴尔作为合作方，通过戴尔官网真人1v1的耐心服务，更是得到了专业顾问团队的鼎力支持，最终让公司突破了困境，涅槃重生。

戴尔对我们公司进行了为期一个多月的调研，发现随着产业的升级，汽车制造业对大数据的深度挖掘和分析的能力要求越来越高，而当时我们公司虽然也在布局数字化转型之路，但不知道具体要如何落地执行。

戴尔顾问团队直接跟公司管理层开项目研讨会，会上汇报了调研的结果，并给出了核心建议：构建大数据平台，推动产品、用户运营、企业运营管理及采购运营等方面的数字化转型策略，确保将公司整体运营成本降下来。

第一步：构建ERP大数据平台

戴尔在与我们公司开会的过程中，发现我司有一个严重的问题，就是数据太过杂乱与分散。从事过制造业的朋友应该了解，每月每个部门都有大量的报表，包括销售、库存等数据需要填写。我们公司也不例外，但之前由于没有一个完整的大数据平台，我们大多数采用Excel表格或手工来填写，这就导致这些数据有线上、有线下，年终汇总时不仅容易遗漏，在同期采买过程中，也极易因为同事之间没有交流同步而造成数据重复。

找到我们的痛点后，戴尔技术团队分别在数据扩容、数据迁移、数据管理三方面为我们提供了解决方案。

数据扩容方面，戴尔为我们在单一集群中部署不同性能、不同容量的存储节点，实现数据自动分层，通俗来讲就是将我们各种混乱的数据分类进行存储，方便我们下次使用；

数据迁移方面，针对我们公司现有的数据进行定制化数据迁移工作，方便我们不同部门之间共享数据。

数据管理方面，将数据均衡分布在所有节点，通过扩容把从原先的文件系统只支持50-60PB容量提升至10TB的数据量级，这样我们庞大的数据可以完善地保存下来，不用担心出现数据遗漏、造假的情况；

最终在戴尔强有力的技术支持下，我们完成了销售、库存、采购等相关数据的有效融合，对市场需求更清晰、对客户需求更理解、对采购需求更准确。这次之后，很少再出现采买原料重复购买的情况，这种通过大数据的支持找到的解决方法，让业务效率至少提升了10％。

第二步：打造用户生态圈

制造业离不开消费者。在升级公司系统的过程中，我们发现大数据分析可以让我司从用户车辆交付开始，通过对不断积累的产品和用户数据的搜集与分析，为产品设计开发和更新迭代提供理性的数据支持，比如说冬天人们更喜欢车的什么性能，夏天人们更钟意车的哪种外观，这样我们可以根据用户需求，保障供应、完善服务。

在戴尔的支持下，我们对用户的需求越来越了解，用户满意度水涨船高，销售额也翻了一番。

第三步：助力赋能IT部门

正所谓授人以鱼不如授人以渔，数字化的升级绝不是一劳永逸的事情，随着公司需求和规模的逐渐提升，难免会遇到新的问题。不过戴尔为我们公司指派了专属的技术支持团队，帮助公司的IT部门全程制定计划和技术决策，助力赋能IT部门。每当有故障发生时，戴尔会第一时间派出专业技术支持团队快速诊断并解决问题；针对支持业务关键型应用程序和工作负载的系统，提供主动式、及时响应的预测式支持。

正因为有了公司自己的大数据平台，全面提高了我们智能汽车的开发、制造与服务效率。去年年底公司汇报的时候，我们公司出现了下面这些变化：

1、业务增长迅速（去年一年增长10％左右）

2、公司整体运营成本降低（去年一年至少降低20％）

3、市场竞争力不断提升（去年一年超过5％增速）