物流标准化案例探讨Word文件下载.docx
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2
300
5000
10
62-103263-4
中山
陈二
郭五
3m³
4
240
2000
合计
6
540
7000
20
假设以上表格是沙井一天发货订单的基础数据，那么通过合计我们可以得出以下结论：
沙井一天发了重货200kg，轻货3m³
，共6件货物，获得业务收入是540元，代收货款7000元。
这样的结论很直接地就告诉网点经理当天营业效果，网点客户经理只要下班之前将数据汇总就知道一天的工作成果。
这只是最基础的数据分析，我们来看看月度的汇总。
…
..
10000kg
10m³
200
20000
800
通过这样的月度汇总：
网点客户经理可以知道一个月的营业效果；
发了重货10吨，轻货10m³
，共计200件货物，获得业务收入是5000元，代收金额是20000元，代收货款的收入800元。
以上两个汇总是为了呈现经营效果给网点经理。
注意：
以上的报表仅仅是单个时间段的营业额数据呈现，有针对性地将本月的营业数据进行同比和环比就知道我们的营业情况相对于上个月和上年同期来说是进步了还是退步了。
这样有助于网点管理人员进行思考：
为什么我们的营业额同比下降了，是淡季来临的原因吗？
为什么我们的营业额环比下降了，是宏观经济调整的原因还是竞争对手的原因？
有必要要求每个网点负责人每个月进行这样的数据分析，并将数据分析结果呈交给片区经理。
片区经理汇总和分析这些信息把握市场变化。
同时还需要有其他的信息汇总分析，例如：
点与点之间的业务发生量可以知道我们的主要航线运营状况和兄弟单位共同维护该条线路的服务质量。
业务占比
100kg
0m³
50
40%
白云
8m³
30
4000
40
10%
黄圃
80
3
60
180
3000
5%
小榄
150
3%
这个是沙井一个月的周期内按照发货线路汇总的统计报表。
根据此报表，网点经理可以知道他们每条线路占网点营业额的比例。
那么，网点客户经理就必须维护好营业占比高线路，和到运地的经理相互沟通维持服务水平。
根据上表：
我们还可以知道每条线路的轻重货物比例。
这些都是非常宝贵的数据，可以为公司全局车辆调度提供数据。
根据这些数据还可以知道每条线路的代收货款总额，然后，我们就知道某个网点的客户对代收货款的态度和网点推广代收货款的力度。
例如：
开通城际通的服务的时候，我们可以了解每条线路之间的货物转运数量。
当初小榄和沙井都有一个城际通的服务。
但是，这样的货物转运量是会发生变化的，必须在整个公司层面时刻监控线路的货物运量。
根据最新的数据，我们可以思考是否需要关闭某些城际通服务和开通新的城际通服务。
数据的动态监控是很重要的。
对订单基础数据的分析可以开发出更多的数据分析报表，例如：
可以建立客户档案，对支撑网点营业额排名前十的客户进行固定跟踪，每个月导出报表进行分析和预警。
我们可以根据管理需要开发出不同的数据分析报表。
固定客户数量（固定客户的定义：
月发货次数超过2次的客户）
客户档案。
对于客户档案的建立，
单月货运业务额超过2000元的客户名单
固定客户月度业务额对比
以上数据都可以建立数据分析报表对重点客户进行监控的，前提是建立客户档案。
在现有的技术条件下，公司完全可以通过信息数据库技术建立客户档案数据。
通过客户代码，可以查询数据库内部客户的业务特点进行客户服务。
我们经常说要维持老客户，但是却无法详细说出我们的老客户有哪些？
我们甚至不知道一个客户每月的货运业务额。
在运单输入过程中，一个相同的客户随意填写发货人，有时候是发货司机、有时候是业务负责人、有时候是公司名称。
这样就导致一个问题；
我们无法根据发货人查询该客户的货运业务数据。
在现有的技术条件小，公司完全可以通过信息数据库技术建立客户档案数据。
客户档案
客户档案包括：
客户代码，客户名称，联系方式，收货人等。
分公司统一登记这些信息，将这些信息提交给总公司录入物流信息系统，统一编制客户代码。
以后每次发货业务都凭借代码进行物流信息的录入。
在发货人信息框中输入代码自动生成地址和电话等发货人信息。
能进入客户档案的客户必须是发货业务量较大和发货频繁的客户，针对这两个要素对客户进行审核。
客户名称
代收费用
送货次数
接货次数
成霖高宝
5
成霖洁具
10000
100
1
.
建立客户档案，配合物流信息数据分析工具，我们可以统计网点前20名重点客户的业务发生量，对比上个月的业务发生量。
发货地
到货地
订单编号
62-163257-1
62-163525-3
62-165625-4
500
1000
6000
通过以上查询客户的业务成交详细报表，网点负责人可以分析客户的具体业务行为进而提供更好的服务。
订单跟踪信息分析
订单跟踪信息的获取要依赖于信息收集的工具和严格的信息录入机制。
当然，我们需要条形码技术充当信息收集工具，这样可以简化录入过程。
但是使用的信息工具本身并不是重点，严格的信息制度才是信息分析和管理的基础。
不难理解为什么要对信息确立一个严格的制度。
所有的企业决策都是基于信息的；
信息录入的不准确和延迟将会造成管理上混乱。
问一问那些老员工就知道，当初用金蝶软件的时候，我们明明在金蝶上面看见货物已经是到达状态，但是货物还没有到。
这是由于信息录入人员是根据运单是否到达，录入金蝶系统；
而不是根据货物是否到达录入信息系统的。
这就是一个信息录入不准确的问题。
虽然，现在采用了新的技术系统，但是如果没有确立严格的物流信息保障制度，那么这个系统对管理并不会产生多大的作用。
订单的跟踪信息能够让管理者跟踪货物的流通过程，对流通过程产生的问题进行改进。
中转部门
起运时间
中转
分拣
到运时间
提货时间
A时间
B时间
C时间
D时间
E时间
1033
1月1日20：
00
1月1日24:
1月3日10：
1月3日17：
1月5日16:
3h
4h
34h
7h
31h
有必要解释一下这个流程控制的时间要素
对这些时间进行监控，我们就会知道货物逗留在某个节点的时间是否过长。
这样的好处不仅仅在于能够界定货物损坏和货物延迟的责任，更能对这些环节进行改进。
A时间是指发车时间减去开单的时间得出货物逗留起运地的时间。
B时间（到达中转部的时间减去发车的时间）是发货的运输在途时间。
这个可以省略或者注明情况（因为有拼车的情况出现）。
不过采集这个信息，可以对运货的时间调度进行一个监控和考核，这个需要根据实际情况进行形式的适度变更。
C时间（中转部发车时间减去货物到达中转部门的时间）可以知道货物是否逗留，也可以知道货物的中转速度从而考察分拣部门的效率。
通过统计中转部门的平均中转时间，我们就可以得出最终的管理目标。
分拣部门的负责人可以朝着降低c时间的方向努力。
D时间（到货时间减去转运部门发车的时间）可以得出到货的运输在途时间。
E时间（客户提货时间减去货物到运时间）这个可以知道到运地的仓储周期，到运地通过快速通知客户提货降低网点库存，腾出仓储空间。
现在通过条形码扫描技术可以采集到这些时间节点，进而分析这些环节中货物逗留的时间。
在上述的图表中，我们可以看出C时间和E时间异常，也就是说货物在分拣环节出现了差错（可能是漏掉了或者车辆运力不足），货物在网点的仓储时间过长，可能是没有通知客户，或者客户联系不上（这个情况需要跟发货人联系）。
细致化流程可以将货物信息直接呈现给客户，同时对流程中的各个环节进行监控，防止扯皮。
1.简单的来说是这样的监控系统基于节点的时间监控，每个流程环节都会在信息系统留下痕迹。
以前，C物流企业对信息系统的使用仅仅在于运单数据的共享，单纯是我在网点可以查询到其他网点业务运单的情况。
信息系统并没有嵌入到整个流程，也没有对流程中节点和信息系统之间的信息交互进行保证（保证是指信息录入质量）和监控，这样导致我开头所说的问题：
对流程和基础业务操作的掌控较弱。
货物安全信息
我们不能对货物的损坏情况进行统计，我们不知道货物到底在那个环节出现了问题。
转运中心和发货地经常扯皮，最后只能通过僵化的理赔手段进行处理，但是问题的根源并没有找出来，也一直如顽固的皮肤疾病一样经常发作。
因为我们对各个环节中的责任并没有一个明确的界定。
负责部门
原因
62-126263-1
沙井（安全）
1033（货损）
装车不当
1033（安全）
小榄（货损）
野蛮分拣
对货物安全的反馈主要集中在中转部门和到运地，本部门对上一环节业务操作进行反馈，中转部对起运地的装卸进行检查，到运地对中转部的分拣和装车进行检查。
在卸车环节，中转部和到运地网点有责任检验货物的安全情况，否则等流程一过只能自己部门负责。
在发现货物损坏的情况下，要进行拍照记录证据以防止上一个环节的部门推诿。
如果两个部门有冲突，可以向总公司质量保障部门申请仲裁。
这个说是安全信息的控制还不如说是流程的控制，严格界定各个环节的责任。
这个规定的发布需要一系列质量控制政策相互配合，例如：
装卸车的详细规定，货物损坏的惩罚规定等。
这个规定的发布将会牺牲一定的效率用以保障服务质量，因为各个环节的资源在一定程度上向质量保证倾斜。
这个需要管理层权衡效率和质量，不过我认为在宏观市场环境变化下；
提升物流服务质量将变得更加重要。
以上的分析表仅仅是一部分，公司可以制定基于物流信息系统的各种管理报表。
这样我们就可以通过实际的数据（也是证据）分析出管理中存在的问题。
特别是质量监控部门需要汇总全公司的业务数据进行质量的监控。
我曾经说过需要对精品件和普通件进行监控，呈现两者准点率和货损率。
我在当储备干部期间一直对客户抱着一种愧疚，开的精品件并不多。
精品件在货损率和准点率上与普通件并没有太大的差距。
我们在开精品件的时候缺乏一个合理的理由，客户对精品件的认识也仅仅在于它比较贵。
在基于精品件流程操作保障的前提下，总部质量监控部门应该对两者的准点率和货损率进行监控，这个可以开发相应的数据分析报表。
这样做可以最大限度的保证精品件安全先行。
在提高精品件的准确率和降低精品件的货损率目标激励制度下，中转部门必然会将精品件当成宝贝孩子。
一直以来，总公司要求保障精品件，但是总是缺乏一个具体的运作目标，其他部门也就不会理会。
质量保障部门对某条线路的货运周期进行统计，对货物的准点率进行统计，对中转部门的运作效率进行统计，这些都可以通过报表分析数据得出，然后针对相应的情况进行改进。
这是一个非常重要的管理工具，目前我所在的公司提供各种管理工具（报表）分析客户经理所辖市场。
我可以通过市场占有率的报表查询某个品牌的铺货情况，进而采取相应的推销和宣传。
我的OA系统内部有将近30个报表工具用于不同的数据分析。
只有对市场数据进行全面的把握才能进行有效的管理。
这也是第二问题（总公司对基层的控制力度小）的根源。
背景
中国企业普遍重视投资回报率、成本、资金周转率等财务性因素，因此他们更注重通过加快生产速度和降低生产成本达到企业管理的目的。
在制度建设和流程建设方面，企业家们缺少应有的耐心和全局性思维。
在劳动密集型行业，科学管理应该成为企业家们的理性思维工具。
然而，很奇怪的是在中国市场上人们似乎更热衷于营销学和所谓的“领导力”“执行力”。
随着国家产业政策的调整和中小企业的规范，企业管理者们将会更注重物流的服务。
这对零担物流企业来说是一个重大的挑战。
面对混乱的零担物流市场环境，管理者们必须进行一次深刻的思维变革。
我们可以看到有些物流企业已经进行某些有益的尝试，例如：
德邦和华宇。
C物流企业在这个乱局中究竟还能坚守多久？
当先行的零担物企业通过技术革新将他们的成本降下来。
C物流企业的成本优势是否还存在。
在零担物流行业中，成本和规模是最重要的两个因素。
成本是由多方面影响的，它会受到经济环境的挤压，薪资水平、汽油价格、税收政策等都会对成本优势造成不可预见的破坏。
当成本优势被挤压，价格上的优势消失殆尽；
消费者将会偏向于能够提供更好服务的德邦和华宇。
规模效应、遍布各地的网点不能成为一种依靠，因为对方也可以通过市场入侵的手段进入该市场。
我们得思考什么才能成为比较持久的优势。
上文提到的科学管理并不是科学的管理方法，科学不是定语，科学管理是一个定义，是一种由现代管理之父提出的管理思维。
简单地说：
就是找出最佳的标准方法，然后普及这种方法。
科学管理和标准化
科学管理并不是人们常认为的科学的管理方法，例如头脑风暴什么的一下子就可以实现整个企业的管理。
恰恰相反，科学管理毫无主观情感，用一种近乎实验式的手段找出最佳工作方法然后复制到整个企业。
这才是真正的标准化，所有的员工按照统一的工作方法和工具来完成同样的工作任务。
标准化不仅仅是一样的工作场所、一样的招牌。
科学管理注重的是方法，非常细致、非常基层化。
C物流企业的标准化在很大程度上是营销意义上的标准化，仅仅是指给客户一个统一的印象。
提出这个理论的泰勒给煤炭公司一个建议：
用一种固定的铁铲。
因为这个铁铲铲煤的重量不至于过度劳累手部肌肉，也不会由于铲量太少而没有效率。
于是，煤炭公司规定不再需要工人自带五花八门的铁铲，而是每个人开工的时候领取一样的铁铲。
执行这个工作方法之后，煤炭公司铲煤的效率提高了。
同时，我在沙井当储备干部的时候，曾看过一个大客户（成霖洁具公司）的企业报纸。
他们报道了工厂流水线整理工作台的方法（5S管理），添加了一个放置工具的平台。
我看了对比图片，真的很好；
流水线工人的工作台整洁了很多，我相信他们的效率也会提高很多。
泰勒认为，科学管理是过去曾存在的多种要素的结合。
他把老的知识收集起来加以分析组合并归类成规律和条例，于是构成了一种科学。
方法就是把工人多年积累的经验知识和传统的技巧归纳整理并结合起来，然后进行分析比较，从中找出其具有共性和规律性的东西，然后利用上述原理将其标准化，这样就形成了科学的方法。
科学管理方法是确定一个合理的工作方法，然后复制到整个企业。
找出一个合理的工作方法很容易，基层的师傅都可以总结出来。
上面成霖洁具的例子就是一个基层员工提出来的。
这需要管理层系统地收集并总结工作方法。
除此之外，关键在于复制，也就是标准化。
标准化需要细节的制度性文件和深入基层的执行。
在C物流企业，我们经常可以看见一些分公司经理、主管在工作方法上侃侃而谈。
毫无疑问，他们的这些方法来自于一线基层，值得借鉴。
但是，我们从来没有将这些方法归类并且形成条例制度。
试想一下，总公司对于某些细节性工作方法进行整合，然后写入管理制度；
这会提高企业的整体管理。
直到我离职我也没有见过诸如货物堆叠的详细规定、车厢清洁的规定、装卸货的具体动作指导。
我不是说没有这样的规定而是企业关于这些规定都过于模糊化，通常简简单单的一句话概括。
很明显，某些工作方法不能用一句话来描述，例如上面所说到的车厢清洁的问题就包括：
如何界定清洁的程度（标签纸、灰尘、雨水、油污等）；
谁应该为车厢的清洁监督和负责；
如何保持长期的清洁。
所以，我们不可能仅仅用一句话概括。
我很理解管理者对于制度长篇累牍带来管理困境的担忧。
但是，关于工作方法的解释并不意味着过多的管理干预。
对工作方法形成统一的认识并不需要在日后的管理过程中面临太多的监控。
只要在初期，所有的工作人员都统一了工作方法，我们是不需要每天监督车厢是否清洁，但是必须保持整体对车厢清洁的认识，这仅需要定期抽查的质量监控。
管理者告诉下属通过某种方法取得某种效果，管理者并不需要去监督下属是否采用这种方法，而是通过确定是否取得应有的效果来鉴定下属是否采用了该方法。
C物流企业提出标准化管理已经很久了，在我离开之前还出台了《网点标准化管理全书》。
不得不说C物流企业在网点的装修上画了很大力气，但是在基层的具体工作方法上却没有太大的改善。
这本管理全书给我的感觉是太薄了，很多工作内容都没有细化。
标准化的前提是有一个合理且细化的标准。
C物流企业缺乏这样一个细化的标准。
标准化过程
寻找标准工作方法的过程，以5S管理推行为例子。
基层主管
基层主管是底层操作信息的主要来源，分公司是如何完成每一个环节的。
这些环节是如何运作的，当中是否存在改进空间。
这些都是管理人员试图了解的。
最重要的事管理人员不能主观虚拟这些信息。
质量部门
质量控制部门必须根据基层主管提供的信息提出改进措施和标准工作方法，并且和行政部门共同制定关于标准工作方法的制度规程。
行政部门
行政部门必须充分考虑改进措施和定制规程之间的平衡，并且将规程提交给管理层审批。
同时，制定出考核标准以方便监控部门对基层工作的监督。
监察部门
监察部门根据行政部门公布的制度规程和考核指标对基层单元进行监督和指导。
管理层
管理层提出战略目标，要求质量监控部门按照其战略目标收集相关基层信息；
同时审批行政部制定的政策，通过监察部门了解制度实施的效果。
管理成提出标准化的战略；
可以是达到什么样的目标和效果。
以5S管理推行为例子
战略目标有以下内容
1.确保工作场所整洁
2.员工作业规范
很多时候管理人员罔顾基层实际，直接出台措施；
试图以个人的经验来进行管理。
这种管理模式常见于小企业和个体户，因为企业并不大，管理者能够完全掌握一切信息。
但是，当规模发展到一定阶段的时候，管理者和基层并不直接交流，这时候他们仍然会采取拍脑袋的方式进行决策。
对于企业来说，这是非常危险的。
王总裁编装卸歌曲就是一个例子。
还停留在个体户自己经营的层面，希望通过不断教导员工装卸技巧和激发员工热情来进行管理。
可惜的是，王总裁和基层员工是隔着三个层级的，她已经不是一个个体户。
分公司经理也不可能是一个个体户，不要期望他们会不厌其烦地教导员工和激发员工热情，这仅仅是一种期望而不是制度化的东西。
分公司经理会遵守制度，但是对于期望可以选择忽视。
环节1
根据战略目标，质量控制部门需要确定收集基层信息的方法。
一般有两种方法：
文字建议收集和讨论会谈收集。
文字建议有利于
总公司对全局流程把握的能力较差，其管理触觉无法深入至各个分公司网点，对各个分公司的管理详细情况缺乏掌控。
详细的管理状况并不是指分公司总体性的财务数据（收入、费用），而是指其日常经营的业务数据，具体至客户交易明细。
独立核算方案迟迟不能实现，一方面当然是由于财务制衡和财务监控的问题；
另一方面很大程度上是由于总公司无法掌控分公司的业务详细，更无法对其业务详细进行监控和改进。
导致上述的根本原因在于缺乏对经营数据的深度挖掘，对经营数据的分析仅限于成本、收入、网点营业额等表面数据；
而对于详细的交易数据缺乏有效的整理和挖掘。
这要求对现有的物流信息系统进行改造，同时建立明确的信息制度，特别是信息录入的准确性制度。
关于信息系统改造和信息制度的方面，请看《信息系统和管理报表》。
C物流企业的管理过于偏重财务性数据而忽略了非财务性数据。
财务性数能够实现对公司的总体经营把握。
非财务性数据能够对经营细节进行把握。
非财务性数据和财务性数据之间的关系应该是良性互动的关系。
非财务性数据把握好了可以提高财务性数据的质量。
分公司经理促进了某些客户的货运业务额，那么在财务上必然会呈现增长。
而要做到这一点就必须根据非财务性数据改进日常经营。
但是，分公司经理每个月必对营业额忧心忡忡，甚至不惜用普通件的价格走精品件来完成精品件的营业目标。
从分公司经理的行为可以看出，其管理重点在于提高营业额，忽略了对于日常经营细节方面的把握。
注：
财务数据有成本、收入、营业额等；
非财务性数据有客户数量、客户货运营业额、流程时间、空载率等。
一般来说：
在企业管理上面会用到平衡计分卡来确定战略，同时针对性的确定财务数据和非财务数据在管理中的应用。
平衡积分卡分为四个部分：
财务视角、客户视角、业务流程视角、员工视角。
客户视角
以下是客户视角的具体数据指标，通过这些数据指标总公司能够清楚掌控分公司在客户方面的经营情况，分公司经理能够根据这些数据改进客户服务和日常经营。
对于客户档案的建立，请详细参考附件《客户档案信息系统和数据库的应用》
货损率
货物准点率
分析：
1.在现有的技术条件小，公司完全可以通过信息数据库技术建立客户档案数据。
我们经常说要维持老客
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