以下是现场速记。

国城矿业CIO 杨世良

 

杨世良：各位下午好!前面几位专家都很专业，我来自矿业行业，带大家领略一下矿业相关的一些场景，包括数字化的一些场景，以及矿山的一些风景。

 

我是来自国城矿业的杨世良，首先感谢企业网提供了这个分享机会。今天我做的主题是“通过业务建模，解决数据问题”。

 

不管是蚂蚁也好，腾讯也好，戴尔也好，数据层面，都为我们基础打得很扎实。数据运营，即网上数据怎么贯穿到运营，今天讲如何从业务贯穿到数据。

 

一、企业介绍

 

A股上市公司叫国城矿业，集团叫国城控股，国城也是一个跨界进入矿业行业的一家企业，2017年通过重整收购了原有一家矿业公司，进矿业没几年，但是这几年发展还可以，我们主要是有色金属采选加工为主，产品有铅、锌、金银铜、钼等。新能源也有涉及，刚收购8800万吨锂矿，我们相当于产业链最上游。

 

如图，矿山基本都是处在祖国最偏远的区域，我们在内蒙区域比较多，在内蒙乌兰察布、巴彦淖尔。

 

我们常说山路十八弯，矿山上山的路，有人数过整整64个回头弯，矿山设备属于大型设备。

 

我本人也是跨界，从空调压缩机到汽车行业，到矿业，从外资到国企，到民营上市公司，原来是标准技术男，做研发，后面做企业管理相关的采购设备，现在主要负责全集团信息化和企管相关工作。

 

我在思考数据能不能成为企业运营管理的焦点?

 

我们往往说是可以的，因为这是企业数字化运营的趋势，希望用数据来指导运营，用数据来反映这些运营问题，推进精细化的管理。但是有时候我们又觉得数据不能应用于企业的管理，因为在数据问题上有很多痛点。如何筛选和展现、挖掘数据的价值?通过业务建模的方式实现。分几个方面：

 

1.问题挑战

 

2.解决方案

 

3.案例分享

 

4.经验总结

 

一、问题挑战

 

问题挑战一，线下数据。在我当初接手信息化时就会碰到大量线下数据，这些线下数据传递时效率低、缺少模板，应用于运营时，很多时候片面性特别强。这是第一阶段大家可能在推进信息化之前会碰到的一个问题。

 

我们从最开始使用只有2套系统，一个是钉钉，一个是财务会计模块，这几年上了很多系统，包括生产管理相关的，行政办公OA协同相关的，供应链进销存，以及我们也上了B2B的采购平台，包括人力资源用了一个SaaS产品。

 

全面预算，集团上了之后，把经营计划到财务预算整个过程做了贯通，我认为全面预算应该是业采一体化里面比较高的境界。全面预算里表单有七八十张，上完这些系统之后，我们也在反省，这些数据虽然实现了线上化，但还是呈现一种杂而广的形式，没有重点进行呈现，没有体现运营的价值。

 

问题挑战二，在我们建设一些自动化系统时，上了很多采矿、选矿，很多子公司在上，有些是应政府的安全相关要求，上了很多井下包括人员定位、视频监控，以及能源监控，能耗数据都要对接到政府平台，这些系统上了之后，大量数据成为躺尸，没有很好的发挥运营管理的价值。

 

我们在前几年设计BI体系时，从上到下，展示层、中间层，包括一线所有的报表，设计出来之后，发现这里有海量的数据，这些BI数据在落地时，当时考虑是不是所有数据都搬上去硬推就能实现好的效果呢?因为在传统行业推数字化不容易，如果一味的强推，效果反而不好。

 

问题挑战三，我们在数据层面发现有各种类型的数据，包括ERP里有大量的业务数据，包括有很多模型数据，矿山资源模型，各种图文数据、各种监测数据，这些数据如何进行有效统一，发挥作用。

 

刚才讲的三个电有一个共性，数据虽然很多，但是没有发挥价值。信息化发展到一定阶段，大家会碰到的一个问题。

 

二、解决方案

 

要解决这个问题，从几个角度去思考。

 

1.首先是业务问题还是技术问题?

 

2.能否基于这些业务痛点挖掘数据价值，来建模，实现企业数字化的提升?

 

3.依赖于业务部门跟IT的通力合作，国城也对组织机构上做了变革，把原来集团的信息中心跟企管两大部门做了合并，同时把人力资源部、财务部以及生产技术部的部长兼任部门副部长，从组织架构上实现业务跟IT的高度融合。

 

4.最核心是推数字化过程中要让老板觉得我们上信息化或搞数据是值得投入的。

 

总结，数据的问题核心是业务问题，而不是技术。希望通过业务建模的模式挖掘数据价值，包括在规划信息化系统建设时能围绕这一主题去进行。

 

《定位》是我很喜欢的一本书，看了之后很有启发，这本书主要讲我们如何去占领客户的心智，也就是说在客户心目中能占有一定位置。结合今天的主题，思考一下数据如何占领运营层的“心智”?数据不在于多，而在于否匹配我们的业务痛点。考虑如何通过业务建模梳理数据，细化数据来源，展示数据结果，串联核心数据。

 

三、案例分享

 

案例1，金属平衡业务建模

 

我们最核心的物料是矿产资源，里面金属量是我们衡量最主要的标准。我们希望整个工艺流程过程中，金属量能最少的流失，然后最多的产出以及销售。围绕这个核心的出发点，以往的管理模式往往就涉及到跟施工队的结算，包括整个生产质量管控，包括跑冒滴漏的管控，包括仓储，甚至在销售环节，每个环节都要做管控，以往传统管理模式，可能会派很多制度下去，在每个岗位配置合适的人员，但是这么多岗位协同来保证金属量核心的目的，往往是各自为战，整个管理效果也可能不好。所以我们在思考如何用数字化的手段去实现。

 

首先对金属量的流入以及流出做系统的分析，流入方面跟哪些基础数据有关联，流出有两个分支，一个是正常的尾矿跑尾的流失，一个是真正入库多少。有这么一个场景，可能每天选了100个金属吨的产品进去，跑到尾矿15个，但是理论的入库按道理是85个，实际入库发现只有84个，中间有可能是跑冒滴漏或者是流程中暂时存样。最后在销售时，发现只卖掉了83个金属吨就没了，这里面有可能是销售环节或者化验环节有问题。这个环节不复杂，但是需要建立这么一套体系及时去对整个核心数据做分析，然后去发现管理的这些问题。

 

最后结合工艺流程，左边是金属量的流入，右边是两个分支的流出，流出之后，再到销售环节，这是一个模型的展示。再往下去抓取基础数据，流入方面可能涉及到每日每个班所有的基础设数据，包括各个工厂，包括入库，也涉及到每日。流入方面，里面可能涉及到很多计量数据，再往下穿透，把现场的计量相关系统再对接进去，把这些数据的真实性夯实。

 

通过这种方式，原来可能都分散到每个环节分别去管控，现在通过这样一套模型去实时对最核心的过程分析，通过这些数据的分析再来推导这些管理问题，把原来一个复杂的过程化繁为简。二是实现效率提升，因为很多数据累加计算都是自动形成的。三是引导分析，发现管理问题。

 

案例2，经济分析业务建模

 

如何做好经营分析?我们经营分析有月度、季度、半年、一年，希望经营分析整个过程能聚焦核心指标，能了解相关经营结果，包括在集团公司管理过程中，希望能形成上下一致的管理标准。以往没有这种分析体系时，可能各子公司都按照自己希望的方式筛选数据来进行汇报，最后希望数据便于传递，还有引导集团性管理上实行例外管理，即针对异常数据做管理。

 

针对刚才的需求，我们进行建模，经营分析最核心的指标有哪些?对利润情况、现金流、销售、生产指标、成本以及其他指标，每个指标再往下，对核心指标再做筛选，再往下穿透到基础的报表，基本上这是一个自上而下的建模方式。我们围绕这套模型筛选，或去收集这些数据都是围绕经营分析这个主题进行的。

 

最后各家子公司用一张图对核心指标做展示，同时把标尺(所谓的标尺就是计划值、去年同期值、上个月值)自动读过来，这些数据放在一起，哪些数据正常、哪些数据异常，一目了然。为了方便传递，最后把这些数据形成报表，我们跟企业微信做了结合，推送到企业微信群，推送到公众号，让领导随时能查看。

 

这个过程希望实现的效果是管理更加聚焦，大家围绕同一套标准，以往没有这套统一的报表体系时，往往各个部门向子公司索要数据时，多头索要，甚至各自建立自己的数据报表，各自去索要，现在子公司所有的报表都集中到总部的企管信息部门，也借助这套系统来收集。

 

系统上了之后，意外发现能实现工具升级、人员降级。以往做经营分析时，需要很专业的技术人员去对每个月的数据做分析，有了这套报表体系之后，刚毕业一年左右的大学生利用这套报表就能做简单的经营分析，对人的要求降低了。在传统行业里，我们确实需要工具的升级来应对人员的降级，因为传统行业往往人员素质相对比较低。人员降级时用工具来实现升级。工具升级时把人员降级，让管理人员把更多精力放到其他更有意义的管理工作上。

 

案例3，综合建模发挥现有信息化系统作用

 

我们通过一套三维可视化平台，把所有的报表数据、生产相关的数据、ERP里的数据，包括地理信息数据，以及视频数据，包括能源数据、人员定位、资源数据，综合做了一个展示。

 

我们原来对接政府，所有子公司都上了，但是这些数据完全没有跟运营层管理要求结合，我们把数据摘出来之后，从管理角度去分析每天所有设备的损耗，电量使用情况，工厂能耗分布，能源波动情况。

 

如图，绿点是我们这个时刻井下所有矿工的位置，能调取每天这些矿工下井的整个轨迹，从早上7点多下井一直到上来，每天在井下的轨迹是怎样的，包括这个时刻矿工在哪个工段，在什么位置，包括我们做的一些漫游。很多下井参观危险，我们将来希望用AI的方式露天下井。

 

如图，这些有颜色的就是在地下矿体资源的情况，包括资源的品位是怎样的，储量是多少用直观的方式可以看到。以往这些数据都是分布在各个专业的系统里面。

 

如视频，我们对工厂的建模，在现场的这些系统里每个设备有上千个数据，但是我们在筛选时，只把跟运营相关的几个数据或者十几个数据做集成的展示。

 

如视频，矿石在里面，用钢球来实现破碎的。

 

整个建模的过程实现了以往几个痛点：

 

1.原来可能建了很多系统，但这些系统都是放在那里，或者因为上而上，因为政府要求上而上。我们上了之后，改变了原来系统建设的浪费。

 

2.信息孤岛，原来很多系统可能存落在各个地方，难以调用。

 

3.信息不对等，我们管理总部在北京，各个矿山又是在内蒙、新疆各种偏远的区域，怎么消除距离。甚至在这些工厂里，在工厂的办公室跟井下几百米以下的距离怎么消除，实现消除距离的效果。

 

4.我们一个子公司主动要求上这套系统，他说希望通过这样一套系统来改变原有政府部门对矿业粗放、落后的印象。其实每年矿山在自动化、信息化方面投入不少，但没有很好地做数据的展示，希望通过系统的建设，提升整个矿山数字化水平和对外形象展示。

 

这一两年我们的重心已经开始转向围绕一些业务的核心需求去建模，去抓数据、筛选数据、展示数据，配套的建立相关系统。希望通过自上而下的方式来提升信息化建设的价值。

 

企业都有一个感触，有海量的财务数据，财务会计里的报表很多时候对管理来说没什么用，它是站在财务会计的角度。另外一套是需要基于管理会计的角度去建立一套对经营管理或者经营分析有用的报表体系，这项工作我们也在开展。

 

总结

 

1.通过业务建模，挖掘价值。

 

2.信息化系统建设，选择合作单位时也要考虑有业务底蕴的团队跟我们一起，这个过程更依赖于甲方通过业务痛点的挖掘去建设系统。

 

今天群里严总发了一个信息让我很有感触，他说“总裁如果不懂数字化，其实副总或者CIO角色去推数字化很难啊!”我们传统行业推数字化有共鸣，感触很深，乔布斯说过，“人们根本不知道你需要什么，直到你把产品放到他们面前。”2007年，iPhone出来的时候，人们发现这个东西居然这么好，从那以后，整个移动互联网时代就到来了，但是在那之前，大家是不会去提这些需求的，大家不会主动提出你给我一个iPhone，你给我一个智能手机。在企业数字化过程中，也有一种感触，我们跟老板也好、总经理也好，很希望他给我们提具体的要求，我们肯定很快能去落实，问题是他提不出具体要求，我们最终如何满足他们的要求。我们要跟他对得上频道的工具就是我们能抓住一些业务的痛点，能把东西做出来，做出来之后，通过这些痛点能打动他们，能让企业运营层充分认识到数字化的价值。

 

我本身也很喜欢思考运营和数字化的结合，今天分享到这里，感谢大家!