盡管如今擁有先進的技術，但依然存在三個對所有類型和規模的製造企業產生不利影響的關鍵問題。它們是數據管理、庫存和毛利率。雖然這些問題分別有其各自的特點，但它們之間也是相互關聯的。例如，以數據使用為例。數據采集、分析和理解的方式可能會對決策製定、庫存策略以及企業最終的盈利能力產生重大影響。
數據管理的重要性
對待數據管理不該望而卻步。對於大中型企業來說，通常會生成大量的數據，這對於能夠弄清楚數據來龍去脈的人而言是非常有用的。遺憾的是，很少有人知道如何來處理這麽多的數據。這也是問題症結所在。傳統的處理流程包括將公司的數據導入數據生態係統，然後引入商業化的智能硬件。接著，管理層指定一組分析師來評估這些信息，繼而揭示日常業務中需要改變的內容。但是，操作往往不會如此順利。相反，許多公司成為了被業界稱之為“分析癱瘓症”的受害者，又或是即便最終獲得大量數據，卻對“下一步”一籌莫展。當公司達到一定量的信息水平時，評估結果、進行觀察、或依據模式做出選擇並非輕易能夠實現。也許這就是為什麽當一家公司的數據生態係統增長得越快時，清楚了解數據的能力反而會削弱的原因所在。
在理想的世界中，數據管理將成為一種收入來源。然而，如果缺乏深入洞悉“數字”背後所隱藏的事件、緣由、時間和方式等要素的人員，公司便會陷入諸如“斷章取義”這類誤導性線索的風險。那麽，企業如何能夠清楚了解正在生成的數據？應該始於對流程的可見性——包括所發生的一切，並且在某些情況下，需要分解到細節部分。一個良好的起點是審視與數據管理相關的一些問題及其所代表的意義：
● 如何將推動業務的信息可視化？ （年初以來的利潤/虧損；待辦訂單；訂單履行情況；客戶滿意度/記分卡）
● 如何做出正確的決策，以幫助拓展業務？（目標創造和認可；人員效能和績效；市場意識和趨勢；整個業務的凝聚力）
● 用於衡量、分析和維持真實業務現狀的當前數據來源是什麽？（數據量；數據種類和類型；數據速度；數據的價值）
● 利用當前的數據來源，哪些領域的快速改進會迅速對業務變化產生影響？（人員、流程和機器效率的可視化；庫存管理；響應不斷變化的優先級；ERP效用；EDI效能）
● 有哪些數據可被解讀人員利用？（錯失的機會；關鍵信息和數據中看不見的差距；外部影響因素，如不斷變化的全球市場；庫存成本和總費用中不可預見的漏洞）
庫存問題
觸發庫存問題的常見誘因往往是“庫存太多”和“庫存不足”。兩者通常都是管理不善造成的，並且當涉及更高的利潤率時都會對其產生深遠的影響。庫存太多意味著需要投入空間進行存儲，耗費員工時間對其管理，並增加了保險費用。一些製造商不得不擔心東西變壞的問題，尤其是與食品相關時更是如此；而另一些製造商則麵臨陳舊過時的挑戰，例如電子設備。
另一方麵，庫存不足也同樣棘手。這可能會對製造商帶來災難性的衝擊，因為這意味著訂單未能按期交貨，最終引發的結果是讓客戶失望。同時，當製造商的某一款零配件庫存亮起紅燈時，便會擾亂整條生產線。現在，相同的運營成本不斷累加，卻沒有製造出用於抵消它們的產品。這兩種情況都是不理想的，但許多製造商已學會去接受和適應這兩者的消極麵。無論如何，不要低估庫存對盈利能力的影響。
毛利率管理
顯然，數據管理和庫存問題對製造商的利潤和生產力產生影響，從而最終影響毛利率。事實上，毛利率居於製造商運營的中心點。它直接源自於銷售，並且是公司利潤和現金流的主要指標。毛利率是指支付費用的金額，它是衡量庫存投資效率的關鍵因素。
以下是涉及毛利潤管理的一些建議：
● 與供應商始終保持警惕。為了保持較高的利潤率，就必須致力於成本控製。由於強勁的利潤率來自物料成本，因此評估“采購是如何進行”尤為關鍵。
● 尋找平衡點。在收入方麵，製造商的買家通常是批發商。因此，製造商必須在有利可圖的利潤和實際成本之間找到平衡。一些製造商的做法是完全跳過批發商，而直接邁向零售商或終端消費者。無論選擇哪種方式，重要的是尋找到平衡點。
● 考慮行業。在解讀製造商的盈利情況時，謹記行業之間的平均差異。當確定一家公司的立足點時，請務必先完成行業之間的比較。
協同效應
檢查和詳審數據管理、庫存和毛利率能夠對如何使用控製手段產生更高的生產力和盈利能力形成更合理和清晰的認識。不要讓數據壓垮管理團隊，而是學習使用它作為更有效處理運營問題的工具。換句話說，請利用好這些“數字”，以便更接近庫存水平應該正確所在的最佳位置。這是有回報的，因為當庫存受到控製時，其對盈利能力產生的積極影響是顯而意見的。
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