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KPI操纵常用手法识别与应对

时间:2022-07-28 09:50:38  来源:  作者:杭州龙雄

历史是任人打扮的小姑娘,KPI也是。

 

关于KPI 指标的统计,有两句话经常同时在起作用

 

德鲁克 说“如果你不能衡量它,就不能管理它”

 

坎贝尔定律 说“一个指标越重要,就越有可能被操纵。”

 

下面我们来谈一谈 KPI指标 常见的操纵手法 以及 如何来识别 和应对

 

1 收入类

 

收入类指标,最常用的操纵手法是 提前确认收入,比如在月底时,如果收入指标完成要差一点,那么就有动力 把未来几天要出货的单据日期,提前做到本月

 

识别方法:要分两种情况,一种是货已经生产好入库了,一种是还没有

 

如果已经生产好了,可以将销售出库的数据 和 条码 或者 WMS 等系统的数据进行对比,看日期是否一致

如果还未生产好入库,那么出库单往往 当月因为库存不足,无法审核,这时只要对比 出库日期 和出库单审核日期 是否跨月 即可找出这些 嫌疑单据。

 

应对方法:可以设置单据日期不允许修改,或者不允许往后修改(往前一天可能是 补昨晚的数据),另外可以建立异常报表 来监控 审核跨月和 出库日期不一致的数据。

 

2 满意度类

 

满意度类,比如 订单履约率等,最常见的操纵手法是 暗度陈仓,把客户没有投诉的都当成履约,或者超期了就跟客户协商验收交期

 

应对方法:改为统计 平均交货天数之类 更客观的指标,或者 改前改后的交期 分别统计履约率,平均交货天数 还可以按客户等级、按订单、按车间等不同维度来进行分析

 

交货天数统计(按车间,按订单、按客户等级)

 

针对不同的客户等级,可以分别统计订单的完货天数(即生产完成天数)

 

哪些订单已完成未发货

对于整个订单已生产完成的,可以告知销售跟客户协调发货时间,加快周转效率。

 

3 离职率

 

离职率指标,最常用的操纵手法也是 暗度陈仓 ,比如把 3天内离职的人员不纳入统计等

 

曾经见过有些公司 HR定的离职率指标是每月2%,然后每个月统计出来的离职率也都接近这个数值,但实际上每年客观离职率有36%以上,这里面有两个手法 一个是把年离职率36%除以12,变成月离职率3%, 看起来离职率数字变小了,而且变动也不会很大,可以降低敏感性,另一方面把设立了很多剔除条件,比如3天内离职的人员不纳入统计等,这样又进一步把月离职率从3%降到了2%以内,实际上三年离职率超过100%,但每个月看到的数字还是2%以内。

 

应对方法:明确统计标准,并生成 客观的离职率 和 考核的离职率 供对比

 

4 损耗率

 

损耗率指标,在各个公司叫法不一样,有的用制成率 ,有的用损耗率 ,其实是一回事,最常见的操纵手法也是 暗度陈仓,一方面是用补料数据当损耗 ,另一方面如果损耗过多,可能用跟仓库借料但不做账的方式或者把补料日期改到下月 来避免当月损耗率过大

 

应对方法:损耗率的统计,要明确标准,最好是用对人的依赖更小的 领料、入库单和投料单数据来自动计算,并生成 一系列报表 比如 车间制成率,产品制成率 和物料制成率 来进行多维度的异常分析

 

5 物料交付达成率

物料交付达成率 通常用来考核 采购和 计划部门的MC岗位,最常用的操纵手法也是 暗度陈仓,比如 只算一部分 未及时到货的情况,其它的通过一系列方式 忽略掉了

 

应对方法:这个指标 统计起来还挺不容易,主要是很多企业 物料需求日期很难明确,如果有明确的需求日期和计算规则,那么可以由系统自动统计 每天应到多少,实到多少,然后据此统计物料达成率

 

总结,根据以上信息可以得出,KPI统计最常用的操纵手法是 暗度陈仓(含手工调整) 和 提前确认,主要的应对方式如下

1 明确统计标准,避免采用容易操纵的方式计算

2 由系统自动出具统计结果,避免手工调整

3 建立异常监控机制,多维度分析异常

4 系统建立管控,避免非必要的人为调整日期

 

如果对更多的异常报表和常用的管理分析报表感兴趣,可以私信 回复 报表 即可查看。

 

抛砖引玉,欢迎交流

 

作者简介:

 

龙雄,17年ERP老兵,管理咨询师。ERP成功公式和快速学习法的提出者,服务过的金蝶ERP大中型客户超过160家,开发过的报表超过1000张。



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