摘要：但很多企业搭建产销看板时，计划达成率、库存周转率、交付天数等数据列了十几项，结果高管会上，生产指责销售预测“拍脑袋”，销售抱怨供应链“拖后腿”，库存积压和订单流失却同时发生……

每个制造企业老板最头疼的三个协同难题：

生产计划怎么跟上市场波动？库存积压为何越控越多？交付周期到底卡在哪一环？

这些问题的答案，都藏在产销协同的指标里。

但很多企业搭建产销看板时，计划达成率、库存周转率、交付天数等数据列了十几项，结果高管会上，生产指责销售预测“拍脑袋”，销售抱怨供应链“拖后腿”，库存积压和订单流失却同时发生……

今天我就从制造业500强企业的实战经验中提炼出一套可落地的方法论，系统拆解产销协同的五大核心模块与执行框架，用数据穿透产、供、销全链路，让每个指标都指向精准调控的行动方案。

上个月，我们公司生产计划达成率84.29%，意味着近16%的订单未按计划完成；交付天数38天，远高于行业平均的25天；需求预测准确率83.3%，看似数据不错，但仍然有17%的偏差直接导致库存积压1424件，缺料比例高达12%。

这些数据背后暴露了一个核心问题：生产与销售长期“各自为战”。

1.销售端：计划达成率低，说明生产端无法快速响应销售需求；

2.供应端：交付天数长，反映供应链响应速度滞后；

3.生产端：预测偏差叠加库存积压，暴露资源错配的隐性成本。

产销协同的价值，正是通过数据打通产、销、供全链路，让企业从“救火式应对”转向“主动式调控”。通过实时监控库存水平、供应商准交率，提前预警缺料风险；结合需求预测准确率优化排产计划，压缩交付周期。

简单来说，产销协同用数据打通部门墙，让生产计划、采购备料、库存策略与市场需求动态咬合，避免“产了卖不掉、要卖产不出”的恶性循环。

下面我们直接看这张做好的产销协同执行看板，逐一拆解需求与计划、生产执行、供应链协同、库存管理和客户导向5大类产销协同核心指标，不知道从哪里入手做产销协同的可以看一下。

这张看板是借助低代码数据分析工具FineBI制作的，可以直接套用模板修改参数，快速搭建产销协同可视化看板，帮助管理者实时了解生产进度、库存状态和销售业绩，从而优化生产计划和供应链管理，提高运营效率和客户满意度。

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图中需求预测准确率为84.29% ，呈下降趋势（↓12%） ，说明对市场需求的预估存在一定偏差，且准确性在降低。需要加强市场调研和数据分析，优化需求预测模型，提升预测准确性，减少因预测不准导致的生产过剩或不足。

计划达成率83.3% ，呈上升趋势（↑14%），表明生产计划执行情况在改善；质量合格率95.57% ，呈下降趋势（↓14%），反映产品质量控制出现下滑；交付周期为38天，呈上升趋势（↑12%），说明产品交付时间变长。需要持续巩固计划达成率提升成果，同时加强质量管控措施，查找质量下降原因并解决；分析交付周期变长因素，优化生产流程，提升生产效率，保障按时交付。

供应商准交率94.32% ，呈上升趋势（↑9%），说明供应商按时交货情况良好且在进步，物流准时交付率未体现。需要维持与优质供应商合作，进一步优化供应商管理体系，可适当拓展优质供应商资源；对于物流准时交付率，需建立监控体系，保障货物运输环节顺畅。

库存水位1424件，呈上升趋势（↑12%），库存周转率未体现，推测库存有积压风险。库存趋势图显示库存金额有波动。需要根据需求预测和销售情况，动态调整库存策略，降低库存积压；通过优化采购、生产节奏，提升库存周转率，降低库存成本。

客户满意度未体现，产销率可从销售达成趋势和生产达成趋势综合分析。销售达成率97.63% ，生产达成率99.06%，两者较为接近，但需结合市场需求规模判断是否产销平衡。建议建立客户反馈机制，定期收集客户满意度数据；基于销售和生产达成情况，合理安排生产规模和节奏，确保满足市场需求同时避免过度生产 。

了解了产销协同的底层逻辑和核心指标后，接下来带大家看看如何从数据准备开始，一步步制作出最终看板的。

明确看板要展示的关键指标，如计划达成率、需求预测准确率、库存水平等；确定受众及使用场景，以便后续设计符合需求的看板。

（1）数据采集与接入：从ERP、CRM等系统或Excel、CSV文件，以及API接口获取产销相关数据。在FineBI中，通过JDBC连接关系型数据库配置数据源导入数据表；利用大数据平台连接器接入大数据；上传文件解析数据；通过HTTP请求从API获取外部数据 。

（2）数据清洗转换：处理数据中的缺失值、重复值、异常值；进行格式、单位、编码转换等；合并多个数据源数据，形成统一视图。

（3）数据建模：运用FineBI支持的星型模型、雪花模型等方法，构建适合产销分析的数据模型。

（1）规划结构：在FineBI看板设计工具中，合理安排标题、图表、筛选器等位置和大小，如将核心指标置于显眼处。

（2）确定图表类型 ：依据数据特点和展示目的选图表。如用折线图展示销售/生产达成趋势；用柱状图对比不同区域业务数据；用饼图呈现库存结构占比等。

（1）添加组件：在布局对应区域添加组件，选中业务包及数据集后创建。

（2）配置数据：以订单漏斗模型为例，将订单状态维度拖至相应位置，指标拖入对应区域，设置图表样式。

（3）设置交互：添加筛选功能，方便用户筛选数据；设置钻取，点击数据点查看详细信息；添加联动，一个图表操作联动其他图表数据展示。

（1）数据更新：定期更新数据源，保证看板数据及时准确。

（2）看板优化：根据业务变化和用户反馈，持续优化调整看板。

（3）版本管理：记录看板历史版本，方便追溯恢复。

产销协同执行不应该仅仅是一个数据统计的过程，它更是一个发现问题、定位原因并制定策略的过程。以下是三个递进延伸的战略路径：

（1）关注订单状态：实时跟踪订单从下单到支付等各状态转化情况，分析各环节耗时及转化率。

（2）预测需求：依据订单漏斗中不同状态订单数量及趋势，结合历史数据，预估未来一段时间内的实际需求，为生产计划制定提供参考，避免生产过度或不足。

（1）平衡生产、销售与库存：分析图表中生产、销售、库存的动态关系。若生产增长但销售未同步跟上，库存积压风险增大，需及时调整生产节奏，减少产量或拓展销售渠道；若销售增长而生产供应不足，要评估产能瓶颈，考虑加班生产、增加设备或外协加工等方式提升产能。

（2）优化资源配置：根据PSI分析结果，合理分配人力、物力、财力资源。如库存水平较低且销售预期增长时，提前安排原材料采购、设备维护和人员培训等，保障生产顺利进行。

（1）库存监控与预警：密切关注在库和在途成品库存数量，设置安全库存阈值。当库存低于安全值，及时提醒采购和生产部门补货；库存高于警戒水平，销售部门加大促销力度，或与客户协商提前交货，降低库存成本。

（2）物流与交付管理：依据在途库存数据，与物流商紧密协作，优化配送路线和运输方式，确保产品按时、完好送达客户，提高客户满意度。

产销协同的本质是建立"市场波动-生产响应-供应链适配"的动态平衡机制。通过订单漏斗模型实时追踪转化率、运用PSI分析平衡产供销三角关系、基于库存预警实现资源精准调控，企业不仅能将计划达成率提升至95%以上，更将构建起快速响应市场的敏捷体系。当计划达成率、库存周转率等指标在看板上实时跳动时，协同已经从口号变为可量化、可追踪、可迭代的运营常态。

来源：数据分析不是个事儿一点号