天远科技陈亮：工程机械如何实现数据驱动业务

2019年10月27-29日，2019中国工程机械营销&后市场大会在山东济南举行，大会以“变局中的可持续发展”为主题，汇聚业内外知名专家、学者以及行业精英，共同探讨处于国内外宏观政治、经济环境及行业变局中的制造商、代理商、技术服务商如何看待变局，如何拥抱变化，如何跨越周期，实现可持续发展。

10月29日上午，新营销——D造客户生态论坛如期召开，石家庄天远科技集团有限公司信息本部本部长陈亮为大家分享《数据驱动业务》。

大家好！我叫陈亮，来自于河北石家庄的天远科技集团，是一家已经有着27年历史的公司，非常感谢今天协会给我们这样一个机会，可以站在这里跟大家分享我们是如何通过数据来驱动业务的？

首先，请允许我先简单介绍一下我们公司。

天远科技集团有两个板块：第一是传统的商贸板块，第二块是ICT科技板块，2010年科技板块利润首次超过商贸板块，2012年我们公司正式变更为天远科技集团有限公司。

27年来，我们在做什么？我们只做一件事情——把传统工程机械行业和最适应的ICT这两大板块进行融合。

为什么说最合适的ICT，而不是最高精尖的ICT？因为不是所有的技术都适宜我们这个行业，比如说互联网，我们并没有采用例如淘宝、京东、拼多多等消费互联网的架构，而是选择了工业互联网的架构。因为在消费互联网里，很少会用到终端，更不用说会用到类似这里有写到边缘计算、交叉确认的技术，但一切恰是我们行业里最需要的。

我们对自己的认识很清晰，单看工程机械领域，我们不是最优秀的；再单纯来看ICT行业，我们也不是最优秀的。可是当我们把这两个产业进行融合的时候，我们好像发现我们有那么一点点的优秀。

为了这一点的优秀，为了这种融合，天远公司付出了巨大的努力。

在2018年的3月，我们投资5000万元人民币和清华大学共同建立了清华天远智能装备大数据联合研究中心，这个中心有两个目标：算出我们的客户和算出我们的故障。

以集团下的子公司河北小松为分析对象，我将介绍许多数据驱动业务的案例。河北小松从1996年至今累计销售小松产品超100亿元人民币。在此期间，我们可以很自豪地告诉大家，我们没有丢失过一台车，我们没有失联过一家客户。

我们到底是怎么做到的？

这么多年，我们实施的是什么？机号管理。

机号管理

我们认为传统的客户和机器之间的关系已经从串联变为并联，业务链条也从传统的金字塔，变为现在的扁平化的架构。

过去不管是厂家还是代理商，我们必须通过走到现场去拜访这个客户，我们才能知道机器的工作情况。但是现如今，我们完全可以通过机器，因为每个机器头上都顶了一个天线，装了一个盒子，我们完全可以通过机器的情况去了解客户的信息。这也就是我刚才说到了在消费类互联网的架构下，这是做不到的。

我们这么做不是客户管理不重要，而是我们认为更重要的是，机号和客户之间的关系。我们认为机号和客户的管理就是代理商和客户的关系，也就意味着品牌和客户的关系。这在很多方面都得到了印证。

经过多年的数据挖掘，数据自身存在着极强的规律性。我们看一下具体的实例。

债权管理规律

作为代理商来说，债权管理是最重要的，我们最害怕就是机器销售出去，在它的车款没有全部还清之前，设备消失了。  

今天我跟大家分享的第一个维度就是债权管理规律。

我们认为债权车一定存在一个理想的安全施工范围，你只要在这个范围之内施工，基本上就是安全的。

河北小松实施的标准是什么？小挖只要直径在22公里范围内施工债权车我们认为是安全的，中挖42公里，大挖76公里。

有很多人问我们，为什么你们的标准是这样的？还有零头，还不是整数？

其实我们回答不了这个问题，因为从我们自己的数据抽取出来看到，我们找到的是数据的相关性而不是因果关系。

我们从数据库里发现，只要在河北，我们的债权车的施工范围超越了这个界限，这台债权车的债权风险就会加大，这个逻辑我们已经应用了15年，实践是检验真理的唯一标准，15年的实践足以证明我们的正确。

我们甚至还在遐想，下一轮经济箫条来临的时候，这个标准会被改成什么样？我们不知道。但是我们相信一定是在这个版本的基础上进行迭代。

这时可能有人会问，如果客户把GPS拆了怎么办？你找不到他，一样控制不了他。这也是我们特别要强调的，在天远的债权管理的最核心的竞争力，就是有拆不掉的GPS。

关于债权我们还有一个叫债权关键期的概念。我们追踪的角度是什么？河北小松所有债权车当中，有50%的首次逾期发生在第一期，比如你给它做三年分期，36个还款约，第一次约定还款就发生逾期，有将近90%的债权车机号，首次逾期会发生在还款周期的前6期，根据这个数据，河北小松从另外一个维度强化了债权管理。我们认为，只要你抓住了前6期，在这前6期你尽可能用各种债权管理手段，让客户养成还款习惯，我们可以认为你就基本控制了90%的风险。这是债权。

如果说还款是我们和客户之间的一个维度的契约，接下来我要跟大家分享的第二个维度，是另外一类契约——质保期。

超级质保

1万小时质保在今天来说已经不新鲜，它相当于是一个标配，但是我今天要告诉大家的是，这1万小时到底是从哪里来的？

在10年前，河北小松就通过追踪每一个机号的首次故障发生时间，我们发现，在标准维护保养基础下，中挖和大挖发动机的首次停机故障，有97%是发生在11000小时以上。

我们怎么应用的？在那个时候，我们就作为一个代理商的行为，没有厂家的任何的支持，我们直接将我们的质保期从2000小时跨越到了1万小时。

但是为了保险起见，剩下的3%我是这样处理的，当年我们把整机每一台销售价格抬高了2万块钱，每一台2万块钱。我们希望这2万块钱能够覆盖住那3%的概率。在那一年我们整机销售1000台，我相信这是一笔很容易算的账，在那一年我们因为这个数据我们确实发了一笔小财。

我们公布这个事例是想告诉大家，其实所有品牌的发动机都有这样的数据挖掘潜力。重要的是，我们不是通过经验去挖掘，我们要从数据中去挖掘。从2000小时跨越到10000小时，如果没有数据支撑，是没有人有这样的底气的。

故障管理   

说到故障，在质保期间作为代理商一定要保证设备的出勤率，当设备出现故障时我们要有最快的响应。

首先我们把故障分为八个级别：

1-4级停机故障。证明这个设备已经因为这个故障不能工作了。

5-8级非停机故障，我们将根据级别的轻重缓急灵活调配所有的服务资源进行对应。

传统的对故障分类会怎么分？

我们会根据这个故障给客户造成的疼痛时长，简称疼痛度来进行分类。在我们警报里一级是最高级别，它的级别代表这个机号已经因为这个故障不能工作，并且超过了72小时。72小时是什么概念？3天。我们认为3天是用户可以对我们容忍的最大极限值。也因此，我们把这个级别的责任人授权给了河北小松的总高管理者，总经理。他会调动一切可以调配的资源进行服务响应。我们其他级别的责任人也是以此类推，包括本部长、部长、主管、副主管在内。

我们这样做的好处：

    第一，我们把客户的疼痛度量化、数字化了；

    第二，我们和各个相关人员的责任进行了捆绑。

智能派工

当我们的客户打400电话报修，或者通过APP报修，或者通过我们的GPS反馈回来的故障，我们知道了一个工单，有一个服务需求存在。我们如何能快速把这个工单派发给最适合的服务人员？

简单来说，我们的派发工单会考虑工单自身的技术要求，服务人员的技术能力，以及时间、空间上公司要付出的成本。

在这里我们有一个特别纠结的点，我们一直拿捏不好它的权限，我们自己也在测试。就是这个服务人员和这个机号它的历史的服务关系。我们是去派经常去这个机号的服务人员去，还是派不经常去的人去？我们现在也在做各方面的测试。

但是通过我们自己的测试，目前来说这个系统派工合理度达到93%。这大大降低了我们的服务管理成本。

智能头盔

如果以上说的所有事例，其实我们都是在机器的数据上做挖掘，做采集。没错，我们都是从机器上取数据。我们也确实从这些数据上算出了一些利益。因为我们觉得，在同业务类型的公司中，我们拥有的数据量是比较多的。但是我们越到后面计算，越发现自己计算的无力。因为越往后挖掘发现我们挖掘难度越来越大，单靠一个数据维度，无法支撑我们现在对数据的苛求，我们需要增加新的维度，来降低我们的计算难度。因此天远正在尝试以智能头盔为主的人号管理数据和机号管理数据进行交叉确认，来提高数据利用率。

传统的服务汇报包括APP在内已不能真实反映服务现场的情况了，钻空子、弄虚作假的事情时有发生，所以，我们现在已经用了两年时间进行测试，让服务人员带着我们的头盔对现场的服务活动进行可视化管理。

实际上，头盔对我们来说意味着什么？就是把服务的现场过程从原来的用耳朵听，变成我们现在自己用眼睛看。

归结来说，我们要通过对数据的挖掘，找到降低成本的空间，找到提高工作效率的空，找到代理商的生存空间。