АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

#10 Анализ для производственных компаний: Анализ остатков по предприятиям

02.06.2022

 

Получить консультацию по архитектуре аналитического бизнес-решения, оптимизации источников данных, построению сложных дашбордов от экспертов компании АНАЛИТИКА ПЛЮС

Получить консультацию

 

Введение

Для большинства производственных компаний достаточно актуальная тема — управление запасами и остатками, ранее мы рассмотрели 4 реальных кейса аналитики запасов в производственной компании:

1) #1 Анализ данных для производственных компаний: Аналитика по поставщикам

2) #2 Анализ данных для производственных компаний: аналитика отклонений в цене закупок

3) #4 Анализ для производственных компаний: Анализ тендеров

4) #5 Анализ для производственных компаний: Отчет для руководителя/ менеджера по закупкам

В этой и следующих статьях мы рассмотрим кейсы по аналитике остатков на производстве (на примере ресторанного бизнеса). На самом деле это также одна из самых актуальных и «больных» тем всех производственных компаний (и не только).

Сегодня мы поговорим о том, как посмотреть, что в компании происходит с остатками на реальном примере: как анализируют остатки сырья в группе ресторанов (это может быть применимо к любому другому бизнесу: остатки в магазине, остатки в производстве и так далее).

Обычно в процессе создания дашборда мы задумываемся о его дизайне, но дизайн должен быть вторичен по отношению к бизнес логике, то есть выделить вопросы, на которые вы хотите получить ответы, глядя на дашборд/ аналитический отчет.

Вопросы, которые мы задаем себе при анализе остатков и на которые хотим получить ответы в процессе анализа остатков:

1. Что происходит с остатками по предприятиям? (они растут или падают)

2. Что происходит с остатками по номенклатурным позициям? (они растут или падают)

3. Какова стоимость излишков?

4. По каким позициям мы имеем наибольшее количество излишков?

5. По каким позициям низкий или нулевой остаток? (это очень важный вопрос, например в ресторанном бизнесе, так как нулевой или низкий остаток грозит невозможностью производить блюда из меню — потому покупателям/клиентам может быть отказано)

6. Какие цели можно ставить по позициям?

Например, если Вы руководитель компании, проанализировав такой дашборд по остаткам, Вы сможете понять: ухудшается или улучшается ситуация по остаткам в вашей компании, какие предприятия (производства) среди лучших, а какие — среди худших, какие цели и задачи вы можете перед ними ставить, на что вы можете рассчитывать: какую экономию получить либо понять какие проблемы еще у вас стоят.

 

KPI и бизнес-логика дашборда по анализу остатков сырья

Итак, мы выявили перечень вопросов, на которые мы хотим получить ответы при анализе данных, в нашем случае аналитике остатков.

Далее нужно понять бизнес-логику, которая будет заложена в дашборд , а именно:

Итак, в нашем случае (по проекту аналитики остатков сырья группы ресторанов) мы опирались на следующие моменты:

1) Какие используем KPI?

2) Какую используем логику, чтобы отнести позицию к той или иной группе остатков? Что такое позиция с низким остатком?

3) Какой период используем?

4) Какой уровень детализации нам нужен?

То есть мы можем выстроить какую-то конкретную бизнес-логику, которая будет стоять за вашим дашбордом по остаткам, решить какие показатели мы будем использовать, какой период мы рассматриваем, какой уровень детализации нам нужен и так далее.

 

Исходные данные

И, собственно, уже вытекая из вышеперечисленных вопросов и логики, которые мы планируем в отчет заложить, мы подходим к исходным данным.

#10 Анализ для производственных компаний: Анализ остатков по предприятиям, изображение №1

В нашем проекте мы использовали исходные данные из учетных систем (1С и Excel) — самый банальный набор данных, который есть в каждой компании. Данные по остаткам: дата, наименование номенклатурной позиции, остатки по каждой номенклатурной позиции в единицах и в рублях, приход и расход в единицах и в рублях (чтобы задать параметры «что есть хорошо» и «что есть плохо»), какая-то классификация по группам и подгруппам. В данном кейсе мы будем использовать исторические данные — за прошлые месяца и, отталкиваясь от них, считать нормативные параметры, нормативные остатки.

 

Дашборд «Анализ остатков по предприятиям»

#10 Анализ для производственных компаний: Анализ остатков по предприятиям, изображение №2

Это отчет, на который может посмотреть как руководитель предприятия (производства) или руководитель, который отвечает за конкретный процесс, так и люди на местах, ответственные за склад.

В этом отчете есть параметры, для взаимодействия пользователя с дашбордом. В качестве параметров у нас выбраны: низкие запасы (в днях, считаем относительно расходов за прошлые месяца) и нормативные запасы. Здесь заданы конкретные значения, которые можно изменить и получить другие цифры, и здесь есть возможность подумать например «стоит ли овчинка выделки?» если мы поставим задачу по нашим предприятиям снизить наш нормативный запас с 30 дней до 15 дней и посмотрим мы сможем сэкономить 1,5 миллиона, это нам интересно.

Дашборд сравнивает два последних месяца, в нашем случае июль и август, видим что за этот промежуток времени остатки уменьшились на 5% , но при этом стоимость излишков выросла.

На дашборде видим визуализацию KPI «Распределение количества позиций по статусам» (по предприятиям, данные «законспирированы», так как это конфиденциальная информация). Мы можем посмотреть по каждому предприятию и видим, что часть предприятий очень упала в излишках, а часть выросла. Возникает вопрос в управлении. Итак, сравнив несколько предприятий, нужно понять в чем разница и где проблема, почему они управляются по-разному и какие-то практики передать между предприятиями, чтобы «сделать также» как там, где все хорошо.

Кликаем на конкретное предприятие, смотрим более детальную информацию на визуализации «Динамика остатков по группам», здесь мы можем посмотреть остатки по группам, так мы можем каждое предприятие разобрать и сравнить с другими и по каждому предприятию понять, где у нас какие остатки, посмотреть остатки по статусам, посмотреть где есть позиции по которым большой остаток в таблице «Распределение номенклатуры по статусам». Например, если большой остаток по предприятию, то видим несколько вариантов решения проблемы: возврат или обмен между предприятиями (так как совпадают номенклатурные позиции). Так можно посмотреть остатки по всем группам, и если мы смотрим с позиции руководителя, мы можем поставить задачи нашим подчиненным, дальше начинаются у руководителя дополнительные вопросы и нужно подтянуть дополнительные данные в дашборд, чтобы ответить на эти (дополнительные) вопросы.

 

Получить консультацию по архитектуре аналитического бизнес-решения, оптимизации источников данных, построению сложных дашбордов от экспертов компании АНАЛИТИКА ПЛЮС

Получить консультацию

 

Заключение

С помощью этого дашборда руководитель предприятия (или отдельного процесса), а также менеджеры разного уровня могут анализировать остатки по группе предприятий, выявлять проблемные группы, номенклатурные позиции с большим остатком или большими излишками, анализировать ситуацию в конкретных предприятиях, сравнивать их — искать проблему и принимать решения оперативно, основываясь на данных.

Если у вас уже есть данные, то такой отчет можно построить достаточно оперативно — от нескольких часов до одного рабочего дня. Отчет легко обновлять и легко использовать менеджерам разного уровня.

Данная статья подготовлена по проектам, созданным командой АНАЛИТИКА ПЛЮС.

АНАЛИТИКА ПЛЮС — ваш надежный партнер по аналитическим решениям с 2012 года. Мы работаем, чтобы вы достигали поставленных целей. Чтобы ваши данные работали, приносили пользу, помогали вам зарабатывать и принимать стратегически правильные решения. Для достижения этого мы предоставляем нашу экспертизу и самые перспективные ИТ-инструменты, гарантирующие быстрый и удобный процесс сбора, обработки и анализа данных, в том числе больших данных.

За это время мы разработали и внедрили решения для компаний из разных сфер бизнеса:

1) Производство, в том числе:

— Строительство и производство строительных материалов — КНАУФ Инсулейшн, Самолет Девелопмент и Эталон

— Пищевая промышленность — Сибирский Гурман и Балтика

— Производство кормов для животных — Альпинтех

— Сельхозпроизводство — АгроТерра

— Целлюлозно-бумажная промышленность — ИЛИМ

— Фарминдустрия — Материа Медика и др.

— Металлургия — РусАл и НорНикель

— Нефтедобыча и нефтепереработка — ЛУКОйл

2) Оптовые и розничные поставщики — NO ONE, ЭТМ, Daichi и др.

3) Аптечные сети — Монастырёв и Апрель

4) Российские представительства — Dyson, Lindt & Sprüngli AG , Vileda и др.

5) Рекламные агентства — РОССТ, Dentsu Aegis, Publicis, Медиа Инстинкт и др.

6) Телеком — МегаФон, Yota и Ростелеком

7) Логистика и транспорт — НефтеТрансСервис и Smartavia

8) Е-commerce — Авито, Яндекс (включая Яндекс.Еда, Яндекс. Лавка, Яндекс.Такси и Яндекс. Маркет, а также другие команды ГК Яндекс), ГК Мail.ru , ivi.ru , Профи.Ру, Рамблер, СберМегаМаркет, gifts.ru

Получить консультации по архитектуре аналитического бизнес-решения, оптимизации источников данных, построению сложных дашбордов можно на официальном сайте АНАЛИТИКА ПЛЮС.

Академия Аналитики — онлайн-образовательный проект, который создан командой АНАЛИТИКА ПЛЮС для того, чтобы компании быстро и успешно внедряли решения для анализа данных, а их сотрудники профессионально росли.

x

Этот сайт использует файлы cookies, чтобы облегчить вам пользование нашим веб-сайтом.

Продолжая использовать этот веб-сайт, вы даете согласие на использование файлов cookies.