#11 Анализ для производственных компаний: Анализ остатков готовой продукции
07.06. 2022
Анализ остатков готовой продукции
Ранее мы рассмотрели кейс по аналитике остатков «#10 Анализ для производственных компаний: Анализ остатков по предприятиям» в этой статье мы рассмотрим анализ остатков готовой продукции производственной компании, которая продает свою продукцию через центры обслуживания клиентов, где можно купить товары оптом или в розницу, и соответственно в каждом из этих центров (их более 200 в России, а также большое количество за пределами России) есть какие-то остатки, мы хотим посмотреть:
1. Сколько денег находится в излишних остатках?
2. Сколько денег мы недополучаем из-за отсутствия товаров на складах?
Мы хотим анализировать данные:
1. В разрезе одного месяца и ежедневные остатки ( не только на начало и конец месяца)
2. С детализацией номенклатурной позиции и дня
3. Для каждой группы ABC (к какой категории относится та или иная позиция)
KPI и бизнес-логика дашборда по анализу остатков готовой продукции
KPI в рамках дашборда. Мы хотим анализировать следующие показатели:
1. Недопродажи = недополученная выручка
2. Перезапас (в рублях)
3. Обеспеченность (в процентах)
4. Нахождение в перезапасе (в процентах)
Бизнес-логика (для пользователей компании это может быть не совсем очевидно, поэтому основную логику и определения «что» есть «что», лучше отражать на дашборде (страничка где будет все описано), чтобы можно было обратить к показателям, логики расчетов и так далее): Статусы остатков рассчитываются относительно средних базовых продаж за последние три месяца, нормативный запас устанавливается для каждого склада исходя из времени на пополнение с РЦ, недопродажи рассчитываются исходя из средних базовых продаж за последние три месяца, перезапас рассчитывается для остатков, превышающих нормативный запас по производственной себестоимости.
Исходные данные
Таблица остатков
Таблица нормативов
Эти нормативы определяются из срока доставки, срока производства, то есть из срока пополнения остатков и расположения этого склада.
Таблица продаж
Фактические данные (таблицы факты). Структура может быть другой. Их может быть не три — а пять. Например отдельно нормативные остатки, отдельно таблица остатков, справочник, склады — привязка к городу в другом месте. Современный подход анализа данных дает прекрасные возможности соединять большое количество исходных данных, причем из разных источников, вы можете взять часть исходных данных, причем из разных источников, вы можете взять часть данных из учетной системы, а часть данных из Excel.
Дашборд «Перезапас товаров/ готовой продукции»
Было принято решение сделать три отдельных дашборда, чтобы не перегружать отчеты информацией: основные показатели, перезапас и дефицит.
Упрощенный дашборд перезапаса товаров на складе. Мы можем посмотреть излишки готовой продукции на складе в разрезе города, AВC группы товаров, серии товаров, по каждому городу. В целом по стране видим 76 млн излишних остатков готовой продукции на складе. Погружаемся в то, из чего эта цифра состоит и видим, что в группе А несколько позиций, по которым существенный перезапас, который длится все дни, также можем посмотреть перезапас в рублях. Исходя из анализа этого дашборда, можем строить планы, делать выводы, разбираться в причинах и принимать оперативные бизнес-решения на основе данных.
Дашборд «Обеспеченность товаров/ готовой продукции»
Упрощенный дашборд дефицита готовой продукции на складе. Имеем показатель «обеспеченность», который показывает нам сколько процентов времени (отношение количества дней к длительности выбранного месяца) товары были в доступности, а также недопродажи, в то время когда товары были недоступны. Мы можем посмотреть эти показатели по каждому товару и увидеть, отсутствовал ли товар всего лишь какой-то один день либо его не было в продаже какое-то значительное количество дней. Исходя из этого, можем строить планы, делать выводы, разбираться в причинах и принимать оперативные бизнес-решения на основе данных.
Дашборд «Остатки готовой продукции на складах. Основные показатели»
Данный дашборд построен на основе данных по остаткам центров обслуживания клиентов, отчета о продажах, отчета о себестоимости. Для расчета нормативов страхового запаса принимаются нормативы ДЛ в днях. Далее этот норматив умножается на средние продажи по каждой позиции за выбранный период продаж.
Пользователь имеет возможность задать следующие параметры:
1. Период расчета средних продаж. При расчете средних продаж не учитываются дни, когда остаток по товару был равен нулю.
2. Неснижаемый запас — количество дней, ниже которого запас не должен опускаться во избежание дефицита. Стандартное значение — 7 дней.
3. Страховой запас — запас, который не должен превышаться. Рассчитывается обеспеченность индивидуально для каждого центра обслуживания клиентов. Цифра содержится в таблице «Показатели по центрам обслуживания клиентов».
Себестоимость лишних остатков в данном отчете — это себестоимость разности между фактическим остатком и страховым запасом. Возможные виды взаимодействия с данными:
1. Фильтры в верхней части отчета применяются ко всем графикам отчета.
2. Выбор центра обслуживания клиентов можно осуществить нажатием на соответствующую строку в таблице «Показатели по центрам обслуживания клиентов» При этом все графики будут отфильтрованы по выбранному центру обслуживания клиентов.
Итак, общий дашборд с основными показателями показывает динамику внутри месяца, внутри нескольких месяцев по товарам с нулевым остатком по группам ABC, мы видим динамику внутри месяца по товарам с перезапасом и себестоимость остатков склада в рублях.
Заключение
С помощью этого дашборда руководитель предприятия (или отдельного процесса), а также менеджеры разного уровня могут анализировать остатки готовой продукции на складах, выявлять проблемные группы, номенклатурные позиции с большим остатком или большими излишками, анализировать ситуацию в конкретных предприятиях, сравнивать их — искать проблему и принимать оперативные управленческие решения, основываясь на данных.
Если есть исходные данные, то создание такого отчета занимает от нескольких часов до одного рабочего дня. Причем, созданный вами отчет не единоразовый, его легко обновлять (при появлении новых или обновленных данных) и легко использовать менеджерам разного уровня.
Данная статья подготовлена по проектам, созданным командой АНАЛИТИКА ПЛЮС.
О компании АНАЛИТИКА ПЛЮС
Получить консультацию по новому стеку наших технологий, архитектуре BI-решения, оптимизации источников данных, построению сложных дашбордов от экспертов компании 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 лучший стек технологий, гарантирующий как работоспособность вашего решения, так и наилучший процесс сбора, обработки и анализа данных, в том числе больших данных.
Наши клиенты сегодня:
1) Производство:
— Строительство и производство строительных материалов — КНАУФ Инсулейшн, Самолет Девелопмент, Эталон
— Пищевая промышленность — Сибирский Гурман и Балтика
— Производство кормов для животных — TitBit
— Целлюлозно-бумажная промышленность — ИЛИМ
— Фарминдустрия — Материа Медика
— Металлургия — РусАл, НорНикель
— Нефтедобыча и нефтепереработка — ЛУКОйл
2) Оптовые и розничные поставщики —ЭТМ
3) Аптечные сети — Монастырёв, Апрель
4) Российские представительства —Lindt & Sprüngli
5) Рекламные агентства —Родная Речь, Медиа Инстинкт
6) Телеком — МегаФон, Yota, Ростелеком
7) Логистика и транспорт — НефтеТрансСервис, Smartavia
8) Е-commerce — Авито, Яндекс, Профи.Ру, Рамблер, gifts.ru
Нам доверяют:
Хотите научиться работать с данными?
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.
Подробнее про обучение в Академии Аналитики и доступ на платформу онлайн обучения: https://analytikaplus.ru/akademiya-analitiki-videokursy/