Supply Chain Management Teknikker i Lucky Templates

Jeg afholdt for nylig en workshop om Supply Chain Management , og jeg vil gerne diskutere de vigtigste indsigter fra sessionen. Denne vejledning kan være til stor hjælp, hvis du har eksponering for denne form for analyse i LuckyTemplates. Du kan se den fulde video af denne tutorial nederst på denne blog.

Supply chain management sker inden for en bestemt forretningsdrift, der involverer strømmen af ​​varer og tjenester .

Salgscyklussen involverer bestilling, forsendelse og levering af produkter.

Når du udfører denne analyse i LuckyTemplates, kan du muligvis finde en masse data. Hvis du lige er startet i LuckyTemplates, kan ting som dette blive forvirrende, især hvis du har brug for at organisere din model omkring flere datoer for at udtrække flere indsigter .

Indholdsfortegnelse

• Oprettelse af inaktive relationer i modellen
• Arbejder på de igangværende begivenheder Teknik
• Brug af funktionen USERELATIONSHIP
•  Konklusion

Oprettelse af inaktive relationer i modellen

Den vigtigste indsigt set fra et forsyningskædeperspektiv omfatter tiden mellem indkøb af produkterne til rent faktisk salg af dem. Det er derfor vigtigt at kende den gennemsnitlige tid mellem indkøbsdatoen og afsendelsesdatoen . Gennem denne indsigt kan du fortælle, hvilken lagerbeholdning der er tilgængelig på lageret i en bestemt periode.

Desuden er det også vigtigt at kende overgangen mellem ordredatoen og leveringsdatoen .  Denne type data er nyttige fra et lagerstyringsperspektiv.

Til denne vejledning vil jeg lære dig, hvordan du får vigtig indsigt i supply chain management. Det hele er bare et spørgsmål om at bruge de korrekte modelleringsteknikker og korrekte LuckyTemplates-formler.

Den første vigtige ting, som jeg vil anbefale, er at holde tingene enkle ved kun at oprette én Dates-tabel .

For at få et indblik mellem datoer fra andre tabeller, skal du oprette en inaktiv relation til din faktatabel. Når du har mange nøgledatoer, kan du oprette flere inaktive relationer. Disse inaktive relationer bør alle gå tilbage til Datoer-tabellen .

Når du gør det sådan, vil du indse, hvor enkelt det her fungerer. Du kan bare som standard oprette inaktive relationer som disse i LuckyTemplates.

Den næste ting, som jeg vil lære dig, er den formel, du skal bruge for at få en vigtig beholdningsindsigt.

Arbejder på de igangværende begivenheder Teknik

Den næste logiske ting at gøre er at opbygge kernemålene i mappen Key Measures. Det inkluderer omkostninger , nettomargener , indtægter , transaktioner og mere.

Nøglen til at se på indsigt over tid er at bruge en teknik kaldet Events in Progress . Det er en kombination af DAX-formler, der sætter dig i stand til at få den nødvendige indsigt. Det er en meget genanvendelig teknik.

Gennem denne formel kan du se, hvad der betragtes som åben beholdning på en bestemt dag. I tabellen Lagerbeholdning efter dato og lagerkode kan du se på de forskellige lagerdata på en bestemt dag. Du kan se, om der er ordrer med ordredato mindre end den aktuelle dato og ordrer med afsendelsesdatoen større end den aktuelle dato .

I de data, der er fremhævet ovenfor, kan du se lagerbeholdningen, som er blevet bestilt, men som stadig skal sendes ud. Du kan også se de tilsvarende lagre, hvor du kan hente og afsende produkterne til det rigtige sted.

Det er altid vigtigt at optimere lagerbeholdningen på de rigtige steder geografisk, så du ikke behøver at sende til flere lokationer. Dette er en vigtig forsyningskædestyringsteknik, som du bør notere dig og anvende. Denne teknik kan også hjælpe dig med at afgøre, om du har nok forsyninger til de nødvendige leverancer.

De andre formler som levering i gang eller ordre i gang bruger det samme formelmønster. Du skal bare bruge den i kombination med modellen. Hvis du ikke har et inaktivt forhold i modellen, vil formlen ikke fungere.

Brug af funktionen USERELATIONSHIP

Efter at have lært om inaktive relationer mellem dataene, er det næste spørgsmål, hvordan isolerer du egentlig disse data? Hvordan ser du for eksempel på omsætningen efter ordredato?

Da konteksten af ​​dato ikke automatisk fungerer i inaktive forhold, skal du først slå dem til. For at gøre det skal du bruge funktionen. 

 Sådan ser det ud:

Med funktionen USERELATIONSHIP kan du aktivere den inaktive relation mellem kolonnen Dato i Datoer- tabellen og Dato- kolonnen i Salg- tabellen. Derefter kan du tage et kig på tabellen Indtægt efter ordredato efter dato .

Da prøvedataene er dynamiske, kan du bare se på et bestemt lager og kontrollere, hvor mange varebeholdninger, der er åbne på et bestemt tidspunkt. I tabellen Lagerbeholdning efter dato og lagerkode kan du også se, hvor dynamiske tallene er afhængigt af sæsonen. Lagerdataene har sin egen ebbe og flod, og det er her, tidsintelligens kan komme ind. 

 Konklusion

Som jeg har nævnt, kan du også forgrene dig til tidsintelligensteknikker fra denne indsigt, men det er til en anden tutorial.

Jeg ville bare fremhæve denne supply chain management-teknik, der er perfekt til supply chain-analyser. Du kan også bruge denne teknik i mange forskellige scenarier, hvor der er flere datoer. Det er ikke kun begrænset til det scenarie, jeg diskuterede.

Jeg håber, du har fået meget ud af denne tutorial og anvender den i din egen analyse. Ser frem til at dele mere indhold med dig.

Indtil næste gang!