Teknikker for forsyningskjedestyring i LuckyTemplates

Jeg holdt nylig en workshop om Supply Chain Management , og jeg ønsker å diskutere nøkkelinnsikten fra økten. Denne opplæringen kan være til stor hjelp hvis du har eksponering for denne typen analyser i LuckyTemplates. Du kan se hele videoen av denne opplæringen nederst på denne bloggen.

Supply chain management skjer innenfor en bestemt forretningsdrift som involverer flyt av varer og tjenester .

Salgssyklusen involverer bestilling, frakt og levering av produkter.

Når du utfører denne analysen i LuckyTemplates, kan du finne mye data. Hvis du nettopp har startet med LuckyTemplates, kan ting som dette bli forvirrende, spesielt hvis du trenger å organisere modellen rundt flere datoer for å trekke ut flere innsikter .

Innholdsfortegnelse

• Opprette inaktive relasjoner i modellen
• Arbeider med pågående begivenheter
• Bruke USERELATIONSHIP-funksjonen
•  Konklusjon

Opprette inaktive relasjoner i modellen

Den viktigste innsikten fra et forsyningskjedeperspektiv inkluderer tiden mellom anskaffelse av produktene til faktisk salg av dem. Derfor er det viktig å vite gjennomsnittlig tid mellom anskaffelsesdato og leveringsdato . Gjennom denne innsikten kan du fortelle hvilken beholdning som er tilgjengelig på lageret for en viss periode.

Videre er det også viktig å vite overgangen mellom bestillingsdatoen og leveringsdatoen .  Denne typen data er nyttig fra et lagerstyringsperspektiv.

For denne opplæringen skal jeg lære deg hvordan du får viktig innsikt i forsyningskjedestyring. Det hele handler bare om å bruke riktige modelleringsteknikker og riktige LuckyTemplates-formler.

Den første viktige tingen jeg vil anbefale er å holde ting enkelt ved å lage bare én Dates-tabell .

For å få et innblikk mellom datoer fra andre tabeller, må du opprette et inaktivt forhold til faktatabellen din. Når du har mange viktige datoer, kan du opprette flere inaktive relasjoner. Disse inaktive relasjonene skal alle gå tilbake til Datoer-tabellen .

Når du gjør det slik, vil du innse hvor enkelt dette fungerer. Du kan bare som standard opprette inaktive relasjoner som disse i LuckyTemplates.

Det neste jeg skal lære deg er formelen du må bruke for å få en viktig lagerinnsikt.

Arbeider med pågående begivenheter

Den neste logiske tingen å gjøre er å bygge opp kjernetiltakene i mappen Nøkkelmål. Det inkluderer kostnader , nettomarginer , inntekter , transaksjoner og mer.

Nøkkelen til å se på innsikt over tid er å bruke en teknikk som kalles Events in Progress . Det er en kombinasjon av DAX-formler som gjør at du kan få den nødvendige innsikten. Det er en veldig gjenbrukbar teknikk.

Gjennom denne formelen kan du se hva som anses som åpen beholdning på en bestemt dag. I Inventory in Progress by Date and Warehouse Code- tabellen kan du se på de forskjellige varehusdataene på en bestemt dag. Du kan se om det er noen bestillinger med bestillingsdato mindre enn gjeldende dato og bestillinger med leveringsdato større enn gjeldende dato .

I dataene som er uthevet ovenfor, kan du se inventaret som er bestilt, men som fortsatt må sendes ut. Du kan også se de tilsvarende varehusene hvor du kan hente og sende produktene til riktig sted.

Det er alltid viktig å optimalisere varelageret på de riktige stedene geografisk slik at du ikke trenger å sende til flere lokasjoner. Dette er en viktig forsyningskjedestyringsteknikk som du bør legge merke til og bruke. Denne teknikken kan også hjelpe deg med å finne ut om du har nok forsyninger til de nødvendige leveransene.

De andre formlene som Levering pågår eller Bestilling pågår bruker samme formelmønster. Du trenger bare å bruke den i kombinasjon med modellen. Hvis du ikke har et inaktivt forhold i modellen, vil ikke formelen fungere.

Bruke USERELATIONSHIP-funksjonen

Etter å ha lært om inaktive forhold mellom dataene, er neste spørsmål hvordan isolerer du disse dataene? Hvordan ser du for eksempel på inntekten etter ordredato?

Siden datokonteksten ikke fungerer automatisk i inaktive relasjoner, må du først slå dem på. For å gjøre det, må du bruke funksjonen. 

 Slik ser det ut:

Med USERELATIONSHIP -funksjonen kan du slå på det inaktive forholdet mellom Dato- kolonnen i Datoer- tabellen og Dato- kolonnen i Sales- tabellen. Etter det kan du ta en titt på tabellen Inntekt etter bestillingsdato etter dato .

Siden eksempeldataene er dynamiske, kan du bare se på et bestemt lager og sjekke hvor mange varelager som er åpne til enhver tid. I Inventory in Progress by Date and Warehouse Code- tabellen kan du også se hvor dynamiske tallene er avhengig av sesong. Lagerdataene har sin egen flo og fjære, og det er der tidsintelligens kan komme inn. 

 Konklusjon

Som jeg har nevnt, kan du også forgrene deg til tidsintelligensteknikker fra denne innsikten, men det er for en annen veiledning.

Jeg ville bare fremheve denne forsyningskjedestyringsteknikken som er perfekt for forsyningskjedeanalyser. Du kan også bruke denne teknikken i mange forskjellige scenarier der det er flere datoer. Det er ikke bare begrenset til scenariet jeg diskuterte.

Jeg håper du fikk mye ut av denne opplæringen og bruker den i din egen analyse. Ser frem til å dele mer innhold med deg.

Til neste gang!