Tidsrelaterade insikter från din leveranskedja

För den här handledningen kommer jag att täcka några högkvalitativa tidsrelaterade insikter direkt från dina mätvärden för leveranskedjan. Du kan se hela videon av denna handledning längst ner på den här bloggen.

Detta är kopplat till en handledning som jag tidigare genomfört om supply chain management. Det involverar en teknik för att hantera ett visst operationsscenario om flera datum.

Jag gick också igenom bästa praxis-tips för att bygga rätt modell. Utöver det gick jag över hur man skapar inaktiva relationer mellan en datumtabell och faktatabell som har flera datum. Slutligen tog jag upp hur man slår på och av dessa relationer baserat på analyskravet.

För den här handledningen kommer jag att fokusera på att utöka din insikt i leveranskedjan genom att skapa ytterligare tidsrelaterade beräkningar.

Det räcker inte alltid att få gemensam information från din leverantörskedja. Du måste också optimera och jämföra dina beräkningar av leveranskedjan med olika tidsramar . Det är här du kan tillämpa och lagra tidsintelligenstekniker.

Innehållsförteckning

• Arbetar på de pågående beställningarna
• Använda tidsrelaterade beräkningar i din leveranskedja
• Beräkna de kvartalsvisa orderskillnaderna
• Ytterligare tekniker för Supply Chain Metric
• Slutsats

Arbetar på de pågående beställningarna

Tillbaka i exempeldatan kan du se tabellen Ordning pågår efter datum . Den här tabellen visar antalet beställningar eller transaktioner som är öppna mellan beställningsdatum och leveransdatum .

Du kan se hur många beställningar som är i övergång eller hur många beställningar det finns men som inte har levererats ännu. Dessutom är siffrorna dynamiska eftersom det finns ett inflöde av beställningar för ett visst datum som ändras över tiden.

Det bästa med detta mätvärde för försörjningskedjan är hur jag konfigurerade det. Det är dynamiskt så att du kan titta på olika lager eller platser där ditt lager finns. 

I tabellen Kostnader per lagerkod kan du se kraven för ett specifikt lager.

Du kan till och med dyka längre in i din leveranskedja för specifika insikter. Som jag har nämnt handlar det om två saker. För det första måste du få din modell rätt och ställa in den korrekt med flera datum. För det andra är det viktigt att du vet hur du använder rätt DAX-formelmönster.

Genom att integrera tidsintelligensberäkningar kan du analysera dina pågående beställningar och jämföra dem med en annan tidsram. Den viktigaste insikten här är att se om det finns en högre, lägre eller konsekvent efterfrågan över tid.

Följaktligen kan du använda insikten för försäljnings- och marknadsföringskampanjer för att förbättra produktefterfrågan. Så här är mätvärden och analyser av försörjningskedjan i LuckyTemplates mycket användbara för ditt företag. När du väl förstår denna typ av analys kan du verkligen skala upp saker inom ditt företag och klara av kraven med hjälp av marknadsföringsprogram.

Använda tidsrelaterade beräkningar i din leveranskedja

Om du redan har gjort marknadsföringskampanjer flera gånger kan du köra en analys för att få ett genomsnitt över tid. Du kan kolla in och jämföra data från tidsramarna.

Jag kommer att visa hur du enkelt kan lägga över beräkningar av tidsintelligens till din befintliga analys av mätvärden för leveranskedjan.

Om du tittar på beräkningen för Order in Progress LQ , kan du se hur enkel formeln är.

Det började med listan över pågående beställningar, sedan grenade det ut till en tidsintelligensinsikt. Genom att lägga till funktionen kan du hoppa tillbaka till en annan tidsram; till exempel föregående kvartal.

När du lägger över det måttet till det befintliga i visualiseringen kan du komma på en jämförelse med det aktuella kvartalet till det sista. Den mörkare blå linjen visar det senaste kvartalets resultat medan innevarande kvartal faller inom Q3 2019 .

Beroende på din försäljningscykel eller försörjningskedja kan denna gång intelligensberäkning vara en mycket relevant insikt. Dessutom, om du tänker bredare, kan du fortfarande komma med andra mätvärden relaterade till leveranskedjan kring flera datum. 

Beräkna de kvartalsvisa orderskillnaderna

Jag har den här tabellen för Quarterly Order Diff. efter datum där du enkelt kan jämföra skillnaden mellan de två kvartalen. Jag skapade precis måttet för att helt enkelt förgrena mig från den ursprungliga kärninsikten. 

Här är formeln för ordningsskillnaden. Det är i princip bara att subtrahera beställningar pågående LQ från pågående beställningar . 

När du ser tillbaka på tabellen kan du nu få en snabb ögonblicksbild av hur beställningar kommer in för olika tidsramar.

Detta är en av de viktigaste metoderna för förgrening som jag vill dela med dig. Jag rekommenderar starkt att du utvecklar skalbara rapporter av hög kvalitet i LuckyTemplates med hjälp av olika förgreningstekniker.

Som jag redan nämnt är dessa exempelberäkningar dynamiska så att du specifikt kan titta in i ett specifikt lager. Det finns också olika sätt att få värdefulla insikter utifrån detta. Du kan till exempel kontrollera det genomsnittliga lagret för ett visst lager över tiden eller jämföra olika lager också.

Den här tekniken som jag lär dig är en tidsrelaterad analys av hög kvalitet. Det skulle ha varit mycket utmanande att gå igenom denna insikt, men tack vare LuckyTemplates kan du göra det sömlöst med hjälp av korrekta DAX-formler och avancerade tekniker.

Ytterligare tekniker för Supply Chain Metric

Utöver allt jag har diskuterat kan du till och med överlägga ett produkttypfilter. Du kan använda den för att undersöka hur dina produkter eller produktkategorier presterar över tid inom din försörjningskedja.

Mitt främsta exempel tittar på ordertransaktioner, men du kan också titta på lagerkostnader över tid. Du kanske också vill analysera andra data som kostnader , intäkter , transaktioner eller beställningskvantiteter i valfritt kärnmått. Alla dessa data kan i hög grad hjälpa dig att mäta eller förutse dina kontantbehov.

Dessutom kan du ta reda på om din efterfrågan under marknadsföringskampanjperioden är betydligt högre än din dagliga efterfrågan. Beroende på resultaten kan du avgöra om du behöver minska dina kontantbehov eller inte ta in mer lager för att fullgöra beställningar.

Slutsats

Det finns många värdefulla insikter som du kan extrahera från din leveranskedja. Viktigast av allt, dessa insikter kan avsevärt tillföra värde till ditt företag.

Det hela börjar med att optimera dina mätvärden för försörjningskedjan och ta fram användbara affärsinsikter.

Det har varit fantastiskt att prata om business intelligence i LuckyTemplates med dig. Jag skulle också uppskatta om du kan gilla motsvarande video i denna handledning.

Lycka till med att utforska vår utbildningsplattform!