Supply-Chain-Management-Techniken in LuckyTemplates

Ich habe kürzlich einen Workshop zum Thema Supply Chain Management geleitet und möchte die wichtigsten Erkenntnisse aus der Sitzung besprechen. Dieses Tutorial kann eine große Hilfe sein, wenn Sie mit dieser Art von Analyse in LuckyTemplates vertraut sind. Sie können sich das vollständige Video dieses Tutorials unten in diesem Blog ansehen.

Das Supply Chain Management findet innerhalb eines bestimmten Geschäftsbetriebs statt, der den Fluss von Waren und Dienstleistungen umfasst .

Der Verkaufszyklus umfasst die Bestellung, den Versand und die Lieferung von Produkten.

Wenn Sie diese Analyse in LuckyTemplates durchführen, finden Sie möglicherweise viele Daten. Wenn Sie gerade erst mit LuckyTemplates beginnen, können solche Dinge verwirrend werden, insbesondere wenn Sie Ihr Modell nach mehreren Datumsangaben organisieren müssen, um mehrere Erkenntnisse zu gewinnen .

Inhaltsverzeichnis

• Erstellen inaktiver Beziehungen im Modell
• Arbeiten an der „Events In Progress“-Technik
• Verwenden der USERELATIONSHIP-Funktion
•  Abschluss

Erstellen inaktiver Beziehungen im Modell

Zu den wichtigsten Erkenntnissen aus Supply-Chain-Sicht zählt die Zeitspanne zwischen der Beschaffung der Produkte und dem tatsächlichen Verkauf. Daher ist es wichtig, die durchschnittliche Zeit zwischen dem Beschaffungsdatum und dem Versanddatum zu kennen . Durch diese Einsicht können Sie den im Lager für einen bestimmten Zeitraum verfügbaren Lagerbestand ermitteln.

Darüber hinaus ist es wichtig, den Übergang zwischen Bestelldatum und Lieferdatum zu kennen .  Diese Art von Daten ist aus Sicht der Bestandsverwaltung nützlich.

In diesem Tutorial werde ich Ihnen beibringen, wie Sie wichtige Einblicke in das Supply Chain Management erhalten. Es kommt nur darauf an, die richtigen Modellierungstechniken und richtigen LuckyTemplates-Formeln zu verwenden.

Die erste wichtige Sache, die ich empfehlen möchte, ist, die Dinge einfach zu halten und nur eine Datumstabelle zu erstellen .

Um einen Einblick zwischen Daten aus anderen Tabellen zu erhalten, müssen Sie eine inaktive Beziehung zu Ihrer Faktentabelle erstellen. Wenn Sie viele Schlüsseldaten haben, können Sie mehrere inaktive Beziehungen erstellen. Diese inaktiven Beziehungen sollten alle in die Datumstabelle zurückkehren .

Sobald Sie es so machen, werden Sie erkennen, wie einfach das funktioniert. Sie können in LuckyTemplates einfach standardmäßig inaktive Beziehungen wie diese erstellen.

Als nächstes werde ich Ihnen die Formel beibringen, die Sie verwenden müssen, um einen wichtigen Einblick in den Bestand zu erhalten.

Arbeiten an der „Events In Progress“-Technik

Der nächste logische Schritt besteht darin, die Kernkennzahlen im Ordner „Schlüsselkennzahlen“ aufzubauen. Es umfasst Kosten , Nettomargen , Einnahmen , Transaktionen und mehr.

Der Schlüssel zur Betrachtung von Erkenntnissen im Zeitverlauf liegt in der Verwendung einer Technik namens „Events in Progress“ . Es handelt sich um eine Kombination von DAX-Formeln, die es Ihnen ermöglicht, die notwendigen Erkenntnisse zu gewinnen. Es handelt sich um eine sehr wiederverwendbare Technik.

Mithilfe dieser Formel können Sie sehen, was an einem bestimmten Tag als offener Lagerbestand gilt. In der Tabelle „In Bearbeitung befindlicher Bestand nach Datum und Lagercode“ können Sie die verschiedenen Lagerdaten an einem bestimmten Tag einsehen. Sie können sehen, ob es Bestellungen mit einem Bestelldatum vor dem aktuellen Datum und Bestellungen mit einem Versanddatum nach dem aktuellen Datum gibt .

In den oben hervorgehobenen Daten können Sie den Bestand sehen, der bestellt wurde, aber noch versandt werden muss. Sie können sich auch die entsprechenden Lager anzeigen lassen, in denen Sie die Produkte abrufen und an den richtigen Ort versenden können.

Es ist immer wichtig, den Bestand geografisch an den richtigen Standorten zu optimieren , damit Sie nicht an mehrere Standorte versenden müssen. Dies ist eine wichtige Supply-Chain-Management-Technik, die Sie zur Kenntnis nehmen und anwenden sollten. Diese Technik kann Ihnen auch dabei helfen, festzustellen, ob Sie über genügend Vorräte für die benötigten Lieferungen verfügen.

Die anderen Formeln wie „Lieferung läuft“ oder „Bestellung läuft“ verwenden dasselbe Formelmuster. Sie müssen es nur in Kombination mit dem Modell verwenden. Wenn im Modell keine inaktive Beziehung vorhanden ist, funktioniert die Formel nicht.

Verwenden der USERELATIONSHIP-Funktion

Nachdem Sie die inaktiven Beziehungen der Daten kennengelernt haben, stellt sich als nächstes die Frage: Wie isolieren Sie diese Daten tatsächlich? Wie sehen Sie beispielsweise den Umsatz nach Bestelldatum?

Da der Datumskontext in inaktiven Beziehungen nicht automatisch funktioniert, müssen Sie ihn zuerst aktivieren. Dazu müssen Sie die Funktion verwenden . 

 So sieht es aus:

Mit der USERELATIONSHIP- Funktion können Sie die inaktive Beziehung zwischen der Datumsspalte in der Datumstabelle und der Datumsspalte in der Verkaufstabelle aktivieren . Anschließend können Sie einen Blick auf die Tabelle „Umsatz nach Bestelldatum“ werfen .

Da die Beispieldaten dynamisch sind, können Sie sich einfach ein bestimmtes Lager ansehen und prüfen, wie viele Bestände zu einem bestimmten Zeitpunkt geöffnet sind. In der Tabelle „In Bearbeitung befindlicher Bestand nach Datum und Lagercode“ können Sie auch sehen, wie dynamisch die Zahlen je nach Saison sind. Die Bestandsdaten haben ihre eigenen Höhen und Tiefen und hier kann Zeitintelligenz ins Spiel kommen. 

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 Abschluss

Wie ich bereits erwähnt habe, können Sie von dieser Erkenntnis aus auch auf Techniken der Zeitintelligenz verzweigen, aber das ist für ein anderes Tutorial.

Ich wollte nur diese Supply-Chain-Management-Technik hervorheben, die sich perfekt für Supply-Chain-Analysen eignet. Sie können diese Technik auch in vielen verschiedenen Szenarien verwenden, in denen es mehrere Daten gibt. Es ist nicht nur auf das Szenario beschränkt, das ich besprochen habe.

Ich hoffe, Sie haben viel von diesem Tutorial mitgenommen und können es in Ihre eigene Analyse integrieren. Wir freuen uns darauf, weitere Inhalte mit Ihnen zu teilen.

Bis zum nächsten Mal!