LuckyTemplates のサプライ チェーン管理手法

最近、サプライ チェーン マネジメントに関するワークショップを開催しました。そのセッションで得られた重要な洞察についてお話したいと思います。LuckyTemplates でこの種の分析を行ったことがある場合、このチュートリアルは非常に役立ちます。このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。

サプライ チェーン管理は、商品やサービスの流れに関わる特定の事業運営の中で行われます。

販売サイクルには、製品の注文、出荷、配達が含まれます。

LuckyTemplates でこの分析を実行すると、大量のデータが見つかる可能性があります。LuckyTemplates を使い始めたばかりの場合、特に複数の分析情報を抽出するために複数の日付を中心にモデルを整理する必要がある場合は、このようなことが混乱する可能性があります。

目次

• モデル内で非アクティブな関係を作成する
• 進行中のイベントに取り組むテクニック
• USERELATIONSHIP 関数の使用
•  結論

モデル内で非アクティブな関係を作成する

サプライチェーンの観点から見た最も重要な洞察には、製品の調達から実際に販売するまでの時間が含まれます。したがって、調達日から出荷日までの平均時間を知ることが重要です。この洞察を通じて、特定の期間に倉庫で利用可能な在庫を知ることができます。

さらに、注文日と納品日の間の推移を把握することも重要です。 この種のデータは、在庫管理の観点から役立ちます。

このチュートリアルでは、サプライ チェーン管理に関する重要な洞察を得る方法を説明します。すべては、正しいモデリング手法と正しい LuckyTemplates 数式を使用するだけの問題です。

まず最初に推奨したい重要なことは、Dates テーブルを1 つだけ作成することで物事をシンプルにすることです。

他のテーブルから日付間の洞察を得るには、ファクト テーブルに対して非アクティブなリレーションシップを作成する必要があります。重要な日付が多数ある場合、複数の非アクティブな関係が作成される可能性があります。これらの非アクティブな関係はすべてDates テーブルに戻る必要があります。

一度このようにしてみると、これがいかに簡単に機能するかがわかるでしょう。LuckyTemplates では、このような非アクティブな関係をデフォルトで作成することができます。

次に教えるのは、重要な在庫の洞察を得るために使用する必要がある公式です。

進行中のイベントに取り組むテクニック

次に行うべき当然のことは、主要なメジャーを [主要なメジャー] フォルダーに構築することです。これには、コスト、純利益、収益、トランザクションなどが含まれます。

長期にわたる洞察を確認するための鍵は、 「進行中のイベント」と呼ばれる手法を使用することです。これは、必要な洞察を得ることができる DAX 数式の組み合わせです。非常に再利用可能なテクニックです。

この計算式により、特定の日に何が未処理在庫とみなされるかを確認できます。「日付および倉庫コード別の進行中の在庫」テーブルでは、特定の日のさまざまな倉庫データを確認できます。注文日が現在の日付より前の注文、および出荷日が現在の日付より後の注文があるかどうかを確認できます。

上で強調表示されているデータでは、注文済みだがまだ出荷が必要な在庫が表示されます。また、製品を適切な場所に入手して発送できる、対応する倉庫を表示することもできます。

複数の場所に出荷する必要がないように、地理的に適切な場所の在庫を最適化することが常に重要です。これは重要なサプライ チェーン管理手法であり、注意して適用する必要があります。この手法は、必要な配送に必要な物資が十分にあるかどうかを判断するのにも役立ちます。

「配送中」や「進行中の注文」などの他の数式では、同じ数式パターンが使用されます。モデルと組み合わせて使用​​するだけです。モデル内に非アクティブな関係がない場合、式は機能しません。

USERELATIONSHIP 関数の使用

データの非アクティブな関係について学習した後、次の疑問は、このデータを実際にどのように分離するかということです。たとえば、注文日ごとの収益をどのように調べますか?

非アクティブな関係では日付のコンテキストが自動的に機能しないため、最初に日付のコンテキストをオンにする必要があります。 関数を使用する必要があります。 

 以下にその様子を示します。

USERELATIONSHIP関数を使用すると、 DatesテーブルのDate列とSalesテーブルのDate列の間の非アクティブな関係をオンにすることができます。その後、日付別注文日別収益テーブルを確認できます。

サンプル データは動的であるため、特定の倉庫を確認するだけで、特定の時点で開いている在庫の数を確認できます。日付および倉庫コード別の進行中の在庫の表では、季節に応じて数値がどのように変動するかを確認することもできます。在庫データには独自の盛衰があり、ここでタイム インテリジェンスが役に立ちます。 

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 結論

すでに述べたように、この洞察からタイム インテリジェンス テクニックに分岐することもできますが、それについては別のチュートリアルで説明します。

私は、サプライ チェーンの種類の分析に最適なこのサプライ チェーン管理手法を強調したいと思いました。この手法は、日付が複数あるさまざまなシナリオでも使用できます。これは、私が説明したシナリオに限定されるものではありません。

このチュートリアルから多くのことを学び、ご自身の分析に応用していただければ幸いです。より多くのコンテンツを皆様と共有できることを楽しみにしています。

次回まで！