Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
在庫管理ソリューションは、在庫レベルと在庫室や倉庫内の移動を追跡できるツールのセットです。 LuckyTemplates は、これに最適な分析ツールです。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。
このチュートリアルでは、いくつかの在庫管理のデモ データを確認し、LuckyTemplates を通じて売上に基づいて在庫レベルを効果的に管理する方法を示します。私は、あらゆる企業が在庫管理に伴うすべての主要な指標や指標を確認できるようにする、完全な在庫管理ソリューションを作成しました。
そのため、私たちは製品、在庫量に対する販売数、在庫総額、補充レベル、購入先のベンダーなどを調べています。
目次
在庫管理ダッシュボードのサンプル
私はダッシュボードとデータの視覚化が大好きです。ビジュアライゼーションを色で目立たせることが重要です。それらの構造化により、説得力のある洞察が得られるはずです。ダッシュボード内の作業を簡素化しますが、データは動的にします。
これは、LuckyTemplates で在庫を動的に比較および分析する方法を示すために作成した在庫管理ダッシュボードです。
LuckyTemplates の在庫管理ソリューション ダッシュボードのサンプル
また、この表に示すように、現在保有している在庫と比較して販売額を確認するために、販売情報も組み込んでいます。この例で選択した指標は 12 か月ですが、売上に応じてこれを変更することもできます。
ダッシュボードの上部には、倉庫、コスト、在庫単位があります。
ここでの残りの視覚化は、在庫に関する重要な洞察を提供するのに非常に役立ちます。
データを動的にドリルインする
このダッシュボードは、特定の項目を動的にドリルダウンできるように作成しました。どの商品がたくさん売れたのかはわかりますが、在庫はそれほど多くありません。たとえば、竹を大量に販売しましたが、在庫はあまりないことがわかります。
このアイテムをクリックすると、この在庫がどこにあるかが表示されます。ダッシュボードでは、この倉庫にそれがあり、これがその在庫の価値であることがわかります。この商品の販売元に関する情報も掲載しています。
ここであらゆる情報をさらに詳しく調べることができます。たとえば、この倉庫を見てみましょう。それをクリックすると、そこで保有している株式が表示されます。
この倉庫内のアイテムまたは製品のリスト、金額、アイテムの在庫を持つベンダーなどが表示されます。
自動在庫補充コスト
LuckyTemplates 内で在庫を管理するときにできるもう 1 つの優れた点は、在庫補充コストがいくらになるかについての分析を自動化できることです。これにより、補充または再購入が必要なものを購入するのに十分な現金が確保されます。
この自動計算により、再注文レベルに基づいて次回の株式の買い戻しに必要な現金がいくらになるかを知ることができます。
データモデルの構造
データ モデルを見ると、興味深いのは、ここに 2 つのファクト テーブルがあることです。履歴データである販売データと、タイムスタンプのように静的な在庫管理データがあるため、毎日異なります。
これらのテーブルを他のすべてのルックアップ テーブルと比較する必要があります。これは興味深い概念であり、よく理解しておく必要があります。多くの場合、LuckyTemplates 分析を行うときは、複数のファクト テーブルが必要になります。
これらの要素を直感的かつシームレスな方法で組み込んだモデルを開発することは非常に重要です。
LuckyTemplates を使用した在庫管理の洞察: 在庫と販売の比較
在庫管理 - LuckyTemplates ショーケース
在庫ゼロの日数を計算する - LuckyTemplates を使用した在庫管理の洞察
結論
このチュートリアルの目的は、在庫管理ソリューションとして LuckyTemplates で何ができるかを示すことです。シンプルで直感的な方法から始めて、それらの洞察を基にして、それらを優れた視覚化に照合すると、この分析から多くのユニークな洞察を見つけることができます。そうすれば、組織のために行っている分析に多くの価値を加えることができます。
これはほんの一例ですが、詳細については、以下のビデオと関連リンクをご覧ください。
乾杯!
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