공급망 메트릭의 시간 관련 통찰력

이 자습서에서는 공급망 메트릭에서 직접 고품질의 시간 관련 통찰력을 다룰 것입니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

이것은 이전에 공급망 관리에 대해 수행한 자습서와 연결됩니다. 여기에는 여러 날짜에 대한 특정 운영 시나리오를 관리하는 기술이 포함됩니다.

또한 올바른 모델을 구축하기 위한 모범 사례 팁도 살펴보았습니다. 그 외에도 날짜 테이블과 여러 날짜가 있는 팩트 테이블 간에 비활성 관계를 만드는 방법을 살펴보았습니다. 마지막으로 분석 요구 사항에 따라 이러한 관계를 켜고 끄는 방법에 대해 설명했습니다.

이 자습서에서는 추가 시간 관련 계산을 생성하여 공급망 메트릭 통찰력을 확장하는 데 중점을 둘 것입니다.

공급망에서 공통 정보를 얻는 것만으로는 항상 충분하지 않습니다. 또한 공급망 계산을 최적화하고 다른 시간 프레임과 비교해야 합니다 . 여기에서 시간 인텔리전스 기술을 적용하고 계층화할 수 있습니다.

목차

• 진행 중인 주문 작업
• 공급망 메트릭에서 시간 관련 계산 사용
• 분기별 주문 차이 계산
• 공급망 메트릭에 대한 추가 기술
• 결론

진행 중인 주문 작업

샘플 데이터로 돌아가서 날짜별 진행 중인 주문 테이블을 볼 수 있습니다. 이 표는 주문 날짜와 배송 날짜 사이에 열려 있는 주문 또는 거래의 수를 보여줍니다 .

전환 중인 주문 수 또는 아직 배송되지 않은 주문 수를 확인할 수 있습니다. 게다가 시간이 지남에 따라 변하는 특정 날짜에 대한 주문 유입이 있기 때문에 숫자는 동적입니다.

이 공급망 메트릭의 가장 좋은 점은 내가 설정한 방식입니다. 동적이므로 인벤토리가 있는 다양한 창고 또는 위치를 볼 수 있습니다. 

창고 코드별 비용 테이블 에서 특정 창고에 대한 수요를 볼 수 있습니다.

특정 인사이트를 얻기 위해 공급망 지표를 더 자세히 살펴볼 수도 있습니다. 내가 언급했듯이 모든 것은 두 가지로 귀결됩니다. 먼저 모델을 올바르게 가져와 여러 날짜로 올바르게 설정해야 합니다. 둘째, 올바른 DAX 수식 패턴을 사용하는 방법을 아는 것이 중요합니다.

시간 인텔리전스 계산을 통합하여 진행 중인 현재 주문을 분석하고 다른 시간 프레임과 비교할 수 있습니다. 여기서 핵심 통찰력은 시간이 지남에 따라 더 높거나 낮거나 일관된 수요가 있는지 확인하는 것입니다.

결과적으로 판매 및 마케팅 캠페인에 대한 통찰력을 사용하여 제품 수요를 개선할 수 있습니다. 이것이 바로 LuckyTemplates의 공급망 메트릭 및 분석이 비즈니스에 매우 유용한 방법입니다. 이러한 유형의 분석을 이해하면 비즈니스 내에서 실제로 규모를 확장하고 마케팅 프로그램을 사용하여 수요에 대처할 수 있습니다.

공급망 메트릭에서 시간 관련 계산 사용

이미 마케팅 캠페인을 여러 번 수행한 경우 분석을 실행하여 시간 경과에 따른 평균을 얻을 수 있습니다. 시간 프레임의 데이터를 확인하고 비교할 수 있습니다.

시간 인텔리전스 계산을 기존 공급망 메트릭 분석에 쉽게 오버레이하는 방법을 보여드리겠습니다.

Orders in Progress LQ 에 대한 계산을 보면 공식이 얼마나 간단한지 알 수 있습니다.

진행 중인 주문 목록으로 시작한 다음 시간 인텔리전스 인사이트로 확장되었습니다. 기능을 추가하면 다른 시간 프레임으로 다시 이동할 수 있습니다. 예를 들어, 이전 분기.

해당 측정값을 시각화의 기존 측정값에 오버레이하면 현재 분기와 마지막 분기를 비교할 수 있습니다. 진한 파란색 선은 지난 분기 결과를 나타내고 현재 분기는 2019년 3분기 에 속합니다 .

판매 주기 또는 공급망에 따라 이 시간 인텔리전스 계산은 매우 적절한 통찰력이 될 수 있습니다. 또한 더 광범위하게 생각하면 여러 날짜에 대한 다른 공급망 메트릭 관련 통찰력을 얻을 수 있습니다. 

분기별 주문 차이 계산

분기별 주문 차이 에 대한 이 표가 있습니다 . 두 분기 간의 차이를 쉽게 비교할 수 있는 날짜별 . 방금 초기 핵심 인사이트에서 분기하기 위한 측정값을 만들었습니다. 

차수 차이에 대한 공식은 다음과 같습니다. 기본적으로 Orders in Progress 에서 Orders In Progress LQ 를 뺍니다 . 

표를 다시 보면 다양한 시간대에 주문이 어떻게 들어오는지 빠르게 파악할 수 있습니다.

이것은 제가 여러분과 공유하고 싶은 주요 측정 분기 방법론 중 하나입니다. 다양한 분기 기술을 사용하여 LuckyTemplates에서 확장 가능한 고품질 보고서를 개발하는 것이 좋습니다.

이미 언급했듯이 이러한 샘플 계산은 동적이므로 특정 창고를 구체적으로 살펴볼 수 있습니다. 이를 바탕으로 귀중한 인사이트를 얻는 방법도 다양하다. 예를 들어 특정 창고의 시간 경과에 따른 평균 재고를 확인하거나 다른 창고를 비교할 수도 있습니다.

제가 가르치는 이 기술은 고품질의 시간 관련 분석입니다. 이 인사이트를 얻는 것은 매우 어려웠지만 LuckyTemplates 덕분에 올바른 DAX 수식과 고급 기술을 사용하여 원활하게 수행할 수 있습니다.

공급망 메트릭에 대한 추가 기술

지금까지 논의한 내용 외에도 제품 유형 필터를 오버레이할 수도 있습니다. 이를 사용하여 공급망 내에서 시간이 지남에 따라 제품 또는 제품 범주가 어떻게 수행되는지 조사할 수 있습니다.

내 주요 예는 주문 거래를 살펴보지만 시간 경과에 따른 재고 비용도 살펴볼 수 있습니다. 핵심 지표에서 Costs , Revenue , Transaction 또는 Order Quantities 와 같은 다른 데이터를 분석할 수도 있습니다 . 이 모든 데이터는 현금 요구 사항을 측정하거나 예측하는 데 크게 도움이 될 수 있습니다.

또한 마케팅 캠페인 기간 동안의 수요가 일일 수요보다 훨씬 높은지 확인할 수 있습니다. 결과에 따라 현금 요구 사항을 줄여야 하는지 또는 주문을 처리하기 위해 더 많은 재고를 가져와야 하는지 여부를 결정할 수 있습니다.

LuckyTemplates의 공급망 관리 기술
Inventory Management Insights with LuckyTemplates: 주식과 판매
비교 산업 전반에 걸친 빅 데이터의 혁신적인 역할

결론

공급망 메트릭에서 추출할 수 있는 귀중한 통찰력이 많이 있습니다. 가장 중요한 것은 이러한 통찰력이 비즈니스에 상당한 가치를 더할 수 있다는 것입니다.

이 모든 것은 공급망 메트릭을 최적화하고 유용한 비즈니스 통찰력을 추출하는 것으로 시작됩니다.

LuckyTemplates의 비즈니스 인텔리전스에 대해 이야기할 수 있어서 정말 기뻤습니다. 이 튜토리얼의 해당 비디오를 좋아할 수 있다면 감사하겠습니다.

교육 플랫폼을 탐색하는 행운을 빕니다!