| 透過「維度分析」找出存貨囤積的根本原因 |
BI讓庫存變得更合理，原因就是藉由綜觀、整合過的資料快速發掘問題---採購前可以算出精確的庫存，排產前可以知道最即時訂單與存貨狀況，並且依產品別、供應商別、原物料別、庫別、客戶別、存貨模式等維度交叉分析良率、損耗率、呆廢料率與周轉率，快速掌握存貨囤積的根本原因。
|
 |
評估規劃企業庫存管理的藍圖
|
| 梳理並檢討各類別產品存貨政策 |
建立存貨監控，持續調整行動方案
|
| 依數據變化，決策哪些庫存可再降低 |
| 確保生產與銷售所需的庫存達到平衡 |
|
|
 |
|
| |
針對材料特性分類
|
設立存貨預警平台 |
串連整合產銷存分析
|
| 設置不同存貨政策 |
管控進貨時間與數量 |
訂立安全庫存補貨點 |
| 存貨減少→30% |
減少潛在呆滯 |
周轉降低→30天 |
- A級材料重點關注：按照需求 小批量、多批次採購入庫
- B級材料常規管理：按照需求採購，保持適當的安全庫存
- C級材料簡便管理：大批量採購，降低採購成本
|
- 盤點採購流程缺口
- 梳理並調整庫存監控指標樹
- 系統自動派送採購與庫存之異常警訊
- 持續修正監控平台的行動方案，直到達成預估目標
|
- 根據訂單性質差異設置不同的評審流程
- 建立不同策略對應採購計畫流程
|
|
| |
| |
導入實績-透過歷史銷售紀錄、自動批次維護安全庫存量 |
|
導入實績-僅微調2.9%庫存，平均訂單交期由26天大幅縮減至15天
|
| |
- 某電子零件供應商利用BI的趨勢分析，系統自動判斷進貨時機與數量，將人為影響降至最低、改善買太早或買太多的狀況。
- BI彈性且靈活的篩選條件，經交叉分析後，幾乎不會遺漏任何可能影響獲利的缺口，某機械業客戶導入結案時的庫存指標數據分析報告，很清楚地顯現，雖然未銷售的安庫及無安庫品項數沒有明顯減少，未銷售安庫品項成本金額降幅卻很明顯，表示高單價或高成本庫存在此期間銷售相對較活躍，驗證這些決策，對公司已帶來正面的影響。
|
- 某汽車零件業生產品項多且複雜，產品自製率又高，原本以人工統計工時，訂單轉製令時常因資訊不一致，造成現場排程常延遲、場內物料短缺，甚至因為廠商補貨頻繁，增加運輸成本，影響產品報價優勢。導入BI後，生產單位能夠預估物料何時抵達，業務單位也可明確知道現在的生產狀態，不需來回溝通詢問，庫存不再跟不上產線，訂單準交率提升至100%。
|
|
