No Fancy Numbers-Crunching Tools Re

No Fancy Numbers-Crunching Tools RequiredKnowing how to interpret data can help an organization better manage inventory and improve its bottom line.Whether large or small, many companies continue to struggle with inventory management. Larger companies can afford more complex software tools with forecasting algorithms, but often don’t have anyone in supply management with the skills to understand these tools and apply them properly. Smaller companies don’t have fancy inventory management tools; their inventory data is often stored in a home-grown database system.Regardless of company size, the challenges associated with inventory management are primarily the same. The use of analytics to help solve some of these challenges can be applied to all company sizes. Here are some strategic ways to look at data that don’t require complex software tools or large budgets.VARIABILITY IN SUPPLIER DELIVERYIn many inventory systems, promised lead time is used as a factor to calculate how much to order and when. That can yield a few surprises when supplier delivery performance doesn’t match what was promised in a contract.For example, suppose one of your suppliers has a contract promising to deliver product to your dock or warehouse in two weeks. You find that you are occasionally running out of these parts and losing customer orders. You decide to pull data from your system to compare the dates on which you placed orders and the dates on which you received product on your dock. You find that the supplier’s on-time rate is 80 percent. Analytics can be used to take supplier delivery analysis beyond the "percenton-time" metric to viewing histograms (frequency charts) of supplier delivery patterns.Suppose that with the 20 percent of shipments identified as late, you stocked out and left customers waiting. A customer waiting can be a customer lost. With analytics, the ability to know more about a supplier’s performance than just an overall on-time metric can be very valuable.By using these tools to interpret data, you can improve inventory management while helping the company’s bottom line.DUPLICATE SPEND COST SAVINGSIt is not atypical for large companies to form through organic growth as well as acquisition. When two companies merge, each company has its own set of suppliers and supplier contracts. While it may take some time to analyze, identifying duplicate spend within both companies can reveal cost-savings opportunities. Careful planning and timing can yield savings from large-volume discounts after combining common needs. Severing of extraneous contracts should be performed in accordance with termination clauses in each contract.Even without a merger, a single company should periodically scan for duplicate spend across functional areas. Smaller companies have fewer purchases on formal contracts, so as they grow, it is easy to create duplicate spend patterns that are not visible to purchasing professionals.

結果 (繁體中文) 1:

沒有華麗的數字搗弄所需工具
知道如何解釋數據可以幫助企業更好地管理庫存，提高其底線。
無論是大或小，許多公司繼續與庫存管理奮鬥。大公司能負擔得起更複雜的軟件工具，預測算法，但往往沒有在供應鏈管理與技能的人了解這些工具和正確地應用它們。規模較小的公司沒有花哨的庫存管理工具; 他們的庫存數據通常存儲在一個土生土長的數據庫系統。

無論公司規模大小，與庫存管理有關的挑戰主要是相同的。為了幫助使用分析技術解決這些挑戰可以適用於所有的公司規模。這裡有一些戰略方式來看待不需要複雜的軟件工具或大量預算數據。
變異性供應商配送
在許多庫存系統，保證交貨時間被用作多少來計算順序，當一個因素。這可以產生一些意外的驚喜，當供應商交付性能不匹配的內容在合同承諾。

例如，你的供應商的假設一個有合同承諾在兩週內交付產品給您的碼頭或倉庫。你會發現，你是偶爾這些部件的運行了，失去客戶的訂單。你決定拉動數據從您的系統來比較，你下訂單的日期和你收到的產品在您的船塢的日期。你會發現供應商的導通時間率80％。分析可用於採取供應商交貨分析超越“percenton時間”度量觀看的供應商交貨圖案直方圖（頻率圖表）。

假設與鑑別為晚出貨量的20％，你放養出來，離開客戶的等待。一位顧客等待可能會丟失客戶。與分析，能夠更多地了解供應商的表現不僅僅是一個總體上的時間指標可以是非常有價值的。

通過使用這些工具來解釋數據，可以提高庫存管理，同時幫助公司的利潤line.DUPLICATE SPEND成本節約
這不是典型的大公司，形成通過有機增長和收購。當兩家公司合併，每家公司都有自己的一套供應商和供應商的合同。雖然它可能需要一些時間來分析，確定這兩家公司中的重複支出可以發現節省成本的機會。仔細的規劃和時間安排可以結合共同需求後產生的大批量折扣的儲蓄。外來合約切斷應該按照每個合同終止條款執行。

即使沒有合併，一個公司應定期掃描整個功能區的重複支出。規模較小的公司有正式合同購買的較少，所以隨著他們的成長，很容易創建重複支出模式，是不是採購人員可見。

結果 (繁體中文) 2:

無需花式數位整理工具
知道如何解釋資料可以説明組織更好地管理庫存並改善其底線。
無論是大還是小，許多公司在庫存管理方面繼續苦苦掙扎。較大的公司可以負擔更複雜的軟體工具與預測演算法，但往往沒有人在供應管理與技能，瞭解這些工具，並適當地應用它們。規模較小的公司沒有花哨的庫存管理工具;他們的庫存資料通常存儲在自產的資料庫系統中。

無論公司規模如何，與庫存管理相關的挑戰主要相同。流量分析説明解決其中一些難題可以應用於所有公司規模。以下是查看不需要複雜軟體工具或大量預算的資料的一些戰略方法。
供應商交付中的可變性
在許多庫存系統中，承諾的提前期用作計算訂購量和時間的因素。當供應商交付績效與合同中的承諾不符時，這會產生一些意外。

例如，假設您的一家供應商簽訂了一份合同，承諾在兩周內將產品交付到您的碼頭或倉庫。您發現您偶爾會耗盡這些部件並丟失客戶訂單。您決定從系統中提取資料，以比較您下訂單的日期和在碼頭上收到產品的日期。您發現供應商的準時率為 80%。分析可用於將供應商交付分析從"百分時間"指標之外用於查看供應商交付模式的長條圖（頻率圖表）。

假設 20% 的貨件被確定為延遲，您庫存了，讓客戶等待。等待的客戶可能會丟失客戶。通過分析，能夠更多地瞭解供應商的績效，而不僅僅是一個整體的準時性指標，這非常寶貴。

通過使用這些工具來解釋資料，您可以改進庫存管理，同時説明公司獲得利潤。重複支出成本節約
大公司通過有機增長和收購來形成並非非典型。當兩家公司合併時，每家公司都有自己的一套供應商和供應商合同。雖然分析可能需要一些時間，但確定兩家公司內的重複支出可以揭示成本節約機會。在結合共同需求後，仔細規劃和定時可以節省大量折扣。應根據每個合同中的終止條款執行無關合同的終止。

即使沒有合併，單個公司也應定期掃描跨職能領域的重複支出。規模較小的公司在正式合同上的購買次數較少，因此隨著它們的增長，很容易創建購買專業人員看不到的重複支出模式。

結果 (繁體中文) 3:

不需要花哨的數位處理工具
瞭解如何解釋數據可以幫助組織更好地管理庫存並提高其底線。
無論是大公司還是小公司，許多公司都在繼續與庫存管理鬥爭。大公司可以負擔得起更複雜的軟體工具和預測算灋，但往往沒有任何人在供應管理的技能，瞭解這些工具，並適當地應用它們。小公司沒有花哨的庫存管理工具；他們的庫存數據通常存儲在自製的資料庫系統中。
無論公司規模如何，與庫存管理相關的挑戰基本相同。使用分析來幫助解決其中一些挑戰，可以應用於所有公司規模。這裡有一些戰略性的方法來查看不需要複雜軟體工具或大量預算的數據。
供應商交付的可變性
在許多庫存系統中，承諾的交貨期被用作計算訂購數量和訂購時間的一個因素。當供應商的交貨表現與契约中承諾的不符時，這可能會帶來一些驚喜。
例如，假設您的一個供應商有一份契约，承諾在兩周內將產品交付到您的碼頭或倉庫。你會發現這些零件有時會用完，客戶訂單也會遺失。您决定從系統中選取數據，以比較下訂單的日期和在碼頭上收到產品的日期。你發現供應商的準時率是80%。分析可用於將供應商交付分析超出“時間百分比”名額，以查看供應商交付模式的長條圖（頻率圖）。
假設20%的貨物被確認為遲交，你就缺貨了，讓顧客等著。等待的顧客可能是失去的顧客。有了分析，能够瞭解更多關於供應商的效能，而不僅僅是一個整體的準時名額，這是非常有價值的。
通過使用這些工具來解釋數據，您可以改進庫存管理，同時幫助公司實現盈利
對於大公司來說，通過有機增長和收購來組建公司並非非典型現象。當兩家公司合併時，每家公司都有自己的一套供應商和供應商契约。雖然分析起來可能需要一些時間，但識別兩家公司內部的重複支出可以揭示成本節約的機會。仔細的計畫和時間安排可以在結合了共同需求後，從大量折扣中節省開支。無關契约的解除，按照各契约的終止條款執行。
即使沒有合併，一家公司也應該定期掃描跨職能部門的重複支出。小公司在正式契约上的購買量較少，囙此隨著它們的增長，很容易產生重複的消費模式，而這是採購專業人士看不到的。