fbpx
მენიუ
როგორ შევაფასოთ საწყობის ეფექტიანობა – 6 ძირითადი KPI თქვენი საწყობის ანალიტიკისთვის

როგორც ამბობენ, „თუ არ შეგიძლიათ გამოწვევების გაზომვა, მაშინ ვერ შეძლებთ მათ მართვას“ და მართლაც ასეა; ჩვენს წინა სტატიაში გაყიდვების ანალიტიკა და საცალო ვაჭრობის ძირითადი KPI-ები გამოვყავით, ხოლო ამ ბლოგში გვინდა იმ მაჩვენებლებზე მოგიყვეთ, რომელიც თქვენი საწყობისა და დისტრიბუციის საქმიანობის შეფასებაში დაგეხმარებათ.

საწყობისა და დისტრიბუციის მაჩვენებლებიდან 6 ყველასთვის საყურადღებო მაჩვენებელი  ამოვარჩიეთ:

      1. შეკვეთის მიწოდების დრო 

ეს მაჩვენებელი დისტრიბუციის პროცესისთვის ის ერთ-ერთი მნიშვნელოვანი საზომია, რომელსაც კომპანიები ყველაზე ხშირად იყენებენ. უფრო კონკრეტულად კი, ეს არის იმ დროის საშუალო მაჩვენებელი, რომელიც სჭირდება საქონელს შეკვეთის შემოსვლიდან კლიენტამდე მისასვლელად. ეს ასევე მნიშვნელოვანია მომხმარებლისთვის, რადგან ამ ინფორმაციის საფუძველზე მათ შეუძლიათ შეკვეთების უკეთესად დაგეგმვა.

 

      2. შეკვეთებს შორის დრო

შეკვეთის ციკლის დრო არის საშუალო დრო ნებისმიერ ორ შეკვეთას შორის. კერძოდ, ის გვიჩვენებს, რა დრო გადის ერთი შეკვეთის განთავსებიდან მეორე შეკვეთამდე. მაგალითად, თუ თქვენი კომპანია აგზავნის 1000 შეკვეთას 8 საათში, შეკვეთის ციკლის დროა (8 საათი * 60 წთ * 60 წმ) / 1000 = 28,8 წმ / შეკვეთა. ეს ნიშნავს, რომ თქვენ აგზავნით შეკვეთას ყოველ 28,8 წამში.

თუ თქვენი საწყობის შიდა პროცესები ეფექტურია და ნაკლები მოცდენები გაქვთ, მაშინ ეს შეამცირებს შეკვეთებს შორის დროს, რაც თავის მხრივ გააუმჯობესებს ეფექტურობას და მომგებიანობას. თუ შეკვეთებს შორის დრო ნორმაზე მაღალია, მაშინ, საჭიროა, კომპანიამ საწყობის პროცესების ეფექტურობას გადახედოს.

 

      3. პროდუქციის არ ქონის გამო გაუქმებული შეკვეთების წილი

იმ შეკვეთების პროცენტული რაოდენობაა, რომლის გაუქმებაც საწყობში არასაკმარისი მარაგის გამო მოგიწიათ.  იდეალურ შემთხვევაში, ეს მაჩვენებელი უნდა იყოს დაბალი. მაჩვენებლის მოულოდნელი  წერტილოვანი ზრდა მისაღებია, თუ ზრდა გაუთვალისწინებელმა მოთხოვნამ გამოიწვია. თუმცა, თუ ეს მაჩვენებელი მუდმივად ნორმაზე მაღალია ეს მიუთითებს, რომ საწყობის კონტროლსა და  შეკვეთების პროგნოზირებაში მნიშვნელოვანი ხარვეზი გაქვთ.

 

      4. მარაგების ბრუნვის მაჩვენებელი 

მარაგების ბრუნვის ინდიკატორი გვიჩვენებს თუ რამდენჯერ გაყიდა და შეავსო კომპანიამ არსებული მარაგები მოცემული პერიოდის განმავლობაში. ეს მაჩვენებელი განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია საწყობის მენეჯერებისთვის, რათა დარწმუნდნენ რომ საწყობში სწორი რაოდენობის მარაგია. თუ ბრუნვის მაჩვენებელი დაბალია, ეს შეიძლება მიუთითებდეს სუსტ გაყიდვებზე ან საწყობში ჭარბ მარაგებზე. ხოლო მაღალი მაჩვენებელი შეიძლება გამოწვეული იყოს სწრაფი გაყიდვებით ან მარაგების არასაკმარისი რაოდენობით.

 

      5. მარაგების რეალიზაციის პერიოდი 

მარაგების რეალიზაციის პერიოდი არის საშუალო დღეების რაოდენობა, რომელიც საჭიროა მთლიანი პროდუქციის მარაგის გასაყიდად.  ამ მაჩვენებელზე დაკვირვებით საწყობის მენეჯერს შეუძლია მარტივად დაადგინოს ამა თუ იმ პროდუქციის ლიკვიდობა.

 

      6. თანხის მიღების პერიოდი 

ეს არის ინდიკატორი, რომელიც განსაზღვრავს, საშუალოდ რამდენი დღეა საჭირო პროდუქციის გაყიდვიდან თანხის მიღებამდე. ამ კოეფიციენტზე დაკვირვებით თქვენ შეგიძლიათ თვალყური ადევნოთ, თუ რამდენად დროულად ფარავენ ვალდებულებებს თქვენი მომხმარებლები. მაღალი მაჩვენებელი  მიანიშნებს იმაზე, რომ თქვენი მომხმარებლები ვალდებულების დაფარვას გიგვიანებენ, რამაც შეიძლება შეგიქმნათ ფულადი სახსრების მოძრაობის პრობლემა.

 

თანამედროვე ტექნოლოგიები საწყობის მართვისა და ანალიტიკისთვის

დღეს, დიდი კომპანიები საწყობებს პროგრამული უზრუნველყოფის მეშვეობით მართავენ. საწყობის მართვის თანამედროვე სისტემა – WMS (Warehouse Management System) არის პროგრამული გადაწყვეტა, რომელიც კომპანიას ეხმარება საწყობის  ყოველდღიური ოპერაციების კონტროლსა და მართვაში. WMS-ი უზრუნველყოფს საწყობის ყველა საკვანძო პროცესების ავტომატიზაციასა და ოპტიმიზაციას.

საწყობისა და დისტრიბუციის KPI-ების ყოველდღიურ რეჟიმში დაკვირვებისთვის კი BI სისტემები არსებობს. ბიზნეს ანალიტიკური სისტემის მეშვეობით, კომპანიის ყველა თანამშრომელს იოლად მიუწვდება ხელი მისთვის საჭირო რეპორტზე. ხოლო ინტერაქტიულ და დინამიურ ანგარიშგებებში მარტივად არის შესაძლებელი დაახარისხოთ, დაფილტროთ მონაცემები, შეადაროთ და ჩაუღრმავდეთ კომპანიის სხვადასხვა მაჩვენებელს, უმცირეს დეტალებამდეც კი.

ბიზნეს ანალიტიკის სისტემებზე უფრო მეტი ინფორმაციის  მისაღებად  შეგიძლიათ ნახოთ ჩვენი Power BI- ის დემო.

გატესტე დემო
გაეცანით Power BI-ის დემოს მაგალითს რითეილ სექტორისთვის
ნახე დემო
ნახე მსგავსი სტატიები
ოქტომბერი – კიბერუსაფრთხოების ცნობიერების ამაღლების თვე

ოქტომბერი – კიბერუსაფრთხოების ცნობიერების ამაღლების თვე

ციფრული ინოვაციების მუდმივად განვითარებად ლანდშაფტში, ფსონები არასოდეს ყოფილა იმაზე მაღალი, ვიდრე ახლა, როდესაც საქმე სენსიტიური ინფორმაციის დაცვას ეხება. ოქტომბერს უფრო მეტი მოაქვს, ვიდრე უბრალოდ შემოდგომის განწყობა; ეს ასევე არის თვე, რომელიც ეძღვნება კიბერუსაფრთხოების ცნობიერების ამაღლებას. კეთილი იყოს თქვენი მობრძანება კიბერუსაფრთხოების ინფორმირებულობის თვეში. რატომ ოქტომბერი? ახლა,...
9 ოქტომბერი
კიბერ, ინფორმაციული და IT აუდიტის აუთსორსინგი

კიბერ, ინფორმაციული და IT აუდიტის აუთსორსინგი

„ბიზნესი ვალდებულია მოძებნოს წარმოების ყველაზე ეფექტური საშუალება.“ - უორენ ბაფეტი. აუთსორსინგი სწორედ ის ტერმინია, რომელიც გულისხმობს ისეთი სამუშაო ძალის პოვნას, რომელსაც შეუძლია აწარმოოს პროდუქტი ან სერვისი, ნაკლები დანახარჯით, ნაკლებ დროში. უფრო მარტივად რომ ვთქვათ ერთი და იგივე სამუშაო შეასრულოს ბევრად უფრო ეფექტიანად და ეფექტურად.  საუკუნეებია...
12 სექტემბერი
AI და ეთიკა: ხელოვნური ინტელექტის პასუხისმგებლიანი გამოყენების სახელმძღვანელო

AI და ეთიკა: ხელოვნური ინტელექტის პასუხისმგებლიანი გამოყენების სახელმძღვანელო

 AI და ეთიკა: ხელოვნური ინტელექტის პასუხისმგებლიანი გამოყენების სახელმძღვანელო ხელოვნურმა ინტელექტი (AI), დღეს, მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს ეკონომიკის სხვადასხვა სექტორზე. გამომდინარე იქიდან, რომ ხელოვნური ინტელექტი ფლობს პოტენციალს, ხელი შეუწყოს ინოვაციებსა და  ეკონომიკურ ზრდას, მის გამოყენება/დანერგვასთან დაკავშირებული ეთიკური საკითხები დღის წესრიგში დგება. გამოწვევა მდგომარეობს ხელოვნური ინტელექტის პოტენციალის ათვისებაში,...
25 აგვისტო
ხელოვნური ინტელექტი და რობოტები – AI VS RPA

ხელოვნური ინტელექტი და რობოტები – AI VS RPA

თანამედროვე ორგანიზაციები შედგება როგორც მარტივი, ისე რთული გადაწყვეტილების მიღების პროცესებისგან, შესაბამისად პროცესების ნაწილს ესაჭიროება დამატებითი ტექნოლოგიები სამუშაო ნაკადების სრულ სპექტრის მოსაგვარებლად. სპექტრის ერთ მხარეს დევს RPA, რომელიც ვითარდება სისტემებში, რომლებსაც აქვთ მკაფიო, მონაცემების სტანდარტული ნაკადი და განმეორებადი ციფრული აქტივობები. მეორე მხარეს არის ხელოვნური ინტელექტი, რომელსაც...
26 ივნისი