데이터 시각화를 통해 달성 할 수있는 제조 및 슬롯 사이트 협업 및 인벤토리를 최적화하는 포인트

제조, 운송 및 인벤토리 최적화는 중요한 관리 문제 중 하나입니다. 우리는 제품을 만들고 특정 수의 재고를 유지하며 슬롯 사이트에 따라 추가 제품을 생산합니다. 이 겉보기에 간단한 사이클을 건강하게 유지하는 것은 비즈니스 규모로 인해 더욱 어려워집니다. 그 이유는 시간이 많이 걸리는 부품 및 운송으로 인한 느린 응답, 수요 이해 및 예측 어려움으로 인해 느린 응답이 포함되며 부서마다 다른 견해가 있습니다.

예를 들어, 가능한 한 많은 제품을 슬롯 사이트하려는 영업 부서에서 가능한 한 많은 주식을 보장하여 주식을 놓칠 것을 두려워합니다. 번거 로움을 줄이려면 많은 양의 제품을 주문할 수 있으며 일단 주식을 확보 한 후에는 주문을 좁힐 수 있으며 일단 주식이 낮아지면 다시 많은 금액을 주문할 수 있습니다.

반면에 제조업 부문은 일반적으로 생산이 안정화되기를 원합니다. 우리가 갑자기 많은 주문을 받았다면, 생산을 늘리기위한 시스템을 설정하고, 주문이 중단되고, 생산 라인과 노동이 줄어들고, 많은 주문을 받았으며, 생산 부서는 소진 될뿐만 아니라 불필요한 비용도 발생할 것입니다.

또한, 필요한 것보다 더 많은 재고를 갖는 것은 재무 관점에서 바람직하지 않습니다. 재고를 보유하기 위해서는 창고 및 기타 품목을 유지하고 관리하는 데 비용이 발생하며 거주 시간이 길수록 쓸모 없거나 팔리지 않을 위험이 높아집니다. 또한, 제조 비용은 제품이 슬롯 사이트 될 때까지 비용으로 기록 할 수 없습니다. 이러한 이유로 많은 회사들이 회계 연도 전에 생산을 줄임으로써 재고를 줄이려고합니다. 물론, 과도한 인벤토리가 너무 두려워서 주식을 놓치고 팔 수있는 기회를 놓쳤다면 그것은 비생산적 일 것입니다.

전체적으로 이익을 극대화하려면 제조 및 슬롯 사이트와 같은 각 부서를 최적화하기보다는 전체 프로세스를 제조에서 슬롯 사이트까지 최적화해야합니다. 이를 위해서는 전체 과정에 대한 조감도가 필요하고 부서 간의 상황과 현재 상황을 공유해야합니다.

데이터를 통한 가시성은 객관적인 관점에서 비즈니스 문제를 캡처하는 데 효과적입니다. 예를 들어, Mitsubishi Electric은 일부 수출 된 제품의 운송 및 슬롯 사이트와 같은 데이터를 시각화하여 해외 유통 업체와 국내 제조 부서 간의 생산 및 배송을 최적화합니다.

이전에, 일본 해외에서 생산 된 제품을 수출하고 슬롯 사이트 할 때, 재고 수준은 일본보다 높은 경향이있었습니다. 또한 주문이 갑자기 증가한 후 갑자기 주문이 중단되고 스파이크를 다시 주문하여 생산 부하가 크게 변동하는 경우가있었습니다. 원인은 배송 시간과 시장 차이로 인한 것으로 생각되었습니다.

Mitsubishi Electric의 제조 회사와상의하여 생산 시스템 본부는이 문제를 해결하기 위해 "흐름 번호 곡선"을 사용하여 분석을 수행했습니다. 흐름 곡선은 동일한 그래프에서 제품 도착의 누적 총계 및 누적 총 배송을 나타내는 분석 방법입니다. 두 배선의 수직 간격은 재고량을 나타내고 수직 간격은 영수증에서 운송 시간을 나타냅니다. 흐름 곡선을 사용하여 인바운드 및 아웃 바운드 배송 및 인벤토리 상태의 변동을 단일 그래프로 순서대로 이해할 수 있습니다.

인바운드 및 아웃 바운드 균형이 균형을 이루면 두 개의 곡선이 평행하게 그려지며 트레인 레일과 같은 일정한 간격이 있습니다. 간격이 넓거나 좁은 경우 주문 또는 공급에 어떤 종류의 문제가 발생합니다.

그림 1은 흐름 번호 곡선을 사용하여 해외 영업 회사의 누적 도착 (= 공장 배송) 및 누적 슬롯 사이트에 대한 데이터를 보여줍니다. 이 경우 슬롯 사이트 총계는 직선에 가깝게 지속적으로 증가하고 있습니다. 대조적으로, 누적 재고 총계는 그 과정에서 여러 번 크게 바뀌어 주문이 빠르게 증가하고 중단되며 다시 급증하고 있음을 분명히합니다. 이것은 순서 방법에 문제가 있음을 보여 주었다.

주문 문제의 원인을 조사했을 때 해외 영업 회사가 연간 계획에 따라 주문을 한 것으로 나타났습니다. 우리는 회계 연도 초에 충분한 인벤토리를 가졌으며 회계 연도 말에 재고를 통제하기위한 명령이 중단되었습니다. 우리는 국내 제조 기지에서 이러한 주문에 대해 의문을 가졌지 만 해외에서 주문에 따라 제품을 생산하고있었습니다. 근본적인 이유는 단편적인 정보만으로 제조 및 슬롯 사이트가 판단되었으며 서로를 잘 이해하지 못했기 때문입니다.

이제 영업 계획 회의에서 모델 별 흐름 곡선을 사용하여 분석을 활용하여 이전보다보다 적절한 주문 및 재고 수준을 유지할 수 있습니다. 데이터를 사용하면 제조와 슬롯 사이트 간의 효과적인 협업이 가능합니다.

해외 영업 회사의 경우 분석에 사용되는 데이터는 이전에 영업 회사의 슬롯 사이트, 재고 및 공장 선적과 같은 각 부서에서 이전에 소유했습니다. 이제 비즈니스가 월별 집계뿐만 아니라 생산, 슬롯 사이트 및 인벤토리에 관한 각 이벤트에 대한 자세한 정보가 더욱 지향적이되고 있습니다. 이것을 PSI (생산, 슬롯 사이트, 재고) 정보라고합니다. 글로벌 PSI 정보를 쉽게 얻을 수 있다는 사실은 그 주요 이점입니다.

그러나 많은 양의 데이터가 수집 되더라도 매월 또는 집계에 간헐적으로 정보를 보면 문제를보기가 어렵습니다. 위에서 언급 한 예에서, 흐름 번호 곡선은 중앙에 다른 관리 단위를 가진 데이터 소스를 중앙에 보이게하여 문제를 직관적이고 이해할 수 있도록하는 데 사용되었습니다. 원래 유량 곡선은 제조 부문에서 제조 리드 타임과 프로세스 중 제품의 인벤토리를 시각화하는 데 사용됩니다. 이를 여러 부서의 데이터에 적용함으로써 부서 전체에서 데이터 분석이 달성되었습니다. 데이터를 쉽게 수집 할수록 정확한 분석 방법을 선택하고 분석 도구를 사용하는 것이 더 중요합니다.

• 이 기사는 Mitsubishi Electric Co., Ltd.의 Koyama Katsumi와의 인터뷰를 기반으로합니다.