Jak zintegrowaliśmy w Qlik dane do analizy z SAP i innych źródeł, aby zoptymalizować procesy produkcyjne i magazynowe?
Wprowadzanie innowacyjnych rozwiązań do analizy danych znacząco wspiera dążenie do zwiększania efektywności operacyjnej oraz rentowności.
Dzięki elastyczności i otwartości systemu Business Intelligence Qlik możliwe jest wykorzystanie synergii działania specjalistycznych narzędzi BI oraz systemów transakcyjnych, magazynowych i logistycznych. To połączenie pozwala osiągnąć optymalną efektywność i wydajność procesów.
Jedną z kluczowych zalet systemu Qlik jest jego zdolność do integracji z systemami SAP oraz szeroka możliwość dostosowywania analiz do indywidualnych potrzeb organizacji. Sprawia to, że Qlik jest doskonałym rozwiązaniem dla każdego użytkownika. Przyjrzyjmy się bliżej integracji danych do analizy z systemu SAP i innych źródeł dzięki wykorzystaniu technologii Business Intelligence Qlik, którą zrealizowaliśmy dla jednego z naszych klientów. Sprawdzimy również na jakie pytania odpowiada przygotowany przez nas model analityczny dotyczący produkcji i magazynów.
Cel integracji – optymalizacja procesów w branży farmaceutycznej
Nasz klient, firma farmaceutyczna specjalizująca się w produkcji leków na receptę, leków OTC oraz wysokiej jakości suplementów, dążył do zwiększenie efektywności swoich procesów produkcyjnych i magazynowych.
Z tego powodu zdecydował się zintegrować dane potrzebne dla analizy z systemu SAP z danymi w plikach Excel.
Kluczowym celem było:
- Przyspieszenie analizy i śledzenia nieoptymalnych zdarzeń w procesie produkcyjnym w systemie SAP.
- Optymalizacja stanów magazynowych w celu zapewnienia ciągłości produkcji.
Dzięki wdrożeniu Qlik BI obecnie wszystkie procesy produkcyjne są monitorowane, a wszelkie anomalie i nieprawidłowości są natychmiast uwidaczniane na dashboardach. Od razu widoczne są więc miejsca, którymi trzeba się zająć. Co istotne, dane w modelach analitycznych są odświeżane co 15 minut.
Jak to działa w praktyce?
Z systemu SAP oraz plików Excel Qlik pobiera informacje dotyczące postępu realizacji zleceń produkcyjnych oraz stanów magazynowych. Dane w Qlik aktualizowane są co 15 minut. W odpowiedzi na opisane wyżej potrzeby firmy opracowaliśmy model analityczny: Prognoza stanu magazynowego w czasie.
Celem modelu jest prognoza liczby zajętych miejsc paletowych w odniesieniu do maksymalnej pojemności magazynu. Model odpowiada m.in. na następujące pytania:
- Jaka jest prognoza stanu magazynowego zarówno ilościowa jak i procentowa w ciągu najbliższych 24 godzin oraz 2 i 3 dniach, z podziałem na 15-minutowe interwały oraz punktami kontrolnymi na koniec każdej zmiany?
- Czy stan magazynowy w ciągu najbliższych 3 dni przekroczy zaplanowane limity?
- Czy produkcja półwyrobów, która jest zaplanowana na najbliższe 3 dni, zabezpiecza i pokrywa zapotrzebowanie na liniach produktów gotowych w następnych 3 dniach?
- Jaka jest prognoza stanu magazynowego w najbliższych 2 tygodniach, z dokładnością do 15 minut i puntami kontrolnymi na koniec każdej zmiany?
- Jaka jest prognoza stanu magazynowego w najbliższych 6 miesiącach, z dokładnością na koniec każdej zmiany?
Jak przebiega proces w praktyce?
- Źródłowe dane do analiz są dostępne w systemie SAP i na bieżąco aktualizowane.
- Raport prognozy jest automatycznie wyliczany przez system Qlik, aktualizowany co 15 minut na podstawie bieżących danych z SAP.
- Aktualny Stock – dostępny jest stock w magazynie, który jest przeliczany na palety wg przelicznika konwersji jednostek miar w SAP.
- Bieżąca Produkcja – dostępne są zlecenia produkcyjne w toku wraz z czasem startu i zakończenia produkcji, planowaną do wyprodukowania liczbę sztuk, która jest przeliczana na palety wg przelicznika konwersji jednostek miar w SAP.
- Planowana Produkcja – dostępny jest plan zleceń produkcyjnych (których produkcja jeszcze się nie rozpoczęła) wraz z czasem startu i zakończenia produkcji, planowaną do wyprodukowania liczbą sztuk, którą należy przeliczyć na palety wg przelicznika konwersji jednostek miar w SAP.
- Planowana Konsumpcja – dostępny jest plan zapotrzebowania dla zleceń produkcyjnych wyrobów gotowych wraz z czasem startu produkcji wyrobów gotowych i wymaganą ilością, którą należy przeliczyć na palety wg przelicznika konwersji jednostek miar w SAP.
- Planowany Stock – wyliczana przez system Qlik prognoza stanu magazynowego w czasie, wg wzoru:
- Planowany Stock = Aktualny Stock + Bieżąca Produkcja + Planowana Produkcja – Planowana Konsumpcja
- Planowany Stock = Aktualny Stock + Bieżąca Produkcja + Planowana Produkcja – Planowana Konsumpcja
- Planowany Stock obejmuje horyzont czasowy:
- Krótkoterminowy – dwa tygodnie do przodu, z granulacją prognozy co 15 minut, z punktami kontrolnymi na koniec każdej zmiany,
- Długoterminowy – sześć miesięcy do przodu, z granulacją prognozy na koniec każdej zmiany.
- Maksymalna Pojemność Magazynu – jest definiowane przez osobę uprawnioną w pliku MS Excel pojemność magazynu w paletach dla każdego dnia, na co najmniej sześć miesięcy do przodu. Pojemność jest zmieniana przez osobę uprawnioną w dowolnym momencie.
- Prognozowane Wypełnienie Magazynu [%] – wyliczana jest automatycznie przez system Qlik, prognoza wypełnienia magazynu w czasie, wg wzoru:
- Prognozowane Wypełnienie Magazynu [%] = Planowany Stock / Maksymalna Pojemność Magazynu
- Prognozowane Wypełnienie Magazynu [%] = Planowany Stock / Maksymalna Pojemność Magazynu
- Raport zawiera poziomy ostrzegawcze dla prognozowanego wypełnienia magazynu [%]:
- 80% – poziom ostrzegawczy, koloru żółtego
Dzięki szybko dostępnym informacjom na dashboardach Qlik działania są podejmowane od razu. Integracja danych do analizy w modelu Qlik jest możliwa z wielu różnych źródeł zarówno systemowych jaki i plików. Elastyczność Qlika zarówno w zakresie łączenia dowolnych źródeł danych jaki i budowy analiz i dashboardów jest nieograniczona.
Korzyści dla klienta
Dzięki natychmiastowej dostępności informacji na dashboardach Qlik, nasz klient może podejmować szybkie i trafne decyzje operacyjne. Integracja danych do analizy w modelu Qlik z różnych źródeł – systemu SAP oraz plików Excel – zapewnia spójność danych i pełny obraz procesów, co umożliwia bieżące monitorowanie postępu realizacji zleceń produkcyjnych i stanów magazynowych. Elastyczność Qlik w zakresie łączenia różnorodnych źródeł danych i ich przekształcania oraz budowy analiz i dashboardów pozwoliła nam na dokładne dostosowanie narzędzia do specyficznych potrzeb organizacji i zbudowanie właściwego modelu analitycznego.
Co konkretnie zyskał klient?
- Natychmiastowe informacje: Dzięki dostępnym od ręki analizom i dashboardom Qlik z aktualizowanymi co 15 minut danymi, klient może szybko identyfikować problemy i podjąć odpowiednie działania, co przekłada się na szybsze reakcje na ewentualne zakłócenia w procesach.
- Optymalizacja procesów: Zintegrowanie danych z systemu SAP oraz plików Excel umożliwia dokładne śledzenie postępu produkcji i stanów magazynowych, co pozwala na optymalizację zarządzania zapasami i zapewnienie ciągłości produkcji.
- Elastyczność i personalizacja: Qlik oferuje pełną swobodę w przekształcaniu danych oraz tworzeniu analiz i dashboardów dostosowanych do specyficznych potrzeb klienta, co pozwala na dokładną wizualizację danych i łatwiejsze podejmowanie decyzji strategicznych.
- Automatyzacja i oszczędność czasu: Automatyczne wyliczanie prognoz na podstawie bieżących danych z systemu SAP i plików Excel pozwala zaoszczędzić czas i zasoby, eliminując konieczność ręcznego przetwarzania danych.
- Zwiększenie efektywności operacyjnej: Dzięki precyzyjnej prognozie stanu magazynowego i produkcji, klient jest w stanie lepiej planować zasoby, unikać przestojów oraz zarządzać zapotrzebowaniem na produkcję, co zwiększa efektywność procesów.
Potrzebujesz systemu Business Intelligence dopasowanego do Twoich potrzeb?
Dyrektor Działu Business Intelligence oraz Członek Zarządu w firmie Humansoft.
Od ponad 20 lat związana zawodowo z branżą IT. Posiada 14-letnie doświadczenie w obszarze Business Intelligence. Koordynator wielu kompleksowych projektów wdrożeniowych systemów Business Intelligence dla firm z branży FMCG oraz sektora energetycznego, petrochemicznego i finansowego. Prelegentka i autorka wielu wystąpień i publikacji na temat Business Intelligence.