数据管理在呆废库存预防中的应用

[罗戈导读]本文详细梳理了呆废库存数据管理工作的主要流程,涉及数据收集、整理、分析、展示、挖掘等多个环节,并以具体案例展示了数据管理在呆废库存预防中的应用。

企业日常活动中,更多关注在对已经产生的呆废库存的处理上,在其预防上更应受到关注,并采取可行的措施和方法进行提前处理。数据管理工作,在其中发挥了重要的作用。本文详细梳理了呆废库存数据管理工作的主要流程,涉及数据收集、整理、分析、展示、挖掘等多个环节,并以具体案例展示了数据管理在呆废库存预防中的应用。

一、引语

在制造业和零售行业,以及电子商务行业,库存都是企业资产中重要的一部分。通常情况下,库存资产大多只可能变坏而不是更好,从这个角度看库存资产比负债更加危险。从财务角度来说,已经产生的存货,有可能属于已经发生费用而有可能成为“沉没成本”。不管是有形资产还是无形资产,其价值都体现在能否为企业创造实际的现金流量基础之上。

“呆废库存”是库存中的一部分,甚至可能占库存比重较大的一部分。笔者认为,所谓“呆废库存”,是指在一定时期内,不能给企业带来收益的库存,不同企业对这部分库存的具体规定不一样。比如在制造业,可能认为未来12个月之内不能带来收益,存在报废或者贬值的库存。在零售行业,可能认为是3个月之内无法销售的库存。另外,同样是制造业,不同行业也会有不同的定义,如快速消费品中的食品行业和药品行业,在到达有效期前某个时间段的库存就是“呆废库存”,而在机械行业,则可能规定更长的时间段。但在一些特殊的行业,比如白酒、珠宝等行业,则可能认为其成品库存的存放时间越久越升值,其管理的重点会放在库存的准确性和防损上。

呆废库存是一个动态的概念,伴随着设计、工艺、生产、市场、供应、社会环境等因素的变化而发生变化,贯穿于产品生命周期的诸如导入期、成长期、成熟期和衰退期等的全过程。所以呆废库存的产生原因、状态、处理方法等也不是一成不变。所谓预防,就是需要动态关注,关注过去的历史记录,总结产生的原因,分析现状以及对当前的影响,未来的趋势以及需要采取应对措施,更重要的是所采取的措施是否有效,使呆废库存随时处于可视、可控、可接受的状态;不能等到呆废库存已经产生负面效应时,再寻找原因和处理。

企业日常活动中,更多关注在对已经产生的呆废库存的处理上,在其预防上更应受到关注,并采取可行的措施和方法进行提前处理。数据管理工作在其中发挥了重要的作用。

数据管理常用的工具有,微软办公软件系列如Excel、 Access、 Power BI,还有Tableau、Qlik、Python等,以及一些其他的专业的分析软件。此外,公司使用的一些软件如ERP、进销存系统等也是重要的工具。

二、数据收集

在企业实际运营过程中,产生了大量的数据,相对来说,电子商务的数据量可能是最大的,对呆废库存产生影响的数据会更多。同时,这些数据是动态的。可以说,数据已经由过去的复杂,变成了错综复杂。数据的收集工作也随之难度加大,同时其重要性也越加凸显。

对呆废库存产生影响的因素涉及企业的各方面,如图1。

从企业内部来说,可以从企业已经使用的软件系统获得数据。此外,从公司的报表、报告以及公司发展的策略和运营模式及其变化,甚至会议记录、流程和流程变更,也可以获得数据。从企业外部来说,可以从网络、报纸、行业协会、排行榜单等公共渠道,以及上市公司财务报告、社会调查等渠道,获得相关数据。

三、数据整理

在对数据进行整理和理解过程中,“不易”的数据,可以认为是那些相对固定的数据,对制造业来说,可以是产品的物料清单、工艺路线等,对零售行业来说,可以是商铺面积、货品种类等。对这些数据,我们强调“表达”实际状况,重点关注其存在及其正确性。“变易”的数据,可以认为是那些随时在变动的数据,诸如客流量、库存进出台账等,对这些数据我们更关注其变化,能找到其变化的原因。“不易”和“变易”的数据,能帮助我们提出问题进而找到问题的核心。“易简”,我们要对数据进行整理,找到规律和关键点,进而找到简单的方法。

“天下难事必作于易,天下大事必作于细”,针对已经得到的数据,需要进进行整理。

1.数据类型和数据格式

如果是从系统里获得的数据,其类型相对来说会保持一致。如果从其他渠道获得的数据,需要统一数据类型和格式,将数据分解到最小元素,格式统一,单位统一。例如同样是数字,从不同渠道获得的可能是数字格式,也可能是文本格式;从系统里获得的数据可能是以公斤为单位,从其他渠道获得的可能是以克为单位。

2.模块化

数据的整理,要占据大量的时间。对一些相对比较固定的数据源,可以设置固定的模板来进行整理。设置模板要考虑到数据的格式转换,可扩展性以及防错和误操作。此外,还要考虑到模块的通用性,以及数据的可追溯性。《吕氏春秋•孟冬纪》关于秦国官营手工业管理的记载:“物勒工名,以考其诚;工有不当,必行其罪,以穷其情。”可以看到对数据追溯的重视,古已有之。

四、数据分析

当数据准备好之后,才进入到数据分析阶段。数据分析之前一定要明确分析的目标,同时要和业务相结合。如果不熟悉业务,没有和公司实际情况建立联系,数据分析就失去了意义。数据分析要以解决实际问题为主要目标,同时数据分析也需要基于现实,只有面对现实才有可能找到解决的方案、预见到未来,让方案发挥作用。

常用的数据分析方法包括对比分析、分布分析、交叉分析、分组分析、矩阵分析等,更高层次的分析可能涉及到相关分析,回归分析、聚类分析、决策树等数据挖掘的方法。

具体到呆废库存的金额、分布、产生原因,就涉及到过去已经发生的情况总结和现在的情况汇总。同时,结合公司业务对未来的展望,预估呆废库存的趋势。

五、数据展示

完成数据分析之后,需要将数据展示出来。人们常说“文不如表,表不如图”,是有一定道理的。数据收集、整理、分析的过程会很复杂和耗时,但数据展示一定要简单,并选择最合适和最有效的方式。杰克•威泽弗德在其著作《成吉思汗与今日世界之形成》提到,传统的军队以大型纵队的方式来行军和扎营,指挥官通过书面通知的方式进行沟通。因为蒙古军队分散同时很多军官和士兵都是文盲,各级之间的通信只能通过口头传达,为了消息传递的准确,使用了歌谣的形式,简单有效。

同时,如果只是整体上关注库存金额、库存数量,就很难针对不同情况采取措施。从数据展示回归到措施制定的时候,需要关注到“不变”和“易变”的数据。这对数据展示提出了更高的要求,既要有整体,又要有细节。正如《易经》所言,“易则易知,简则易从。”只有这样,措施才能更容易被快速地执行。此时可以使用交互工具,如Power BI, Tableau等,也可以用Excel中的函数和内置的一些开发工具。

六、数据研究和挖掘

近年来,数据挖掘技术逐渐发展起来。数据挖掘通常与计算机科学有关,同时又涉及到统计学、市场营销等其他学科,是要通过算法在大量数据中找到未知的或者有价值的信息,然后应用于实际工作。

1.流程嵌入

呆废库存产生及变化,会涉及到公司所有的部门以及众多的流程,处理和预防工作也需要各部门通力合作,协同处理。

如某机械制造企业新产品研发完成,产品实现了从无到有,生产数量也将从少到多,开始大批量生产。

从表1、表2、表3可以看出,年需求量分别为500套、1000套和2000套,预估的呆废库存金额完全不同。

经过对数据进行分析,如表4,针对不同零件号码,可以采取不同的措施来降低呆废库存金额。

经过努力,降低了零件B的最小采购数量为最小包装数量,此时不同的年需求量,呆废库存金额如表5。

接下来的重点,是针对零件F进行重点改善,因其最小采购数量已经和最小包装数量相同,对其改善可能是联合设计人员以及供应商,对其重新设计、改善工艺流程或者改变包装方式。

如果呆废库存金额对利润率、现金流有非常巨大的影响,那么就需要重新审视公司的流程。在项目转入大批量生产的时候,除了常规的良品率、物料清单及工艺路线数据正确性等等的检查之外,需要将呆废库存项目列入到检查的清单中。而在后续实际工作中,如果零件采购模式、涉及到的任何相关参数有变化,都需要重新审视其影响,需要在流程中增加相应的内容。

2.系统固化

如果已经使用到了系统,需要将通过数据挖掘得出的结果或者建议固化到系统中。通过系统来设置提醒、警告或者通知,给到相关的部门、对应的负责人员。比如,需求变化产生的呆废库存,需要通知到需求管理人员;制造环节因为生产制程,模具或者治具的变化,其对库存的影响也需要通知到相关人员。制造环节还有一项对呆废库存有较大影响的环节是在制品,因为是处于正在生产的环节,产生报废的可能性高,同时引起供应短缺风险的可能性也高;供应方面,如最小采购批量、汇率波动等因素也需要通知到具体负责人员。

针对有些内容,需要采取措施,如重新研发、改变工艺、降低最小采购数量等;而有些内容,则不需要采取行动,只是一个信息展示,如汇率波动,我们仅需要知晓其影响以及对未来的影响。

3.信息共享

我们很难依据个体接触到的有限信息得出整体情况和做出决策,尤其是信息量巨大的时候。信息是管理的基础,数据又是信息的载体。数据的实时性、准确性、可追溯性越来越重要。一个微小的数据变化,可能引起巨大的影响,要建立数据共享的意识和流程,比如可以建立与流程相对应的信息矩阵。

数据管理工作,搭建了架构和模型之后,我们要像相信汽车和飞机的仪表板一样,相信我们的数据,持续不断的维护、更新、整理、改善以及更正,当呆废库存数据异常的时候,正确认知现状、分析原因、寻找系统和流程的控制点、果断采取措施和行动。同时,也要验证措施和行动对未来的影响,总结其规律,形成案例数据库,为呆废库存管理工作提供支持。

七、案例

图2是机械加工行业某项目呆废库存的情况。该企业使用了ERP系统,实际呆废库存金额可以从系统里获取。预估呆废库存金额,基础数据如项目未来需求、零件在途订单、工艺路线、价格等等也可以获取,然后根据公司呆废库存的定义对数据进行加工。最后用折线图展示出整体状况。

从金额上看,呆废库存过去是呈明显的增加趋势,近期达到最高之后开始下降,预估的金额也呈明显增加的趋势。在预估时间段的后期,呆废库存呈现出快速增加的趋势,并达到从过去开始统计时间开始到未来预估的整个时间段的最高值。

从图2,我们只能看出呆废库存的总体情况,但就是什么原因引起的还需要进一步分析。我们增加了零件号码数量的数据,如图3。

从零件号码数量上来看,数量也呈明显增加的趋势。

库存金额和零件号码个数之间存在一定关联,其关联程度究竟有多大,需要进一步分析。我们可以借助专业的分析软件,也可以使用Excel内置的函数CORREL()来求出其相关系数,如表6。

从结果来看,过去实际发生呆废库存金额和零件号码数量相关系数达到了89.1%,说明过去呆废库存金额的变化和零件号码数量的变化存在较强的关联,从预估上看,两者相关性降低,从图2上也可以看出,随着零件号码数量的增加,呆废库存金额的增加幅度降低。从过去实际和未来预估的整个时间段上来看,两者之间还是存在较强关联。

但是,相关关系不一定等于因果关系,所以还需要进一步分析。

通过对零件数量数据进行汇总并与出入库记录和未来需求对应,看出项目从开始转入大量生产后,因产品设计问题进行了多次工程变更,导致零件数量增加。不再使用的零件有在库、在途而又无法取消的采购订单,随着新设计的零件库存增加以及不再使用的零件的到货,使该项目整体的呆废库存增加。

由以上分析,加强对产品设计以及工程变更流程的管控,是控制呆废库存的一个重要方面,需要重新审视相关流程,同时需要在系统中增加提醒的功能,当工程变更涉及到零件增减的时候,将呆废库存的状况发送给相关的设计人员。

实际工作中我们还需要进行更多角度的分析,找到影响呆废库存的关键点。比如从需求变化角度、零件在不同产品间共用的程度、最小采购量的变化以及零件采购方式等等。

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