Визуализация и анализ на веригите за доставки

Графичен анализ на данни

Серия съдържание:

Това съдържание е част # от поредица от # статии:

Това съдържание е част от поредица:

Очаквайте нови статии от тази серия.

Веригата за доставки е свързана изцяло с планиране и прогнозиране

Физически, веригата за доставки е движението на стоките. Въпреки това, в днешния забързан свят, загубата дори на една минута е неприемлива, тъй като празните производствени мощности означават загуба на ресурси, а загубите се измерват не само с действителни, но и с потенциални показатели (цена на пропуснатите възможности). Веригите за доставки са станали много повече от просто движение на инвентара и обвързано с времето позициониране на ресурсите.

Веригите за доставки са се превърнали в сложни, комбинирани и тясно интегрирани системи. Толкова сложни, че вече не е възможно да се управляват ефективно без значителна подкрепа от модерни компютърни технологии и системи за представяне на трудни за разбиране данни. ERP системите направиха данните достъпни, но превръщането на тези данни в ценна информация остава предизвикателство.

Текущото състояние на анализа на веригата за доставки: Доклади, базирани на необработени данни

Самото естество на работата на ERP системите прави докладването проблем. Всяка минута транзакциите се записват в ERP системи, които създават данни. Данните се обобщават отдолу нагоре, за да се генерират отчети. Тези подробни данни минута по минута се събират и обобщават на всяка стъпка, за да се формира отчет за определено ниво на ефективност. Например, отчет за складодържател може да съдържа всяко освобождаване на един материал от склад, докато отчет за мениджър на склад може да обхваща колекция от елементи, влизащи или напускащи склада. Ако управителят на склада има нуждавсеки подробен анализ, движението на стоките за шест месеца може да се превърне в отчет от 50 000 реда, който е много досаден за работа. Пример за фрагмент от такъв отчет е показан на фигура 1 (от SAP ERP системата):

Фигура 1. SAP ERP система

Необходимост от представяне на данни: трансформация или обработка поради големи набори от данни

Основният проблем при използването на данни в отчетите е големият им размер. Като оставим настрана сложността на веригите за доставки и се фокусираме само върху един аспект на веригата за доставки, има например следните движения на запасите:

Един продукт в цялата верига за няколко месеца
Всички продукти в една фабрика на месец
Продажби на една конкретна бизнес единица

Във всички тези примери данните могат лесно да бъдат извлечени с помощта на стандартните отчети, предлагани от повечето големи ERP системи или персонализирани отчети, но количеството данни може да е твърде голямо, за да се използва в традиционните формати за отчети. Традиционните отчети представят данни в редове/колони, както е показано на фигура 1. Но дори ако отчетът за някой от сценариите, споменати по-горе, съдържа само около 2000 реда, има четири начина за анализ на такъв отчет:

Вариант 1 : Разгледайте всички показани 2000 реда
Опция 2 : Ограничете изхода чрез прилагане на критерии или филтри
Опция 3 : Групирайте данни (по диапазон от данни или по продуктова серия или характеристики на физическо съхранение) или използвайте осредняване на числа
Опция 4 : Използвайте линейни диаграми за тенденции

Вариант 1 отнема време и може да не е полезен за откриване на тенденции или аномалии поради голямото количество данни. Вариант 2 ограничава данните, които могат да бъдат анализирани, което обикновено води до загуба на знания или връзки. Вариант 3 има същите загуби, свързани с групирането или осредняването на данни. Единственият приемлив вариант за отчитане на всички данни е вариант 4, който е най-простият вид визуализация - с помощта на графики. Графиките работят добре, ако ги разглеждате в едно измерение, като например времеви редове или сравняване на данни за продажби с данни за производство. Какво става, ако имате нужда от данни за продажби и производство във времеви серии? В този случай ограниченията на конвенционалните графики предотвратяват по-нататъшен анализ.

Нетрадиционни техники за визуализация на данни във веригата за доставки: Пример

Първо, защо визуализацията работи? Целта на визуализацията е да ви помогне да разберете данните чрез използване на усъвършенстваната способност на човешката зрителна система да вижда модели, да забелязва тенденции и да открива отклонения. Единствената наистина жизнеспособна опция за дълбок и точен анализ е да се визуализират данни и да се превърнат числата във визуални представяния. И трите други вида доклади ограничават такъв анализ. Фигура 2 показва пример за визуализация на обемите на запасите и продажбите във времето.

Фигура 2. Визуализация на инвентара и продажбите във времето

Тази графика се използва за представяне на данни за благосъстоянието и здравето на хора от различни страни. Здраве на нациите (вижте Ресурси), обаче сходното естество на проблема по отношение на представянето на данни позволява такава визуализация да бъде приложена къмдвижение на запасите.

Използването на кръгове с различни диаметри на фигура 2 добавя трето измерение, независимо от другите две (оси X и Y). Това дава на диаграмата допълнително измерение. Ако направите такава графика интерактивна и предоставите промени във времето с помощта на анимация или ръчно контролиране на движението чрез преместване на показалеца на мишката, тогава ще бъде добавено четвърто измерение. Фигура 2 показва диаграми в две времеви точки. Това осигурява две предимства:

Можете лесно да видите модели дори със значителен брой редове с изходни данни.
Възможно е да се представят данни в повече измерения (в този случай четири измерения вместо обичайните две за линейни или 2D диаграми).

Причината, поради която този подход работи, е проста - той прилага принципа на Едуард Тъфт към визуализацията, поддържайки я проста и кратка и представяйки информацията визуално, а не като числа, тъй като зрителната система на човешкия мозък е много по-развита от всеки друг орган на възприятие.

Друг пример за ефективна визуализация, която можете да приложите към много аспекти на веригата за доставки, е картограмата, пример за която е показан на Фигура 3.

Фигура 3. Визуализация с помощта на картограма

Фигура 3 е пример за статично изобразяване с помощта на уникален метод. Докато картограмите обикновено се използват в преброявания или проучвания на населението, можете да ги използвате също толкова ефективно за вериги за доставки, които обхващат различни географски региони. Самата форма на диаграмата добавя още едно измерение, което предава информация за местоположението. Можете да добавите друго измерение, като промените интензитета на цвета. ТукИнтересна особеност, която трябва да се отбележи, е, че най-общо казано, картата на Фигура 3 ни дава само две измерения, точно като обикновена графика. Въпреки това, самият метод на показване на информация го прави интуитивен. Никой текст или цифри не могат да предадат географска информация така добре, както тази илюстрация. Например, използвайки такава картограма във верига за доставки за представяне на карти на горещи точки за продажби по региони, доставчици и обеми на продажби, складове и SKU, или поръчки за покупка и нива на търсене по региони, можете да разберете информацията по-лесно и по-добре, което също помага при вземането на други решения. Например, може да е полезно да попълните запасите в различни складове според наблюдаваното търсене. Вземането на такива решения без използването на картограми би изисквало много обмисляне, а с такива визуални средства действията, които трябва да предприемете, стават очевидни.

Има един проблем, на който трябва да обърнете внимание, когато използвате тази визуализация – ако данните, представени в отчети или в числени формати, са извадени във времето или пространството, може да има липсващи стойности, нулеви стойности или понякога екстремни стойности. Когато използвате цифрови отчети, това не създава никакви проблеми, но в случай на конвертиране във визуални представяния трябва да почистите и изгладите данните. В противен случай анимираните визуализации практически ще прескачат от място на място и междинните числа (представляващи липсващи стойности) може да изчезнат. Това има негативен ефект върху целта, която се опитвате да постигнете - да видите модели. Такива данни изкривяват моделите и хаотичното поведение измества фокуса, което затруднява виждането на тенденциите. Същото като горните и долните крайности в линейна диаграмаусложняват наблюдението на тенденциите и такива данни правят визуализациите по-малко ефективни.

За да разрешите този проблем, можете да изгладите данните (като премахнете очевидни крайности или шум) и да попълните липсващите стойности, като използвате интерполация, така че крайният резултат да е гладък и лесно да показва тенденциите.

Можете да приложите всички описани техники в бизнес сценарии, като използвате следната верига:

Екстракт -> Аналитична машина (може да е вградена система за бизнес разузнаване) -> Визуализация

За повечето системи разработването на цялата верига от нулата ще бъде безполезно упражнение. Както вече отбелязах, при този подход не толкова данните са коренно различни, колкото представянето на данните. Следователно можете да използвате редовни източници на данни от вече внедрени и работещи отчети.

За втората част от веригата започването от нулата също е грешно. Повечето внедрени ERP системи вече използват някакво решение за бизнес разузнаване (Business Intelligence, BI). Целта на тези BI решения е да получат данни, след което да ги пробват, като използват различни срезове. Това ви позволява да изследвате данните от различни гледни точки. Това обаче не решава проблема, с който визуализацията се справя - значително количество данни.

Но не всички доклади са толкова сложни. Простите визуализации също могат да бъдат разгърнати след същия цикъл. Те запазват предимството на визуалното представяне пред цифровото представяне, така че можете ефективно да използвате прости линейни графики, лентови графики, точкови диаграми, графики с кутии и мустаци или картограми.

Например, графиката на Фигура 4 от New York Times (вижте Ресурси) показва проекта за разпределение на бюджета на президента Барак Обама.за 2013г. Точно същата графика може да се използва за представяне на разпределението на запасите или производствените разходи. Като задържите курсора на мишката върху конкретен кръг, можете да видите подробна информация и като цяло такива графики осигуряват атрактивно и интуитивно разбиране на разпределението на разходите, което не бихте могли да получите, използвайки само цифрови отчети.

Фигура 4. Бюджетното предложение на президента Барак Обама за 2013 г

Друга налична опция е софтуерният пакет за визуализация на данни и информация Circos. Той изобразява данните само като кръгове.

Анализ на тенденциите и прогнозиране на веригата за доставки: методи и инструменти

Освен това са налични инструменти като IBM SPSS, но те се използват най-често на корпоративно ниво (вижте Ресурси). Инструменти като SPSS също могат да се използват в аналитичната част на веригата. Следват някои други полезни инструменти за създаване на визуализации.

Google Refine - Позволява ви лесно да консумирате и манипулирате данни. Почти същото може да се направи с електронни таблици, но Refine е много по-бързо и лесно. Той изпълнява функциите на електронна таблица и база данни, като поддържа операции с редове и колони като релационни бази данни. Google Trends улеснява предварителната обработка, повторното етикетиране, комбинирането и сравняването на данни, изчисляването и други математически и статистически функции. Освен това има собствен скриптов език (вижте Ресурси).

Заключение

Не можете да управлявате това, което не може да бъде измерено, и е невъзможно да измерите, ако не разбирате какви данни имате. Най-добрият начин да разберете данните е да използвате изключително напредналзрителната система на човешкия мозък. Тази статия описва някои полезни инструменти за визуализация на данни. Не е нужно обаче да преоткривате колелото и да внедрявате всичко от нулата или да променяте решенията, които използвате. Уеб помощните програми са отлична отправна точка за използване на извлечени данни и визуализирането им онлайн. Ако такива помощни програми придобият популярност и потребителите видят истинска стойност в тях, тогава има пакети за разработване на по-сложни решения. Но за да започнете, можете да използвате методологията и инструментите, описани в тази статия, за да създадете лесни за разбиране демонстрации на доказателство за концепцията.