🎯 Helyzet: Készletdöntések megérzés alapján

Partnerünk egy három telephellyel működő kereskedelmi vállalkozás volt, amely jelentős készleteket tartott fenn mindhárom helyszínen. A probléma abból adódott, hogy nem volt egyértelmű kép arról, melyik termékből mennyi készletet érdemes tartani az egyes telephelyeken.

A döntések eddig tapasztalat és megérzés alapján születtek: "ezt sokat kérik itt", "abból mindig elfogy ott". Ez működött is egy ideig, de a növekvő termékportfólió és a változó piaci igények mellett egyre több készletprobléma merült fel. Egyes termékekből túl sok hevert a raktárban, míg mások folyamatosan elfogytak.

A cég rendelkezett egy évre visszamenőleg pontos értékesítési adatokkal mind a három telephelyről, de ezeket még soha nem elemezték át strukturáltan készletoptimalizálási célból.

⚡ Kihívás: Káosz az adatokban

Amikor hozzáférést kaptunk az értékesítési adatokhoz, rögtön kiderült, hogy az elemzés sokkal komplexebb lesz, mint eredetileg gondoltuk:

Inkonzisztens mértékegységek: Az értékesítési adatokban ugyanaz a termék különböző mértékegységekben szerepelt - egyszer darabban, máskor csomagban, harmadszor dobozban. Nem volt egyértelmű, hogy ezek hogyan viszonyulnak egymáshoz.

Hiányos termékleírások: Sok esetben csak rövidítések vagy kódok szerepeltek, amelyek nem voltak egyértelműen azonosíthatók.

Telephelyenként eltérő adatstruktúra: Mindhárom telephelyen kicsit másképp vezették a nyilvántartást, így a táblázatok struktúrája is eltérő volt.

Valós készletadatok külön rendszerben: A tényleges készletinformációk egy negyedik, teljesen más struktúrájú táblázatban voltak, amelyet komplex szabályok szerint kellett összekapcsolni az értékesítési adatokkal.

Ezeket a problémákat meg kellett oldani ahhoz, hogy értelmes elemzést lehessen végezni.

⚙️ Megoldás: Adattisztítás és intelligens összekapcsolás

A projekt több szakaszból állt, amelyek mindegyike külön kihívásokat rejtett:

Adatstruktúra egységesítése: Először minden táblázatot közös formátumra hoztunk. Ez magába foglalta az oszlopnevek standardizálását, a dátumformátumok egységesítését és a hiányzó adatok kezelését.

Mértékegység konverzió: A legnagyobb kihívás a különböző mértékegységek kezelése volt. Valószínűségi algoritmusokat alkalmaztunk arra, hogy meghatározzuk a darab/csomag/doboz közötti átváltási arányokat. Ehhez a rendelkezésre álló adatok mintázatait és a negyedik táblázat információit használtuk fel.

Termékek azonosítása: Fuzzy matching algoritmusokkal kapcsoltuk össze a különböző néven vagy kódon szereplő, de valójában azonos termékeket. Ez lehetővé tette, hogy valóban összesíthető legyen egy-egy termék teljes értékesítési volumene.

Statisztikai elemzés: A tisztított adatokon szezonalitás-elemzést, trend-analízist és forgalmi rangsorolást végeztünk. Minden termékre és telephelyre külön-külön meghatároztuk az optimális készletszinteket különböző biztonsági margókkal.

Interaktív dashboard: Az eredményeket egy könnyen értelmezhető, interaktív vezetői jelentésbe foglaltuk, ahol szűrni és részletezni lehetett az egyes termékek és telephelyek adatait.

🚀 Eredmény: Adatalapú készletmenedzsment

A projekt befejezése után a vállalkozás teljesen új alapokra helyezhette készletgazdálkodását:

A dashboard lehetővé tette a vezetőség számára, hogy folyamatosan monitorozza a készletteljesítményt és szükség esetén fine-tuning-ot végezzen.

💡 Tanulság: Az adatok ott vannak, csak használni kell őket

Ez a projekt jól demonstrálja, hogy a legtöbb vállalkozás rendelkezik azokkal az adatokkal, amelyek alapján sokkal hatékonyabb döntéseket hozhatna - csak ezek gyakran feldolgozatlan formában, különböző rendszerekben szétszórva vannak.

Kulcs sikertényezők:

• Türelmes adattisztítás: Az elemzés minősége nagyban függ az adatok minőségétől
• Valószínűségi megközelítés: Nem minden adatprobléma oldható meg 100%-os pontossággal, de a 90%-os megoldás már hatalmas előrelépés
• Üzleti logika integrálása: A statisztikai modelleket össze kell kapcsolni a valós üzleti folyamatokkal
• Vizuális prezentáció: A legjobb elemzés is értéktelen, ha a döntéshozók nem tudják értelmezni

A projekt rámutatott arra is, hogy az adatelemzés nem egyszeri feladat, hanem folyamat - a piaci változások és új adatok alapján rendszeresen frissíteni kell a modelleket és az ajánlásokat.

ROI: A készletoptimalizálás eredményeként a vállalkozás raktárköltségei 15-20%-kal csökkentek, miközben a kiszolgálási szint javult. A befektetett elemzési költségek 3 hónap alatt megtérültek.