【2022BI数据分析大赛】2021年PVC产品运营分析

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简介

1.1 选手简介

  • 团队名称:数创队
  • 团队介绍:就业于日丰企业集团有限公司,分别从事数据开发、需求计划、供应计划。
  • 团队成员:组长:张博岚 组员:霍铭基、武锦涛

1.2 参赛初衷

  • 提升自身数据分析技能;
  • 通过FineBI分析数据异常,探索业务突破点;
  • 通过比赛激励员工学习BI,提升业务人员数据分析能力。

作品介绍

2.1 业务背景

  • 2021年PVC原料价格波动较大,导致集团PVC类产品运营及供应不稳定;
  • 业务数据量较大,手工分析难度大。

2.2 预期效果

  • 用图表展现PVC产品采购、供应及销售情况,实现指标可视化;
  • 通过历史业务数据变化趋势,预测未来PVC产品运营状况;
  • 探索2021年运营问题根源,制定平稳供应、提升客户满意的方案。

2.3 数据来源

  • 企业数据:企业SAP系统数据(已脱敏处理);
  • 公开数据:PVC期货情价格数据。

2.4 分析思路

分析过程

3.1建立自助数据集

3.1 由于是产品运营所以我们从成品的销量着手分析,对集团PVC管材类产品21年贡献前80%销量的订单明细拉出,并通过指标记录数发现贡献前80%销量涉及SKU数共84个,接下来对这84个SKU的原材料采购、生产产出、下单耗用三方面进行分析。

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3.2 利用下单明细表,再左右合并BOM表分解得到每款成品对应原料的耗用量

IMG_256

新增数据列,PVC原材料的下单量=耗用量*提货单数量,可得出PVC原材料的下单量,计算出84个SKU对应的21年PVC原材料下单量

3.3 拉出集团21年这84个SKU的生产产出记录,同样再左右合并BOM表分解得到每款成品对应原料的耗用量

新增数据列,PVC原材料的耗用量=耗用量*产出数量,可得出PVC原材料的生产耗用量

3.2 仪表盘制作

3.4 拉取供应商出入库流水,得到21年PVC原材料采购量情况

指标均选用KPI指标卡,简洁明了,直观的看到今年的完成情况

3.5 根据筛选出的84个SKU的对应生产基地进行归属分配做成饼图,观察SKU的分布情况

3.6 根据这84个SKU主力产品的的原材料采购、生产产出、下单耗用三方面按基地维度进行分析,基地的占比及用量情况

3.7 根据这84个SKU主力产品的按产品分类维度分析,首先按三级分类观察全年下单量及对应的涉及SKU个数情况展示

再按四级分类观察全年下单量及对应的涉及对应占比情况利用矩形图展示

最后按五级分类观察全年下单量及对应的涉及对应占比情况利用表格明细进行展示

 

3.8 根据这84个SKU主力产品的21年下单量情况进行环比分析,展示各月下单情况及环比情况

3.9 根据这84个SKU主力产品的21年各区域办事处下单量及下单行数情况进行展示分析

3.10 根据这84个SKU主力产品的21年在全国各省份的下单量及下单量占比进行展示分析

3.11 根据这84个SKU主力产品 制作产品流向地图,对产品出货进行可视化分析

首先对各基地出货量及其占比进行分析,并观察及涉及的区域数量

并对其各基地下单量及占比用矩形图直观展示

最后将流向图用地图展示各基地发货流向,展示按下单出货量大小进行展示

3.12 期货价格波动分析,拉取12年全年PVC期货价进行分析,观察各月最高以及最低期货价格,并设置最大均价线

3.13 结合期货价格同时分析集团PVC各月采购量及采购均价(脱敏),并设置采购均价线(脱敏)

3.14 同时分析这84个SKU主力产品的21年各月下单量及下单次数情况进行分析

3.15 再分析这84个SKU主力产品的21年生产产量及生产次数情况进行分析

3.16 汇总分析84个SKU各生产基地产出耗用量及占比情况 结合工单数量制作玫瑰图

3.17 最后细分各生产基地21年各月产出耗用量情况进行可视化分析

可视化报告

4.1 分析报告

本次分析针对21年PVC原材料价格波动背景下对集团PVC管材产品的产品运营进行分析。

      1. 指标卡总览

对于21年主力产品共84个SKU数进行分析,发现21年这些产品PVC原料下单量为27.32百万千克,PVC原料生产耗用量35.07百万千克,对应用PVC原料采购量为41.40百万千克。从指标卡直观观察三个维度全年完成情况,采购量大于生产耗用量大于原材料下单量由于备货策略属正常现象

4.1.2 集团各基地产销分析

从饼图直观得出,8010工厂所属产品占比最多共60个占分析SKU个数71.43%,而8010 工厂从下单量、生产耗用量及采购量来看占比集团42%左右是集团主要生产基地。而8020工厂所属产品占比最少只有3个占总3.57%,但是其下单量、生产耗用量及采购量占比集团14%左右.。

4.1.3 主力产品品项分析

从三级分类看出下单量最高是PVC-U排水管 21年全年下单量12.73百万涉及SKU个数48个,其主要对应的四级分类为实壁系列 同样占比最高,但是联动数据发现其对应的五级分类是国标管占比五级分类全年下单排名第二占21.25%。五级分类21年下单量中排名最高是GY.305系列(白色)占比23.7%,联动发现其对应的三级分类为PVC白色线管涉及SKU数量为12个

4.1.4 销售情况分析

接下来是针对21年各月进行销量环比分析,可见21年3月份销量是环比2月爆炸式增长,而9月份是全年销量最高的,这个由于销售季度末冲销量所致。再看区域办事处销量分析可见销售下单量及下单行数据中321办事处21年下单量及销售订单行均排各区域办事处第一,联同看21年全国各省下单量数据可见广东省下单量5.37百万kg,占比全国19.64%,联动数据发现,广东省销量贡献主要来源于122和117办事处。

4.1.5 基地出货分析

对于基地下单量进行分析可见,8010基地21年PVC下单量2355.85万kg,占比集团生产基地下单量43.11%其中涉及60个区域办事处下单。而从产品流向地图也可看出从广东为主要产品输送地。

4.1.6 期货价格波动分析

拉取21年PVC期货价格发现,8月起原料价格一直往上涨,到了10月份价格到达全年最高峰。而从21年各月PVC原料采购量及各月采购均价数据(脱敏)观察发现,3月采购量较2月大幅上涨,11月采购量全年最高,而此时行情也是原料降价,由于11月的采购备货,导致12月采购需求大幅下降。而9月在行情上涨时候,集团采购量也因为季度末订单集中所致,采购需求增加。从每月成品下单可见3、8、9月都下单量较多。反观从生产角度,2、3季度生产产出量相对稳定,而11、12月产出数量明显较多一方面在行情降价时候囤货,以及为明年开年促销做准备进行备库操作。

4.1.7 生产情况分析

从生产基地维度分析发现,8010工厂产量占集团42.73%是集团主要的生产工厂,从产量波动来看除二月春节假期影响,8010工厂产能波动对比其他基地波动较大,而其他基地来看21年产量相对平稳。

4.2 总结与建议

综上我们对PVC原料行情及集团PVC原料采购量、集团PVC原料耗用量、集团PVC成品销量三个方向进行分析做出以下总结与建议

4.2.1 采购方面

因为原料低价采购较少,所以21年降本数据较差且采购量不平稳。

(1)加强战略采购,提升战略采购占比,减少行情波动对集团运营带来的影响;

(2)PVC上游现货保持供应商良好合作关系,同时开发新供应商;

(3)加强与供应商交流,提升行情把控分析能力,保证2022年降本情况;

(4)保证价格同时也要各基地的原料供应。跟进PVC到货安排,加强与供应商、供应链、仓库、基地沟通。

4.2.2 生产方面

(1)8020工厂和8050工厂产销不平衡,建议将8050工厂机台调用到8020工厂使用,减少成品基地间调拨,平衡产能;

(2)8010工厂为主要生产基地,但是产量波动较比其他基地大。淡季可进行备货操作;

(3)合理安排各基地库存并协同采购进行降本。

4.2.3 销售方面

(1)销量下单分析得出全年下单不稳定波动大,主要因为季度末冲销量。建议平缓下单,可需求前置,稳定供应;

(2)根据客户区域分布,指定客户在对应工厂出货,减少运输成本;

(3)定期跟进重点客户产品需求,做好销售预测,更好保证交付;

(4)对应主力产品PVC-U排水管类重点推广。

参赛总结

通过此次参赛,对公司运营的理解更加透彻。为进一步的业务全面数字化打下基础,并通过数据分析为集团运营决策提供支持,实现业务赋能。

最后要特别感谢帆软提供的这个平台,激励更多的人接触并了解数据分析。

作品展示:

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参与人数 +1 F豆 +150 理由
aslvcs + 150 太棒了,给你32个赞,么么哒

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沙发
发表于 2022-5-12 19:23:03
可结合行业产品的出货周期等维度凸显需求高峰期,在此基础上生成对物料储备,生产人员等资源分配等方面的运营建议.
参与人数 +1 F币 +1 理由
帆软苏茜 + 1 有效打卡奖励

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板凳
发表于 2022-5-13 08:01:40
案例打卡:作品基于企业PVC相关数据,进行产品运营分析。先概况总览,再具体模块分析:基地产销占比分析、主力产品占比分析、销售情况分析、基地出货分析、价格波动分析、生产情况分析。分析思路清晰、总结建议全面,具有实际指导意义。展示面板可以再加强下模块区域划分、指标卡突出数值弱化单位、增添分析文字模块,方便读者图文对比阅读。
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地板
发表于 2022-5-13 10:32:29
奇怪,视频怎么打不开,看正文吧。
首先是企业数据,很棒。团队名还是加上的好,要不评委老师还得看一下才知道是谁的作品。整体组件模块划分很整齐,色彩也很流畅,分析思路和数据准备基本功都很扎实,组件里好像可以去掉一些图例,随后再加入些分析模型就深入了,数据分析总结和建议都很棒,谢谢分享
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5楼
发表于 2022-5-30 10:20:42
案例打卡:PVC行业也算是主流行业,公司整体的运营发展。可以考率从近、产、销,关联的分析逻辑
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