SCM 프로젝트

SCM (Supply Chain Management 공급망 관리)

생산자, 공급자, 고객에 이르는 물류의 흐름을 하나의 가치사슬 관점에서 파악하고 공급망의 구서요소들 간에 이루어지는 전체 프로세스 최적화를 달성하고자 하는 경영 혁신 기법

Manufacture (제조/생산)
Procurement (구매)
Distribution (유통)
Logistics (운송/분류)

★ SCM Process 별 모니터링용 Power BI 대시보드 만들기

1. 구매 데이터 : Vendor별 실적 모니터링

2. 재고 데이터 : 기초 재고와 기말 재고 Gap 모니터링

3. 고객 판매 데이터 : 날짜, 요일별 판매 트렌드 모니터링

---

---

데이터 살펴보기

Data	Description
InvoicePurchases	구매 데이터 1
Purchases	구매 데이터 2
BegInv	기초 재고 데이터 (2016.01.01)
EndInv	기말 재고 데이터 (2016.12.31)
Sales	고객 판매 데이터

각 데이터별 주요 Columns

InvoicePurchases	구매 데이터 1
PONumber	고유값
Dallors	판매액
Freight	운송료

Purchases	구매 데이터 1
PONumber	InvoicePurchases와 연결되는 데이터
ReceivingDate	도착일
InventoryID	Store_**_Brand
Store	Store 코드 번호
Brand	Brand 코드 번호
PurchasePrice	단가

PONumber 연결 데이터
InvoicePurchases : Purchases = 1 : N

BegInv / EndInv	기초/기말 재고 데이터
InventoryID	Store_City_Brand
Store	Store 코드 번호
City	City
Brand	Brand 코드 번호
Price	단가

기초재고 + 입고 - 출고 + (변수) = 기말재고

Sales	고객 판매 데이터
SalseDollars	총 판매가 (SalsePrice * SalseQuantity)
SalsePrice	단가
SalseDate	판매날짜
ExciseTax	세금

---

1. 구매 데이터 : Vendor별 실적 모니터링

Vendor 
(전산화된 물류체계를 갖추고 편의점이나 슈퍼마켓 등에 특화된 상품들을 공급하는 다품종 소량 도매업)

1-1. Vendor별 실적 모니터링 계산식 추가

1) 계산식 모음 새 테이블 추가

Calc = {blank()}

2) Calc 테이블에 새 측정값 추가

V1_Vender Count = distinctcount(InvoicePurchases[VendorName])
V2_PO Count = distinctcount(InvoicePurchases[PONumber])
V3_Brand Count = distinctcount(Purchases[Brand])
V4_AVG Qty per PO = DIVIDE(sum(InvoicePurchases[Quantity]), [V2_PO Count])
V5_AVG Amount per PO = DIVIDE(sum(InvoicePurchases[Dollars]), [V2_PO Count])
V6_AVG Freight per PO = DIVIDE(sum(InvoicePurchases[Freight]),[V2_PO Count])

• Vendor Count : Vendor사 수
• PO Count : 주문 건수
• Brand Count : Brand 수
• AVG Qty per PO : PO별 평균 수량
• AVG Amount per PO : PO별 평균 판매액
• AVG Freight per PO : PO별 평균 운송료

1-2. DATEDIFF 열 추가 (Purchases)

• PO_RCV_datediff = 주문일(PODate)부터 도착일(RecevingDate)까지 소요일
• RCV_Invoice_datediff = 도착일(RecevingDate)부터 송장발행일(InvoiceDate)까지 소요일
• Invoice_Pay_datediff = 송장발행일(InvoiceDate)부터 결제일(PayDate)까지 소요일
• PO_Pay_datediff = 주문일(PODate)부터 결제일(PayDate)까지 소요일

PO_RVC_datediff = DATEDIFF(Purchases[PODate],Purchases[ReceivingDate],DAY)
RVC_Invoice_datediff = DATEDIFF(Purchases[ReceivingDate], Purchases[InvoiceDate], DAY)
Invoice_Pay_datediff = DATEDIFF(Purchases[InvoiceDate], Purchases[PayDate], DAY)
PO_Pay_datediff = DATEDIFF(Purchases[PODate], Purchases[PayDate], DAY)

1-3. Vendor Dashboard

• 판매액 Top 3 Vendor
• Vendor Count : Vendor사 수
• PO Count : 주문 건수
• Brand Count : Brand 수
• AVG Qty per PO : PO별 평균 수량
• AVG Amount per PO : PO별 평균 판매액
• AVG Freight per PO : PO별 평균 운송료
• 주문일(PODate) 기간, Vendor사 이름별, 주문번호 별 필터
• 주문일(PODate)별 수량, 판매금액 그래프 (시계열)
• Vendor사 별 요약표
• 주문번호(PONumber)별 각종 소요 기간 요약표

2. 재고 데이터 : 기초 재고와 기말 재고 Gap 모니터링

2-1. 기초 재고, 기말 재고 쿼리 합치기

• column 명이 전체 동일해야지 쿼리 병합 가능

  • 홈 > 새원본 > 빈쿼리 추가
  • 기초 재고 불러오기 = BegInv
  • 홈 > 결합 > 쿼리 추가 로 기말 재고 병합
    • 기초 재고 밑으로 기말 재고 데이터 병합 완료

2-2. Calc 테이블에 새 측정값 추가

Inv1_Store count = DISTINCTCOUNT(Inventory[Store])
Inv2_Inventory Quantity = sum(Inventory[Quantity])
Inv3_Amount = sum(Inventory[Amount])

2-3. 매개변수 추가

• Store, Inventory Quantity, Inventory Amount
• City, Store

위와 같이 매개변수 추가하여 Waterfall 그래프에서 한번에 확인 가능

---

3. 고객 판매 데이터 : 날짜, 요일별 판매 트렌드 모니터링

---

< Power BI >

• 옵션 > 현재 파일 > 데이터 로드 > 관계 체크 해제

  • 체크 되어 있으면 데이터 불러올때 자동으로 각 관계 설정
  • 대부분 column 이름 동일할 경우 관계 설정되어 잘못 설정되는 경우가 발생할 수 있음 주의

• 병합된 쿼리 순서 중요

  • Inventory 쿼리 경우 BegInv과 EndInv으로 병합된 쿼리로 BegInv, EndInv 다음 순서로 지정되어야 수정이나 변경 사항이 있을때 에러 없이 반영 가능

---

📄 Waterfall Chart ? (= Bridge Chart)

• 비교하고자 하는 Column이 어떤 요인으로 Gap이 나오는지 표현하는 데이터 시각화
• 순차적인 양수 또는 음수 Gap의 누적 효과를 이해하는데 효과적
• X축에는 Gap의 요인이 되는 항목 시계열, 카테고리 등 작성