Operacije in optimizacija procesov

Dobički:

• Sposobnost analiziranja procesnih korakov z njihovim trajanjem ter odkrivanja ozkih grl in temeljnih vzrokov
• Sposobnost prepoznavanja mrtvih zalog in priložnosti za prihranke iz podatkov o prometu zalog in denarnem ciklu
• Sposobnost ovrednotenja konkretnih in merljivih predlogov za poenostavitev v smislu nadzornega tveganja

Finance in poslovanje se prepletata. Odvečne zaloge se spremenijo v denar; zamuda pri izterjavi duši obratni kapital; Dolžina postopka odobritve povzroča stroške. Umetna inteligenca (AI) je močan pomočnik pri analizi pri odkrivanju ozkih grl v operativnih podatkih (blokirnih točkah, ki upočasnjujejo proces), poenostavitvi korakov postopka in optimizaciji zalog/delnega kapitala. V tej enoti bomo obravnavali, kako umetno inteligenco prenesti preko števila v operativno odločanje.

Kje AI v operacijah ustvarja vrednost?

Na treh glavnih področjih: upravljanje zalog (koliko blaga, kdaj), cikel obratnega kapitala (zbiranje, plačilo, stanje zalog v dneh) in učinkovitost procesa (koliko korakov in v kakšnem času je delo opravljeno). AI hitro izlušči vzorce v teh podatkih in ustvari hipoteze o izboljšavah; Preizkušaš jih z realnostjo na terenu.

Ključni koncept: cikel pretvorbe gotovine. To najdemo s formulo dnevi zaloge + dnevi prevzema − dnevi plačila in vprašamo "koliko dni traja, da denar zapusti blagajno in se vrne v blagajno?" odgovarja na vprašanje. Skrajšanje sprosti vezani denar.

Namig: v pozivih za operacije vedno recite »predlagaj konkretne, izvedljive in merljive ukrepe«. »Izboljšanje procesov« ne deluje; »Odstranite 3. potrditveni korak, cikel se bo skrajšal za 2 dni« deluje.

Korak za korakom: Analiza ozkih grl

1. Navedite korake in čase postopka. Kako dolgo traja vsak korak.
2. Poiščite ozko grlo. Označite najdaljšo in najbolj čakajočo stopnico.
3. Vprašajte se o temeljnem vzroku. Zakaj je moje ime dolgo? Potrditev, manjkajoči podatki, zamenjava lastnika?
4. Predlagajte poenostavitev. Odstranljive/avtomatske stopnice.
5. Izmerite učinek. Za koliko dni/koliko TL priporočilo izboljša cikel?

Šibek poziv / močan poziv

Šibek poziv: Izboljšajte naš nakupovalni proces.

To daje splošen, neizvedljiv nasvet, kot je "okrepite komunikacijo, pojdite digitalno."

Zmogljiv poziv: Vaša vloga: analitik operacijskega procesa. Naloga: Analizirajte naslednji nakupni proces. Za vsak korak: ime koraka | povprečni čas (dnevi) | odgovoren | razlog za čakanjeKoraki:1) Izračunajte skupni čas cikla.2) Odštejte 3 najdaljše korake in njihov delež (%) v skupnem času.3) Predlagajte 1 hipotezo o temeljnem vzroku in 1 konkretno poenostavitev za vsako ozko grlo.4) Podajte oceno "pričakovanega dobička (dnevi)" za vsak predlog in ga označite kot "predpostavko". Omejitev: Naj bodo predlogi izvedljivi in ​​merljivi; dajanje splošnih nasvetov.<proces>1. Vnos zahteve - 0,5 dni2. Odobritev proračuna - 3 dni3. Zbiranje ponudb dobaviteljev - 4 dni4. Soglasje skrbnika - 2 dni5. Naročilo - 0,5 dni</process>

Ta poziv; Kaže, da je največji delež v 10-dnevnem ciklu zbiranje ponudb in odobritev, in daje konkretno priporočilo, kot je "skrajšajte 3. korak s 4 dni na 1 dan s seznamom odobrenih dobaviteljev."

Zaloga in obratna sredstva

Umetna inteligenca iz podatkov o zalogah odstrani predmete, ki se počasi obračajo (mrtve zaloge), in presežek denarja.

Analiza izhaja iz spodnje tabele zalog: - Stopnja obrata zalog za vsak izdelek = letna prodaja / povprečna zaloga - Označite elemente, ki so bili neaktivni več kot 90 dni kot "mrtve zaloge" - Navedite 5 artiklov (količina x stroški na enoto), ki vežejo največ denarja - Predlagajte ukrep za mrtve zaloge (popust, vračilo, akcija) Uporabite samo številke v podatkih; Pokažite formulo stopnje prometa.

Izdelek

Vrednost delnice

stopnja prometa

Stanje

A.

120.000

8.0

zdravo

B.

340.000

1,2

Počasen, potraten

C.

85.000

0,0

Mrtva zaloga (120 dni neaktivna)

Standardizacija procesa in kontrolni seznam

Umetna inteligenca izdela kontrolne sezname, ki ponavljajoče se operacije razdelijo na korake in zagotovijo, da jih vsi izvajajo na enak način.

Ustvarite standardni kontrolni seznam naslednjih razpršenih zaključnih nalog ob koncu meseca: korake postavite v logični vrstni red, vsakemu koraku dodajte odgovorno vlogo in predvideni čas, označite medsebojno povezane korake. Na koncu dodajte stolpec »tveganje, če je izpuščeno«.

Pozor: Številke, ki jih predlaga umetna inteligenca, kot je "pričakovani zaslužek: 3 dni", so ocene in ne jamstva. Odstranitev potrditvenega koraka pospeši postopek, vendar lahko oslabi nadzor. Ljudje vzpostavljajo ravnotežje med učinkovitostjo in nadzorom.

Pospešitev postopka zbiranja

Najpogostejše ozko grlo pri obratnih sredstvih je zbiranje. Račun je izdan, a denar ne pride tedne; V tem obdobju podjetje financira kupca z lastnim denarjem. Umetna inteligenca razvršča in razvršča po prednosti odprte terjatve (zapadle račune) z analizo staranja (združevanje glede na to, kako dolgo so bile neplačane) in celo pripravi osnutke opominov.

Ustvarite analizo staranja iz naslednjega seznama odprtih terjatev: - Razdelite v skupine zapadlosti: 0-30 / 31-60 / 61-90 / 90+ dni - Prikažite skupni znesek vsake skupine in njen delež v skupnem znesku - Razvrstite 5 strank z največjim tveganjem (visok znesek + dolga zamuda) - Predlagajte vljudno, a jasno besedilo opomnika za zbiranje za vsako Uporabite samo informacije v podatkih; Ljudje se odločijo za zbiranje.

Ta analiza sprašuje "koga naj najprej pokličemo?" postavlja vprašanje na podlagi podatkov. Velika terjatev, stara več kot 90 dni, je veliko bolj kritična kot nekaj manjših zamud, zato morate svojo energijo usmeriti tja. AI ustvari besedilo opomnika, vendar je odločitev o pošiljanju in upravljanju razmerja vaša.

Nasvet: Obstajajo trije načini za skrajšanje časa denarnega cikla: skrajšajte dni zalog, pospešite zbiranje, podaljšajte plačilo (dober odnos z dobaviteljem). Vprašajte AI ​​"katera od teh treh krakov nam bo ustvarila najhitrejši dobiček?" ' in pripravite prednost na podlagi podatkov.

Mini etuiji

1. primer – ozko grlo pri odobritvi. Povprečni nabavni cikel v enem podjetju je bil 10 dni. Analiza umetne inteligence je pokazala, da sta dva ločena koraka odobritve požrla polovico skupnega časa. Z uvedbo enotne odobritve nakupov pod določenim zneskom se je cikel skrajšal na 6 dni; Zamuda za nujne nakupe je mimo.

Primer 2 – Mrtve zaloge 340 tisoč lir. Analiza obrata zalog je pokazala, da ni bilo nobene prodaje artikla 120 dni in 85.000 TL je bilo vezanih v gotovini. Ekipa je z akcijo zmanjšala zalogo; gotovina je bila sproščena. Umetna inteligenca je tudi predlagala zmanjšanje količine naročila za počasno obračanje artikla B.

Primer 3 – Zdravljenje, ki oslabi nadzor. Ena ekipa je implementirala priporočilo AI "odstranite odobritev računa, prihranite 2 dni"; vendar je to povzročilo nenadzorovano plačevanje napačnih računov. Predlog je bil umaknjen, ponovno je bila vzpostavljena odobritev z avtomatsko kontrolo praga: pod določeno količino preide avtomatsko, nad pade v odobritev. Tako se je ohranila hitrost in ponovno vzpostavil nadzor. Nauk: ne bi smelo vsako pospeševanje žrtvovati nadzora; večinoma rešitev ni "odstrani", ampak "avtomatiziraj s pametnim pragom".

Primer 4 – prednostna naloga, ki pospeši zbiranje. V enem podjetju je bila tretjina odprtih terjatev starejših od 90 dni, a je ekipa klicala vse po istem vrstnem redu. Analiza staranja z umetno inteligenco je pokazala, da je bilo 60 % zneska koncentriranega pri samo petih strankah. Ko je bila energija usmerjena k tem petim strankam, se je obdobje zbiranja zmanjšalo z 58 dni na 44 dni v šestih tednih in sprostila se je znatna količina denarja. Nauk: Zbirke ne zaslužijo zaradi truda, ampak pravilne prednostne naloge.

Pogoste napake

• Zadovoljite se s splošnimi nasveti. »Pojdi na digitalno« je nepraktično; Zahtevajte konkretne, merljive ukrepe.
• Čakanje na analizo brez zagotavljanja podatkov o času/korakih. Ozko grlo je vidno šele pri podatkih.
• Ob predpostavki, da so napovedi zaslužka jamstvo. AI-jev "3-dnevni dobiček" je hipoteza, preizkušena na terenu.
• Pospeševanje z žrtvovanjem nadzora. Odstranitev potrditve lahko poveča tveganje; Človeška bitja vzpostavljajo ravnotežje.
• Ignoriranje mrtve zaloge. Vezana gotovina je tihi strošek; Redno skenirajte s hitrostjo vrtenja.

Če povzamem

• Umetna inteligenca je močan analitični pomočnik, ki naredi vidna operativna ozka grla, mrtve zaloge in zamude v denarnem ciklu.
• Podajte korake postopka z njihovim trajanjem in odstranite najdaljše korake in glavni vzrok; Zahtevajte konkretne, merljive ukrepe.
• Čas denarnega cikla (zaloge + zbiranja − plačilni dnevi) je pokazatelj zdravja obratnega kapitala; Skrajšanje sprosti denar.
• Številke "pričakovanega dobička", ki jih navaja model, so ocene; je treba preizkusiti na terenu.
• Ljudje vzpostavljajo ravnotežje med učinkovitostjo in nadzorom; Vsako pospeševanje ne bi smelo žrtvovati nadzora.

Aplikacijska naloga

Zapišite ponavljajoče se procese iz vašega podjetja (nakup, prevzem, zapiranje) s koraki in časi. Odstranite ozka grla in predloge za poenostavitev z zmogljivo predlogo poziva; ročno preverite skupni čas cikla. Prav tako naj se stopnja obrata izračuna iz seznama zalog in označenih artiklov odpadle zaloge. Vzamemo najbolj privlačen predlog modela in se vprašamo, "kakšen nadzor oslabi?" Oceni z vprašanjem.

kontrolni seznam

• [ ] Navedel sem korake postopka z njihovim trajanjem in odgovornostmi.
• [ ] Ročno sem preveril skupni čas cikla.
• [ ] Želel sem konkretne, merljive akcije; Nisem se ustavil pri splošnih nasvetih.
• [ ] S formulo sem izračunal stopnjo obračanja zalog in označil mrtve zaloge.
• [ ] Številke "pričakovanega dobička" sem obravnaval kot ocene.
• [ ] Vsak predlog pospeševanja sem ocenil za nadzorno tveganje.