Mga yunit
1. Ulat sa Pananalapi at Interpretasyon ng Pahayag 2. Pagproseso ng Data ng Gastos at Invoice 3. Pagsusuri ng Badyet at Cash Flow 4. Paghahanda ng KPI at Ulat sa Pamamahala 5. Suporta sa Pagtataya at Pagtataya 6. Pagbuo ng Formula ng Excel at Paglilinis ng Data 7. Pagsusuri ng Supply at Pagbili 8. Mga Operasyon at Pag-optimize ng Proseso 9. Audit, Internal Control at Anomaly Detection 10. Pagkapribado, Pagsunod at Mga Limitasyon sa Data ng Pananalapi 11. End-to-end na aplikasyon: ai-powered month-end na pagsasara
Yunit 8 / 11

Mga Operasyon at Pag-optimize ng Proseso

Mga nadagdag:

  • Kakayahang pag-aralan ang mga hakbang sa proseso sa kanilang tagal at magbunyag ng mga bottleneck at ugat na sanhi
  • Kakayahang kilalanin ang patay na stock at mga pagkakataon sa pagtitipid mula sa stock turnover at data ng cash cycle
  • Kakayahang suriin ang konkreto at masusukat na mga mungkahi sa pagpapasimple sa mga tuntunin ng panganib sa kontrol

Ang pananalapi at mga operasyon ay magkakaugnay. Ang sobrang stock ay nagiging cash; ang pagkaantala sa koleksyon ay nakakahadlang sa kapital; Ang haba ng proseso ng pag-apruba ay lumilikha ng mga gastos. Ang artificial intelligence (AI) ay isang makapangyarihang katulong sa pagsusuri sa pagkakita ng mga bottleneck sa data ng pagpapatakbo (pagba-block ng mga punto na nagpapabagal sa proseso), pagpapasimple ng mga hakbang sa proseso, at pag-optimize ng imbentaryo/pagawaang kapital. Sa unit na ito, sasaklawin namin kung paano kunin ang AI na higit sa bilang at sa paggawa ng pagpapasya sa pagpapatakbo.

Saan Lumilikha ng Halaga ang AI sa Operations?

Sa tatlong pangunahing lugar: Pamamahala ng imbentaryo (kung magkano ang mga kalakal, kailan), working capital cycle (pagkolekta, pagbabayad, balanse ng mga araw ng stock) at kahusayan sa proseso (ilang hakbang at sa anong oras nakumpleto ang isang trabaho). Mabilis na kinukuha ng AI ang mga pattern sa data na ito at bumubuo ng mga pagpapahusay na hypotheses; Sinusubukan mo sila sa katotohanan sa larangan.

Isang pangunahing konsepto: cycle ng conversion ng cash. Ito ay matatagpuan sa formula stock days + collection days − payment days at nagtatanong ng "ilang araw ang aabutin bago umalis ang pera sa cash register at bumalik sa cash register?" sumasagot sa tanong. Ang shortening ay nagpapalaya ng nakatali na cash.

Tip: Sa mga prompt ng pagpapatakbo, palaging sabihin ang "magmungkahi ng konkreto, naaaksyunan at nasusukat na pagkilos." "Pagbutihin ang mga proseso" ay hindi gumagana; "Alisin ang ika-3 hakbang sa pagkumpirma, ang cycle ay paikliin ng 2 araw" gumagana.

Hakbang sa Hakbang: Bottleneck Analysis

  1. Magbigay ng mga hakbang at oras ng proseso. Gaano katagal ang bawat hakbang.
  2. Hanapin ang bottleneck. Ipamarkahan ang pinakamatagal at pinakahihintay na hakbang.
  3. Tanungin ang ugat na dahilan. Bakit ang haba ng pangalan ko? Kumpirmasyon, nawawalang data, pagpapalit ng kamay?
  4. Magmungkahi ng pagpapasimple. Matatanggal/awtomatikong mga hakbang.
  5. Sukatin ang epekto. Ilang araw/ilang TL ang pinapabuti ng rekomendasyon ang cycle?

Mahina Prompt / Malakas na Prompt

Mahinang prompt:Pagbutihin ang aming proseso ng pagbili.

Nagbibigay ito ng generic, hindi magagawang payo tulad ng "palakasin ang komunikasyon, maging digital."

Napakahusay na prompt:Ang iyong tungkulin: operations process analyst.Task: Suriin ang sumusunod na proseso ng pagbili.Para sa bawat hakbang: step name | average na oras (araw) | responsable | dahilan ng paghihintayMga Hakbang:1) Kalkulahin ang kabuuang cycle time.2) Ibawas ang 3 pinakamahabang hakbang at ang kanilang bahagi (%) sa kabuuang oras.3) Magmungkahi ng 1 root cause hypothesis at 1 kongkretong simplification para sa bawat bottleneck.4) Magbigay ng pagtatantya ng "inaasahang pakinabang (mga araw)" para sa bawat mungkahi at markahan ito bilang "assumption and the measureables". pagbibigay ng pangkalahatang payo.<proseso>1. Humiling ng pagpasok - 0.5 araw2. Pag-apruba ng badyet - 3 araw3. Koleksyon ng quotation ng supplier - 4 na araw4. Pag-apruba ng administrator - 2 araw5. Order - 0.5 araw</process>

Ang prompt na ito; Ipinapakita nito na ang pinakamalaking bahagi sa 10-araw na cycle ay ang pagkolekta ng bid at mga pag-apruba, at gumagawa ng isang kongkretong rekomendasyon tulad ng "bawasan ang hakbang 3 mula 4 na araw hanggang 1 araw gamit ang listahan ng naaprubahang supplier."

Stock at Working Capital

Inaalis ng AI ang mabagal na pag-ikot (dead stock) na mga item at sobrang pera mula sa data ng imbentaryo.

Ang pagsusuri ay nagmumula sa talahanayan ng stock sa ibaba:- Rate ng turnover ng imbentaryo para sa bawat produkto = taunang benta / average na stock- Markahan ang mga item na hindi aktibo sa loob ng higit sa 90 araw bilang "dead stock"- Ilista ang 5 item (dami x unit cost) na nagbubuklod ng pinakamaraming cash- Magmungkahi ng aksyon para sa dead stock (discount, return, campaign) Gamitin lamang ang mga numero sa data; Ipakita ang formula ng turnover rate.

produkto

Halaga ng stock

rate ng turnover

Katayuan

A.

120,000

8.0

malusog

B.

340,000

1,2

Mabagal, nakakaubos ng pera

C.

85,000

0.0

Dead stock (120 araw na hindi aktibo)

Istandardisasyon at Checklist ng Proseso

Gumagawa ang AI ng mga checklist na naghahati-hati sa paulit-ulit na operasyon sa mga hakbang at tinitiyak na ginagawa ito ng lahat sa parehong paraan.

Gumawa ng karaniwang checklist ng mga sumusunod na nakakalat na gawain sa pagtatapos ng buwan: ilagay ang mga hakbang sa lohikal na pagkakasunud-sunod, magdagdag ng responsableng tungkulin at tinantyang oras sa bawat hakbang, markahan ang magkakaugnay na mga hakbang. Magdagdag ng column na "panganib kung aalisin" sa dulo.

Pansin: Ang mga figure na iminungkahi ng AI tulad ng "inaasahang kita: 3 araw" ay mga pagtatantya, hindi mga garantiya. Ang pag-alis ng hakbang sa pagkumpirma ay nagpapabilis sa proseso ngunit maaaring magpahina ng kontrol. Itinatag ng mga tao ang balanse sa pagitan ng kahusayan at kontrol.

Pabilisin ang Proseso ng Pagkolekta

Ang pinakakaraniwang bottleneck sa working capital ay ang koleksyon. Ang isang invoice ay inisyu, ngunit ang pera ay hindi dumarating nang ilang linggo; Sa panahong ito, pinondohan ng kumpanya ang customer gamit ang sarili nitong pera. Inuuri at inuuna ng AI ang mga bukas na matatanggap (mga overdue na invoice) gamit ang aging analysis (pagpapangkat ayon sa kung gaano katagal ang mga ito hindi nabayaran) at kahit na nag-draft ng komunikasyon sa paalala.

Gumawa ng aging analysis mula sa sumusunod na listahan ng mga open receivable:- Hatiin sa mga grupo ng maturity: 0-30 / 31-60 / 61-90 / 90+ araw- Ipakita ang kabuuang halaga ng bawat grupo at bahagi nito sa kabuuan- I-ranggo ang 5 customer na may pinakamaraming panganib (mataas na halaga + mahabang pagkaantala)- Magmungkahi ng magalang ngunit malinaw na impormasyon sa pagkolekta ng data sa bawat teksto Ang mga tao ang gumagawa ng desisyon sa pagkolekta.

Ang pagsusuring ito ay nagtatanong ng "sino ang dapat nating unang tawagan?" ibinatay ang tanong sa datos. Ang isang malaking matatanggap na higit sa 90 araw ay mas kritikal kaysa sa ilang maliliit na pagkaantala, at doon mo dapat ituon ang iyong enerhiya. Binubuo ng AI ang text ng paalala, ngunit nasa iyo ang desisyon na ipadala at pamahalaan ang relasyon.

Tip: May tatlong paraan upang paikliin ang oras ng ikot ng pera: bawasan ang mga araw ng imbentaryo, pabilisin ang koleksyon, pahabain ang pagbabayad (magandang relasyon sa supplier). Tanungin ang AI "alin sa tatlong armas na ito ang bubuo ng pinakamabilis na kita para sa atin?" ' at makabuo ng priyoridad na nakabatay sa data.

Mga Mini Case

Kaso 1 — bottleneck ng pag-apruba. Ang average na ikot ng pagbili sa isang kumpanya ay 10 araw. Ipinakita ng pagsusuri ng AI na dalawang magkahiwalay na hakbang sa pag-apruba ang kumain ng kalahati ng kabuuang oras. Kapag ang nag-iisang pag-apruba ay ipinakilala para sa mga pagbili na mas mababa sa isang tiyak na halaga, ang cycle ay nabawasan sa 6 na araw; Tapos na ang pagkaantala para sa mga agarang pagbili.

Case 2 — Patay na stock ng 340 thousand liras. Ang pagtatasa ng stock turnover ay nagsiwalat na walang benta sa isang item sa loob ng 120 araw at 85,000 TL ang nakatali sa cash. Binawasan ng koponan ang stock sa kampanya; inilabas ang cash. Iminungkahi din ng AI na bawasan ang dami ng order sa mabagal na pagliko ng item B.

Kaso 3 — Pagpapagaling na nagpapahina sa kontrol. Ipinatupad ng isang team ang rekomendasyon ng AI na "alisin ang pag-apruba ng invoice, makatipid ng 2 araw"; ngunit ito ay humantong sa hindi makontrol na pagbabayad ng mga maling invoice. Ang panukala ay binawi, ang pag-apruba ay muling itinatag na may awtomatikong threshold na kontrol: sa ibaba ng isang tiyak na halaga ay awtomatiko itong pumasa, sa itaas nito ay nahuhulog sa pag-apruba. Kaya, ang parehong bilis ay napanatili at ang kontrol ay naibalik. Aral: hindi lahat ng acceleration ay dapat isakripisyo ang kontrol; kadalasan ang solusyon ay hindi "alisin" ngunit "i-automate gamit ang smart threshold".

Case 4 — Priyoridad na nagpapabilis ng koleksyon. Sa isang kumpanya, isang-katlo ng mga bukas na receivable ay higit sa 90 araw na ang edad, ngunit ang koponan ay tumatawag sa lahat sa parehong pagkakasunud-sunod. Ipinakita ng AI aging analysis na 60% ng halaga ay puro sa limang customer lang. Kapag ang enerhiya ay itinuro sa limang customer na ito, ang panahon ng pagkolekta ay bumaba mula 58 araw hanggang 44 na araw sa loob ng anim na linggo at isang malaking halaga ng cash ang inilabas. Lesson: Hindi effort, pero tamang prioritization ang kumikita sa collections.

Mga karaniwang pagkakamali

  • Maging kontento sa pangkalahatang payo. Ang "Go digital" ay hindi praktikal; Humingi ng konkreto, masusukat na aksyon.
  • Naghihintay para sa pagsusuri nang hindi nagbibigay ng data ng oras/hakbang. Ang bottleneck ay makikita lamang sa data.
  • Ipagpalagay na ang mga hula sa kita ay isang garantiya. Ang "3-araw na kita" ng AI ay isang hypothesis, nasubok sa larangan.
  • Pagpapabilis sa pamamagitan ng pagsasakripisyo ng kontrol. Ang pag-alis ng kumpirmasyon ay maaaring magpataas ng panganib; Ang mga tao ay nagtatatag ng balanse.
  • Hindi pinapansin ang patay na stock. Ang nakatali na pera ay isang tahimik na gastos; Regular na i-scan nang may bilis ng pag-ikot.

Sa buod

  • Ang AI ay isang makapangyarihang analytics assistant na ginagawang nakikita ang mga bottleneck sa pagpapatakbo, patay na stock at mga pagkaantala sa ikot ng pera.
  • Ibigay ang mga hakbang sa proseso sa kanilang tagal at alisin ang pinakamahabang hakbang at ang ugat na dahilan; Humingi ng konkreto, masusukat na aksyon.
  • Ang oras ng ikot ng pera (imbentaryo + mga koleksyon − araw ng pagbabayad) ay isang tagapagpahiwatig ng kalusugan ng kapital na nagtatrabaho; Ang shortening ay naglalabas ng cash.
  • Ang mga numero ng "inaasahang kita" na ibinigay ng modelo ay mga pagtatantya; dapat masuri sa larangan.
  • Ang mga tao ay nagtatatag ng balanse sa pagitan ng kahusayan at kontrol; Ang bawat acceleration ay hindi dapat isakripisyo ang kontrol.

Gawain ng aplikasyon

Isulat ang isang umuulit na proseso mula sa iyong sariling negosyo (pagbili, pagkolekta, pagsasara) na may mga hakbang at oras. Alisin ang mga bottleneck at suhestiyon sa pagpapasimple gamit ang malakas na template ng prompt; manu-manong i-verify ang kabuuang cycle ng oras. Gayundin, kalkulahin ang rate ng turnover mula sa listahan ng stock at markahan ang mga patay na stock item. Kinukuha namin ang pinakakaakit-akit na proposisyon ng modelo at itatanong namin "anong kontrol ang pinapahina nito?" Suriin gamit ang tanong.

checklist

  • [ ] Ibinigay ko ang mga hakbang sa proseso kasama ang kanilang mga tagal at responsibilidad.
  • [ ] Manu-manong na-verify ko ang kabuuang cycle time.
  • [ ] Gusto ko ng kongkreto, masusukat na aksyon; Hindi ako tumigil sa pangkalahatang payo.
  • [ ] Kinakalkula ko ang stock turnover rate gamit ang formula at minarkahan ang patay na stock.
  • [ ] Itinuring ko ang mga bilang ng "inaasahang kita" bilang mga pagtatantya.
  • [ ] Sinuri ko ang bawat mungkahi sa pagpapabilis para sa panganib sa pagkontrol.
Nakaraang Susunod