Lợi nhuận:
- Khả năng phân tích các bước quy trình với thời lượng của chúng và phát hiện các điểm nghẽn cũng như nguyên nhân gốc rễ
- Khả năng xác định hàng tồn kho và cơ hội tiết kiệm từ dữ liệu vòng quay hàng tồn kho và chu kỳ tiền mặt
- Khả năng đánh giá các đề xuất đơn giản hóa cụ thể và có thể đo lường được về mặt rủi ro kiểm soát
Tài chính và hoạt động gắn liền với nhau. Hàng tồn kho dư thừa biến thành tiền mặt; chậm thu tiền làm hạn chế vốn lưu động; Độ dài của quá trình phê duyệt sẽ tạo ra chi phí. Trí tuệ nhân tạo (AI) là trợ lý phân tích đắc lực trong việc phát hiện các điểm nghẽn trong dữ liệu vận hành (các điểm chặn làm chậm quy trình), đơn giản hóa các bước quy trình và tối ưu hóa hàng tồn kho/vốn lưu động. Trong phần này, chúng tôi sẽ đề cập đến cách đưa AI vượt quá số lượng và đưa vào quá trình ra quyết định vận hành.
AI trong hoạt động tạo ra giá trị ở đâu?
Trong ba lĩnh vực chính: Quản lý hàng tồn kho (bao nhiêu hàng hóa, khi nào), chu kỳ vốn lưu động (thu tiền, thanh toán, số ngày tồn kho) và hiệu quả của quy trình (bao nhiêu bước và thời gian hoàn thành một công việc). AI nhanh chóng trích xuất các mẫu trong dữ liệu này và đưa ra các giả thuyết cải tiến; Bạn kiểm tra chúng với thực tế trên sân.
Một khái niệm quan trọng: chu kỳ chuyển đổi tiền mặt. Điều này được tìm thấy bằng số ngày dự trữ công thức + ngày thu tiền - ngày thanh toán và hỏi "mất bao nhiêu ngày để tiền rời khỏi máy tính tiền và quay trở lại máy tính tiền?" trả lời câu hỏi. Việc rút ngắn giải phóng tiền mặt bị ràng buộc.
Mẹo: Trong lời nhắc hoạt động, hãy luôn nói “đề xuất hành động cụ thể, có thể hành động và đo lường được”. “Cải tiến quy trình” không có tác dụng; "Xóa bước xác nhận thứ 3, chu kỳ sẽ rút ngắn 2 ngày" có tác dụng.
Từng bước: Phân tích nút cổ chai
- Đưa ra các bước và thời gian của quy trình. Mỗi bước mất bao lâu.
- Tìm điểm nghẽn. Đánh dấu bước dài nhất và chờ đợi nhất.
- Đặt câu hỏi về nguyên nhân gốc rễ. Tại sao tên tôi dài? Xác nhận, thiếu dữ liệu, đổi chủ?
- Đề nghị đơn giản hóa. Các bước có thể tháo rời/tự động hóa.
- Đo lường tác động. Đề xuất cải thiện chu kỳ bao nhiêu ngày/bao nhiêu TL?
Nhắc yếu / Nhắc mạnh
Lời nhắc yếu: Cải thiện quy trình mua hàng của chúng tôi.
Điều này đưa ra những lời khuyên chung chung, không khả thi như “tăng cường giao tiếp, chuyển sang kỹ thuật số”.
Lời nhắc mạnh mẽ: Vai trò của bạn: nhà phân tích quy trình vận hành. Nhiệm vụ: Phân tích quy trình mua hàng sau. Đối với mỗi bước: tên bước | thời gian trung bình (ngày) | chịu trách nhiệm | lý do chờ đợiCác bước:1) Tính tổng thời gian chu kỳ.2) Trừ 3 bước dài nhất và tỷ lệ (%) của chúng trong tổng thời gian.3) Đề xuất 1 giả thuyết nguyên nhân gốc rễ và 1 đơn giản hóa cụ thể cho mỗi nút thắt.4) Đưa ra ước tính "lợi ích dự kiến (ngày)" cho mỗi đề xuất và đánh dấu nó là "giả định". Ràng buộc: Làm cho các đề xuất khả thi và có thể đo lường được; đưa ra lời khuyên chung.<process>1. Yêu cầu nhập cảnh - 0,5 ngày2. Phê duyệt ngân sách - 3 ngày3. Thu thập báo giá nhà cung cấp - 4 ngày4. Phê duyệt của quản trị viên - 2 ngày5. Đặt hàng - 0,5 ngày</process>
Lời nhắc này; Nó cho thấy phần lớn nhất trong chu kỳ 10 ngày là thu thập và phê duyệt giá thầu, đồng thời đưa ra khuyến nghị cụ thể như “giảm bước 3 từ 4 ngày xuống còn 1 ngày với danh sách nhà cung cấp được phê duyệt”.
Cổ phiếu và vốn lưu động
AI loại bỏ các mặt hàng quay vòng chậm (hàng tồn kho) và tiền mặt dư thừa khỏi dữ liệu hàng tồn kho.
Phân tích đến từ bảng tồn kho bên dưới: - Tỷ lệ quay vòng hàng tồn kho cho mỗi sản phẩm = doanh thu hàng năm / lượng hàng tồn kho trung bình - Đánh dấu các mặt hàng không hoạt động trong hơn 90 ngày là "hết hàng" - Liệt kê 5 mặt hàng (số lượng x đơn giá) có nhiều tiền mặt nhất - Đề xuất hành động đối với hàng tồn kho (giảm giá, trả lại, chiến dịch) Chỉ sử dụng các con số trong dữ liệu; Hiển thị công thức tỷ lệ doanh thu.
sản phẩm
Giá trị cổ phiếu
tỷ lệ doanh thu
Trạng thái
A.
120.000
8,0
khỏe mạnh
B.
340.000
1,2
Chậm, tốn tiền
C.
85.000
0,0
Hàng tồn kho (120 ngày không hoạt động)
Danh sách kiểm tra và tiêu chuẩn hóa quy trình
AI tạo ra các danh sách kiểm tra chia nhỏ hoạt động lặp đi lặp lại thành các bước và đảm bảo mọi người đều thực hiện theo cùng một cách.
Tạo một danh sách kiểm tra tiêu chuẩn cho các nhiệm vụ cuối tháng rải rác sau đây: sắp xếp các bước theo thứ tự hợp lý, thêm vai trò chịu trách nhiệm và thời gian ước tính cho từng bước, đánh dấu các bước có mối liên hệ với nhau. Thêm cột "rủi ro nếu bị bỏ qua" ở cuối.
Lưu ý: Các số liệu do AI gợi ý như "thu nhập dự kiến: 3 ngày" là ước tính, không phải đảm bảo. Việc loại bỏ bước xác nhận sẽ tăng tốc quá trình nhưng có thể làm suy yếu khả năng kiểm soát. Mọi người thiết lập sự cân bằng giữa hiệu quả và kiểm soát.
Đẩy nhanh quá trình thu thập
Điểm nghẽn phổ biến nhất trong vốn lưu động là việc thu tiền. Một hóa đơn được phát hành nhưng tiền không đến trong nhiều tuần; Trong thời gian này, công ty tài trợ cho khách hàng bằng tiền riêng của mình. AI sắp xếp và ưu tiên các khoản phải thu chưa thanh toán (hóa đơn quá hạn) bằng phân tích lão hóa (nhóm theo thời gian chúng chưa được thanh toán) và thậm chí cả soạn thảo thông báo nhắc nhở.
Tạo phân tích lão hóa từ danh sách các khoản phải thu mở sau đây: - Chia thành các nhóm đáo hạn: 0-30 / 31-60 / 61-90 / 90+ ngày - Hiển thị tổng số tiền của mỗi nhóm và tỷ trọng của nó trong tổng thể - Xếp hạng 5 khách hàng có rủi ro cao nhất (số tiền cao + thời gian chờ đợi lâu) - Đề xuất văn bản nhắc nhở thu nợ lịch sự nhưng rõ ràng cho mỗi nhóm Chỉ sử dụng thông tin trong dữ liệu; Mọi người đưa ra quyết định thu thập.
Phân tích này hỏi “chúng ta nên gọi cho ai trước?” đặt câu hỏi dựa trên dữ liệu. Một khoản phải thu lớn đã quá 90 ngày quan trọng hơn nhiều so với một vài sự chậm trễ nhỏ và đó là lúc bạn nên tập trung sức lực của mình. AI tạo ra văn bản nhắc nhở nhưng quyết định gửi và quản lý mối quan hệ là của bạn.
Mẹo: Có ba cách để rút ngắn thời gian chu kỳ tiền mặt: giảm số ngày tồn kho, tăng tốc độ thu tiền, gia hạn thanh toán (mối quan hệ tốt với nhà cung cấp). Hãy hỏi AI “cánh tay nào trong ba cánh tay này sẽ tạo ra lợi nhuận nhanh nhất cho chúng ta?” ' và đưa ra mức độ ưu tiên dựa trên dữ liệu.
Hộp đựng nhỏ
Trường hợp 1 - Tắc nghẽn phê duyệt. Chu kỳ mua hàng trung bình ở một công ty là 10 ngày. Phân tích AI cho thấy hai bước phê duyệt riêng biệt chiếm một nửa tổng thời gian. Khi phê duyệt một lần được áp dụng cho các giao dịch mua dưới một số tiền nhất định, chu kỳ giảm xuống còn 6 ngày; Sự chậm trễ cho việc mua hàng khẩn cấp đã qua.
Trường hợp 2 - 340 nghìn liras hết hàng. Phân tích vòng quay hàng tồn kho cho thấy rằng không có doanh số bán một mặt hàng nào trong 120 ngày và 85.000 TL được giữ bằng tiền mặt. Nhóm đã giảm lượng hàng tồn kho theo chiến dịch; tiền mặt đã được phát hành. AI cũng đề xuất giảm số lượng đặt hàng đối với mặt hàng B quay chậm.
Trường hợp 3 - Chữa bệnh làm suy yếu khả năng kiểm soát. Một nhóm đã triển khai khuyến nghị "xóa phê duyệt hóa đơn, tiết kiệm 2 ngày" của AI; nhưng điều này dẫn đến việc thanh toán không kiểm soát được các hóa đơn sai. Đề xuất đã được rút lại, phê duyệt được thiết lập lại với kiểm soát ngưỡng tự động: dưới một số tiền nhất định, nó sẽ tự động được chuyển, trên mức đó sẽ được phê duyệt. Do đó, cả tốc độ đều được duy trì và khả năng kiểm soát được khôi phục. Bài học: không phải lúc tăng tốc nào cũng phải hy sinh khả năng kiểm soát; hầu hết giải pháp không phải là “loại bỏ” mà là “tự động hóa với ngưỡng thông minh”.
Trường hợp 4 - Ưu tiên đẩy nhanh việc thu thập. Ở một công ty, một phần ba số khoản phải thu chưa thanh toán đã quá 90 ngày, nhưng nhóm vẫn gọi điện cho mọi người theo cùng một thứ tự. Phân tích lão hóa AI cho thấy 60% số tiền chỉ tập trung vào 5 khách hàng. Khi năng lượng được hướng tới năm khách hàng này, thời gian thu tiền giảm từ 58 ngày xuống còn 44 ngày trong sáu tuần và một lượng tiền mặt đáng kể đã được giải ngân. Bài học: Không phải nỗ lực mà là sự ưu tiên đúng đắn mới tạo ra tiền trong các bộ sưu tập.
Những lỗi thường gặp
- Hãy hài lòng với lời khuyên chung chung. “Đi kỹ thuật số” là không thực tế; Yêu cầu hành động cụ thể, có thể đo lường được.
- Đang chờ phân tích mà không cung cấp dữ liệu thời gian/bước. Nút cổ chai chỉ hiển thị với dữ liệu.
- Giả sử dự đoán thu nhập là một sự đảm bảo. “Lợi nhuận 3 ngày” của AI là một giả thuyết, được thử nghiệm trên thực tế.
- Tăng tốc bằng cách hy sinh quyền kiểm soát. Việc xóa xác nhận có thể làm tăng rủi ro; Con người thiết lập sự cân bằng.
- Bỏ qua hàng tồn kho chết. Tiền mặt bị ràng buộc là một chi phí thầm lặng; Quét thường xuyên với tốc độ quay.
Tóm lại
- AI là một trợ lý phân tích mạnh mẽ giúp hiển thị các nút thắt trong hoạt động, hàng tồn kho và sự chậm trễ trong chu kỳ tiền mặt.
- Đưa ra các bước của quy trình kèm theo thời lượng và loại bỏ các bước dài nhất cũng như nguyên nhân gốc rễ; Yêu cầu hành động cụ thể, có thể đo lường được.
- Thời gian chu kỳ tiền mặt (hàng tồn kho + thu tiền - ngày thanh toán) là một chỉ số về tình trạng vốn lưu động; Rút ngắn giải phóng tiền mặt.
- Các số liệu về "thu nhập dự kiến" do mô hình đưa ra chỉ là ước tính; phải được thử nghiệm trên thực địa.
- Mọi người thiết lập sự cân bằng giữa hiệu quả và kiểm soát; Mỗi lần tăng tốc không nên hy sinh khả năng kiểm soát.
Nhiệm vụ ứng dụng
Viết ra một quy trình định kỳ từ doanh nghiệp của bạn (mua hàng, thu tiền, chốt giao dịch) với các bước và thời gian. Loại bỏ các vướng mắc và đề xuất đơn giản hóa bằng mẫu lời nhắc mạnh mẽ; xác minh thủ công tổng thời gian chu kỳ. Ngoài ra, hãy tính toán tỷ lệ doanh thu từ danh sách hàng tồn kho và đánh dấu các mặt hàng tồn kho đã chết. Chúng tôi lấy đề xuất hấp dẫn nhất của mô hình và đặt câu hỏi "nó làm suy yếu khả năng kiểm soát nào?" Đánh giá bằng câu hỏi.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã đưa ra các bước của quy trình cùng với thời hạn và trách nhiệm của chúng.
- [ ] Tôi đã xác minh tổng thời gian chu kỳ theo cách thủ công.
- [ ] Tôi muốn hành động cụ thể, có thể đo lường được; Tôi không dừng lại với lời khuyên chung chung.
- [ ] Tôi đã tính tỷ lệ luân chuyển hàng tồn kho theo công thức và đánh dấu hàng tồn kho đã chết.
- [ ] Tôi coi số liệu "thu nhập dự kiến" là ước tính.
- [ ] Tôi đã đánh giá từng đề xuất tăng tốc để tìm ra rủi ro kiểm soát.