Analiza danych magazynowych w programie magazynowym WMS.net

Autor: Adam Siemiątkowski, SoftwareStudio Group Sp. z o.o.

Analiza danych magazynowych to praca, która zaczyna się od pytania, a nie od raportu. Kierownik albo analityk bierze jedno pytanie, na przykład „gdzie tracimy czas przy przyjęciu” albo „co leży na regałach od roku”, i szuka w zapisanych operacjach odpowiedzi, która zmieni coś w pracy hali. Ta strona opisuje cały tok pracy analityka, od pierwszego pytania do pomiaru po zmianie.

Sąsiednie strony odpowiadają na inne pytania. Raportowanie w magazynie mówi, jakie raporty czyta kierownik i klient 3PL, a KPI magazynu zbierają definicje i wzory wskaźników. Business intelligence dla logistyki zaczyna się tam, gdzie dane pochodzą z kilku systemów naraz. Kolorową mapę natężenia ruchu opisuje raport typu heat mapa, metodę podziału asortymentu strona o analizie ABC oraz XYZ, a dobór wykresów strona o prezentacji danych w postaci graficznej. Tutaj pokazujemy, jak z tych narzędzi korzysta człowiek, który ma podjąć decyzję.

Jak analiza danych magazynowych przekłada się na zyski?

Zysk z analizy rzadko ma postać jednej dużej oszczędności. Najczęściej to dwie zmiany: krótsza droga do towarów pobieranych najczęściej i mniej zapasu, który stoi bez ruchu. Żadna z nich nie wymaga nowego sprzętu, za to obie wymagają danych, którym można ufać, i pytania, które da się sprawdzić.

Schemat pokazuje cykl pracy analityka. Kończy się pomiarem tej samej miary po zmianie, bo bez niego nie wiadomo, czy decyzja zadziałała, a wynik pomiaru zwykle rodzi kolejne pytanie.

Gromadzenie informacji o operacjach logistycznych

Obiekt logistyczny zapisuje w ciągu dnia wiele operacji: przyjęcia, odłożenia, przesunięcia i wydania towaru. Każda z nich zostawia w bazie ślad z datą i lokalizacją. Te zapisy są danymi wejściowymi analizy, bo pozwalają odtworzyć, co działo się z towarem, bez chodzenia po hali. Dlatego właściwe rejestrowanie zdarzeń jest pierwszym warunkiem analizy: operacja, której nikt nie zeskanował, nie istnieje w żadnym zestawieniu.

Zebrane dane dają kadrze zarządzającej obraz sytuacji z wyprzedzeniem, a nie dopiero wtedy, gdy problem wyjdzie na hali. Kierownik, który widzi narastające opóźnienia przyjęć, zmienia obsadę rampy, zanim kolejka się wydłuży. Bez zapisu operacji ten sam kierownik dowiaduje się o problemie od klienta. Firma traci też mniej na rozbieżnościach między stanem w systemie a stanem na półce, o czym pisze strona o kontroli zapasów.

Jak dane pokazują wąskie gardła i nieefektywności?

Wąskie gardło to etap, który ogranicza przepustowość całego procesu. W danych widać je jako miejsce, w którym dokumenty czekają najdłużej, na przykład na kompletację albo na zamknięcie wydania. W Studio WMS.net średni czas realizacji liczy się z cyklu dokumentu magazynowego, więc obejmuje także oczekiwanie na wolnego magazyniera. Wartość jest zatem szacunkiem, który wskazuje, gdzie szukać problemu, a nie dowodem, że ktoś pracuje wolno.

Analiza danych o wielkości i częstotliwości dostaw pomaga też lepiej wykorzystać powierzchnię składowania. Jeżeli dostawy danego indeksu przychodzą rzadko i w dużych partiach, a jego pobrania są częste i drobne, miejsce w strefie zapasowej i miejsce przy kompletacji powinny mieć różną wielkość. Dopiero zestawienie obu strumieni pokazuje, gdzie strefy zaprojektowano inaczej, niż wymaga ruch towaru, a temat ten rozwija strona o optymalizacji przestrzeni magazynowej. Stały pomiar tych samych miar pozwala też korygować procedury, które w praktyce okazują się mało efektywne, co opisuje strona o optymalizacji procesów magazynowych.

Jakie pytania biznesowe warto zadać danym magazynu?

Dobre pytanie biznesowe jest wąskie i kończy się decyzją. „Jak poprawić wydajność magazynu” nie jest pytaniem do analizy, a „dlaczego przyjęcia we wtorki trwają dłużej niż w pozostałe dni” już jest. Tabela zestawia sześć pytań, które kierownicy zadają najczęściej, i dla każdego pokazuje, jakich danych potrzeba oraz jaką decyzję uzasadnia wynik.

Warto zwrócić uwagę na ostatnią kolumnę. Pytanie, po którym nie wiadomo, co zmienić, jest ciekawostką, a nie analizą. Przykład ilustracyjny: jeżeli z zestawienia wynika, że indeks pobierany kilkadziesiąt razy w miesiącu stoi w najdalszej alejce, decyzją jest nowe miejsce dla tego indeksu, a nie kolejny raport.

Pytania o czas pracy ludzi wymagają ostrożności. Czas cyklu dokumentu wskazuje obszar do sprawdzenia, ale ocena pracy konkretnego magazyniera musi opierać się na innych danych. Definicje takich miar zbiera strona o KPI magazynu, a ogólne sposoby podnoszenia wydajności opisuje strona o wydajności magazynu.

Z jakich danych magazynowych korzysta analityk?

Analityk nie zbiera danych osobno, bo powstają one na hali. Magazynier skanuje kod na terminalu z Androidem albo rejestruje operację na stacji roboczej, a aplikacja zapisuje ją w bazie SQL Server jako dokument magazynowy, na przykład PZ albo WZ. Raporty działają na tej samej bazie, co opisuje strona o architekturze Studio WMS.net. Z punktu widzenia analizy dane dzielą się na cztery grupy:

• Dokumenty magazynowe - zapis każdego przyjęcia i wydania z datą i statusem. Z nich liczy się rotację i czasy cyklu.
• Stany i lokalizacje - ilość każdego indeksu w każdym miejscu, także na paletach. Pokazują zapas oraz wypełnienie regałów.
• Daty i terminy - termin realizacji zlecenia i data zamknięcia dokumentu. Dają odchylenia od planu i wiek zapasu.
• Kartoteki - opis każdego indeksu: jednostka miary i grupa, a przy slottingu także wymiary i masa opakowań. Łączą dokumenty z towarem.

System WMS jako źródło danych na bieżąco

System klasy WMS zapisuje lokalizację każdego produktu i jego ruch, więc kadra zarządzająca widzi, co dzieje się na hali, bez chodzenia po niej. Dalszą drogę tych informacji do systemu ERP opisuje strona o przepływie danych, a ogólny obraz systemu daje strona o systemie WMS.

Dane bieżące mają jednak ograniczenie, które analityk musi znać. Terminal bez zasięgu zapisuje operacje lokalnie i synchronizuje je po odzyskaniu łączności, więc raport uruchomiony w tym czasie może ich jeszcze nie zawierać. Zapytanie analityczne po dużym zbiorze danych potrafi też spowolnić zapis skanów, dlatego między systemem a narzędziem analitycznym stawia się osobną warstwę danych raportowych, którą przewiduje architektura Studio WMS.net. Do analizy wstecznej służy stan magazynu na dowolny dzień, liczony tą samą funkcją SQL co stan bieżący, z datą jako parametrem.

Jak przygotować dane do analizy, żeby wynik był wiarygodny?

Większość czasu analityka schodzi na przygotowanie danych, a nie na samą analizę. Wynik policzony poprawnym wzorem z błędnych danych jest poprawnie policzonym błędem, a w raporcie wygląda równie przekonująco jak dobry. Przed pierwszym zestawieniem warto sprawdzić cztery rzeczy:

• Kartoteki - czy ten sam towar nie występuje pod dwoma indeksami i czy każdy ma jednostkę miary. Zdublowany indeks rozbija rotację na dwie mniejsze liczby, które wyglądają na wolniejszy ruch. Pola kartoteki opisuje strona o kartotekach magazynowych.
• Jednostki - czy liczy się sztuki, kartony, palety czy linie zlecenia. Jedna paleta bywa kilkunastoma liniami, więc ranking zmienia się wraz z jednostką.
• Cechy towaru - czy wymiary i masa opakowań są wpisane w kartotece. Bez nich nie da się rzetelnie policzyć ani slottingu, ani obłożenia regałów.
• Kompletność zapisów - czy wszystkie wydania i przesunięcia zostały zeskanowane albo wpisane. Wydanie bez skanu nie zmniejszy stanu, więc raport pokaże towar, którego już nie ma.

Po tych sprawdzeniach dobrze porównać stan z ostatniej inwentaryzacji ze stanem w systemie. Duża rozbieżność oznacza, że analiza rotacji odziedziczy ten sam błąd. Metody spisu i rozliczania różnic opisuje strona o inwentaryzacji magazynu, a bieżące wychwytywanie rozbieżności strona o kontroli zapasów.

Osobna decyzja dotyczy tego, co wyłączyć z liczenia. Zwroty i towar w kwarantannie zniekształcają rotację, a lokalizacje zablokowane na czas naprawy regału zniekształcają wypełnienie, jeżeli wejdą do mianownika. Wyłączenia zapisuje się razem z definicją miary, czyli okresem, jednostką, wyłączeniami i momentem pomiaru, co opisuje strona o KPI magazynu.

Jakie proste analizy wystarczą na początek?

Kilka prostych analiz odpowiada na większość pytań z tabeli. Nie wymagają statystyki ani osobnego narzędzia, a policzyć je można w zestawieniu z programu albo w arkuszu, do którego eksportuje się wynik.

Segmentacja ABC i XYZ ustawia priorytety

Segmentacja towarów według wartości i częstotliwości rotacji należy do najprostszych analiz, a jej skutek jest dobrze widoczny. Analiza ABC pokazuje, które indeksy odpowiadają za największą część obrotu, a analiza XYZ, jak regularny jest ich popyt. W typowym rozkładzie niewielka część asortymentu odpowiada za większość obrotu, więc podział pozwala skupić uwagę tam, gdzie decyzja ma największy skutek. Macierz dziewięciu grup i sposób liczenia opisuje strona o analizie ABC oraz XYZ.

Wynik przekłada się na rozmieszczenie. Towary o najwyższej rotacji trafiają w miejsca łatwo dostępne, co skraca drogę kompletacji, a produkty rzadziej zamawiane mogą stać w dalszych strefach i nie blokują głównych ciągów komunikacyjnych. Segmentacja ułatwia też planowanie zakupów, bo widać, które grupy wymagają częstszego uzupełniania. Przypisanie miejsca do indeksu opisuje strona o slottingu.

Rotacja i zapas zalegający

Rotacja zapasu mówi, ile razy w okresie zapas się odnowił. W najprostszej postaci to wydania z okresu podzielone przez średni stan zapasu. Zapas zalegający to indeksy, które nie miały żadnego ruchu w wybranym okresie, na przykład przez rok. Do jego znalezienia służy data ostatniego ruchu w lokalizacji.

Przykład ilustracyjny: jeżeli próg zalegania ustali się na dwanaście miesięcy, na liście znajdą się wszystkie indeksy bez ruchu od roku, a decyzję o przecenie albo przeniesieniu do dalszej strefy podejmuje kierownik razem z działem zakupów. Próg nie jest stały, bo dla części towarów rok bez ruchu jest normą.

Czasy cyklu i odchylenia od planu

Czas cyklu to czas życia dokumentu od założenia do zamknięcia. Pozwala porównywać podobne zlecenia i szukać etapu, który się wydłuża, ale pozostaje szacunkiem, bo obejmuje oczekiwanie na wolną osobę. Odchylenie od planu to różnica między terminem ze zlecenia a datą zamknięcia wydania. Zlecenie wydania ma termin realizacji, więc zestawienie zleceń zamkniętych po terminie pokazuje, czy problem jest jednostkowy, czy powtarza się w określone dni albo u określonych kontrahentów.

Jakie narzędzia wspierają raportowanie i wizualizację wskaźników?

Raporty i Report Builder jako źródło zestawień

Zestawienia w Studio WMS.net działają na usłudze Microsoft SQL Server Reporting Services, a szablony projektuje się w Report Builderze, więc raport ad hoc nie wymaga programisty. Raporty czytają z tej samej bazy, w której leżą dokumenty i stany. Parametry wpisane przed uruchomieniem, takie jak zakres dat albo kontrahent, decydują o tym, co raport zawiera. Zestawienie można wyeksportować do PDF albo Excela i dalej analizować w tabeli przestawnej, co opisuje strona o raportach w programie WMS.net.

Raporty SQL Server agregują informacje z różnych okresów, więc pokazują zależności, których nie widać w jednym dniu. Gdy zestawienie jest zapisane jako szablon, nikt nie musi go za każdym razem zbierać ręcznie, a analityk poświęca czas na wnioski.

Wykresy i pulpity pokazują proporcje szybciej niż tabele

Surowe liczby trudno ocenić na pierwszy rzut oka, dlatego do rozmowy z zarządem albo ze zmianą lepiej nadaje się wykres. Dashboard Studio WMS.net pokazuje statusy zleceń i zrealizowane dokumenty na dwóch wykresach oraz kontrahentów z największą ilością palet na słupkowym. Proporcje widać, zanim ktokolwiek przeczyta liczbę, a odchylenie od zwykłego układu zwraca uwagę samo.

Druga wizualizacja to mapa magazynu. Widok pokazuje siatkę lokalizacji jednego rzędu, a zakładki Rząd A do Rząd I przełączają rzędy. Kolory oznaczają zajętość, od zielonego dla lokalizacji wolnych po czerwony dla pełnych lub zablokowanych. Po najechaniu kursorem na lokalizację pojawia się okienko z kodem lokalizacji i listą towarów z ilościami. Mapa zajętości odpowiada na pytanie, gdzie towar stoi, a natężenie ruchu w wybranych miejscach opisuje strona o raporcie typu heat mapa.

Zasady czytelnych wykresów, czyli dobór typu wykresu do pytania, omawia strona o prezentacji danych i statystyk w postaci graficznej. Panele menedżerskie pozwalają przejść od ogółu do szczegółu, ale każdy pulpit warto zaczynać od jednej miary, na którą kierownik ma wpływ.

Prognozowanie zapotrzebowania i sezonowość

Historia wydań pozwala ocenić, jakiego zapotrzebowania spodziewać się w kolejnych okresach. Najprostsze podejście porównuje te same miesiące z poprzednich lat i szuka powtarzalnych wzrostów, czyli sezonowości. Nie jest to prognoza z gwarancją: wydarzenia jednorazowe, takie jak duży przetarg albo zmiana asortymentu, zaburzają wzorzec, więc analityk oznacza je i wyłącza z liczenia. Wynik pomaga zaplanować zamówienia z wyprzedzeniem, a także obsadę zmian na okres wzmożonego ruchu.

Prognoza chroni przed dwoma błędami naraz: brakiem towaru, który zatrzymuje sprzedaż, i nadmiarem zapasu, który zamraża kapitał obrotowy. Poziomy zapasu i politykę zamówień opisuje strona o zarządzaniu zapasami.

Analityka w codziennej pracy magazynierów

Wnioski z analizy docierają na halę przez konfigurację, a nie przez dodatkowe raporty dla magazynierów. Lista kompletacyjna ma pozycje w kolejności lokalizacji, więc dobry slotting skraca drogę wszystkim, którzy z niej korzystają. Program może też monitorować na bieżąco poziomy zapasów i zgłaszać potrzebę uzupełnienia, gdy stan spadnie do progu.

Tempo pracy ludzi nie jest celem analizy. Pracownicy, którzy widzą, że zmiana układu regałów skróciła im drogę, zaczynają ufać liczbom i sami zgłaszają błędne zapisy. Praca z danymi zaczyna się więc od pokazania efektu, a nie od rankingu osób.

Jak wnioski wracają do konfiguracji magazynu?

Analiza kończy się zmianą w konfiguracji albo w sposobie pracy, a nie samym raportem. Najczęściej zdarzają się dwie zmiany. Pierwsza to slotting: indeksy o wysokiej rotacji dostają miejsca blisko strefy wydań albo w lokalizacji kompletacji, a wolno rotujące przechodzą do dalszych lokalizacji. Druga to progi min-max, które po analizie zużycia przesuwa się w górę albo w dół.

Częstość przeglądu zależy od klasy: pozycje z grupy A zasługują na comiesięczną weryfikację progów, a pozycje z grupy C wystarczy sprawdzać raz na kwartał, jak podaje strona o uzupełnianiu strefy kompletacji. Przesunięcie towaru do nowego miejsca rejestruje się dokumentem przesunięcia, więc samo przeniesienie zostaje w danych i da się później sprawdzić, kiedy nastąpiło. Adresowanie nowych miejsc opisuje strona o lokalizacjach w magazynie.

Ostatni etap to pomiar po zmianie. Tę samą miarę liczy się za ten sam okres przed zmianą i po niej, najlepiej przy podobnym wolumenie. Przykład ilustracyjny: po podniesieniu progu min dla szybkiego indeksu liczba awaryjnych uzupełnień powinna spaść. Jeżeli się nie zmieniła, próg nie był przyczyną, a szukać trzeba w czasie przeniesienia z zapasu, a metodę kompletacji opisuje strona o kompletacji zamówień.

Jakie pułapki zniekształcają analizę danych magazynowych?

Najczęstsze błędy analizy nie dotyczą wzorów, tylko danych i próby. Tabela zestawia pięć pułapek razem z objawem, po którym można je rozpoznać, i sposobem ich uniknięcia.

Wspólna zasada brzmi: przy każdym wyniku zapisuje się okres, jednostkę, wyłączenia i moment pomiaru, a przy szacunkach dopisuje, że to szacunek. Dzięki temu dwie osoby, które liczą tę samą miarę, dojdą do tej samej liczby albo będą wiedziały, skąd się różnią.

Jeszcze jedna uwaga o kompletności. Strona o KPI magazynu zaznacza, że osiem modułów analitycznych nowej odsłony Studio WMS.net jest bazą wyjściową i nie uruchomiono ich jeszcze na danych klienta. Zakres analiz dostępnych w konkretnym wdrożeniu ustala więc analiza przedwdrożeniowa, a nie ogólny opis.

Od czego zacząć analizę danych w swoim magazynie?

Najlepiej zacząć od jednego pytania i jednego raportu. Wybierz pytanie, na które odpowiedź zmieni coś w tym tygodniu, na przykład „które indeksy nie miały ruchu od roku”. Najpierw zapisz definicję miary i sprawdź kartoteki, których dotyczy pytanie. Dopiero potem uruchom jedno zestawienie z parametrem okresu.

Wynik pokaż osobie, która podejmie decyzję, i ustal, co zmienia się po jego odczytaniu. Po miesiącu policz tę samą miarę jeszcze raz. Dopiero gdy ta pętla działa dla jednego pytania, ma sens dokładanie następnych, a przy danych z kilku systemów sięgnięcie po business intelligence.

Firmy, które dopiero wybierają system, powinny sprawdzić, jakie dane i raporty dostaną po wdrożeniu. O korzyściach z wdrożenia i sposobie ich pomiaru pisze strona o korzyściach z wdrożenia systemu WMS.

Którą stronę o analizie i raportach otworzyć dalej?

Serwis ma kilka stron o raportach i analizie, a każda odpowiada na inne pytanie. Ta strona opisuje pracę analityka, a tabela pokazuje, do czego służą pozostałe.