Візуалізація та аналіз ланцюжків поставок

Графічний аналіз даних

Серія контенту:

Цей контент є частиною # із серії # статей:

Цей контент є частиною серії:

Слідкуйте за виходом нових статей цієї серії.

Ланцюжок поставок - це планування та прогнозування

Фізично ланцюжок поставок - це рух товарів. Однак у сучасному стрімкому світі неприпустима втрата навіть однієї хвилини, оскільки виробничі потужності, що простоюють, означають марне витрачання ресурсів, причому втрати вимірюються не тільки актуальними, а й потенційними показниками (ціна втрачених можливостей). Ланцюжки поставок стали значно більшими, ніж простий рух запасів і прив'язане до часу позиціонування ресурсів.

Ланцюжки поставок стали складними, комбінованими та тісно інтегрованими системами. Настільки складними, що вже неможливо керувати ними ефективно без значної підтримки з боку сучасних обчислювальних технологій та систем подання важких для розуміння даних. ERP-системи забезпечили доступність даних, але перетворення цих даних на цінну інформацію залишається проблемою.

Поточний стан аналізу ланцюжків поставок: звіти на основі вихідних даних

Сама природа роботи ERP-систем робить із звітності проблему. Щохвилини в ERP-системах реєструються транзакції, що створюють дані. Для формування звітів дані об'єднуються знизу нагору. Ці щохвилини детальні дані збираються і зводяться на кожному кроці для формування звіту щодо конкретного рівня функціонування. Наприклад, звіт для комірника може містити кожен випуск одного матеріалу зі сховища, а звіт для керуючого складом може охоплювати сукупність виробів, що надходять на склад або залишають його. Якщо керуючому складом потрібнобудь-який детальний аналіз, то рух товарів за шість місяців може перетворитися на звіт із 50000 рядків, працювати з яким дуже стомлює. Приклад фрагмента такого звіту представлений на малюнку 1 (з ERP-системи SAP):

Малюнок 1. ERP-система SAP

Потреба у поданні даних: перетворення чи обробка у зв'язку з великими розмірами наборів даних

Головна проблема використання даних у звітах полягає в їхньому величезному розмірі. Якщо залишити осторонь складність ланцюжків поставок і сконцентруватися тільки одному аспекті ланцюжка, існують, наприклад, такі рухи запасів:

Один продукт по всьому ланцюжку за кілька місяців
Усі продукти на одному заводі за місяць
Продаж одного конкретного бізнес-підрозділу

У всіх цих прикладах дані можуть бути легко вилучені з використанням стандартних звітів, пропонованих більшістю основних ERP-систем, або спеціально розроблених звітів, проте кількість даних у них може бути надмірно більшою для використання у традиційних форматах звітів. Традиційні звіти подають дані по рядкам/стовпцям, як показано на малюнку 1. Але навіть якщо у звіті для будь-якого зі згаданих вище сценаріїв міститься всього близько 2000 рядків, є чотири способи аналізу такого звіту:

Варіант 1 : Вивчити всі 2000 показаних рядків
Варіант 2 : Обмежити кількість виведених даних із застосуванням критеріїв або фільтрів
Варіант 3 : Згрупувати дані (за діапазонами даних або серіями продуктів, або за характеристиками фізичних сховищ), або використовувати усереднення чисел
Варіант 4 : Використовувати лінійні графіки для аналізу тенденцій

Варіант 1 є трудомістким, і він не може бути корисним для аналізу тенденцій або виявлення аномалій через великий обсяг даних. Варіант 2 обмежує дані, які можуть бути проаналізовані, що зазвичай призводить до втрати знань чи взаємозв'язків. Варіанту 3 властиві такі втрати, пов'язані з групуванням або усередненням даних. Єдиним прийнятним варіантом для обліку всіх даних є варіант 4, який представляє найпростіший різновид візуалізації - з використанням графіків. Графіки працюють добре, якщо ви переглядаєте їх в одному вимірі, наприклад, у вигляді тимчасових рядів, або порівнюючи дані про продаж з даними про виробництво. А якщо потрібні дані про продаж та виробництво у вигляді тимчасових рядів? І тут обмеження звичайних графіків перешкоджають подальшому аналізу.

Нетрадиційні методи візуалізації даних про ланцюжки поставок: приклад

Насамперед, чому візуалізація працює? Мета візуалізації - допомогти вам розуміти дані, ефективно використовуючи розвинену здатність зорової системи людини бачити закономірності, виявляти тенденції та виявляти відхилення. Єдиним реально придатним варіантом для глибокого та точного аналізу є візуалізація даних та перетворення чисел на наочні уявлення. Усі три інших типи звітів обмежують такий аналіз. На малюнку 2 представлений приклад візуалізації обсягів запасів та продажів за часом.

Малюнок 2. Візуалізація запасів та продажів за часом

Цей графік використовується для представлення даних про добробут та здоров'я мешканців різних країн The Wealth & Health of Nations (див. Ресурси), проте подібна природа проблеми з погляду подання даних дозволяє застосовувати таку візуалізацію і доруху запасів.

Використання кіл різного діаметра малюнку 2 додає третій вимір, незалежне від двох інших (осі X і Y). Таким чином графік отримує додатковий вимір. Якщо зробити такий графік інтерактивним та забезпечити зміну часу з використанням анімації або керуючи рухом вручну переміщенням покажчика миші, то додасться четвертий вимір. На малюнку 2 представлені діаграми у двох тимчасових точках. Це забезпечує дві переваги:

Можна легко бачити закономірності навіть за значної кількості рядків вихідних даних.
Можна представляти дані щодо більшої кількості вимірів (у даному випадку чотири виміри замість звичайних двох для лінійних графіків або двовимірних діаграм).

Причина, чому такий підхід працює, проста — він застосовує принцип Едварда Тафті для візуалізації, забезпечуючи простоту та лаконічність і представляючи інформацію наочно, а не у вигляді чисел, оскільки зорова система людського мозку значно розвиненіша, ніж будь-який інший орган сприйняття.

Ще одним прикладом ефективної візуалізації, яку можна застосовувати до безлічі аспектів ланцюжка поставок, є картограма, приклад якої представлений на малюнку 3.

Малюнок 3. Візуалізація з використанням картограми

Малюнок 3 є прикладом статичної візуалізації із використанням унікального методу. Хоча картограми зазвичай використовуються під час перепису або опитування населення, ви можете використовувати їх не менш ефективно для ланцюжків поставок, що охоплюють різні географічні регіони. Сама форма діаграми додає ще один вимір, що передає інформацію про місцезнаходження. Ви можете додати ще один вимір, змінюючи інтенсивність кольору. ТутТреба відзначити цікаву особливість - взагалі кажучи, карта на малюнку 3 дає нам лише два виміри, як і звичайний графік. Проте сам метод відображення інформації робить її інтуїтивно зрозумілою. Жодний текст чи цифри не можуть передати географічну інформацію так добре, як ця ілюстрація. Наприклад, використовуючи таку картограму в ланцюжку поставок для представлення карт гарячих точок продажу для регіонів, постачальників та обсягів продажів, складів та товарних позицій, або замовлень на купівлю та рівнів попиту в регіонах, ви можете простіше і краще розуміти інформацію, що також допомагає у прийнятті інших рішень. Наприклад, може бути корисним поповнення запасів на різних складах відповідно до попиту, що спостерігається. Прийняття таких рішень без використання картограм вимагало б довгих роздумів, а завдяки подібній наочній допомозі дії, які вам необхідно зробити, стають очевидними.

Існує одна проблема, яку ви маєте вирішити при використанні такої візуалізації — якщо дані, що подаються у звітах або у числових форматах, відбираються за часом або простором, то можуть бути відсутні, нульові або іноді екстремальні значення. При використанні цифрових звітів це не створює жодних проблем, однак у разі перетворення на візуальні подання вам необхідно очистити та згладити дані. В іншому випадку анімовані візуалізації практично стрибатимуть з місця на місце, і проміжні цифри (які не мають значення) можуть пропадати. Це негативно впливає на мету, яку ви намагаєтеся досягти — побачити закономірності. Такі дані спотворюють закономірності, а нестійка поведінка зміщує фокус, ускладнюючи спостереження тенденцій. Так само як верхні та нижні екстремальні значення в лінійному графікуускладнюють спостереження тенденцій, і подібні дані роблять візуалізації менш ефективними.

Для вирішення цієї проблеми ви можете виконати згладжування даних (видаляючи очевидні екстремальні значення або шум) і заповнювати відсутні значення з використанням інтерполяції, щоб кінцевий результат був гладким і легко відображав тенденції.

Ви можете застосовувати всі описані методики в бізнес-сценаріях, використовуючи наступний ланцюжок:

Вилучення -> Аналітичний механізм (може бути вбудованою системою бізнес-аналізу) -> Візуалізація

Для більшості систем розробка всього ланцюжка з нуля буде марною справою. Як я вже зазначав, у цьому підході кардинально іншими є не так дані, як подання даних. Тому можна використовувати звичайні джерела даних від вже розгорнутих і працюючих звітів.

Для другої частини ланцюжка починати з нуля також неправильно. У більшості розгорнутих ERP-систем вже використовується будь-яке рішення для бізнес-аналізу (Business Intelligence, BI). Завданням цих BI-рішень є отримання даних, потім їхня вибірка з використанням різних зрізів. Це дозволяє досліджувати дані з різних точок зору. Однак це не вирішує проблему, з якою справляється візуалізація, — значний обсяг даних.

Але не всі звіти такі складні. Наслідуючи той же цикл, можна розгортати і прості візуалізації. Вони зберігають перевагу наочного уявлення перед цифровим, тому можна ефективно використовувати прості лінійні графіки, стовпчикові діаграми, графіки розсіювання, діаграми типу «скринька з вусами» чи картограми.

Наприклад, представлений на малюнку 4 графік із газети New York Times (див. Ресурси) демонструє проект президента Барака Обами щодо розподілу бюджетуна 2013 рік. Такий самий графік можна використовувати для подання розподілу витрат на запаси або виробництво. Підводячи вказівник миші до конкретного кола, можна побачити детальну інформацію, а загалом така графіка дає привабливе та інтуїтивно зрозуміле уявлення про розподіл витрат, який ви не змогли б отримати з використанням лише цифрових звітів.

Малюнок 4. Проект бюджету президента Барака Обами на 2013 рік

Іншим доступним варіантом є програмний пакет Circos для візуалізації даних та інформації. Він візуалізує дані лише у вигляді кіл.

Аналіз тенденцій та прогнозування ланцюжків поставок: методи та засоби

Крім того, доступні такі інструменти, як IBM SPSS, але вони найчастіше використовуються на корпоративному рівні (див. ресурси). Інструменти, подібні до SPSS, також можна використовувати в аналітичній частині ланцюжка. Далі наведено деякі інші корисні інструменти для створення візуалізацій.

Google Refine — Дозволяє легко використовувати дані та маніпулювати ними. Практично все те саме можна зробити і за допомогою електронних таблиць, але Refine значно швидше і простіше. Він виконує функції електронної таблиці та бази даних, підтримуючи операції з рядками та стовпцями, як реляційні бази даних. Google Trends дозволяє спростити попередню обробку, перерозмітку, комбінування та зіставлення даних, обчислення та інші математичні та статистичні функції. Він також має власну мову сценаріїв (див. Ресурси).

Висновок

Неможливо керувати тим, що не можна виміряти і неможливо вимірювати, якщо ви не розумієте, які дані у вас є. Найкращим способом зрозуміти дані є використання надзвичайно розвиненоїзорової системи людського мозку. У цій статті наведено деякі корисні інструменти для візуалізації даних. Однак вам не потрібно винаходити колесо і розгортати все з нуля або змінювати рішення, що використовуються. Web-утиліти є відмінною відправною точкою для використання вилучених даних та їх оперативної візуалізації. Якщо такі утиліти набудуть популярності та користувачі побачать у них реальну цінність, то існують і пакети для розробки більш складних рішень. Але спочатку ви можете використовувати методологію та інструменти, описані в цій статті, для створення простих і зрозумілих демонстрацій з метою перевірки концепції.