Üzleti értékek a Proalpha ERP rendszer és a NEMO AI analitikáival
Intelligens beszerzésoptimalizálás a gyakorlatban – Hogyan teremtenek üzleti értéket a Proalpha ERP rendszer és a NEMO AI-alapú analitikái?
A gyártó és termelő vállalatok működésében a beszerzés már régen nem pusztán operatív funkció. A globális ellátási láncok bizonytalansága, a szállítási határidők ingadozása, az alapanyagárak volatilitása és a munkaerőhiány mind azt eredményezik, hogy a beszerzés minősége közvetlen hatással van a termelés folytonosságára, a vevői elégedettségre és végső soron a vállalat pénzügyi eredményére. A Proalpha ERP rendszer és a NEMO – mint a Proalpha csoport AI-alapú adat- és elemzési platformja – közös szemlélete szerint a modern beszerzésoptimalizálás kulcsa az adatokban rejlik. Nem elszigetelt riportokra, hanem összefüggésekre, ok-okozati kapcsolatokra és prediktív elemzésekre van szükség. Ebben a cikkben bemutatjuk, hogyan támogatja a Proalpha ERP szoftver strukturált folyamataira építve a NEMO OptiMate megközelítése a beszerzési teljesítmény mérését és fejlesztését.
A Proalpha ERP rendszer mint stabil adat- és folyamat-alap
A Proalpha ERP rendszert kifejezetten gyártó és diszkrét ipari vállalatok igényeire tervezték. A beszerzés, a logisztika, a termelés és a pénzügy egységes adatmodellben működik, amely lehetővé teszi az end-to-end folyamatok követését a beszerzési igénytől egészen a számla kiegyenlítéséig.
A beszerzési folyamatban ez tipikusan a következő dokumentumláncot jelenti:
beszerzési rendelés,
szállítói visszaigazolás,
áruátvétel,
számlaellenőrzés,
kifizetés.
A Proalpha ERP szoftver erőssége, hogy ezek a lépések strukturáltan, egymással összefüggésben jelennek meg az ERP rendszerben. Ugyanakkor a klasszikus ERP-riportok sok esetben csak statikus pillanatképet adnak. A kérdés nem az, hogy „mennyi volt az átlagos szállítási idő”, hanem az, hogy mi befolyásolja azt, és hol van az a pont, ahol a folyamat optimalizálható.
Itt lép színre a NEMO.
Mi a NEMO szerepe a Proalpha ERP ökoszisztémában?
A NEMO a Proalpha csoport advanced data analytics és AI platformja. Feladata, hogy az ERP szoftverben meglévő hatalmas adatmennyiséget olyan formába hozza, amely alkalmas:
összetett folyamatok elemzésére,
statisztikai és AI-alapú összefüggések feltárására,
előrejelzések és optimalizálási javaslatok készítésére.
A NEMO nem váltja ki az ERP-t, hanem ráépül arra. Az alapadatokat a Proalpha ERP rendszer szolgáltatja, míg a NEMO ezekből úgynevezett folyamatlánc-struktúrát hoz létre. Ez a megközelítés az egyik legfontosabb különbség a klasszikus BI megoldásokhoz képest.
Folyamatlánc-alapú adatmodell – a NEMO egyik legfontosabb innovációja
A hagyományos ERP-adatmodell táblákra és relációkra épül. Ez kiváló tranzakciókezelésre, de kevésbé alkalmas komplex, időbeli összefüggések vizsgálatára. A NEMO ezért az ERP-adatokat úgynevezett folyamatláncokká alakítja.
Egy ilyen folyamatlánc:
egy adott beszerzési vagy értékesítési folyamat teljes életútját tartalmazza,
több ezer attribútumot (mezőt) foglalhat magában,
időrendben követi az eseményeket.
Egy tipikus gyártó vállalatnál több millió ilyen folyamatlánc keletkezik két év alatt. Ez az adatmennyiség már alkalmas arra, hogy a NEMO AI-alapú módszerekkel mintázatokat, eltéréseket és korrelációkat találjon.
Az Optimate koncepció – nem maximalizálni, hanem optimalizálni
A NEMO Optimate megközelítésének egyik alapelve, hogy nem abszolút maximumokra törekszik. A gyakorlatban ritkán reális cél a 100%-os szállítói pontosság vagy a végtelenül hosszú fizetési határidő. Ehelyett az Optimate azt keresi, hogy:
mi az elérhető optimum az adott vállalat historikus adatai alapján,
mely tényezők befolyásolják leginkább a kulcsmutatókat,
hol van a legnagyobb üzleti hatás a legkisebb beavatkozással.
A beszerzés esetében két fő optimalizálási kör kerül fókuszba:
Cash Conversion Cycle (CCC) – likviditás és pénzügyi hatékonyság,
Supply Chain Reliability Cycle – ellátási lánc megbízhatósága.
- Cash Conversion Cycle – likviditás beszerzési szemszögből
A Cash Conversion Cycle azt mutatja meg, hogy mennyi idő telik el aközött, hogy a vállalat kifizeti a beszállítóit, és aközött, hogy a vevőktől befolyik a pénz. Három fő komponense van:
DPO (Days Payable Outstanding) – átlagos szállítói fizetési határidő,
DIO (Days Inventory Outstanding) – készletben töltött idő,
DSO (Days Sales Outstanding) – vevői kintlévőségek futamideje.
A beszerzés szempontjából a DPO kulcsmutató. A NEMO Optimate elemzései azt vizsgálják, hogy mely beszerzési folyamatlépések befolyásolják leginkább a fizetési fegyelmet, például:
az áruátvétel feldolgozási ideje,
a számlaellenőrzés átfutási ideje.
Az AI-alapú elemzés képes kimutatni, hogy ezek az operatív folyamatok milyen hatással vannak a pénzügyi mutatókra.
2. Supply Chain Reliability – miért kritikus a szállítói megbízhatóság?
A másik kulcskör az ellátási lánc megbízhatósága. Itt a beszerzés fő indikátora az OTIF (On Time In Full) mutató, amely azt méri, hogy a szállítók:
időben,
és a rendelt mennyiségben
szállítanak-e.
A NEMO Optimate ezt tovább bontja:
időbeni eltérés (korai, pontos, késedelmes),
mennyiségi eltérés (alul-, pontos, túl-szállítás).
Ez a részletezés azért fontos, mert más-más üzleti hatása van egy korai, egy késedelmes vagy egy részszállításnak.
A beszerzési teljesítményt befolyásoló fő hajtótényezők
A NEMO Optimate nemcsak mér, hanem összefüggéseket tár fel. A beszerzésben az alábbi fő hajtótényezők kerültek azonosításra:
visszaigazolási arány (Order Confirmation Rate),
szállítási átfutási idők eltérése,
rendelési előrejelzési idő (lead time),
áruátvétel és számlaellenőrzés feldolgozási ideje.
Az AI-alapú korreláció- és klaszterelemzések segítségével kimutatható például, hogy már néhány százalékpontos javulás a visszaigazolási arányban jelentős OTIF-növekedést eredményezhet.
Process Mining – a valós folyamatok feltárása
A NEMO Process Mining funkciója lehetővé teszi, hogy a vállalat ne feltételezett, hanem tényleges folyamatok alapján optimalizáljon. A rendszer:
rekonstruálja a beszerzési folyamatok valós lefutását,
azonosítja a gyakori eltéréseket és kerülőutakat,
megmutatja, hol keletkeznek késedelmek.
Ez különösen hasznos komplex szervezeteknél, ahol több beszállító, több rendeléstípus és eltérő üzleti szabályok működnek párhuzamosan.
Complexity Mining – amikor a túlzott változatosság válik problémává
A NEMO másik fontos eszköze a Complexity Mining, amely azt vizsgálja, hogy:
hányféle szállítási feltétel,
hányféle rendelési variáns,
hányféle beszállítói szabály
létezik a rendszerben.
A túlzott komplexitás gyakran rejtett hatékonyságvesztéshez vezet. Az Optimate megközelítés segít azonosítani azokat a területeket, ahol az egyszerűsítés közvetlen folyamatjavulást eredményezhet.
AI-alapú döntéstámogatás – a NEMO Genius szerepe
A NEMO egyik különlegessége a beépített AI-asszisztens, amely természetes nyelven magyarázza el az elemzések eredményeit. Ez jelentősen csökkenti a belépési küszöböt a vezetők és szakértők számára, hiszen:
nem szükséges adat-tudományi háttér,
az eredmények azonnal értelmezhetők,
a fókusz a döntéseken marad.
Proalpha ERP szoftver és NEMO együttese mint versenyelőny
A Proalpha ERP szoftver biztosítja a stabil, integrált működési alapot, míg a NEMO erre építve képes valódi, adatvezérelt optimalizálást nyújtani. A beszerzés területén ez azt jelenti, hogy:
a döntések nem megérzések, hanem tények alapján születnek,
a likviditás és az ellátásbiztonság egyszerre javítható,
a vállalat felkészültebben reagál a piaci bizonytalanságokra.
Az intelligens beszerzésoptimalizálás nem egy egyszeri projekt, hanem folyamatos fejlődési út – amelyen a Proalpha és a NEMO közösen, egymást erősítve kíséri végig a vállalatokat.
