Raportoinnin kehittäminen ostoprosessin tueksi tukkuliikkeessä
Penttinen, Santtu (2024)
Diplomityö
2024
School of Engineering Science, Tuotantotalous
Kaikki oikeudet pidätetään.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe202402126638
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe202402126638
Tiivistelmä
Tutkimuksessa kehitetään Power BI-raportointi tukemaan ostoprosessia tukkuliikkeessä. Tutkimus toteutettiin konstruktiivisena tapaustutkimuksena maahantuontia harjoittavaan tukkuliikkeeseen. Kohdeyrityksen toiminnanohjausjärjestelmä ei pysty tarjoamaan parhaita välineitä ostoprosessille ja nykyisessä prosessissa on tämän vuoksi paljon toisteista työtä, joten raportointi tulee rakentaa ulkoiseen palveluun. Raportointiin haetaan tiedot toiminnanohjausjärjestelmästä, joista luodaan tietoa tutkimuksen aikana kehitetyllä ohjelmakoodilla.
Tutkimuksessa selvitetään ostoprosessin merkityksellisimpiä tekijöitä ja luodaan malli, jonka perusteella voidaan optimoida usean tuotteen yhteistilauksia merikonteissa. Tutkimuksen aikana huomattiin, että ostoprosessille merkityksellisimpiä tekijöitä ovat tuotteiden nykyinen varastosaldo ja tuotteiden tuleva kysyntä. Tuotteiden kysynnän ennustamiseksi tutkimuksessa testattiin erilaisia ennustemalleja, joista valinta päätyi eksponentiaaliseen tasoitukseen, joka huomioi kysynnän trendin.
Usean tuotteen tilauksen optimoimiseksi päädyttiin malliin, jossa tarkastellaan tuotteiden tilausmäärää suhteessa ennusteeseen. Tällä tavalla onnistutaan laskemaan tuotteen kuukausittainen riitto. Hypoteettisesti tuotteiden riiton harmonisoinnilla päästään tulevaisuudessa tilanteeseen, jossa palvelutaso kasvaa ja varastotasot laskevat. The research aims to develop Power BI reporting to support the procurement process in a wholesale business. The study was conducted as a design science approach case study in a wholesale company engaged in importation. The target company's ERP system cannot provide optimal tools for the procurement process, resulting in a significant amount of repetitive work in the current process. Therefore, reporting needs to be built into an external service. Data for reporting is retrieved from the ERP system, and information is generated using the programming code developed during the study.
The research explores the most significant factors in the procurement process and creates a model to optimize joint orders of multiple products in shipping containers. During the study, it was noted that the most relevant factors for the procurement process are the current inventory levels of products and the anticipated demand for products. Various forecasting models were tested in the study to predict product demand. The selected demand forecasting model was the trend adjusted exponential smoothing.
To optimize orders for multiple products, a model was adopted that examines the order quantity of products in relation to the forecast. This approach allows for the calculation of the product's monthly sufficiency. Hypothetically, by harmonizing the sufficiency of products, future scenarios could lead to an increase in service levels and a decrease in inventory levels.
Tutkimuksessa selvitetään ostoprosessin merkityksellisimpiä tekijöitä ja luodaan malli, jonka perusteella voidaan optimoida usean tuotteen yhteistilauksia merikonteissa. Tutkimuksen aikana huomattiin, että ostoprosessille merkityksellisimpiä tekijöitä ovat tuotteiden nykyinen varastosaldo ja tuotteiden tuleva kysyntä. Tuotteiden kysynnän ennustamiseksi tutkimuksessa testattiin erilaisia ennustemalleja, joista valinta päätyi eksponentiaaliseen tasoitukseen, joka huomioi kysynnän trendin.
Usean tuotteen tilauksen optimoimiseksi päädyttiin malliin, jossa tarkastellaan tuotteiden tilausmäärää suhteessa ennusteeseen. Tällä tavalla onnistutaan laskemaan tuotteen kuukausittainen riitto. Hypoteettisesti tuotteiden riiton harmonisoinnilla päästään tulevaisuudessa tilanteeseen, jossa palvelutaso kasvaa ja varastotasot laskevat.
The research explores the most significant factors in the procurement process and creates a model to optimize joint orders of multiple products in shipping containers. During the study, it was noted that the most relevant factors for the procurement process are the current inventory levels of products and the anticipated demand for products. Various forecasting models were tested in the study to predict product demand. The selected demand forecasting model was the trend adjusted exponential smoothing.
To optimize orders for multiple products, a model was adopted that examines the order quantity of products in relation to the forecast. This approach allows for the calculation of the product's monthly sufficiency. Hypothetically, by harmonizing the sufficiency of products, future scenarios could lead to an increase in service levels and a decrease in inventory levels.