Power BI analytiikkaratkaisun kehittäminen suomalaisen metsäteollisuusyrityksen tuotannon päätöksenteon tueksi

Abstract

Datasta on viime vuosikymmenellä muodostunut kriittinen resurssi yritysten kilpailukyvyn varmistamisessa. Erityisesti haastavissa markkinatilanteissa ajantasaiseen tietoon perustuvan päätöksenteon tärkeys korostuu entisestään. Tässä tutkimuksessa kehitettiin suomalaiselle metsäteollisuusyritykselle Power BI -pohjainen analytiikkaratkaisu kohdeyrityksen tuotannon päätöksenteon tueksi sekä automatisoitiin S&OP-prosessidatan raportointia organisaatiotasolla. Työn tarkoituksena oli parantaa tuotannon ennakoivaa päätöksentekoa ja lisätä näkyvyyttä kysynnän ja kapasiteetin väliseen tasapainoon sekä tilauskannan kehitykseen haastavassa markkinatilanteessa.

Tutkimus toteutettiin laadullisia ja määrällisiä menetelmiä hyödyntävänä tapaustutkimuksena. Aineistoa kerättiin havainnoimalla, haastattelemalla ja tutustumalla kohdeyrityksen datan raportointiprosesseihin. Havainnoinnin ja haastatteluiden avulla onnistuttiin tunnistamaan kehityskohteet ja tuotannon päätöksenteon tarpeet mittareiden ja visualisointien rakentamiseksi. Aineiston ja aiemman tutkimuskirjallisuuden pohjalta suunniteltiin ja toteutettiin analytiikkaratkaisu, joka yhdistää tilauskanta-, tuotanto- ja varastodatan yhdeksi ajantasaiseksi näkymäksi.

Tutkimuksen tuloksena kehitetty analytiikkaratkaisu mahdollistaa tuotannon ja kysynnän välisen tasapainoin tarkastelun sekä poikkeamien ennakoinnin. Ratkaisun keskeisiä ominaisuuksia ovat tilauskannan ajallinen ja rakenteellinen tarkastelu, päätöksenteon tunnusluvut sekä eri toimintojen datan tarkastelu rinnakkain. Kehitetyn ratkaisun säännöllinen tarkastelu edistää dataan perustuvaa päätöksentekoa ja parantaa organisaation kykyä reagoida kysynnän muutoksiin haastavassa markkinatilanteessa.

Data has become a critical resource for maintaining companies’ competitiveness over the past decade. Particularly in challenging market conditions, the importance of information-based decision-making is further emphasized. In this study, a Power BI analytics solution was developed for a Finnish forest industry company to support production decision-making, and the reporting of S&OP process data was automated at the organizational level. The objective of the study was to improve proactive decision-making in production and to increase visibility into the balance between demand and capacity, as well as the trend of the order backlog, in a challenging market environment.

The study was conducted as a case study utilizing both qualitive and quantitive methods. Research material was collected through observation, interviews, and by examining the company’s data reporting processes. Through observation and interviews, key development areas and production decision-making needs were identified to design the relevant measures and visualizations. Based on the collected research material and existing research literature, an analytics solution was designed and implemented, integrating order backlog, production, and inventory data into a single, up to date view.

As a result of the study, the developed analytics solution enables the analysis of the balance between production and demand, as well as the anticipation of deviations. The key features of the solution include temporal and structural analysis of the order backlog, decision-support metrics, and the ability to examine data from different functions simultaneously. Regular use of the developed solution helps to enable data-driven decision-making and improves the organization’s ability to respond to changes in demand in a challenging market environment.