Аналіз виробництва
Додаток дозволяє проводити аналіз ланцюжка виробничого циклу: використання виробничих потужностей, виконання плану-факту виробництва, контролювати якість та виявляти причини дефектів, аналізувати витрати
Який поточний статус виконання виробничого плану виробів і дільницях?
Наскільки ритмічно виконується план — чи рівномірно випускається продукція по днях?
Де спостерігаються відхилення термінів: вчасно, пізніше або раніше терміну?
Які вироби або ділянки найбільш критичні за браком і дефіцитом?
Де перевищено допустимий рівень браку?
Як змінюється собівартість виробів за періодами та групами?
Які прогнозні значення виконання плану на кінець періоду?
Які вироби формують основний обсяг виробництва і впливають на загальний результат?
Де виникає чистий дефіцит (план > факт)?
Як змінилася виробнича динаміка порівняно з минулим роком (LFL-аналіз)?
Які ділянки стабільно перевиконують або недовиконують план?
Яка частка виробів, випущених точно в строк?
Передналаштоване рішення дозволяє виконувати план-фактний, динамічний, дольовий, рейтинговий, ABC-аналіз процесу виробництва компанії або групи компаній. Контролювати виконання плану виробництва підприємства загалом та у розрізі окремих цехів, готової продукції, напівфабрикатів та виробничих замовлень. Аналізувати динаміку та дисципліну виробництва, запізнення та випередження термінів виконання замовлень, кількість скасованих замовлень
Оцінюють виконання виробничого плану та виявляють відхилення.
◾ План, факт, відхилення, % виконання
◾ Виконано вчасно / пізніше / раніше
◾ Чистий мінус (дефіцит)
◾ Брак, % браку, допустимий рівень, відхилення
Показують виробництво у вартісному і натуральному вираженні.
◾ Відображення у валюті та одиницях продукції
◾ План і факт у грошах і кількості з перемиканням форматів
Фіксують виконання планів за часом і точність дотримання графіка.
◾ Виконання за періодами: рік, квартал, місяць, тиждень
◾ Відхилення за термінами (у днях)
◾ Частка замовлень, виконаних точно в строк
Дають змогу аналізувати фінансову ефективність виробництва.
◾ Історична та поточна собівартість
◾ Динаміка собівартості за виробами та групами
◾ Мінімум, максимум і середня собівартість за період
Оцінюють рівень і причини втрат у виробничому процесі.
◾ Обсяг браку та його структура
◾ Факт vs допустимий рівень
◾ Відхилення за ділянками, виробами, типами продукції
Аналізують рівномірність виконання плану по днях і дільницях.
◾ Коефіцієнт ритмічності
◾ Частка днів із перевиконанням плану
Використовуються для виявлення пріоритетів та аналізу ефективності.
◾ ABC-аналіз за виробами, ділянками, типами продукції
◾ Рейтинги перевиконання і недовиконання
◾ LFL-аналіз за періодами та структурами
◾ Конструктор візуалізацій і користувацький вибір графіків
Контроль виконання плану і термінівНаше рішення відстежує виконання виробничого плану, прогнозує результат на кінець періоду і показує відхилення за термінами та обсягом.
Це допомагає підвищити дисципліну і своєчасно виявляти ризики недовиконання.
Аналіз собівартості та якостіПоказники динаміки собівартості, рівня браку та їхніх відхилень дають змогу контролювати виробничі витрати та знаходити причини втрат.
Результат — зниження витрат і поліпшення фінансової ефективності.
Гнучка аналітика та візуалізаціяВи можете деталізувати дані до виробу, дільниці або періоду, використовувати ABC, рейтинги, LFL і настроювані графіки для ухвалення управлінських рішень.
Це забезпечує прозорість і керованість на всіх рівнях виробництва.
Контроль виконання плану і термінівНаше рішення відстежує виконання виробничого плану, прогнозує результат на кінець періоду і показує відхилення за термінами та обсягом.
Це допомагає підвищити дисципліну і своєчасно виявляти ризики недовиконання.
Аналіз собівартості та якостіПоказники динаміки собівартості, рівня браку та їхніх відхилень дають змогу контролювати виробничі витрати та знаходити причини втрат.
Результат — зниження витрат і поліпшення фінансової ефективності.
Гнучка аналітика та візуалізаціяВи можете деталізувати дані до виробу, дільниці або періоду, використовувати ABC, рейтинги, LFL і настроювані графіки для ухвалення управлінських рішень.
Це забезпечує прозорість і керованість на всіх рівнях виробництва.
Компанія RBC Group підвищує конкурентоспроможність своїх клієнтів за допомогою впровадження сучасних систем бізнес-аналітики, інтеграції та управління даними, штучного інтелекту та розширеної аналітики
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
10Щоб керувати продажами ефективно, недостатньо мати дані — важливо мати відповіді. У цій статті — про типові болі бізнесу і як їх вирішує готова аналітика без ручного аналізу та здогадок.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
10Щоб керувати продажами ефективно, недостатньо мати дані — важливо мати відповіді. У цій статті — про типові болі бізнесу і як їх вирішує готова аналітика без ручного аналізу та здогадок.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
12RBC Group представила на RAU Summit 2025 ключові BI, ML та AI-рішення для українського рітейлу й поділилася практичними підходами до побудови сучасної аналітики.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
12RBC Group представила на RAU Summit 2025 ключові BI, ML та AI-рішення для українського рітейлу й поділилася практичними підходами до побудови сучасної аналітики.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
