在当今竞争激烈的商业环境中，供应链数据分析是成功的关键。本文提供了2个供应链数据分析报告，通过深入分析这些数据，您将能够更好地了解您的供应链，发现潜在的优化机会，并制定更好的商业决策。以下供应链数据分析报告均选自帆软数据分析作品库。

一、 供应链采购管理数据分析报告

1、业务背景/需求痛点

业务背景：

在制造型企业运营管理过程中，采购管理是企业内部供应链管理至关重要的一环。作为在制造业从事数据工作者，深刻地意识到企业在数字化转型过程中的改变，随着企业信息化稳步的推进，如：ERP、SRM、OA、CRM、PLM 等等一系列信息化系统的落地与实施，在管理提升的同时，各个业务环节的数据节点的控制和业务数据的采集，使得业务数据分析用于帮助和改善业务决策、趋势预测逐渐成为可能。

采购管理同样是如此，通过 ERP、QMS、PLM、OA 等系统的建设，采购管理过程数据可以通过集成和共享形成一个多方面多角度的综合数据库，通过过程数据的采集、加工、分析，得出有利于管理者决策的可视的数据分析逐渐成为采购管理的一大助力。

需求痛点：

传统采购管理过程中，采购数据存在于采购员本地电脑中，并由不同的技术应用程序和结构隔离，数据难以提取和保持更新。采购数据主要用于结构化报告中，例如供应商 KPI 或不频繁的支出分析练习。

此外，为采购提供明智的选择、管理风险和发现机会领域，往往要求员工具有使用内部和外部来源的数据进行复杂分析的能力，而这种能力并不总是存在于采购职能部门中。

现在，技术的进步使得在全球范围内利用数据成为可能，并且被认为是采购职能中必不可少的。新数据聚合和数据挖掘工具可以帮助了解过去，有助于通过预测未来行为来降低成本并节省成本。采购人员可以利用数据分析如 FineBI 工具来识别新机会并跟踪机会节省成本。例如可以通过数据分析解决实际采购管理过程中一下几个问题：

• 采用数据驱动的方法选择供应商；
• 比较供应商的供货实时性和可用性；
• 分析采购数据以支持全面的采购策略。

2、数据来源

3、分析思路

管理层希望能够通过全局分析，若发现异常数据能够讲问题定位至明细数据，由此展开数据分析思路：

4、数据处理

1.缺失值处理：供应商状态存在空值，对空值进行判断填充

2.将供应商档案与采购业务数据通过供应商编码左右合并，计算供应指标(交货及时率)与质量指标(物料合格率)

5、可视化报告

可视化报告公共链接：https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/2tBB

二、 供应链原辅材料消耗数据分析报告

1、业务背景及需求

当前，数字经济成为“新经济引擎”，数字技术正助力于企业实现生产方式变革、生产关系再造，数据资源已成为“新生产要素”。目前大多数部门仍存在着一定程度的“数据丰富、信息贫乏”现象，究其原因，主要在于数据的分析与挖掘利用能力尚为薄弱，很多数据只是被简单地堆积在一起，进行基本的统计和查询，并没有将数据真正转化为“新生产要素”。

工厂经过多年信息化工作的开展，积累了大量的数据，包括制丝各类物料投放数据、卷包各类物料投放产出数据、目标指标过程数据等等。由于不同阶段、不同时期的需求差异和不同系统管理维度的差异，在客观上导致了系统间数据的统计口径差异问题和系统接口繁杂等问题。而在具体业务中，往往又存在多维度、个性化的统计分析需求，以及从宏观整体延伸至细节末梢的数据汇总、归集、分析等业务需求，造成了业务部门在依赖现有信息系统基础上，还保留了大量的手工报表工作（手工取数、Excel加工汇总统计、纸质报表传递等）。因此，统计分析的时间周期相当长，并且缺少全方位的分析方法、数据处理能力和实时分析能力，海量数据处理效率低，一定程度上制约了企业柔性化生产水平的提升。

2、数据来源

工厂生产数据来源于部署在生产环境中的各个系统，如MES系统、卷包数采系统、中烟生产指挥系统等，再加上各业务部门相关人员人工填报数据，构成了整个生产数据的统计体系。这些信息系统均为多年前建成，采用传统的B/S和C/S架构，形成报表的方式主要采用基于当前业务需求构建的固定格式报表。本次主要选取工厂2021年产量、产值及生产原辅料数据。

3、分析思路

本次分析的主要目的是找出基层异常消耗数据，便于在以后的生产过程中有针对性的进行改善。

4、数据处理

1、数据清洗：需要分析的指标分为烟叶、嘴棒、小盒、盘纸四大类，在EXCEL表中筛选出需要进行分析的数据，按年分析每个需要分析的项目下有12张月报表。涉及烟支类型、牌号规格、产量、耗用量、单耗等字段。

2、数据加工：导入到帆软BI，并为了方便操作，将每张EXCEL表单独创建一张宽表，作为维度表，便于单表添加字段或维护，作为后期制作数据集的基础数据。根据需求选取订单核心表，通过左右合并或上下合并依次和各维度表进行合并。

5、可视化报告

通过对产量、产值及重点品牌的介绍，让大家了解全年的产出投入情况。日期选择组件控制产量、生产进度、产值及单箱成本，重点牌号是根据产量汇总过滤条件为大于等于500箱得出的牌号，因为产量大的品牌基数大，能对生产物料消耗起到决定性的影响。

三、总结

以上数据分析可视化图表均为FineBI制作，FineBI 提供许多精美且免费的模版供您导入数据一键套用分析，目前提供免费的个人版本，您可进入demo库在线使用，快来看看吧！

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