Inventory Planning

Abstract

Opinnäytetyön tarkoitus on luoda tehokas varastotasojen hallinnointitapa, mikä perustuu data-analytiikan hyödyntämiseen. Työn tuloksena syntyy liiketoimintaälyllä (Business Intelligence, BI) höystetty ratkaisu, jonka avulla voidaan automatisoidaan varastonhallintaa. Opinnäytetyön tuotoksena syntynyt varastonhallintamenetelmä tulee tuottamaan kuukausittain raportteja kuukausittaiseen Sales and Operations Planning tapaamiseen.

Alusta, jonka avulla varastotasoja seurataan on Microsoftin keittämä PowerBI. PowerBI käyttää tässä työssä datalähteenä datavarastoa (DWH), joka on koostettu yrityksen Enterprise Resource Planning (ERP) järjestelmän käyttämästä Structured Query Language (SQL) relaatiotietokannasta käyttäen hyväksi dimensionaalista datamallinnusta. Yrityksen käyttämä ERP järjestelmä on yhteydessä samaan tietokantaan, joten sama, ajantasainen tieto saadaan analytiikkatyökaluun aina kerran päivässä.

Työn käytännönosassa määritetään varmuusvarastot sekä uudelleentilauspisteet kriittisille nimikkeille sekä kyseisten nimikkeiden toimitusaikaa toimittajalta seurataan. Myös kyseisten nimikkeiden keskiarvokysyntää, keskiarvotoimitusaikaa sekä näiden hajontaa seurataan.

Nimikkeet segmentoitiin käyttäen hyväksi ABC-XYZ analyysia. ABC analyysi luokittelee nimikkeet niiden kumulatiivisen varastoarvon mukaan sekä XYZ analyysi luokittelee nimikkeet kysynnän vaihtelun mukaan.

Työn teoriaosuus pitää sisällään toimitusketjun hallintaa sekä riskejä, jotka ovat ajan kohtaisia toimitusketjun haavoittuvuuden näkökulmasta. Teoriassa myös vertaillaan eri tuotantomalleja kuten Make to Stock (MTS) ja Engineer to Order (ETO) sekä miten nämä vaikuttavat kysynnän ennustettavuuteen.

The objective of this thesis is to develop an effective stock management strategy using Business Intelligence (BI) tools for BlueFors Oy. This strategy is designed to automate inventory management, ensuring that the company's stock levels are maintained efficiently.

This thesis utilizes Microsoft's PowerBI as the primary platform for monitoring inventory levels. PowerBI connects to a data warehouse (DWH) that originates from the case company's Structured Query Language (SQL) relational database, using dimensional data modeling. The Enterprise Resource Planning (ERP) system used by BlueFors Oy is connected to the same database DWH utilizes, so the same up-to date information is always available in the analytics tool and updated once a day.

The practical aspect of this thesis focuses on determining Safety Stock and reorder points for critical SKUs, along with monitoring supplier lead times for these items. Key metrics such as the average demand for SKUs, lead times, and their standard deviations are also analyzed. Part of this study is the segmentation of SKUs using the ABC-XYZ analysis, a method that categorizes SKUs based on their cumulative inventory value (ABC) and the variability of their demand (XYZ).

The theoretical part of the thesis includes supply chain management topics and the associated risks that are topical from the point of view of supply chain vulnerability. Additionally, the thesis briefly compares different manufacturing models, such as Make to Stock (MTS) and Engineer to Order (ETO).

The outcome of this thesis is a BI-based solution that generates monthly reports for the Sales and Operations Planning meetings, thereby optimizing inventory management for BlueFors Oy. With the implementation of these tools and strategies, efficient inventory management can be established, resulting in improved stock level profiles. This outcome not only streamlines the inventory management process but also provides a scalable solution for future adaptations in the company's operational strategies.