Strategisk dataanalys av off season-produktion och kassaflödeshantering vid ISOPLUS Finland

Abstract

I dagens läge står många tillverkande företag inför utmaningar som säsongsvariationer, långa tillverkningstider och kapitalbindning i lager. Detta examensarbete genomförs på uppdrag av ISOPLUS Finland, en ledande tillverkare av förisolerade fjärrvärmerör och tillhörande komponenter. Arbetet behandlar hur strategisk dataanalys kan användas för att effektivisera produktionsplaneringen under lågsäsong och förbättra kassaflödeshanteringen. Arbetet har sin utgångspunkt i de utmaningar företaget upplever med långa leveranstider under högsäsongen.

Syftet med arbetet var att identifiera produkter som lämpar sig för produktion under vinterhalvåret. Urvalet fokuserade på produkter med lång tillverkningstid för att upprätthålla sysselsättning, låg självkostnad för att minimera kapitalbindning samt hög efterfrågan för att säkerställa att lagret omsätts.

Målet var att genomföra en dataanalys som stödjer en mer strategisk produktionsplanering inför högsäsongen. Studien baserades på tre produktkategorier: Ventiler, T-stycken och rörböjar. Datainsamlingen genomfördes via företagets affärssystem AP+ och ett BI-verktyg. Relevant data inom försäljning, självkostnadspris och tillverkningstid samlades in och bearbetades i Microsoft Excel. Genom användning av formler filtrerades de produkter som uppfyllde de satta kriterierna. Dessa produkter markerades som lämpliga för produktion under lågsäsong.

Resultatet visar att historiska data kan användas som ett riktgivande beslutsunderlag för att urskilja produkter inför kommande säsonger. Arbetet resulterade i ett urval av produkter som föreslås prioriteras under lågsäsongen för att minska trycket under högsäsong och samtidigt förbättra kassaflödet. Genom att kombinera praktisk dataanalys med teoretiska modeller inom Lean och kassaflödeshantering, bidrar arbetet med konkreta verktyg för framtida förbättringsarbete.

Monet teollisuusyritykset kohtaavat nykyään haasteita, kuten kausivaihteluita, pitkiä tuotantoaikoja ja varastoon sidottua pääomaa. Tämän opinnäytetyön toimeksiantajana toimii ISOPLUS Suomi, joka on kaukolämmön ja -jäähdytyksen esieristettyjen putkijärjestelmien johtava toimittaja. Työssä tarkastellaan, miten strategista data-analytiikkaa voidaan hyödyntää tuotannon suunnittelun tehostamiseen hiljaisena kautena sekä kassavirran hallinnan parantamiseen. Työ pohjautuu niihin haasteisiin, joita yritys kokee pitkien toimitusaikojen vuoksi sesonkiaikana.

Työn tavoitteena oli tunnistaa tuotteet, jotka soveltuvat tuotantoon talvikaudella. Valinnassa keskityttiin tuotteisiin, joiden tuotantoaika on pitkä työllisyyden ylläpitämiseksi, omakustannushinta alhainen pääoman sitoutumisen minimoimiseksi joiden kysyntä korkea varaston kierron varmistamiseksi.

Tarkoituksena oli toteuttaa data-analyysi, joka tukee strategisempaa tuotannon suunnittelua ennen sesonkiaikaa. Tutkimus kohdistui kolmeen tuoteryhmään: Venttiilit, T-haarat ja kulmaputket. Tiedot kerättiin yrityksen AP+-toiminnanohjausjärjestelmän sekä BI-työkalun avulla. Myyntiä, omakustannushintaa ja tuotantoaikaa koskevat tiedot kerättiin ja käsiteltiin Microsoft Excelissä. Kaavojen avulla suodatettiin tuotteet, jotka täyttivät asetetut kriteerit. Nämä tuotteet merkittiin soveltuviksi hiljaisen kauden tuotantoon.

Tulokset osoittavat, että historiallista dataa voidaan hyödyntää suunnannäyttäjänä päätöksenteon tukena, kun tunnistetaan tuotteita tulevia kausia varten. Työ johti tuotevalikoimaan, jota suositellaan priorisoitavaksi hiljaisina kausina sesonkiajan kuormituksen keventämiseksi ja kassavirran parantamiseksi. Yhdistämällä käytännön data-analyysin Lean-ajatteluun ja kassavirran hallinnan teorioihin, työ tarjoaa konkreettisia työkaluja tulevaan kehitystyöhön.

Today, many manufacturing companies face challenges such as seasonality, long production lead times, and capital tied up in inventory. This thesis was commissioned by ISOPLUS Finland, a leading manufacturer of pre-insulated district heating pipes and related components. The study explores how strategic data analytics can be used to streamline production planning during the off-season and improve cash flow management. The work is based on challenges the company experiences with long delivery times during peak season.

The purpose of the thesis was to identify products suitable for production during the winter months. The selection focused on products with long production times to maintain employee utilization, low-cost prices to minimize tied-up capital, and high demand to ensure inventory turnover.

The objective was to carry out a data analysis that supports more strategic production planning ahead of the high season. The study focused on three product categories: Valves, T-Branches, and elbows. Data collection was carried out using the company's AP+ ERP system and a BI tool. Relevant data on sales volumes, cost prices, and production times were gathered and processed in Microsoft Excel. Using logical formulas, products that met the defined criteria were filtered and marked as suitable for off-season production.

The results show that historical data can serve as a valuable decision-making tool for identifying key products ahead of upcoming production seasons. The study resulted in a suggested product selection to be prioritized during the off-season in order to reduce pressure during peak season while improving cash flow. By combining practical data analysis with theoretical models in Lean production and cash flow management, the thesis contributes concrete tools for future operational development.