Fusion SCM Analyticsの製品ツアー

Oracle Fusion Cloud SCM向けのデフォルトの分析ソリューション

サプライチェーンのプロフェッショナルが、効率の向上、収益の増加、コスト削減、顧客満足の確保を実現する方法をご覧ください。

Oracle Fusion SCM Analyticsのインタラクティブなツアーで詳細をご覧ください。

配送・配送実績の評価

販売管理

定時搬送率、完全注文率、完全出荷率、保留注文率など、すぐに使用できる主要業績評価指標（KPI）を追跡することで、顧客満足度を確保します。

需要動向の把握と受注確約の問題点

販売管理

組織、顧客、製品、時間、注文の詳細に基づいて、予約量、バックログの問題、返品理由を分析し、顧客満足度と収益源を確保します。

受注から現金化までのプロセスのボトルネックの検出

販売管理

DSOや受注から請求までのサイクル・タイムなどの主要な指標を分析することで、プロセスの効率を向上させます。

主要顧客および製品の予約、収益、請求金額をまとめて分析し、意思決定の改善を実現します。

在庫残高と評価の分析を促進

在庫

充填率を最適化し、動きの遅い商品を特定し、需要の高い商品の最適な倉庫の場所を決定することで、運転資金と在庫回転率を管理します。

アイテム別、カテゴリ別、または全ての拠点で在庫効率を評価し、ターゲット・サービス・レベル目標を追跡します。

需要に見合った在庫レベルの確保

在庫

グローバルなサプライ・ネットワーク、社内外の在庫保管場所、輸送中の商品を包括的に可視化します。

SKU、カテゴリ、アイテムの場所といった詳細レベルで手持ち在庫を追跡することで充填率を向上させ、需要予測に対応し、いつでもどこでも配送をサポートします。

コストと収益性を細部まで理解する

在庫

製造原価（仕掛品、完成品）、商品在庫の取扱原価をきめ細かく分析し、正確な評価を行います。

単位、材料、間接費、人件費、ハンドリングなどのコストの詳細と傾向を調査し、コスト削減の機会を特定します。

コスト発生箇所に関する理解の深耕

コスト

コスト組織とコスト・ブックのコスト配分を、期間、トランザクション・タイプ、会計ライン・タイプ、アイテム別に分析します。異なる次元や属性による売上原価や仕入価格の差異などのインサイトを取得します。

価格設定と収益性に関するより十分な情報に基づく戦略的意思決定

コスト

チャネル、リージョン、顧客別に、売上総利益と売上総利益率のメトリックに関する詳細な分析を取得します。コストとマージン要素に関する詳細なインサイトを得ることができます。

作業指示の包括的な把握

製造

すぐに使えるKPIで、作業オーダーのパフォーマンスを概要レベルで分析し、製造サイクル・タイムの傾向や、歩留まりに影響を与える偏差の根本原因を簡単に突き止めます。

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製品品質問題の背後にある主要な原因の掘り下げ

製造

スクラップ、返品、キャンセル、再加工されたアイテムのパターンをトラッキングすることで、誰もが日々の製品品質を視覚的にモニターでき、無駄の原因と効果を簡単に分析できます。

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コスト削減の可能性を見出す

調達

長期間にわたる割引額とアイテムごとに削減可能なコスト額のモニタリングにより、長期的なコスト削減戦略を策定します。

購入傾向を調べることで、割引が失われた根本原因を特定し、支出の統合が可能な領域を明らかにします。

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リスクの最小化とサプライヤー・パフォーマンスの向上

調達

納期遵守、出荷拒否、返品率など、事前構築済みの指標を使用して、契約上の義務に対するサプライヤーのパフォーマンスを分析します。パフォーマンス低下の根本原因を特定し、ビジネスの中断を最小限に抑えます。

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調達から支払いまでを効率化

調達

調達サイクル・タイムを把握することで、サービス・レベルの遵守を徹底し、生産性を脅かす運用上のボトルネックを解消します。

購買依頼、請求書/支払書など、エンドツーエンドの財務・調達データを簡単に分析し、請求書滞留の根本原因を特定し、優良サプライヤーへの期日通りの支払いを徹底します。

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支出の完全可視化

支出

事業部門、地域、コスト・センターなど、さまざまなカテゴリにわたり支出を迅速に分析します。購入パターンを特定し、サプライヤーの統合やより良好な価格交渉のための戦略立案に使用します。

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無駄な支出の最小限化

支出

不正支出を特定して調達戦略の導入を推進し、サプライヤーと競争力の最も高い価格条件を交渉します。

例：特定の国でノートパソコンの契約外使用率が高いということは、その地域で新たなサプライヤーと契約できる可能性があることを示しています。

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追加ソースによるサプライチェーン・データの強化

データの拡張性

50以上のネイティブなセルフサービス・コネクタを活用して、他のオラクルおよびオラクル以外のデータ・ソースにアクセスし、分析を拡張します。

たとえば、サードパーティーの企業の社会的責任（CSR）データを分析に組み込むことで、より効果的なサプライヤーとの関係を確保し、サプライチェーンの回復力を高めます。

機械学習によるデータのパターン特定

機械学習

組み込みの機械学習と予測分析を使用して、サプライチェーン予測の強化、コスト削減機会の見極め、配送プロセスにおける非効率性の把握ができます。

サプライチェーン業務がビジネス・ゴール全体に与える影響の理解

部門間

サプライチェーン、財務、人事をまたいだ分析を行うための、単一かつデフォルトの拡張可能なデータ・モデルによって、データのサイロ化を解消します。

サプライチェーンのKPIを人事や財務のKPIとともに追跡し、その相関関係を把握します。

次のステップ

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