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See this page for a different country/region공급망 전문가가 Oracle Fusion SCM Analytics을 활용해 효율성을 개선하고, 수익을 증대시키고, 비용을 절감하고, 고객 만족을 보장하는 방법을 소개합니다.
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주문 관리
정시 배송, 주문 완료, 발송 완료, 보류된 주문 등 바로 사용 가능한 주요 성과 지표(KPI)를 추적해 고객 만족을 보장합니다.
주문 관리
기업, 고객, 제품, 시간, 주문 세부 정보를 기반으로 예약량, 주문 미처리 문제, 반품 사유를 분석해 고객 만족도와 수익 흐름을 보장합니다.
주문 관리
DSO, 주문에서 청구서 발행까지 소요되는 주기 시간 등의 주요 메트릭을 분석해 프로세스 효율성을 개선할 수 있습니다.
우수 고객 및 제품에 대한 예약, 매출, 청구서 금액을 포괄적으로 분석해 더 나은 의사 결정을 수행할 수 있습니다.
재고
주문 처리율 최적화, 느리게 움직이는 품목 파악, 수요가 많은 제품을 위한 최적의 창고 위치 결정을 통해 운전 자본 및 재고 회전율을 관리할 수 있습니다.
품목, 범주 또는 위치 간 재고 효율성을 평가해 서비스 수준 목표 달성도를 추적합니다.
재고
글로벌 공급 네트워크, 내부 및 외부 재고 보관 위치, 운송 중인 상품에 대한 종합적인 뷰를 통해 가시성을 확보할 수 있습니다.
SKU, 카테고리, 품목 위치 등 세부적인 수준으로 보유 재고를 추적해 주문 처리율을 개선함으로써 수요 예측을 충족하고, 언제 어디서든 주문 처리를 지원할 수 있습니다.
재고
진행 중인 작업 및 완제품의 생산 비용, 상품 재고의 처리 비용을 세밀하게 분석해 정확한 가치를 평가할 수 있습니다.
수량, 자재, 간접비, 노무, 처리를 위한 비용의 세부정보와 추세를 검토해 비용 절감 기회를 파악합니다.
원가 계산
원가 조직 및 원가 장부 대비 원가 배분 현황을 기간, 거래 유형, 회계 라인 유형, 항목별로 분석합니다. 다양한 차원 및 속성별 매출원가 및 구매 가격 차이와 같은 인사이트를 확보할 수 있습니다.
원가 계산
채널, 지역, 고객 차원별 COGS 및 총 마진 메트릭에 대한 자세한 분석을 제공합니다. 비용 및 마진 요소에 대한 세분화된 인사이트를 확보할 수 있습니다.
제조
즉시 사용 가능한 KPI를 활용해 작업 주문 실적에 대한 요약 단위의 분석을 수행함으로써 제조 주기별 소요 시간 추세, 수율에 영향을 미치는 편차의 근본 원인 등을 간단히 파악할 수 있습니다.
더 많은 정보는 제조 분석 제품 둘러보기를 참고하세요.
제조
폐기, 반품, 취소, 재작업 패턴을 추적해 일상적인 제품 품질을 시각적으로 모니터링함으로써 낭비의 원인과 결과를 간단히 분석할 수 있습니다.
더 많은 정보는 제조 분석 제품 둘러보기를 참고하세요.
조달
시간 경과에 따른 할인 혜택과 품목별 절감 가능성을 모니터링해 장기적인 비용 절감 전략을 개발할 수 있습니다.
구매 추세를 조사해 할인 손실의 근본 원인을 파악하고 지출 통합이 필요한 영역을 포착합니다.
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조달
정시 납품, 반송 및 반품 비율 등의 사전 탑재된 측정지표를 사용하여 계약상 의무에 대한 공급업체의 성과를 분석합니다. 저조한 성과의 근본 원인을 신속히 파악해 비즈니스 위험 및 서비스 중단을 최소화합니다.
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조달
조달 주기 시간을 파악해 서비스 수준 규제 준수를 보장하고, 생산성을 위협하는 운영상의 병목 현상을 해결할 수 있습니다.
구매요청서 및 청구서/지불과 같은 종단간 재무 및 조달 데이터를 간단히 분석해 청구서 처리를 지연시키는 근본 원인을 파악하고, 우수 공급업체에 대한 적시 대금 지급을 보장합니다.
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지출
사업부, 지역, 비용 센터 등 다양한 범주별 지출을 신속히 분석합니다. 구매 패턴을 파악해 공급업체를 통합하거나 더 나은 가격 조건 협상을 위한 전략 개발에 활용할 수 있습니다.
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지출
부적절한 지출 내역을 파악해 소싱 전략 채택을 유도하고, 공급업체와 가장 경쟁력 있는 가격 조건을 협상할 수 있습니다.
예시: 특정 국가에서 노트북에 대한 계약 외 지출 비율이 높다는 것은 이 지역에서 새로운 공급업체와 계약할 수 있는 잠재적 기회가 있음을 의미합니다.
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데이터 확장성
50개 이상의 네이티브, 셀프 서비스 커넥터로 다른 Oracle 데이터 및 타사 데이터 소스에 액세스해 분석 범위를 확장할 수 있습니다.
예를 들어, 타사의 기업의 사회적 책임(CSR) 데이터를 분석 대상으로 통합해 보다 효과적인 공급업체 관계를 구축하고, 공급망의 회복탄력성을 강화할 수 있습니다.
머신러닝
내장된 머신러닝 및 예측 분석 기능으로 공급망 예측을 개선하고, 비용 절감 기회를 발견하고, 주문 처리 프로세스의 비효율성을 파악할 수 있습니다.
범부서적 분석
공급망, 재무, HR 전반의 분석을 위해 사전 구축된, 확장 가능한 단일 데이터 모델을 사용해 데이터 사일로를 제거할 수 있습니다.
공급망 KPI를 HR 및 재무 KPI와 함께 추적해 상호 연관성을 파악 가능합니다.
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