Keresés
Close this search box.

5. lecke

Dashboard-ok

Mik azok a dashboardok, magyarul műszerfalak?

  1. “A dashboard egy olyan egyoldalas vizuális felület, amely segítségével a felhasználó első ránézésre monitorozhatja legfontosabb céljainak vagy elvárásainak megvalósulását, tulajdonképpen egy állapotjelentés.”
  2. “A dashboard kulcs információk egyszerű megjelenítése, ami segít a felhasználónak gyorsan helyes döntést hoznia.”
  3. A dashboard az adott üzleti terület (pl. marketing, értékesítés, termelés, logisztika) legfontosabb KPI-ait tartalmazza (nem az összeset, csak a legfontosabbakat), amelyeket a döntések segítéséhez használunk.

Egy adatvezérelt cégben minden fontos üzleti területnek van saját dashboardja, egy 3.0-ás cégvezetés min. 30 dashboardot kísér figyelemmel, és min. 30 riasztás van beállítva, így nem kell a KPI-okat folyamatosan ellenőrizni, mivel a rendszer figyelmeztet, ha gond van. De az igazán jó cégek min. 50 dashboardot kísérnek figyelemmel, és min. 50 riasztás van beállítva náluk! (utóbbiakról a következő részben lesz szó)

FONTOS! A cégvezetés nem követi figyelemmel mind az 50 dashboardot, egy igazán jó cégben minden vezető dashboardokon keresztül figyeli a területének KPI-jait. Egy vezető elvileg 3-4 dashboardot néz.

A következőkben részletesen megmutatok 7 konkrét példát a dashboardokra, majd az utána következő részben felsorolom az 50 leggyakoribb dashboardot, amit egy 3.0-ás adatvezérelt cégben a vezetés figyelemmel kísér.

Értékesítés teljesítményelemzés

A fenti dashboardon egy call center értékesítési teljesítménye látható. Bal oldalt felül operátoronként láthatjuk a hívási eredményességet, alatta pedig hasonlóan operátor bontásban, de megjelenik a bevétel tényező is, hogy a hívások alapján mennyi bevételt generált az adott dolgozó. Jobb oldalon pedig egy cégszintű negyedéves bevételt láthatunk.

A dashboardok óriási előnyei, hogy nem csak 1 aspektusból vizsgálják az adott területet. Például a bal felső nézetből az operátor 13-as elnevezésű dolgozó elég gyengén teljesített, míg alul látszik, hogy ő ezzel a kevés sikeres hívással is képes volt a legnagyobb bevételt generálni. Ha ezeket nem vizsgáljuk így meg, rossz döntéseket is hozhatunk, pl. a legtöbb cégben a 13-as operátort előbb-utóbb elbocsátják!

Cash-flow elemzés (előrejelzéssel)

A fent látható dashboard egy paraméter dialógussal indul, ahol megadhatjuk, mely vevőnkre fókuszálva szeretnénk elemezni a várható cash-flownkat.

Bal oldalon felül a számlák kifizetésének csúszását vizsgáljuk: a kiválasztott vevő utolsó nyolc számlájának a fizetési határidejéhez képest láthatjuk, mikor teljesítette azokat. Negatív számmal vannak azok, amelyeket korábban fizetett ki, pozitívval azok, amelyekkel késett.

Jobb oldalon felül egy fizetési határidő alapú bevétel elemzést láthatunk. A pénzügyi szakemberek, kontrollerek az esetek jelentős részében csak a fizetési határidővel tudnak kalkulálni, ha a cash-flowjukat elemzik/tervezik. Látható napi bontásban a befolyó összeg az adott vevőtől.

E kettő nézet alapján alul pedig látható havi bontásban az adott vevőhoz kapcsolódó egyszerű cash-flow..

Továbblépve, előrejeleztük a vevő korábbi viselkedése alapján, hogy valószínűsíthetően milyen eltéréssel fog fizetni, ezt láthatjuk sárga vonallal jelölve a bal felső nézeten. “Visszafelé” (a múltba) is jeleztünk, hogy lássuk a pontosságát az előrejelzésnek, és természetesen azon bizonylatokat is figyelembe vettük, ahol még nem volt meg a teljesítés.

Ezen viselkedés alapján számításba vettük a dátumok esedékességét. A fenti műszerfalon jobb felül látható, hogyan módosult az oszlopok sorrendje és a megjelenített összegek. Korábban június 16-ra vártunk 6 millió forintot, az előrejelzés alapján ez várhatóan június 13-án fog beérkezni. Egy likviditási gondokkal küzdő vállalat esetében akár ez a 3 nap is kardinális lehet!

Utolsó lépésként minden eddig elhangzott tényezőt számításba véve előrejeleztünk egy várható egyszerű “cash-flow”-t 2 hónapra, ahol látszik az adott vevőtől beérkező pénzösszeg változása.

Árrés elemzés

Összetett árrés elemzést láthatunk. A felső részen TOP partnereket és cikkcsoportokat/cikkeket láthatunk árbevétel és árrés megjelenítéssel. A szintjelzők az ügyfél által fontosnak talált KPI-ok, amelyek tartalma: bal oldalon előző napi számlák számát láthatjuk, mellette pedig aktuális havi árbevételt és árrést vizualizáltunk.

Jobb oldalon alul pedig egy elemzőtáblát látunk, jelen esetben évente cikkcsoportonként, cikkenként látjuk az árbevételt és árrést. A mezőlistában látható mezők felhasználhatók egyszerű drag&dropos mozdulattal, hogy többlet információhoz juthasson a felhasználó.

Adminisztrációs hibák

Projektekhez/vállalati eredmény kimutatáshoz kapcsolódóan alapelvárás, hogy az adminisztráció pontos legyen, különben torz eredményeket kapunk, így óriási felelőtlenség lenne ilyen adatokból nem csak stratégiailag fontos, hanem bármilyen döntést is meghozni. Emiatt első lépésként a kulcsfontosságú adatokat figyelni kell a BI rendszerrel, hogy pontosak vagy egyáltalán töltve vannak-e. Jelen ügyfelünk egy szolgáltató cég, ahol a fenti dashboardot építettük fel.

Bal oldalon (Projekt adminisztrációs problémák címmel) látható egy projekt szintű vizsgálat, ahol egyesével vizsgálja a rendszer, hiányos-e a dokumentáció feltöltése vagy sem, illetve a szerződéses összeg és a valós összegek megegyeznek-e.

Jobb oldalon felül Beszerzési számlák (nincs költséghely és nincs projekt) nézeten a beszerzési számlákon vizsgáljuk a költséghely és projekt meglétét.

Alul a Beszerzési számlák (nincs költséghely, nem belsős projekt címmel) nézeten pedig külsős projekteken nézzük a költséghelyeket hiányát.

Selejt elemzés

Egy heti selejt elemzést láthatunk a dashboard felső részén, ahol az összes bolt aggregált forgalmát és selejt információit láthatjuk arányban és értékben heti szinten. Bal oldalon alul látható ez boltonkénti megközelítésből, ahol jobban elemezhetővé válik, mely egységek generálják a nagyobb selejt arányokat.

Lefúrással elérhető boltonként a termék szint is, azaz azonosíthatók a problémás cikkek is. A jobb oldali 3D perec diagramon minden nap az aktuálisan legtöbb selejtet hozó 5 bolt van kiemelve %-os értékekkel.

Gyártási önköltség elemzés

A fenti Termelés elemző dashboardon 4 darab nézetet láthatunk, amely összegzi a korábbi gyártások tulajdonságait. Az alap probléma az volt, hogy a vállalat nem látta a gyártott termék utókalkulált árát, azaz nem volt pontos képük a valós önköltségről.

A szintjelzőkön az előkalkuláció által meghatározott művelet- és anyagköltséget láthatjuk. Míg felette egy aktuális raktárkészlet információt bekerülési értékkel, felül pedig munkaszámonként láthatjuk a véglegesített értékeket, melyek alapján utókalkulációt végzünk, hogy valójában mennyi volt az önköltségi ára a terméknek. Bal oldalon alul munkaszám bontásban láthatjuk a részletes költségeket.

Dolgozói teljesítményértékelés

Az adott munkaterület érdekeltségi rendszere a teljesítménytől függ. A havi kijelölt mozgóbért olyan százalékban fizeti ki a cég, amilyen százalékban képesek voltak teljesíteni a havi (kg-ban megadott) feldolgozási normákat. A havi normán (kg) felüli teljesítés külön fizetendő.

2019. január – BI bevezetése:

  • jól kivehető a Teljesítménybér diagramról, hogy a havi norma elérése nem minden dolgozó esetén sikerült minden hónapban

2019. június – Teljesítménybér bevezetése:

  • egyértelműen látszik, hogy a teljesítménybér bevezetése után minden dolgozónak sikerült a havi norma elérése

2020. január – Norma változás:

  •  Technológiai változás miatt a havi norma (kg) emelésre került
  • A havi, dolgozók által elért dolgozói normák tudták tartani a normaváltozást, ugyanakkor megfigyelhető, hogy a dolgozói normák esetén nagyobb a szórás. A 2020. január – 2020. június időszakban a dolgozói norma értékek egységesebbek (kisebb a szórás) a 2019. augusztus – 2019. december időszakhoz képest.

És akkor jöjjön az 50 leggyakoribb dashboard

  1. TOP Cikkek
  2. TOP Vevők
  3. Kintlévőségek
  4. Tartozások
  5. Időszaki árbevétel
  6. Árrés elemzés
  7. Raktárkészlet elemzés
  8. Raktári készletérték elemzés
  9. Számla analitika
  10. Projekt elemzés
  11. Terv/Tény költségelemzés
  12. Adminisztrációs hibák
  13. Számlázatlan szállítólevelek
  14. Heti forgalom
  15. Üzletenkénti forgalom
  16. Aktív vevők darabszáma
  17. Értékesítés teljesítményelemzés
  18. Nyitott tétel figyelés
  19. Szerviz munkalapok
  20. Selejt elemzés
  21. Vállalati eredmény (profitcenterenként, költséghelyenként)
  22. Cash-flow elemzés (előrejelzés is)
  23. Projektek területi megoszlása
  24. Vevői rendelések készültsége
  25. Havi zárókészlet és rendelésállomány
  26. Elfekvő készlet összetétel
  27. Gépkapacitás
  28. Gyártási önköltség
  29. Termelési hatékonyság
  30. Likviditási terv
  31. Készletmozgás
  32. Főkönyvi adatok
  33. Költségfelosztás
  34. Cash-flow előrejelzés
  35. Előrejelzés alapú bevétel elemzés
  36. Termékek árainak tervezése
  37. Termelékenység
  38. Szavatossági idő vizsgálat
  39. Dinamikus készletszint meghatározás
  40. Dolgozói teljesítményértékelés
  41. Jutalékszámítás
  42. Korreláció vizsgálat
  43. Reklamációk
  44. Sávos árjegyzékek
  45. NAV bevételi lista
  46. Hiányzó forrásjegyzékek
  47. Elő-, utókalkuláció
  48. Rendelési rugalmasság
  49. Forrásjegyzék alapján alapanyag szükséglet
  50. Leltári ív kiértékelő
  51. Engedmények
  52. Pénzügyi gyorsjelentés
  53. Mérleg / Eredménykimutatás
  54. Főkönyv egyeztető
  55. Adatmódosítás figyelés

Összefoglaló

Remélem, most már látja, hogy a cikk elején megfogalmazott célok, vagyis:

  • a vevőnként,
  • a cikkenként,
  • a termékcsoportonként,
  • a műszakonként,
  • ráadásul gyakran napi szinten, dinamikusan

végzett önköltségszámítás nem sci-fi, hanem igenis megvalósítható cél, és ma már elengedhetetlen része egy középvállalat menedzsmentjének döntéseihez.

Pontos önköltség ismerete nélkül a vállalatvezetés inkább ezotéria, nem egzakt tudomány, és a helyes és jó döntések aránya is inkább az ezotéria beválási százalékaira hasonlít, nem a pontos, egzakt adatok, elemzések alapján végzett döntésekére.

Gondoljon csak bele, hogy cikkenkénti önköltségszámítás nélkül hogyan állapítja meg egy termék árát? Honnan tudja, hogy adott vevőnél meddig mehet le árban, hol van a fedezeti szint? Egy 3 mrd-os gyártó vagy kereskedő, de akár szolgáltató cégnél hogyan tudja ezt ösztönös alapon meghatározni? Belegondolt-e már, hogy egyáltalán mekkora hibaszázalékkal tud ösztönösen dönteni?

A következő leckében megmutatom, hogy a ma oly trendi Ipar 4.0 mit is jelenthet a mindennapi gyakorlatban, és pár példán keresztül megmutatom, mit és hogyan valósítottunk meg az ügyfeleinknél. Ha Önnek kereskedő vagy szolgáltató cége van, akkor is érdemes elolvasni, mert az Ipar 4.0 módszerei, gondolkodása nem csak gyártó cégeknél alkalmazható, és nem csak számukra jelenthet versenyelőnyt a piacon.