Решение позволяет определить точную себестоимость каждой единицы продукции, открывая возможности для более эффективного управления прибыльностью заказов.

GlowByte помогла разработать крупной промышленной компании ИТ-решение, которое позволяет автоматически определять точную себестоимость каждой единицы продукции. С помощью новой системы компания получает возможность максимально эффективно управлять прибыльностью заказов и при необходимости корректировать портфель продаж. Внедрение системы позволило уже в первый год получить значительный экономический эффект. 

Раньше затраты на производство продукции на основном предприятии заказчика определялись котловым методом и точная себестоимость каждой отдельной единицы товара не высчитывалась из-за большого числа параметров, которые необходимо учитывать: это затраты на сырье, химический состав, расходы на электроэнергию и др. От партии к партии эти данные разнятся.

Новая система позволяет точно определить себестоимость сотни тысяч позиций. Для этого специалисты компании при участии консультантов GlowByte из практик Financial Intelligence и Business Intelligence полностью оцифровали маршрут движения каждой единицы товара, а также настроили учет потраченных ресурсов на ее производство. Это огромный массив данных: по некоторым единицам продукции вариативность маршрутов доходит до 200. 

Для хранения и обработки такого массива данных потребовалось продумать оптимальную архитектуру. В ходе проекта было создано хранилище данных, впервые объединившее информацию из множества систем-источников, включая ERP, MES-системы и др. Дополнительно был разработан расчетный модуль, который, используя аккумулированные данные из хранилища, позволил осуществлять расчет себестоимости продукции в самой глубокой детализации. Данные операции требуют существенных вычислений, граничащих с предельными характеристиками существующих решений, что потребовало немалых усилий и опыта команды на «тюнинг» системы.

Помимо прямых эффектов, эта разработка внесла большой вклад в развитие новых механизмов обработки данных в целом: повысилось их качество, появились процедуры регулярных улучшений. Созданное хранилище данных станет основой для дальнейшего развития управления данными в компании. 

Кроме того, доступ к детальным данным по себестоимости продукции дополнился широким функционалом, который позволяет принимать управленческие решения. Система содержит большой набор аналитик: анализ прибыли как по отдельно взятому клиенту, так и укрупненно по рынкам сбыта, сегментам и каналам продаж, анализ прибыли при различных рыночных условиях, то есть с учетом курсов валют, тарифов закупки ресурсов и цен. Это помогает бизнесу оперативно просчитывать несколько альтернативных вариантов и принимать оптимальные решения относительно цен на продукцию. 

Также система позволяет анализировать непроизводственные затраты: коммерческие расходы, включая логистические, управленческие расходы и компоненты прибыли в разрезе каждой единицы продукции. В перспективе система будет оценивать непроизводственные затраты в ценах продаж. Это даст возможность выявить неэффективные затраты и непроизводственные потери, которые пока точно рассчитать невозможно.