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Dr_Chris
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¿Demasiado para PowerBI?

¡Feliz Año Nuevo! 🎉

Siempre estoy buscando un desafío, así que cuando nuestro Director de Operaciones preguntó si podían administrar su pronóstico de stock de componentes a través de PowerBI pensé que crearía un hermoso informe que respondiera a cada pregunta... pero ahora me pregunto si esto es demasiado para PowerBI y deberíamos generar los datos subyacentes en el uso de un programa que se ejecuta en C o Python y luego simplemente usar PowerBI para visualizar los resultados.

En este momento la planificación de la producción se realiza utilizando una hoja de cálculo enorme y compleja


Así que este es el problema:

  • Fabricamos una serie de productos electrónicos.
  • Estos están construidos a partir de componentes, algunos de los cuales están en largos plazos de entrega por lo que tenemos que ser bastante buenos en el ejercicio cuando el stock se agotará
  • Cada producto tiene una lista de materiales (BOM) que nos indica cuántos de cada componente se necesitan para construir el producto terminado
  • También tenemos un plan de producción que detalla cuántos de cada producto estamos planeando construir cada semana

El Dirctor de Operaciones desea dos informes:

  1. Una vista semanal de cuántos de cada componente se utilizará (Este informe se utiliza para planificar los movimientos de repuesto/stock de almacén listos para la producción)
  2. Una vista semanal de los niveles de stock de componentes restantes - con las áreas de stock bajas resaltadas:

Algo como esto:

image_2021-01-01_084648.png

image_2021-01-01_084736.png


En términos de datos de entrada tengo:

  • Un último de productos
  • El inventario de componentes
  • Los artículos de ensamblaje / LDM, un
  • El plan de producción

Estos son algunos ejemplos de los datos de entrada que utilizan datos/productos inventados:

image_2021-01-01_084932.png

Para abordar esto en Python comenzaría generando una tabla para cada producto para calcular el uso semanal de componentes para cada producto basado en el plan de producción

A continuación, se pueden agregar juntos para obtener el recuento total de componentes para cada semana y, a continuación, solo tenemos que trabajar a través de cada semana trabajando el nivel de stock al final de la semana en función del inventario de apertura y el uso de componentes acumulativos.

Por supuesto, el siguiente paso es mirar qué componentes se han pedido, con tiempos de plomo previstos / históricos para agregar estos a los niveles de inventario futuros. Voy a abordar que una vez que tenga los conceptos básicos ordenados

Cualquier ayuda / consejo / guía muy apreciado!

Gracias

Chris

1 ACCEPTED SOLUTION
MFelix
Super User III
Super User III

No @Dr_Chris ,

Asumo que tienes un modelo con una o muchas relaciones similares a la siguiente:

MFelix_0-1609505206283.png

Tenga en cuenta que la tabla de producción debe ser despivot para tener este aspecto:

MFelix_1-1609505307939.png

Agregue la siguiente medida al informe:

Production = SUM('Production Plan'[Value])

Required = SUM('Assembly details / BOM'[Qty Required])

Total Needed = SUMX(Products, [Production] * [Required])

Inventory =
CALCULATE (
    SUM ( 'Component Inventory'[Qty in Stock] ),
    CROSSFILTER ( 'Component Inventory'[Item Code], 'Assembly details / BOM'[Item Code], BOTH )
)
    - CALCULATE (
        [Total Needed],
        FILTER (
            ALL ( 'Production Plan' ),
            'Production Plan'[Week] <= SELECTEDVALUE ( 'Production Plan'[Week] )
        )
    )

Ahora solo tiene que utilizar la última medida en su visualización:

MFelix_2-1609505349048.png


Regards

Miguel Félix


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6 REPLIES 6
StefanoGrimaldi
Solution Sage
Solution Sage

para ello, tendría que entrar en la propia teoría de inventario, seleccionar una directiva de inventario a seguir, la política de stock maximun, la directiva de quinidad de orden económico, etc., y configurar cada parámetro en el ejemplo de Power BI:

Cantidad de pedido económico:

Medida o columna 1 (demanda media en el último año o demanda forescasted dependiendo del modelo de inveotry) - Demanda media del componente.

Medida o columna 2 (punto de reorden de inventario) á (Medida 1 * tiempo de salto) + Inventario seguro

Medida o columna 3 (inventario de forma saftly) - Medida 1 * (Inventario de frecuencia en el ejemplo de directiva % (20%)) * (1 + posible tiempo de transacción en la entrega del pedido)

Medida o columna 4 (cantidad a pedido) - medida 1 * (política de stock de inventario) ejemplo: medida 1 * 1,5 meses de inventario.

Nota: todo el tiempo es una 0 a 1 propociación del tiempo utilizado 1 mes 1 ; 1 mes y medio 1.5 y así sucesivamente, hay más para ver y tomar en consideración etc, pero para eso recomendaría ir a las bases en sí y ver qué fila necesita o está tomando para esto.

Dr_Chris
Helper I
Helper I

@MFelix He tomado su sugerencia y ahora incorporado esto en nuestra base de datos SQL en vivo - y está funcionando brillantemente
Ahora hay una serie de campanas y silbatos que nos gustaría añadir:


1. Sabemos el plazo de entrega de cada artículo. ¿Cómo puedo usar esto para resaltar cuándo es necesario reordenar los artículos para evitar quedarse sin existencias?

Aquí está la tabla de inventario de componentes ampliada con el tiempo de entrega (Wks) agregado

image_2021-01-03_105615.png

Lo ideal sería incluir esta información en la tabla ya generada;

image_2021-01-03_105707.png

Tal vez al alturar la celda en la semana cuando se requiere el pedido. Alternativamente sólo necesitamos otra mesa - tal vez lista cada semana y los artículos que necesitan ser ordenados en esa semana

image_2021-01-03_105758.png

2. La siguiente solicitud que recibo será incluir cualquier artículo que esté en orden en los cálculos.
Tengo acceso a la fecha de pedido, el plazo de entrega, la cantidad y la fecha de llegada prevista, por lo que el enfoque más sencillo sería trabajar la semana en que lleguen los artículos y luego añadirlo a las cifras de inventario.

Gracias - Realmente apreciamos el apoyo !

StefanoGrimaldi
Solution Sage
Solution Sage

Oye

en general no, no es demasiado para power BI para manejar, en realidad acabamos de hacer algo como esto para la previsión de consupción material y las necesidades de inventario frente a la demanda de operaciones y totalmente manejable y justo fácil, sólo trabajar un pequeño componente en el momento de la fórmula de previsión y otros probar cada valor cuidadosamente antes de dirigirse al siguiente paso y lo hará construir en poco tiempo.

MFelix
Super User III
Super User III

No @Dr_Chris ,

Asumo que tienes un modelo con una o muchas relaciones similares a la siguiente:

MFelix_0-1609505206283.png

Tenga en cuenta que la tabla de producción debe ser despivot para tener este aspecto:

MFelix_1-1609505307939.png

Agregue la siguiente medida al informe:

Production = SUM('Production Plan'[Value])

Required = SUM('Assembly details / BOM'[Qty Required])

Total Needed = SUMX(Products, [Production] * [Required])

Inventory =
CALCULATE (
    SUM ( 'Component Inventory'[Qty in Stock] ),
    CROSSFILTER ( 'Component Inventory'[Item Code], 'Assembly details / BOM'[Item Code], BOTH )
)
    - CALCULATE (
        [Total Needed],
        FILTER (
            ALL ( 'Production Plan' ),
            'Production Plan'[Week] <= SELECTEDVALUE ( 'Production Plan'[Week] )
        )
    )

Ahora solo tiene que utilizar la última medida en su visualización:

MFelix_2-1609505349048.png


Regards

Miguel Félix


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Este proyecto sigue creciendo.
Ahora he logrado resaltar las celdas donde se necesita un reorden en esa semana para evitar que el stock se ejecute en función del plan de compilación actual.

Dr_Chris_0-1611783736395.png

image_2021-01-27_214234.png

Este artículo tiene un largo plazo y empiezo a ver advertencias en la semana 25 y una alerta roja en la semana 27.
Ahora me gustaría añadir en el stock que está en orden. Esto se almacena en una tabla "PurchaseOrderDetails" - las columnas importantes son:

Dr_Chris_1-1611784209922.png


Estoy luchando para crear las medidas correctas para agregar los artículos ordenados de nuevo en el valor de inventario para que el aumento se incluya en las columnas correctas en la tabla anterior.

Gracias de nuevo por su ayuda en el cracking este problema

Gracias
¡Esto funcionó perfectamente!

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