Integracja-Qlik_-SAP-i-inne-źródła

Integracja Qlik, SAP i inne źródła

Wprowadzanie innowacyjnych rozwiązań do analizy danych znacząco wspiera dążenie do zwiększania efektywności operacyjnej oraz rentowności.

Dzięki elastyczności i otwartości systemu  Business Intelligence Qlik możliwe jest wykorzystanie synergii działania specjalistycznych narzędzi BI oraz systemów transakcyjnych, magazynowych i logistycznych. To połączenie pozwala osiągnąć optymalną efektywność i wydajność procesów.

Jedną z kluczowych zalet systemu Qlik jest jego zdolność do integracji z systemami SAP oraz szeroka możliwość dostosowywania analiz do indywidualnych potrzeb organizacji. Sprawia to, że Qlik jest doskonałym rozwiązaniem dla każdego użytkownika. Przyjrzyjmy się bliżej integracji danych do analizy z systemu SAP i innych źródeł dzięki wykorzystaniu technologii  Business Intelligence Qlik, którą zrealizowaliśmy dla jednego z naszych klientów. Sprawdzimy również na jakie pytania odpowiada przygotowany przez nas model analityczny dotyczący produkcji i magazynów.

Cel integracji – optymalizacja procesów w branży farmaceutycznej

Nasz klient, firma farmaceutyczna specjalizująca się w produkcji leków na receptę, leków OTC oraz wysokiej jakości suplementów, dążył do zwiększenie efektywności swoich procesów produkcyjnych i magazynowych.

Z tego powodu zdecydował się zintegrować dane potrzebne dla analizy z systemu SAP z danymi w plikach Excel.

Kluczowym celem było:

  • Przyspieszenie analizy i śledzenia nieoptymalnych zdarzeń w procesie produkcyjnym w systemie SAP.
  • Optymalizacja stanów magazynowych w celu zapewnienia ciągłości produkcji.

Dzięki wdrożeniu Qlik BI obecnie wszystkie procesy produkcyjne są monitorowane, a wszelkie anomalie i nieprawidłowości są natychmiast uwidaczniane na dashboardach. Od razu widoczne są więc miejsca, którymi trzeba się zająć. Co istotne, dane w modelach analitycznych są odświeżane co 15 minut.

Jak to działa w praktyce?

Z systemu SAP oraz plików Excel Qlik pobiera informacje dotyczące postępu realizacji zleceń produkcyjnych oraz stanów magazynowych. Dane w Qlik aktualizowane są co 15 minut. W odpowiedzi na opisane wyżej potrzeby firmy opracowaliśmy model analityczny: Prognoza stanu magazynowego w czasie.

Celem modelu jest prognoza liczby zajętych miejsc paletowych w odniesieniu do maksymalnej pojemności magazynu. Model odpowiada m.in. na następujące pytania:

  • Jaka jest prognoza stanu magazynowego zarówno ilościowa jak i procentowa w ciągu najbliższych 24 godzin oraz 2 i 3 dniach, z podziałem na 15-minutowe interwały oraz punktami kontrolnymi na koniec każdej zmiany?
  • Czy stan magazynowy w ciągu najbliższych 3 dni przekroczy zaplanowane limity?
  • Czy produkcja półwyrobów, która jest zaplanowana na najbliższe 3 dni, zabezpiecza i pokrywa zapotrzebowanie na liniach produktów gotowych w następnych 3 dniach?
  • Jaka jest prognoza stanu magazynowego w najbliższych 2 tygodniach, z dokładnością do 15 minut i puntami kontrolnymi na koniec każdej zmiany?
  • Jaka jest prognoza stanu magazynowego w najbliższych 6 miesiącach, z dokładnością na koniec każdej zmiany?

Jak przebiega proces w praktyce?

  1. Źródłowe dane do analiz są dostępne w systemie SAP i na bieżąco aktualizowane.
  2. Raport prognozy jest automatycznie wyliczany przez system Qlik, aktualizowany co 15 minut na podstawie bieżących danych z SAP.
  3. Aktualny Stock – dostępny jest stock w magazynie, który jest przeliczany na palety wg przelicznika konwersji jednostek miar w SAP.
  4. Bieżąca Produkcja – dostępne są zlecenia produkcyjne w toku wraz z czasem startu i zakończenia produkcji, planowaną do wyprodukowania liczbę sztuk, która jest przeliczana na palety wg przelicznika konwersji jednostek miar w SAP.
  5. Planowana Produkcja – dostępny jest plan zleceń produkcyjnych (których produkcja jeszcze się nie rozpoczęła) wraz z czasem startu i zakończenia produkcji, planowaną do wyprodukowania liczbą sztuk, którą należy przeliczyć na palety wg przelicznika konwersji jednostek miar w SAP.
  6. Planowana Konsumpcja – dostępny jest plan zapotrzebowania dla zleceń produkcyjnych wyrobów gotowych wraz z czasem startu produkcji wyrobów gotowych i wymaganą ilością, którą należy przeliczyć na palety wg przelicznika konwersji jednostek miar w SAP.
  7. Planowany Stock – wyliczana przez system Qlik prognoza stanu magazynowego w czasie, wg wzoru:
    • Planowany Stock = Aktualny Stock + Bieżąca Produkcja + Planowana Produkcja – Planowana Konsumpcja
  8. Planowany Stock obejmuje horyzont czasowy:
    • Krótkoterminowy – dwa tygodnie do przodu, z granulacją prognozy co 15 minut, z punktami kontrolnymi na koniec każdej zmiany,
    • Długoterminowy – sześć miesięcy do przodu, z granulacją prognozy na koniec każdej zmiany.
  9. Maksymalna Pojemność Magazynu – jest definiowane przez osobę uprawnioną w pliku MS Excel pojemność magazynu w paletach dla każdego dnia, na co najmniej sześć miesięcy do przodu. Pojemność jest zmieniana przez osobę uprawnioną w dowolnym momencie.
  10. Prognozowane Wypełnienie Magazynu [%] – wyliczana jest automatycznie przez system Qlik, prognoza wypełnienia magazynu w czasie, wg wzoru:
    • Prognozowane Wypełnienie Magazynu [%] = Planowany Stock / Maksymalna Pojemność Magazynu
  11. Raport zawiera poziomy ostrzegawcze dla prognozowanego wypełnienia magazynu [%]:
    • 80% – poziom ostrzegawczy, koloru żółtego
  12. Dzięki szybko dostępnym informacjom na dashboardach Qlik działania są podejmowane od razu. Integracja danych do analizy w modelu Qlik jest możliwa z wielu różnych źródeł zarówno systemowych jaki i plików. Elastyczność Qlika zarówno w zakresie łączenia dowolnych źródeł danych jaki i budowy analiz i dashboardów jest nieograniczona.

Korzyści dla klienta

Dzięki natychmiastowej dostępności informacji na dashboardach Qlik, nasz klient może podejmować szybkie i trafne decyzje operacyjne. Integracja danych do analizy w modelu Qlik z różnych źródeł – systemu SAP oraz plików Excel – zapewnia spójność danych i pełny obraz procesów, co umożliwia bieżące monitorowanie postępu realizacji zleceń produkcyjnych i stanów magazynowych. Elastyczność Qlik w zakresie łączenia różnorodnych źródeł danych i ich przekształcania oraz budowy analiz i dashboardów pozwoliła nam na dokładne dostosowanie narzędzia do specyficznych potrzeb organizacji i zbudowanie właściwego modelu analitycznego.

Co konkretnie zyskał klient? 

  • Natychmiastowe informacje: Dzięki dostępnym od ręki analizom i dashboardom  Qlik z aktualizowanymi co 15 minut danymi, klient może szybko identyfikować problemy i podjąć odpowiednie działania, co przekłada się na szybsze reakcje na ewentualne zakłócenia w procesach.
  • Optymalizacja procesów: Zintegrowanie danych z systemu SAP oraz plików Excel umożliwia dokładne śledzenie postępu produkcji i stanów magazynowych, co pozwala na optymalizację zarządzania zapasami i zapewnienie ciągłości produkcji.
  • Elastyczność i personalizacja: Qlik oferuje pełną swobodę w przekształcaniu danych oraz tworzeniu analiz i dashboardów dostosowanych do specyficznych potrzeb klienta, co pozwala na dokładną wizualizację danych i łatwiejsze podejmowanie decyzji strategicznych.
  • Automatyzacja i oszczędność czasu: Automatyczne wyliczanie prognoz na podstawie bieżących danych z systemu SAP i plików Excel pozwala zaoszczędzić czas i zasoby, eliminując konieczność ręcznego przetwarzania danych.
  • Zwiększenie efektywności operacyjnej: Dzięki precyzyjnej prognozie stanu magazynowego i produkcji, klient jest w stanie lepiej planować zasoby, unikać przestojów oraz zarządzać zapotrzebowaniem na produkcję, co zwiększa efektywność procesów.

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

A gdyby dane potrafiły same odpowiadać? Poznaj AI Qlik Answers!

Znalezienie odpowiedzi wśród ustrukturyzowanych danych obecnie nie stanowi już żadnego problemu, gdyż istnieje wiele rozwiązań i mechanizmów, które to umożliwiają. Zgodnie z informacjami pochodzącymi z Forrester, Predictions 2024: Data And Analytics, aż 80% dostępnych na świecie danych jest nieustrukturyzowanych. A ponieważ nie są one zorganizowane w z góry zdefiniowany sposób, lub nie mają określonego modelu danych, znalezienie wśród nich odpowiedzi stanowi nie lada problem. Użytkownicy biznesowi wykorzystują nie tylko dane zawarte w tabelach. Wykorzystują także informacje zapisane w dokumentach, repozytoriach wiedzy i systemach operacyjnych. Często jednak znalezienie w nich odpowiedzi jest niezwykle trudne, a otrzymanie jej na czas bywa ogromnym wyzwaniem. Jak zatem dotrzeć do ogromnego potencjału jaki kryją w sobie nieustrukturyzowane dane? Zupełnie nowy sposób szukania odpowiedzi Jeszcze niedawno tradycyjne wyszukiwanie było jedynym sposobem na znalezienie informacji. Istnieje jednak ogromna różnica między wynikami wyszukiwania a odpowiedziami. Wyszukiwanie zapewnia jedynie listę możliwych źródeł, w których powinna zawierać się odpowiedź. Otrzymane w ten sposób wyniki należy następnie ręcznie zbadać w celu zgromadzenia właściwych informacji. Wbudowane wyszukiwarki słów kluczowych działają tylko w przypadku jednego źródła i wykorzystują statyczne algorytmy rankingowe. Otrzymane wyniki często są niekompletne albo nie trafione. Tradycyjne metody wyszukiwania nie są więc w stanie efektywnie przetwarzać i analizować nieustrukturyzowanych danych. Block Quote Tutaj z pomocą przychodzą nowoczesne technologie. Generatywna sztuczna inteligencja (AI) i RAG (Retrieval Augmented Generation) oferują zupełnie nowy sposób szukania i udzielania spersonalizowanych odpowiedzi pochodzących z w pełni wyselekcjonowanych, niestrukturyzowanych treści. Największe wyzwania w obsłudze niestrukturyzowanych danych Według badania Benchmark Report zleconego przez Qlik, największym wyzwaniem w obsłudze nieustrukturyzowanych danych jest problem z wydobyciem właściwych odpowiedzi i spostrzeżeń na co wskazało, aż 77% ankietowanych liderów ds. danych i produktów. Natomiast 66% ma problem z identyfikacją właściwych informacji, a 57% ma wątpliwości co do zapewnienia dokładności i zaufania otrzymanym informacjom. Brak odpowiednich narzędzi sprawia, że większość organizacji nie korzysta obecnie z niestrukturyzowanych danych. 45% respondentów ankiety wskazało, że dopiero zaczęli zdawać sobie sprawę z wartości jakie kryją się w niestrukturyzowanych danych, a tylko 24% uważa, że ​​ich organizacja jest dobrze przygotowana do wykorzystania potencjału niestrukturyzowanych danych. Efektywna analiza nieustrukturyzowanych danych Qlik Answers jest przełomowym rozwiązaniem pozwalającym na analizę nieustrukturyzowanych danych w prosty i intuicyjny sposób. Dzięki wykorzystaniu naturalnego języka zapytań, użytkownicy biznesowi mogą generować odpowiedzi bez potrzeby wsparcia IT. Qlik Answers to generatywny asystent wiedzy oparty na sztucznej inteligencji. Generuje spersonalizowane odpowiedzi pochodzące z niestrukturyzowanych źródeł i dokumentów, które zostały starannie wyselekcjonowane w specjalistycznych bazach wiedzy. Wyniki podawane są zawsze wraz z dostępem do źródeł, z których pochodzą zapewniając spójność, zaufanie i przejrzystość. W przeciwieństwie do tradycyjnych, wbudowanych wyszukiwarek, generatywna sztuczna inteligencja dostarcza gotowych odpowiedzi na pytania, a nie tylko wykaz źródeł, gdzie odpowiedź może się znajdować. Użytkownicy biznesowi otrzymują szybki i łatwy dostęp do wiedzy pochodzącej z wcześniej niewykorzystanych źródeł. Poznaj moc AI Qlik Answers Qlik Answers to kompletne, gotowe do użycia i zorientowane na użytkownika biznesowego rozwiązanie, szybkie we wdrażaniu i zapewniające wysoką jakość i łatwość użytkowania. Qlik połączył najnowocześniejsze techniki wyszukiwania semantycznego, generatywnej sztucznej inteligencji i RAG w prostym rozwiązaniu typu plug-and-play. Qlik posiada spersonalizowane konektory do wielu różnych źródeł pozwalające na szybki dostęp do szerokiej gamy systemów i platform. Niestrukturalna treść może być indeksowana bez konieczności jej przenoszenia — poprzez tworzenie baz wiedzy w Qlik Cloud® i przekierowaniu ich do repozytoriów niestrukturalnej treści. W kolejnym kroku zostają utworzeni asystenci AI odpowiadający na pytania użytkowników w oparciu o jedną lub kilka baz. Asystentów można łatwo wbudować w aplikacje Qlik, aby zapewnić do nich łatwy dostęp. Użytkownicy zadają pytania po czym natychmiast otrzymują odpowiedzi generatywne z informacją o źródle danych z którego pochodzą. Istnieje także możliwość przekazania informacji zwrotnych na temat jakości odpowiedzi w celu lepszego doboru treści. Zobacz jak działa AI Qlik Answers Obejrzyj wideo, aby zobaczyć jak Qlik Answers wspiera podejmowanie lepszych decyzji dzięki generatywnym odpowiedziom opartym na sztucznej inteligencji z nieustrukturyzowanych danych. Przedstawiony przykład pokazuje wykorzystanie Chatbot’a AI, który pracuje na wyselekcjonowanej bazie wiedzy z dokumentacji technicznej do naszego systemu ERP HermesSQL. Nagranie pochodzi z Webinaru – Wiarygodne dane to lepsze decyzje. Jak Qlik Sense i AI Qlik Answers zapewniają przewagę konkurencyjną? Wykorzystanie AI Qlik Answers to szereg korzyści Szybki dostęp do wiedzy – użytkownicy otrzymują łatwy dostęp do precyzyjnych odpowiedzi na pytania, co przyspiesza proces podejmowania decyzji i zwiększa efektywność operacyjną. Efektywne wykorzystanie czasu i zasobów – automatyzacja procesu wyszukiwania i analizy danych pozwala zaoszczędzić czas pracowników, co zwiększa ich produktywność i pozwala skupić się na realizacji celów biznesowych. Zaufane połączenia z danymi – Qlik Answers opiera się na istniejącej dokumentacji biznesowej, a wbudowane konektory do Amazon, Azure, Dropbox, Google, czy Sharepoint ułatwiają odszukanie danych w różnych systemach i platformach. W pełni zarządzana baza wiedzy – treść jest indeksowana tam, gdzie się znajduje – nie trzeba jej przenosić. Wystarczy utworzyć nową bazę wiedzy w Qlik Cloud i połączyć ją z asystentem. W celu poprawy zarządzania danymi dostęp do poszczególnych baz wiedzy można kontrolować nawet z poziomu użytkownika. Transparentność odpowiedzi – użytkownicy biznesowi otrzymują odpowiedzi na pytania z bezpośrednimi linkami do treści źródłowych, mogą wiec szybko odczytać podsumowanie treści lub pobrać plik źródłowy w celu lepszego zapoznania się z tematem. Wbudowany proces ocen – dzięki zbieraniu informacji zwrotnych od użytkowników o jakości otrzymanych przez nich wyników administratorzy mogą poprawić jakość przyszłych odpowiedzi. Łatwość wdrożenia i użytkowania – AI Qlik Answers to rozwiązanie typu plug-and-play, jest szybkie i proste w instalacji i integracji z wieloma różnymi systemami, co minimalizuje koszty i czas wdrożenia. Wsparcie procesów biznesowych Wprowadzenie sztucznej inteligencji do procesów związanych z danymi to doskonały sposób na zwiększenie efektywności i wartości biznesu. Rozwiązania AI w Qlik pomogą Twojej organizacji zbudować solidne fundamenty, by móc efektywnie wykorzystać sztuczną inteligencję i zmaksymalizować wartość danych. Qlik Answers znajduje zastosowanie wszędzie tam, gdzie mamy do czynienia z danymi nieustrukturyzowanymi: Sprzedaż – Dane nieustrukturyzowane stanowią ogromne źródło informacji o klientach, rynku i efektywności działań sprzedażowych. Jednak ich analiza jest wyzwaniem, ponieważ nie pasują one do klasycznych baz danych i systemów CRM. Dzięki AI można lepiej rozumieć klientów, optymalizować procesy negocjacyjne i szybciej reagować na problemy. Wdrożenie analizy danych nieustrukturyzowanych daje przewagę konkurencyjną i pozwala na bardziej efektywne podejmowanie decyzji biznesowych. Obsługa posprzedażowa klienta – Obszar ten generuje ogromne ilości danych, ale większość z nich to dane nieustrukturyzowane – rozmowy telefoniczne, e-maile, czy zgłoszenia serwisowe. Wykorzystanie Qlik Answers w przeszukiwaniu dokumentacji technicznej, manuali, czy instrukcji obsługi to tylko niektóre z możliwości, które przekładają się na lepsze doświadczenia klientów i zwiększenie efektywności działu obsługi. Produkcja – W erze Przemysłu 4.0 firmy produkcyjne zbierają i przetwarzają ogromne ilości danych. Wykorzystanie AI do analizy danych nieustrukturyzowanych na produkcji pozwala firmom na lepsze zarządzanie informacją, automatyzację analiz i bardziej efektywne podejmowanie decyzji. Qlik Answers może wspierać analizę raportów, dokumentacji i danych IoT, co przekłada się na realne oszczędności i wzrost wydajności. Magazyn – W nowoczesnych magazynach generuje się ogromne ilości danych, które mogą pomóc w optymalizacji procesów, redukcji błędów i zwiększeniu efektywności. Jednak wiele z tych danych jest nieustrukturyzowanych – pochodzą z notatek pracowników, nagrań, e-maili czy raportów serwisowych. Wykorzystanie Qlik Answers pozwali na szybkie znalezienie potrzebnych informacji i ich wykorzystanie w celu podjęcia decyzji. Łańcuch dostaw – Dane nieustrukturyzowane w logistyce to wszystkie informacje, które nie znajdują się w klasycznych bazach danych, arkuszach kalkulacyjnych czy systemach ERP/WMS/TMS. Jednak często zawierają kluczowe informacje, które mogą poprawić efektywność operacyjną, redukować ryzyko i zwiększać kontrolę nad procesami logistycznymi. Qlik Answers może analizować dokumenty, e-maile i raporty szukając odpowiedzi na pojawiające się pytania. Kompleksowa platforma analityczna Qlik Qlik posiada pełną gamę rozwiązań AI, które wykorzystują najlepsze w swojej klasie zabezpieczenia, zarządzanie i pełną zgodność z nowoczesnymi certyfikatami bezpieczeństwa. Qlik oferuje całkowicie niezależną, kompleksową platformę do analizy ustrukturyzowanych, ilościowych danych wraz z generatywnym asystentem wiedzy opartym na sztucznej inteligencji generującym spersonalizowane odpowiedzi pochodzące z niestrukturyzowanych źródeł i dokumentów.
A-gdyby-dane-potrafiły-same-odpowiadać-Poznaj-AI-Qlik-Answers_
Humansoft_logo_stopka
zweryfikowano

5/5(1 głosy)

Humansoft

Producent systemu ERP, dostawca BI


HermesSQL
Mazowieckie
50 osób
Zobacz profil
Branża
Automotive, Budownicza, Chemiczna, eCommerce, Elektronika, Metalurgiczna, Produkcyjna, Spożywcza FMCG, Usługi
Opis
Jesteśmy producentem i dostawcą systemów zarządzania ERP i BI oraz aplikacji mobilnego magazynu WMS, sklepu internetowego, platformy B2B i EDI....
rozwiń