Oracle Fusion Supply Chain Management(SCM)Analyticsは、Oracle Cloud SCMのための事前構築済みのクラウド・ネイティブ・ソリューションで、サプライチェーンの専門家が効率性の向上、コスト削減、顧客満足の確保に向けた根本的な要因を明らかにできるように支援します。
KPIを選択し、すぐに運用を開始して、即座にビジネス上のメリットを得ることができます。あらかじめ作成されている内容をお客様自身のデータで試し、より適切な意思決定をより迅速に下しましょう。
組織、顧客、製品、時間、注文の詳細に基づいて、予約量、受注残の問題、返品理由を分析します。
期限内納品、パーフェクトオーダー、全部出荷、保留中の注文などのKPIを追跡することで、顧客満足度を確保します。
予約からフルフィルメント、請求書発行までのサイクル時間を分析することで、効率性、収益源、売上マージンを向上させます。
グローバルな供給ネットワーク、内部および外部の在庫保管場所および輸送中の商品を可視化できます。SKU、カテゴリー、アイテムロケーションなどの詳細レベルで手持ちの在庫を追跡することにより、充填率を向上させ、需要予測に対応し、いつでもどこでもフルフィルメントをサポートできます。
目標サービスレベルを達成し、顧客の需要を満たし、高い顧客満足度を達成するために、必要な在庫残高と在庫評価をすべての在庫保管場所において緻密に分析します。充填率を最適化し、動きの遅い商品を特定し、需要の高い商品の最適な倉庫の場所を決定することで、コスト、運転資金、在庫回転率を管理します。
製造原価(仕掛品、完成品)、商品在庫の取扱原価をきめ細かく分析し、正確な評価を行うことができます。単位、材料、間接費、人件費、ハンドリングなどのコストの詳細と傾向を調査し、コスト削減の機会を特定します。
カテゴリー、アイテム、サプライヤーごとの支出パターン、契約コンプライアンス、利用状況を追跡することで、よりインテリジェンスな調達が可能になります。
納期遵守、出荷拒否、返品率など、事前構築済みの指標を使用して、契約上の義務に対するサプライヤーのパフォーマンスを分析します。サプライヤーのパフォーマンス低下の根本原因を迅速に特定し、リスクとサプライチェーンの混乱を最小限に抑えるための対策を講じることができます。
調達から支払いまでのプロセスのパフォーマンスを監視し、サービスレベルに準拠していることを確認します。事前構築済みのKPIを使用して、購買依頼書、発注書、請求書、サプライヤ支払いなどの買掛金および調達データを迅速に分析します。
400以上のベストプラクティスSCM KPIを使用して、目標に対するパフォーマンスを監視できます。
オラクルが管理するデータ・パイプラインとOracle Cloud SCMデータ用のモデルを入手できます。
すぐに使える機械学習を活用して、ビジネス成果を予測し、リスクを検出することができます。
セルフサービス方式、またはよりガバナンスの効いたキュレーション方式で、オラクル以外のデータを簡単に追加することができます。
データを視覚的に探索したり、音声やモバイルを利用したりできます。簡単なドラッグ&ドロップでダッシュボードとレポートを作成できます。
Oracle Cloud SCMのリリースに対応したデフォルトの分析で、導入を効率化します。
Oracle Cloud SCM | ||
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Oracle Fusion SCM Analyticsの利用 |
サードパーティ・ツールの利用 |
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事前構築済みの機能 | ||
すぐに使える200以上のベスト・プラクティスKPI、指標、ダッシュボード、カード、レポート | 利用可 |
利用不可 |
Oracle Cloud SCMとのネイティブな統合 | 利用可 |
利用不可 |
高速な事前構築済み分析データモデル | 利用可 |
利用不可 |
迅速な実装 - コーディング不要 | 利用可 |
利用不可 |
Oracle Cloud SCMのリリースに基づく増分更新 | 利用可 |
利用不可 |
Oracle Cloud SCMから引き継いだロールベースのセキュリティ | 利用可 |
利用不可 |
Oracle Cloud Applications(SCM、ERP、HCM)のための単一の共有データ・モデル | 利用可 |
利用不可 |
拡張性機能 | ||
カスタム・ビジュアライゼーションやレポート作成のためのセルフサービスツール | 利用可 |
利用可 |
多様なデータソースへの50以上のネイティブ・セルフサービス・コネクター | 利用可 |
不完全 |
機械学習と予測分析が誰でも利用可能に | 利用可 |
不完全 |
自然言語処理によるインサイト | 利用可 |
不完全 |
Oracle Fusion SCM Analyticsの詳細をご覧ください。
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