BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

Отраслевые решения

  • Дистрибуция
  • Розничная торговля
  • Производство
  • Операторы связи
  • Банки
  • Страхование
  • Фармацевтика
  • Нефтегазовый сектор
  • Лизинг
  • Логистика
  • Медицина
  • Сеть ресторанов
  • Сельское хозяйство и агрохолдинги
  • Энергетика
  • E-Commerce
  • FMCG
  • Пищевая промышленность
  • Селлеры на маркетплейсах
  • Строительные компании и девелоперы

Функциональные решения

  • Управление по KPI
  • Финансы
  • Продажи
  • Склад
  • Категорийный менеджмент
  • HR
  • Маркетинг
  • Внутренний аудит
  • Геоаналитика, аналитика на географической карте
  • Цепочка поставок (SCM)
    • BI/DWH для Департамента Supply Chain
    • SCOR-модель и данные: как внедрить референтную модель операций в цепи поставок с использованием BI, DWH и IBP-подходов
    • Измерения, метрики и KPI для департамента Supply Chain
  • S&OP и FP&A
  • Разработка стратегии цифровой трансформации
  • Process Mining
  • Интегрированное планирование (IBP)
  • Закупки
  • ИТ (CIO)
  • Построение хранилища данных
  • Создание Data Lake и Data Engineering
Главная » Решения Эксперт-BI на российских BI-платформах » Эксперт-BI Цепочки поставок: система бизнес-анализа для управления цепочками поставок (SCM) » SCOR-модель и данные: как внедрить референтную модель операций в цепи поставок с использованием BI, DWH и IBP-подходов » Модуль 1. Введение в SCOR и управление цепями поставок

Модуль 1. Введение в SCOR и управление цепями поставок

Цель модуля:

Понять принципы построения SCOR-модели как международного стандарта для управления цепочками поставок, и заложить основу для ее практического внедрения — с учётом требований к данным, аналитике, KPI и архитектуре BI/DWH.

 

Что такое SCOR и зачем она нужна?

SCOR (Supply Chain Operations Reference model) — это референтная модель для управления операциями в цепи поставок. Она стандартизирует:

  • структуру процессов (что именно делает Supply Chain),
  • метрики (как измерять эффективность процессов),
  • набор лучших практик (как выполнять процессы).

 

SCOR — это не просто методология, а единый язык между логистами, аналитиками, IT и финансами. Это способ согласовать процессы и метрики между функциями.

 

Проблема: зачем компаниям нужна SCOR?

Во многих компаниях:

  • У каждого подразделения — свои метрики (например, логистика измеряет время доставки, а финансы — стоимость).
  • Нет сквозного процесса планирования.
  • Анализ поставок — ручной, фрагментированный.
  • Возникают конфликты между производством, закупками и продажами из-за несогласованности планов.

 

Пример ошибки:

Компания использует KPI «доля срочных заказов» в логистике, но данные не согласованы с данными из системы продаж. Как результат — KPI не отражает реальность. Причина: отсутствие единой модели процессов и данных.

 

Что даёт SCOR:

  • Унификация процессов (Plan, Source, Make, Deliver, Return).
  • Совместимость между подразделениями.
  • Подготовка к построению IBP (Integrated Business Planning).
  • Возможность внедрения BI/DWH с поддержкой цепочки процессов, а не отдельных отчётов.

 

 

Архитектура SCOR как референтной модели

SCOR содержит четыре уровня:

  1. Уровень 1 — процессы верхнего уровня: Plan, Source, Make, Deliver, Return.
  2. Уровень 2 — категории процессов (например, Plan Supply Chain, Plan Make Capacity).
  3. Уровень 3 — детализация: задачи, роли, IT-инструменты.
  4. Уровень 4 — уникальные для каждой компании процедуры и реализации (внедрение).

 

Практика:

Уровень

Пример

BI/DWH значение

1

Deliver

Раздел витрины логистики

2

Deliver Return Product

Расчёт KPI возвратов

3

Manage Return Authorization

DWH таблица с возвратами, авторизация

4

Специфика процесса в 1С

ETL-алгоритм с маппингом на SCOR

 

SCOR и данные: какие нужны данные?

Для внедрения SCOR-модели необходима сквозная структура данных. Типовые источники:

Источник

Тип данных

ERP (SAP, 1С, Oracle)

Заказы, поставки, возвраты, закупки

WMS/TMS

Логистика, маршруты, склады

MES

Производственные циклы

Excel-файлы

Неформализованные прогнозы, планы

BI-системы

Витрины, отчеты

 

Ошибка:

Если таблица заказов и таблица отгрузок не связаны общей логикой заказа (например, через OrderID), невозможно посчитать фактический SLA доставки (KPI по Deliver). Это критично для расчёта SCOR-метрик.

 

Метрики первого уровня: как считать?

SCOR предлагает 5 ключевых атрибутов эффективности:

Атрибут

KPI

Формула

Надежность (Reliability)

Perfect Order Fulfillment

% заказов без дефектов, вовремя, в нужном объеме

Реактивность (Responsiveness)

Order Fulfillment Cycle Time

дата отгрузки – дата заказа

Гибкость (Agility)

Upside Supply Chain Flexibility

max увеличение объема поставок за N дней

Стоимость (Cost)

Total Supply Chain Management Cost

∑(затраты на Source + Make + Deliver) / выручка

Активы (Assets)

Cash-to-Cash Cycle Time

DIO + DSO – DPO

 

Пример расчёта:

Cash-to-Cash Cycle Time = DIO + DSO – DPO, где:

  • DIO — Days Inventory Outstanding = (Склад / Себестоимость дня).
  • DSO — Days Sales Outstanding = (Дебиторка / Продажа дня).
  • DPO — Days Payable Outstanding = (Кредиторка / Закупка дня).

 

Если C2C = 80 дней — это сигнал, что компания слишком медленно оборачивает деньги, и нужно пересматривать запасы, оплату и закупки.

 

Как SCOR помогает выстроить аналитику?

SCOR-модель может лечь в основу архитектуры хранилища данных. Например:

Слой DWH

Примеры таблиц

Стейджинг

Заказы (из ERP), поставки (из WMS), возвраты (из Excel)

Операционный слой

SCOR_Deliver_Orders, SCOR_Return_Events

Витринный слой

SCOR_KPI_Metrics, SCOR_Dashboards

 

Такой подход позволяет:

  • формировать витрины по SCOR-процессам,
  • строить KPI по стандартным формулам,
  • облегчить коммуникацию с бизнесом.

 

BI-пример:

Дашборд с вкладками:

  • Plan → прогноз спроса vs. фактический план
  • Source → Supplier lead time
  • Make → OEE, Scrap rate
  • Deliver → SLA, логистический цикл
  • Return → количество возвратов, % сбоев

 

Частые ошибки при внедрении SCOR

Ошибка

Последствия

Как избежать

SCOR внедряется только как «модель на бумаге»

Нет данных и инструментов для расчёта KPI

Параллельно с методологией выстраивайте BI и хранилище

Нет связи между системами (ERP ↔ WMS ↔ BI)

Невозможно построить сквозные метрики

Строить интеграцию на уровне SCOR-данных

Метрики считаются вручную

Потери во времени и достоверности

Автоматизировать расчёты в DWH + BI

Отсутствует мастер-данные (нормализованные справочники товаров, заказов, контрагентов)

Ошибки в агрегировании и расчётах

Внедрить MDM или хотя бы ETL-нормализацию

 

Выводы и что дальше

  • SCOR — это универсальный стандарт, применимый к любой отрасли.
  • Он работает только при наличии достоверных, связанных, сквозных данных.
  • Внедрение SCOR требует согласования методологии, архитектуры BI/DWH и модели данных.
  • SCOR — фундамент для интеграции с IBP, т.к. процессы Plan–Source–Make–Deliver лежат в основе S&OP.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Следующая статья →
Модуль 2. Архитектура SCOR: уровни модели и процессы

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • ЭГИС - международная фармацевтическая компания, основанная в 1907 году в Венгрии. Компания имеет представительства более чем в 60 странах мира, в том числе в России. Компания ЭГИС является одним из ведущих производителей дженерических лекарственных средств в Центральной и Восточной Европе. Её деятельность охватывает все звенья производственно-сбытовой фармацевтической цепочки.

  • "Уральский банк реконструкции и развития" входит в топ-25 крупнейших банков России и список значимых кредитных организаций на рынке платежных услуг по версии ЦБ РФ.

  • НПФ «Будущее» — один из крупнейших негосударственных пенсионных фондов России, предоставляющий услуги по пенсионному обеспечению и накоплениям. Фонд активно внедряет цифровые технологии для повышения качества обслуживания клиентов.

  • Торгово-производственному холдингу ТБМ, специализирующемуся на поставке комплектующих и фурнитуры для производства окон, дверей, стеклопакетов и мебели, был необходим аналитический инструмент для выявления узким мест и поиска зон роста бизнеса и, как результат, оптимизации процессов. Добиться этого можно было, только внедрив data-driven подход.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.