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 » Примеры описаний бизнес-процессов по SCOR

Примеры описаний бизнес-процессов по SCOR

С пояснениями, данными, формулами, ошибками, решениями и ценностью для бизнеса

 

Процесс 1. Plan Supply Chain

SCOR-домен: PLAN
SCOR-уровень: 2 (категория процессов)
Описание:
Процесс стратегического и тактического планирования цепи поставок. Включает балансировку спроса и предложения, планирование запасов, мощностей и маршрутов поставок.

Подпроцессы (уровень 3):

  • Plan Supply Chain Resources
  • Balance Supply and Demand
  • Plan Inventory
  • Establish Sourcing Strategies
  • Define Planning Parameters

 

Цель:

Обеспечить синхронизацию производственных, закупочных и логистических ресурсов с прогнозируемым спросом.

 

Пример данных:

SKU

Год

Месяц

Прогноз

Продажи

План производства

План закупки

A100

2025

04

1000

970

950

1100

 

Формулы:

Точность прогноза (MAPE):

MAPE = AVG(ABS(Прогноз - Продажи) / Продажи) * 100

 

Плановый баланс:

План производства = Прогноз + Стратегический буфер – Запасы на начало

 

Days of Supply:

Days_of_Supply = Текущий запас / Среднесуточное потребление

 

Ошибки в реализации:

Ошибка

Причина

Последствия

План строится вручную в Excel

Отсутствие централизованных данных

Ошибки в расчетах, нет версионности

Нет связки между планом и фактом

Отсутствие DWH

Невозможно анализировать отклонения

Прогноз не учитывает сезонность

Не используется AI/ML

Перепроизводство или дефицит

 

BI-инструменты и визуализация:

  • Тренды: прогноз vs факт
  • График MAPE по SKU и регионам
  • Таблица план-факт отклонений по неделям

 

Пользователи и решения:

Роль

Как использует

Какие решения

Планировщик спроса

Сравнивает прогноз и факт

Корректирует модель прогноза

Финансист

Оценивает влияние отклонений

Формирует корректировку бюджета

Директор

Видит общий баланс

Принимает решение об изменении ассортимента

 

Вывод:

Plan Supply Chain — базовый процесс, формирующий фундамент для всех остальных SCOR-доменов. Его правильная реализация обеспечивает точность, снижение издержек и устойчивость цепи поставок.

 

Процесс 2. Source Stocked Product

SCOR-домен: SOURCE
SCOR-уровень: 2
Описание:
Управление закупкой материалов или товаров у поставщиков для пополнения запасов.

 

Подпроцессы:

  • Schedule Product Deliveries
  • Receive Product
  • Verify Product
  • Transfer Product
  • Authorize Supplier Payment

 

Пример данных:

PO_ID

Supplier

SKU

Дата заказа

План. дата поставки

Факт. дата

Кол-во

Статус

PO123

ТехСнаб

A100

2025-03-01

2025-03-10

2025-03-14

1000

Принят

 

Формулы:

On-Time Delivery Rate:

OTD = (Число заказов, доставленных в срок / Общее число заказов) * 100

 

In-Full Delivery Rate:

IF = (Кол-во, доставленное без дефицита / Общее заказанное) * 100

 

Supplier Rating Score:

Score = 0.6 * OTD + 0.4 * IF

 

Ошибки:

Ошибка

Причина

Последствия

Поставщик не сообщает дату отгрузки

Нет цифровой интеграции

Невозможно контролировать сроки

Нет фактической даты приемки

Ручной ввод в WMS

SLA рассчитывается неверно

Разные системы используют разные единицы измерения

Нет справочника нормализации

Ошибки в расчетах объема

 

BI-визуализация:

  • Динамика OTD по поставщикам
  • Heatmap по отклонениям по SKU
  • Supplier performance dashboard

 

Пользователи и решения:

Роль

BI-действие

Решения

Снабженец

Анализ рейтинга поставщиков

Пересмотр контракта или условий оплаты

Закупщик

Видит сроки поставки

Изменяет график поставок

Руководитель закупок

Сравнивает поставщиков по KPI

Делает стратегический выбор контрагентов

 

Вывод:

Процесс Source — ключ к надежности снабжения. Цифровизация и прозрачность поставок напрямую влияют на устойчивость всей цепи поставок и выполнение SCOR-доменов Make и Deliver.

 

Процесс 3. Deliver Stocked Product

SCOR-домен: DELIVER
SCOR-уровень: 2
Описание:
Управление отгрузкой товара со склада клиенту, включая сборку, упаковку, доставку и оформление документов.

 

Подпроцессы:

  • Receive Order
  • Pick and Pack
  • Ship Product
  • Manage Returns Authorization
  • Invoice Customer

 

Пример данных:

Order_ID

Customer

SKU

Дата заказа

Дата отгрузки

Дата доставки

Кол-во

Возврат

Статус

OR4567

МегаТорг

B200

2025-03-05

2025-03-07

2025-03-09

500

0

Закрыт

 

Формулы:

SLA исполнения:

SLA = Кол-во заказов доставленных вовремя / Общее число заказов

 

Perfect Order Fulfillment:

 

POF = % заказов, доставленных вовремя, в полном объеме, без возвратов и с корректными документами

 

Return Rate:

Return Rate = Кол-во возвращенного товара / Кол-во отгруженного товара

 

BI-дашборд:

  • SLA по регионам и SKU
  • Возвраты по причинам (брак, пересорт, логистика)
  • POF динамика

 

Ошибки:

Ошибка

Причина

Последствия

Неверные даты доставки

Нет интеграции с TMS

SLA и POF искажаются

Возвраты не связаны с заказами

Отдельная система учета

Невозможно анализировать причины

Ручной ввод статусов

Неверифицированные данные

BI не отражает реальность

 

Пользователи:

Роль

BI-интерфейс

Решение

Менеджер логистики

Карта SLA

Изменение маршрутов и графика

Оператор склада

Панель сборки

Оптимизация процессов комплектации

Менеджер по работе с клиентами

Возвраты по клиенту

Выяснение причины и предупреждение

 

Вывод:

Deliver — это “лицо” компании. Именно здесь клиент ощущает результат всей цепи поставок. Высокий SLA и минимизация возвратов — это не только результат, но и фактор удержания клиента.

 

Общий вывод по процессам:

  1. Каждый SCOR-процесс имеет четкую структуру, набор метрик и требования к данным.
  2. Важно проектировать процессы, данные, визуализацию и роли как единое целое.
  3. Выгода от SCOR-процессов — не в теории, а в возможности принимать решения, основанные на метриках, не догадках.
  4. Использование BI и DWH делает процессы прозрачными, измеримыми, воспроизводимыми.
  5. SCOR-процессы формируют основу для IBP, S&OP, автоматизации и цифровизации цепочки поставок.

 

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Пример модели данных DWH для SCOR
Следующая статья →
Примеры скетчей SCOR-дашбордов и шаблон описания требований к визуализации для BI-команды
Запросить видео презентацию Узнать стоимость решения Запросить доступ к демо стенду online

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • СберКорус (Группа компаний Сбербанка) – это ИТ‑компания, ИТ‑интегратор, SaaS-провайдер. Является разработчиком цифровых сервисов и услуг для автоматизации широкого диапазона бизнес-процессов юридических лиц. В 2004 году компания стала первым в России оператором электронного документооборота, а в 2012 году вошла в экосистему Сбера. 

  • «Синтека» — ведущий разработчик инновационных сервисов для строительной отрасли, который решает ключевые задачи автоматизации службы снабжения строительных компаний.

  • Российский филиал одного их ведущих мировых производителей и дистрибьютеров косметики Estee Lauder Companies Inc. выбрал аналитическую платформу Loginom для предиктивной аналитики продаж как в офлайн-, так и в онлайн-канале.

  • Ситилинк

    Электронный дискаунтер «Ситилинк» — один из крупнейших онлайн‑ритейлеров России (3‑е место по объему онлайн‑продаж в рейтинге Data Insight и Ruward 2016 года E‑commerce Index TOP‑100, 8 место в рейтинге Forbes «20 самых дорогих компаний Рунета — 2017»). На рынке работает 9 лет.

    В ассортименте дискаунтера более 50 000 наименований компьютерной цифровой, бытовой и садовой техники, офисной мебели и других товарных категорий. Более 700 мировых брендов в портфеле. Около 4 000 сотрудников по всей России

  • 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.