Krytyczne
Program A
Cel marży kontraktu
32%
Prognoza
26,8%
- Marża zagrożona
- 84 000 zł
- Główny czynnik
- Cena włókna węglowego +14%
Prognozowanie kosztów i marż
Rzeczywisty koszt produkcji znany,zanim produkcja się rozpocznie.
INVO łączy zestawienia materiałowe, ceny komponentów, dane zakupowe, pracę, wydajność produkcji, straty, energię i logistykę, aby przewidzieć rzeczywisty koszt i oczekiwaną marżę każdego egzemplarza, konfiguracji, kontraktu i planu produkcji.
- Przychód
- 428 000 zł
- Koszt planowany
- 278 000 zł
- Oczekiwana marża
- 35,0%
Prognoza AI
Prognozowany koszt: 301 400 zł
Prognozowana marża: 29,6%
−5,4 p.p.
Dlaczego?
- Komponenty
- +9 200 zł
- Straty
- +5 800 zł
- Praca
- +4 900 zł
- Wydajność produkcji
- +3 500 zł
Wykryto ryzyko marży
Plan vs rzeczywistość
Zestawienie materiałowe (BOM) mówi, ile produkcja powinna kosztować.AI przewiduje, ile najprawdopodobniej będzie kosztować.
Koszt planowany
BOM × ilość × cena standardowa
- Włókno węglowe
- 42 000 zł
- Silniki i ESC
- 18 000 zł
- Ogniwa akumulatorów
- 12 000 zł
Planowany koszt materiałów72 000 zł
Prognozowany koszt rzeczywisty
INVO dodatkowo uwzględnia:
- rzeczywiste ceny zakupowe
- historyczne zużycie
- straty
- uzysk
- wydajność produkcji
- czas pracy
- nadgodziny
- koszt energii
- koszt logistyki
Planowany
72 000 zł
Prognoza
78 400 zł
+8,9%
Kosztorysowanie standardowe pokazuje cel. Kosztorysowanie prognostyczne pokazuje, co prawdopodobnie się wydarzy.
Czynniki kosztowe
Marża zmienia się na długo,zanim pojawi się to w raporcie finansowym.
- 01
Ceny komponentów
Ile faktycznie płacimy?
Zmiany cen dostawców bezpośrednio wpływają na koszt jednostkowy przyszłej produkcji.
- 02
Rzeczywiste zużycie
Ile faktycznie zużyje produkcja?
Rzeczywiste zużycie może różnić się od teoretycznej wartości wynikającej z zestawienia materiałowego.
- 03
Straty i uzysk
Ile produktu stracimy?
Przewidywane straty i uzysk wpływają na rzeczywisty koszt każdego wyprodukowanego egzemplarza.
- 04
Praca
Ile godzin będzie wymagać produkcja?
Wydajność, obsada i nadgodziny wpływają na koszt realizacji planu.
- 05
Wydajność produkcji
Jak wydajnie zostanie zrealizowany plan?
Dłuższe cykle, przestoje i przezbrojenia zwiększają koszt.
- 06
Logistyka i energia
Co realizacja dodaje do kosztu?
Transport, energia, czas na poligonie i inne koszty operacyjne mogą zostać uwzględnione zależnie od dostępnych danych.
INVO łączy te czynniki kosztowe, aby pokazać ich łączny wpływ na oczekiwaną marżę.
Margin intelligence
Wiadomo, gdzie marża jest wypracowywana -i gdzie jest tracona.
- Przychód
- 12,8 mln zł
- Planowana marża
- 34,2%
- Prognozowana marża
- 30,8%
- Marża zagrożona
- 435 tys. zł
- Kontrakty do przeglądu
- 7
Kontrakty · marża planowana vs prognozowana
| Kontrakt | Przychód | Planowany | Prognoza | Marża |
|---|---|---|---|---|
| Program AWysokie | 428K | 278K | 301K | 29,6% |
| Program BŚrednie | 312K | 211K | 218K | 30,1% |
| Program CDobre | 186K | 119K | 117K | 37,1% |
Program A · różnica marży
−5,4 p.p.
Główne czynniki
- Komponenty
- −2,1 p.p.
- Straty
- −1,4 p.p.
- Praca
- −1,1 p.p.
- Wydajność produkcji
- −0,8 p.p.
Prognoza kosztu
Od pojedynczego egzemplarzapo całą operację.
BOM
Płatowiec drona przechwytującego
Prognozowany koszt: 2 060 USD / szt.
Konfiguracja
Wariant EO/IR · partia 10 szt.
Prognozowany koszt: 84 200 zł
Klient / kontrakt
Program A
Prognozowany koszt miesięczny: 1,84 mln zł
Plan produkcji
Jutro
Prognozowany koszt: 301 400 zł
Cała operacja
Sierpień
Prognozowana marża operacyjna: 31,4%
Ta sama inteligencja kosztowa może być agregowana od pojedynczego BOM po konfigurację, klienta, kontrakt, plan produkcji lub całą operację.
Ryzyko marży
Kontrakty tracące marżę wskazane,zanim miesiąc się zamknie.
Ostrzeżenie
Program B
Cel
31%
Prognoza
29,7%
- Marża zagrożona
- -
- Główny czynnik
- Straty powyżej zakresu historycznego
Zgodnie z planem
Program C
Cel
30%
Prognoza
32,1%
- Marża zagrożona
- -
- Działanie
- Brak wymaganych działań
Raport na koniec miesiąca to za późno, żeby wykryć, że kontrakt stał się nierentowny.
Analiza what-if
Wpływ finansowy znany,zanim plan zostanie zmieniony.
Aktualny plan · 36 szt.
Nowa prognoza
Materiały
146 tys. zł
136 tys. zł
Praca
82 tys. zł
78 tys. zł
Straty
18 tys. zł
12 tys. zł
Pozostałe
55 tys. zł
55 tys. zł
Prognozowana marża
29,6%
34,3%+4,7 p.p.
Symulowane zmiany
- Cena włókna węglowego +8%
- Straty −1,5 p.p.
- Wydajność produkcji +5%
- Zmiana BOM #284
Oczekiwany wpływ finansowy+20 407 zł / dzień
Możliwe scenariusze
- zmiany cen komponentów
- zmiany dostawcy
- zmiany BOM
- zmiany konfiguracji
- redukcja strat
- zmiany kadrowe
- wydajność produkcji
- zmiany wolumenu
Symulacja ilustracyjna na danych przykładowych - nie deklarowany rezultat.
Od prognozy do działania
AI nie tylko pokazuje, gdzie marża jest zagrożona.Pomaga wskazać, co może ją poprawić.
Optymalizacja BOM
Potencjalna oszczędność: 12 USD / szt.
Komponent w BOM #284 do zamiany na zatwierdzoną alternatywę.
- Oczekiwany wpływ miesięczny
- +28 400 zł
Zakupy
Wykryto różnicę cen dostawców
Dwóch zatwierdzonych dostawców, różne poziomy cen dla tego samego zapotrzebowania.
- Potencjalna różnica
- 13 440 zł
Produkcja
Wydajność linii 3 poniżej oczekiwanego poziomu
Sugerowane działanie: przejrzyj alokację produkcji.
- Oczekiwany dodatkowy koszt
- +6 700 zł · +84 h
Modele i technologia
Prognozy opierają się na tym,co faktycznie dzieje się w Państwa operacji.
- ERP
- zamówienia · kontrakty · ceny
- BOM i konfiguracje
- BOM · sztuki · teoretyczne zużycie
- Zakupy
- ceny zakupu · dostawcy
- WMS
- stany magazynowe · rzeczywiste wydania
- MES
- czas produkcji · rzeczywiste zużycie · uzysk · straty
- Finanse
- przychód · struktury kosztów
Prognoza kosztu
Ile faktycznie będzie kosztować produkcja?
Model uczy się różnic pomiędzy planowanym a rzeczywistym wykonaniem.
Planowany koszt jednostkowy
2 150 USD
Prognoza
2 280 USD
Gradient Boosting · Regression Models
Prognozowanie marży
Jak marża będzie się zmieniać w czasie?
Modele analizują przyszłe wolumeny, ceny, koszty i historyczne odchylenia.
Tydzień 34 · oczekiwana marża
31,2%
Zakres
29,8–32,4%
Szeregi czasowe · prognozowanie probabilistyczne
Analiza czynników kosztowych
Które czynniki najmocniej ważą na prognozie?
System wskazuje czynniki najsilniej powiązane ze zmianą prognozy.
Cena komponentu
+2,1 p.p.
Straty
+1,4 p.p.
Feature Attribution · Explainable ML
Każda decyzja operacyjna ma wpływ finansowy
Analityka BOM i konfiguracji
Optymalizacja BOM → wpływ na marżę
Prognozowanie popytu i zakupów
Zmień dostawcę → zobacz wpływ na marżę
Planowanie produkcji AI
Zmień plan produkcji → zobacz wpływ na pracę i marżę
Wykrywanie anomalii
Wychwyć odchylenia wcześnie → zobacz wpływ na marżę
Analityka kosztów i marż to finansowa warstwa spinająca całą warstwę Intelligence.
Wpływ na biznes
Ochrona marży,zanim koszty zostaną poniesione.
Wcześniejsza widoczność
Ryzyko marży widoczne przed zamknięciem miesiąca
Pogarszający się wynik kontraktu widoczny bez czekania na dane księgowe.
Lepsze ofertowanie
Zrozum rzeczywisty koszt każdego kontraktu
Lepsza podstawa do ofertowania i renegocjacji.
Kontrola kosztów
Wiadomo, skąd biorą się odchylenia kosztowe
Rozbij różnicę między planem a prognozą na konkretne czynniki kosztowe.
Lepsze decyzje
Wpływ finansowy widoczny przed zmianą w operacjach
Porównanie scenariuszy przed zmianą konfiguracji, dostawcy lub planu produkcji.
Ochrona marży
Skup się na kontraktach wymagających uwagi
Zarządzanie przez wyjątki zamiast analizy każdej pozycji.
Pozycjonowanie
Kosztorysowanie standardowe
Ile powinno to kosztować?
Kosztorysowanie prognostyczne
Ile prawdopodobnie będzie to kosztować?
Decision intelligence
Co możemy zmienić, zanim koszt powstanie?
Wartości szacunkowe dla produkcji o skali 50–200 mln zł przychodu - symulacja ilustracyjna, nie deklarowany rezultat.
Prognozowanie kosztów i marż
Marża znana,zanim produkcja się rozpocznie.
INVO łączy dane operacyjne z wynikiem finansowym: prognoza rzeczywistego kosztu produkcji, identyfikacja ryzyka marży i symulacja skutków decyzji operacyjnych.