2014年

2月

25日

データ分析の勧めⅡ ~Excelを使って自社の業務データを整理・分析してみよう!~ その4(p2)

①第2回同様に売上明細データから得意先別に売上数、売上金額、粗利益を集計します。

図4-1(得意先別売上粗利集計) クリックで拡大
図4-1(得意先別売上粗利集計) クリックで拡大

②今回は物流コストの計算ですので、経済要素として売上数量(ピッキングコスト)、出荷日数(配送コスト)、伝票枚数(事務コスト)を使い、粗利に占める物流費(ピッキング+配送+事務)の割合、単位物流コスト(物流費÷売上数)を算出して今後の戦略を分析します。このとき参考値として取り扱った商品点数も算出して関連を調べます。

今までも出荷日数などを distinct count の考え方で集計してきましたが、今回は出荷日数の他に、伝票枚数や商品点数もカウントするので一度に集計やカウント計算を行うことが出来ません。まず個々の項目でカウント項目だけの計算を行い、カウント数を集計表にコピーすることにしました。

 

この事例のようにカウント項目が複数になるときは厄介で、図4-2のようにカウント項目を個々に計算して1枚の集計表にまとめる作業が必要です。そのためには並べ順(今回は得意先名順)を決めてその通りにカウント計算しないとデータコピーが面倒になるのでご注意ください。

図4-2(経済要素のdistinct count、 図には売上日数と商品点数を載せました)
図4-2(経済要素のdistinct count、 図には売上日数と商品点数を載せました)

③図4-1と図4-2の結果を1枚のシートにまとめたのが図4-3です。

図4-3(得意先別売上集計表、売上日数、伝票枚数、商品点数がdistinct countです)
図4-3(得意先別売上集計表、売上日数、伝票枚数、商品点数がdistinct countです)

④この集計に物流コスト計算項目を追加して計算します。追加項目と計算式は以下の通りです。

  ピッキング費=売上数×15円

  出荷配送費=売上日数×2,000円

  伝票処理費=伝票枚数×1,000円

  (追加注文など1日複数枚の伝票もあるので売上日数より伝票枚数の方が多くなる)

  物流費=ピッキング費+出荷配送費+伝票処理費

  物流費率=物流費÷粗利

  単位物流費=物流費÷売上数

ここでの単価はあくまで参考値です。これは個々の企業で適当と思われる金額を算出してみて下さい。例えば、伝票処理費はIT経費+オペレータ労務費などから伝票処理時間の事務経費を算出し、想定伝票枚数で割り返した単価、などです。

図4-4(得意先別物流活動基準原価計算書) クリックで拡大
図4-4(得意先別物流活動基準原価計算書) クリックで拡大

⑤図4-5の物流比率のM列と個別物流費のN列で散布図を作ると図4-5のようになります。これに平均の物流比率と商品1個当たりの平均物流費で分けて見るとどのような課題があるかが見えてきます。

図4-5(物流比率-1個当たり物流費散布図)
図4-5(物流比率-1個当たり物流費散布図)

第2回の売上高と出荷日数の散布図と合わせて、このグラフの4グループの対応を検討することも重要です。

物流合理化で言うと以下の3点が考えられます。

 

①本来不要なアクティビティ(活動内容)を減らす、無くす

 例としては返品処理の量を減らす方策の検討など

②単価の高いアクティビティから単価の低いアクティビティに移行させる

 バラピッキングからケース単位、数量と出荷頻度の見直しなど(顧客との話し合いも重要)

③アクティビティの単価を下げる

 ピッカーのパート採用や物流専門業者など外部委託の検討など

 

以上4回に渡って「データ分析の勧め」パートⅡを掲載してきました。今までの事例で使ったデータは作りものですが、例は実際に個々の企業で行って役立ったものです。皆様も実際に分析を行い、具体的な対応策を見つけて経営課題解決に努めていただければ幸いです。ビジネスは良くKKDD(勘と経験と度胸と妥協)と言われますが、これに是非「数字」を加えて明日に向かって行動して下さい。

 

NICO 情報戦略チーム 星野

 

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