SAC案例精选:SAC Planning实现S&OP(销售与运营计划)模拟沙盘

通过SAC Planning实现S&OP模拟沙盘,做到事前模拟,谋定而后动,消除“模糊决策”。搭建集团经营计划管理和经营决策模拟沙盘,对经营策略调整和结果进行快速的模拟预测,决策信息可以回写到BPC,为决策层调整经营计划提供信息支撑,提升决策效率。案例关键字:BW/4 HANA、SAP SAC、SAC Planning、S&OP、销售计划、收入预测、SAC直连BW、嵌入式BPC、沙盘模拟

世界上唯一不变的就是变化相比于欧美较为成熟的市场,中国消费市场最大的特点就是波动太大。由于S&OP流程的周期以月为单位,大多数企业完成编制平均需要7-15天,编制过程中内外部市场的变化要么导致重新整理,要么相应变化只能放入下一个计算周期,辛辛苦苦整理出来的数据,其分析结果很难得到其他部门领导的认同,数据计算汇总完等待老板决策时,最直接的情况是预测已然不准、反应更慢一拍,也直接导致了大多数企业中,S&OP流于形式。

智扬信达在某营收超过200亿的制造企业中,成功运用SAC Planning实现S&OP模拟沙盘,系统沙盘推演一次仅需15分钟,相比传统手工推演可以节约近7人天/月,效率提升200倍。

什么是SAP分析云(SAP Cloud AnalyticsSAC)

SAC是商务智能和协同计划相结合的解决方案,通过预测分析和机器学习技术的强大功能为企业决策提供实时支持。无论是在客户前线还是在董事会,都能让企业实体洞察到新的见解并采取行动。SAC通过在一个产品中为用户提供所有分析功能来重新定义云分析(Cloud Analytics)。作为一个部署在SAP Cloud Platform上的SaaS解决方案,SAP负责完成硬件和软件的管理,以便客户可以专注于分析其业务。

什么是SAP分析云协同计划(SAC Planning)

  • 计划:提供公司启动方向和财务目标的整体流程(如战略计划,长期计划,年度计划等)
  • 预算:提供计划的执行路径。计划提供了什么是可能,预算提供了基于被批准计划的预期(如销售/毛利预算,资本支出预算,人数预算,运营开支预算等)
  • 预测:使用实际业绩数据来预测业绩的剩余未知部分(如滚动预测)

SAC Planning提供了如下主要功能:条件模拟,数据输入,复杂分配,分解及数据转播,协同计划及评论,基于驱动程序的计划,工作流,替代层次结构的支持,版本管理(乐观版本、悲观版本、私有版本),内置财务功能等。

什么是S&OP/span>

S&OP的全称是Sales and Operation Planning, 中文有几个名称,销售运营计划、产销协同或者产销平衡,顾名思义,是企业销售与内部运营之间的协同。当销售大于生产时,需要准备各种生产资源来提升产能,生产资源在不同企业包括不同内容,以下是不同行业的场景:

? 制造企业:在企业战略发展确定后,销售目标(财务目标)与订单发生变化时,需要迅速调整内部的生产资源,包括直接人力、机器设备、物料与供应商资源、技能、产线、仓库空间、线边仓空间、工程能力、IT系统等资源;

? 在服务行业里,战略及销售目标的确定涉及到生产资源调整包括服务人力资源、服务支撑材料,比如酒店经常性举办例行的大型行业活动及偶然性的大型活动,需要提前准备会议场地、餐饮、人力、各种指示牌等,这也是销售与运营的协同。

? 在物流行业里,公司的发展战略确定后,对销售目标的支持涉及到调整内部运营场地、线路调整、运力调整、搬运设备、人力资源的增减等。

S&OP中收入&CCC相关模拟的五步

1、初始化基础的预测数据

2、在SAC界面推演和模拟收入变化

通过SAC的价值决策树以及其他的可视化模拟工具,业务用户可以在线进行销售假设性分析,可以实时地计算出基于不同假设条件、不同影响因子对全盘数据带来的最终效果。

3、实时计算收入变化

通过在线模拟推演,实现多场景的高效模拟分析与比较,实时计算出不同设定的收入变化。帮助业务用户全面了解不同选择方案所带来的预期效果与风险,并从中选取最合适的方案作为计划预算的结果。

4、多版本的模拟数据比对

通过SAC的多版本保存和比对功能,在线比对不同版本的数据曲线和趋势,从宏观和微观层面充分推演分析,最终制定出既符合企业战略目标,又充分考虑企业内外部相关因素的收入计划。

SAC Planning实现S&OP(销售与运营计划)模拟沙盘方案的价值:事前模拟,谋定而后动,消除“模糊决策”

  1. 以销售预测模型为龙头,拉动推演至应收、应付、库存、资金周转等供需平衡模拟,多场景的成本、费用、利润等经营业绩模拟
  2. 拉通运营执行的全面模拟甚至全面预算,实现经营目标至业务决策调整的动态调整模拟,做到真正的业财一体,消除“模糊决策”,提升决策效率及效益
  3. 统沙盘推演一次缩短到分钟级,相比传统手工推演的以周为单位的时间耗费,效率提升百倍甚至千倍,满足决策对数据支撑快速响应的要求

 

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