【BI库存分析】天呐！库龄分析竟如此简单！
各位数据的朋友，大家好，我是老周道数据，和你一起，用常人思维+数据分析，通过数据讲故事。
库龄分析是制造企业重点要分析的内容（点此了解制造业方案），但在实践中，我们都会遇到两个问题：
1、ERP中的库存账龄分析报表看到的都是明细数据，如果想体现整体库龄的分布特征，就需要我们手工进行大量的处理，于是乎，这项分析工作的频次就会变得很少，有时按季度，甚至半年一年才做一次，这样，许多问题都要在比较严重时才会被发现；
2、对于制造业来说，有上千个物料是很正常的，仅仅是根据最明细物料的库龄分布，或者整体的库龄分布，都无法真正快速识别问题，分析问题，更无法快速决策并行动。
那今天我们就来演示一下，如何在奥威BI中进行库龄分析。通过这个示例，我们也再次体验一下，报表查询与数据分析的不同在哪里，怎么样才是真正的数据驱动运营。
我们直接进系统，这是奥威BI标准方案中的库龄分析报表，通过这张报表，大家可以看到：
1、不同库龄区间的库存数量与金额有多少？通过金额的占比，就可以基本上知道库龄风险有多大，如果181天以上的占比较高，就说明风险较高。
2、从物料分类及物料名称来看，哪些物料的呆滞是比较严重的，这里，可以通过库存金额的占比快速判断其严重性。
3、可以看到近12个月库龄区间占比的变化情况，如果发现361天以上的占比越来越多，那么就需要重视了。
我们这里看到，361天以上呆滞占到30%以上，这说明库存呆滞的风险已经非常高了，那我们就可以点击联动看到哪些物料分组或者物料呆滞是最严重的。传统的报表分析，到这里就结束了，但事实上，到这里我们仅仅是知道有哪些物料呆滞严重这么一个结果，并不知道原因，也无法快速决策怎么处理。
那我们还希望能做些什么呢？比如这里我们看到这个物料的呆滞是最严重的，有484万，那么，这个物料的呆滞是不是因为不合理的采购导致的呢？这时，我们就需要从采购源头去找答案；亦或者，我们想知道，这个物料是在哪个仓库产生了呆滞？是不是被我们放在哪个仓库没有去管了呢？我们用ERP就知道，大家习惯在系统中选仓库，反而会对实物放在哪里熟视无睹；还有，这个物料在361天以上呆滞非常严重，那么，是不是在其他的库龄区间也有类似的问题呢？
当我们有这么多的分析思路，在奥威BI中如何实现呢？很简单，只需要在表格的这一行双击鼠标，系统就会智能的列示出当前这个报表可以钻取的目的报表清单，然后，就可以根据自己的需要选择目的报表。比如我们要查询采购的情况，就搜索出采购相关的报表，找到物料历史采购情况这张报表，双击鼠标。
这里可以看到，系统智能的将物料编码传递过来了，可以看到该物料所有供应商的历史供货信息，从订单到入库到开票，包括单价、数量、金额、采购次数等。另外还可看到历史所有期间的情况，通过这些完整的采购信息，就可以分析出这个物料是不是存在不合理采购行为。
我们再选择仓库收发存分析报表进行钻取，此时，可以看到该物料在所有仓库的收发存情况。还可联动看某个仓库近12个月的库存及去年同期情况。
我们再切换到物料库龄分布报表，这里可以看到该物料在所有仓库的库龄分布情况，如本例中，可以快速看到该物料361天以上占53%，31-90天的占25%，近几个月，消化了大量91-180天的库存；同时，361天以上的主要存放在哪个仓库，31-90天的主要存放在哪个仓库。看到这里，我们应该要有一个合理的质疑，就是为什么不先消化361天以上的库存呢？
总结一下，通过上述的库龄分析，我们就可以轻松回答以下的问题，采取一些合理的行动：
如果是不合理的采购导致的，那么，就应该去现场搞清楚当初为什么要采购？以后如何杜绝类似的情况出现？
如果是在某个特定的仓库一直未动过，那又是为什么呢？是不是可以想办法改变？
如果是先消化了库龄较短的库存，而不去消化较长库龄的库存，那又是为什么呢？
……
以上种种，是因为有了足够的数据支撑，才让管理者对一个现象，有更丰富立体的画像，这样，我们就可以通过重点现象，找到一般规律，从而在行动上统一解决。
老周道数据，和你一起，用常人思维+数据分析，通过数据讲故事，我们下一讲再见！
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