Bedre produksjonsplanlegging. fremtidsmuligheter. Tore Kaasen Daglig leder Know IT Information Management

Transkript

1 Bedre produksjonsplanlegging og fremtidsmuligheter Tore Kaasen Daglig leder Know IT Information Management Copyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.

2 Nærhet Kunnskap Engasjement Hvordan får Bring (Posten) forretningsmessig nytte av Business Intelligence/Analytics og hvilke fremtidsmuligheter har Bring (Posten) med hensyn til å utnytte dataene i sitt datavarehus til analyse, prognostisering og bedre planlegging av Tore Kaasen, Know IT Information Management Oslo

3 Litt om Bring (Posten) og Know IT - Det hele startet med tjeneste avtalen Styring KOS - IR - SFOR - LM RAPPORTER - Videreutvikling av Bring (Posten Logistikk) sine DVH løsninger - Forvaltning og videreutvikling (del av tjenesteavtalen Styring ) Know IT - Forvaltning og videreutvikling ( ) Know IT som underleverandør til Ergo

4 Fakta om Know IT AB Børsnotert på Stockholms Børsen Ca 1470 ansatte (Mai 2010) Lokalisert på 23 steder i Norge, Sverige, Finland og Estland (Russland, Kina og USA) Mer enn 200 ansatte i Norge Know IT INFORMATION MANAGEMENT (21 konsulenter, oppstart 2003) Know IT Objectnet (85 konsulenter, kjøpt 2008) Know IT Reaktor (100 konsulenter, kjøpt 2010) Omsetning MSEK (2009) (da ca ansatte) Resultat 154,2 MSEK (2009) Resultatmargin 11,1% (2009)

5 Tjenesteområder i Know IT Retial Bank/Finance Insurance Public sector Industry Telecom Technology Management Test and quality Management Information Management Enterprise Content Management Business & IT Management Strategic consultation System development Application management

6 1470 konsulenter hvor av 206 spesialister i Information Management (BI+DWH)

7 Bring (Posten Norge) Kjernevirksomheten til Bring er å hente, sortere, transportere og levere pakker og gods i Norge og internasjonalt. Bring har i de senere årene kjøpt opp flere aktører blant annet:

8 Fakta om Bring Eiet av Posten Norge Ca ansatte 43 datterselskaper i 20 land Norden er hjemmemarkedet Omsetning ca 14 MRD NOK Visjon: Være verdens beste i Norden på Logistikktjenester

9 Viktige KPI områder i Bring - Produksjon - Leveranse mål - Produksjonsvolum - Kvalitetsmål 1300 stykker - Ressursbruk - Produktivitet - Salg - Kundetilfredshet - Økonomi - HR (Personale) - HMS (Helse Miljø og Sikkerhet) - Miljø

10 Bring har i perioden gjennomført følgende prosjekter med Know IT som leverandør Datavarehus Arkitektur (Posten Logistikk) SFOR Salgsrapportering LM Rapporter Logistikk Motor rapporter (spesialrapporter) Min Logistikk Ekstranet for kunder KOS Kvalitets Oppfølging og Statistikk IR Intern Regnskap LM Klient Produksjonsrapporter Salgs KPIer Utgående logistikk Leveranse rapporter FLP Faktisk Leveranse Presisjon (Måling) Kredittoppfølging

11 Arkitektur Source Systems ETL Enterprise Layer + Primary Layer + Staging Layer ETL Master DM ETL DM LM Rapp. SFOR Request & Reponse XML Min Logistikk Request & Reponse Logistics Engine & IBM MQ ETL ODS: SPD Server Reporting Data Entry KOS & IR Central Enterprise Data Warehouse Division and Subsidiaries Master Data Marts METADATA

12 SAS 9.X Infrastruktur i Bring (Posten) Server Arkitekturen består av både fysiske og logiske servere Server Operativsystem: Både Unix og Windows (snart bare Unix) Microsoft Active Directory (Autentisering / Autorisering) IBM MQ Series (Meldings kø) SAS SPD Server (Parallell prosessering og datalagring) SAS Stored Process Web Application (SAS 9.X utviklingsverktøy) JavaScript SAS BI Web Services for Java econnect / etrust Plugin External Microsoft ASP.NET Application

13 SFOR Standard Fakturerings og Omsetnings Rapporter - System som primært er utviklet for salgsapparatet for å følge opp kunder, produkter og salgsvolum på en enkel og oversiktlig måte. - 9 Rapporter - Brukere: Salgsavdelingen i Bring - Foretningsmessig nytte Oversikt over omsetning/salg pr kunde Informasjon om hvordan kunden utvikler seg Utviklingen av sendingsvolum og verdiøkende tjenester Oversikt over utviklingen innen produkthierarkiet Fraktberegnet vekt ( Vekt beregninger) Utvikling (over tid, prognoser)

14 LM Rapporter: - Systemet består av skreddersydde rapporter som brukes til helt spesielle formål. Dette kan være oppfølging av kunder, fakturering, produksjonsprosesser, kvalitetsmål osv. - Pr. i dag mer enn 38 aktive rapporter - LM-rapportene kjøres satsvis på morgenkvisten, og brukerne får hele resultatet av kjøringene. Noen av disse sendes pr. e-post til angitte brukere enten som HTML rapporter eller Excel regneark. - Foretningsmessig nytte - Kundekunnskap - Kontroll av produksjon - Kunnskap om kvaliteten i Brings leveranser - Fakturering av volumkunder

15 Min Logistikk (Extranet) Tilgjengelig for kunder som ønsker å ta ut egne rapporter over status på leveranser via Postens extranet 7500 registrerte ekstrene brukere (2008)

16 Min Logistikk (Extranet) Rapporter som er tilgjengelig for eksterne brukere: Antall sendeinger og antall verdiøkende tjenester Pakker pr prissone Omsetning pr kunde og produkt Sendingskontroll Foreløpig fraktberegning Utleverte pakker Detaljert fraktstatistikk Forsinkelser Varslede forsinkelser Kvalitesrapport (leveranser) Hendelsesrapport POD rapport (Point of delivery) Ad Hoc rapport

17 Min Logistikk (Extranet) arkitektur Source Systems DI Enterprise Layer + Primary Layer + Staging Layer DI Master DM DI DM LM SFOR Request & Reponse XML Min Logistikk Request & Reponse Logistics Engine & IBM MQ DI Central Enterprise Data Warehouse ODS: SPD Server Division and Subsidiaries Master Data Marts Reporting Data Entry KOS & IR METADATA

18 Min Logistikk (Ekstranett) Forretningsmessignytte: - Knytte kunden nærmere til seg (CRM) - Kunden overtar deler av support apparatet (effektivisering)

19 KOS (Kvalitets Oppfølgning og Statistikk) Noen av virksomhetens behov Rapportering fra produksjonen Kvalitetskontroll Transport planlegging (framovermelding) Produksjonsplanlegging Intern Regnskap CRM Service Level Agreement = 24 / 7 Real-time oppdatering av DVH (hvert 5. minutt) og Rapportering Brukere 1000 registrerte brukere Over 100 samtidige brukere Produksjonsmedarbeidere på den enkelte terminal Ledelsen i Bring Analytikere

20 KOS (Kvalitets Oppfølgning og Statistikk) KOS (Kvalitets Oppfølgning og Statistikk) lagrer data som gjør at Bring kan sjekke kvaliteten på arbeidet som gjøres i forbindelse med pakkesorteringen på en terminal, samt få ut statistikker over all type produksjon på terminalen. I tillegg ligger det mange typer fremovermeldinger som retter seg mot innholdet i forskjellige lastbærere mellom terminalene og forventet mengde pakker til de ulike terminalene fra en dag til en annen. - Foretningsmessig nytte - Produksjonskontroll og styring - Kvalitetskontroll - Prosessforbedringsunderlag - Produksjonsplanlegging

21 KOS (Kvalitets Oppfølgning og Statistikk) Date All Terminals Oslo Terminal Dag i desember Dag i februar Uke i februar

22 KOS & IR - Data integrasjon & Bruker grensesnitt Tuning U1 U2 U3 U7 U8 U9 U64 U65 U66 BI SS1 SS3 SS22 DI CPU1 CPU2 CPU3 CPU4 CPU5 CPU6 CPU7 CPU8 CH1 CH2 CH3 CH4 CH5 CH6 CH7 CH3 Data Data Data Data Data Index Index Meta All Lib. All Lib. All Lib. All Lib. Save Lib. All Lib. All Lib. data disk01 disk02 disk03 disk04 disk05 disk06 disk07 disk08 Data Storage SPD Server Setup - CPU and I/O scalability

23 IR: - IR (Internregnskap) er et styringssystem som inneholder 15 rapporter. Rapportene sier alle noe om hvordan driften ligger an i forhold til budsjett, samt status på sykefraværet. Alle avdelinger kan følge sin egen økonomi. - IR er et styringssystem som brukes av alle fra regionsdirektøren til vaktleder i daglig oppfølging på de enkelte terminalene - Foretningsmessig nytte - Kostnadskontroll - HMS forbedringer - Planlegging

24 LM Klient Rapporter: I LM Klient-rapportene kan brukere angi 2-4 parametere, hvoretter systemet lager og presenterer en rapport basert på de angitte parameterne. Noen av rapportene henter data fra Postens økonomisystem, og benyttes av brukere som har ansvaret for fakturering. En del av de øvrige rapportene er statistikker over volumer og/eller avvik fordelt på enheter og produkter, og i noen tilfeller Postens ekstratjenester. Disse benyttes av veldig mange instanser innen Postens organisasjon. Noen rapporter viser fordeling på innland/utland, eller tar for seg spesielle produkter og eller hendelsestyper (f.eks. innlevering, sortering på terminal eller utlevering). Atter andre er spesiallaget for den delen av Postens virksomhet som gjelder store kunder (eks. IKEA, Vinmonopolet). Foretningsmessig nytte: - Effektiv og enkel måte å komplettere produksjonssystemene

25 Kundeanalysen (SFOR Data): Mottakere av kundeanalysen er Kundenes selgerkontakter og andre med oppfølgingsansvar for spesifikke kunder. Hensikten er å få til en automatisk utsendelse av rapporter, som er ferdig formatert. Tidligere ble over 20 x 3 rapporter generert manuelt, navngitt og formatert en etter en i Excel Det lages følgende: - Akkumulerte rapporter på KundeID pr. måned. - Sviktlister på avvik ned på kollinivå for oppfølging. Foretningsmessig nytte: - Kunde oppfølging på volum og kvalitet - Rasjonalisering av tungvint prosess

26 Utgående Logistikk: - Transport ønsker rapporter som er oppdatert 5-10 min etter registrering på en PDA Håndterminal. Målet er å lage rapporter som kan brukes i produksjon som transportplan og kvalitetsoppfølging. - Foretningsmessig nytte - Planlegging - Prosses forbedringer - Kvalitet i pakkeleveransene

27 Salgs KPIer : - Det er utarbeidet et målstyringsverktøy for selgerne i Bring der data fra diverse kilder (CRM, ordre og avtale) settes sammen for å måle salget på alle nivåer - Foretningsmessig nytte: - Motivasjon av selgere - Bedre styring av salgsapparatet - Utvikling over tid

28 Kredittoppfølging: - Det er utviklet et system for å følge opp hvilke kunder som betaler og hvilke kunder som ikke bataler. - Foretningsmessig nytte: - Dette systemet har gjort posten i stand til å sette i verk prosesser som gjør at flere kunder betaler (i tide) noe som forbedrer både likviditeten og den totale omsetningen

29 FLP/Måling (Faktisk Leveranse Presisjon): - Prosjektet omhandler måling av leveransekvalitet fra avsender til mottaker for den pakkeposten som innhentes, transporteres og distribueres av Bring Logistics og Posten. - Prosjektet kjøres i regi av Bring Logistics og leser daglig ca (2 millioner) hendelser/transaksjoner fra Logistikkmotor som er det operasjonelle systemet for pakkeposten. - Dataene legges inn i Postens datavarehus hvor det i SAS Scalable Data Server bygges en datastruktur som er optimalisert for rapportering.

30 FLP/Måling (Faktisk Leveranse Presisjon): - Dagens standard rapporter distribueres på web innenfor Postens intranett og omhandler trafikken av forskjellige Pakkeprodukter mellom landets 16 terminaler gruppert på Måneds- og Ukesnivå med (Antall + Andel) OK, (Antall + Andel) Tidlig og (Antall + Andel) Svikt som sentrale til analysevariable. - I tillegg til blir det presentert gjennomsnittlige etappetider for hovedetappene: - Inngående postgang - Hovedpostgang - Utgående postgang.

31 Prosjekt: Måling FLP Faktisk Fremsendingstid FLP/Måling (Faktisk Leveranse Presisjon): Kompleksitet Kunde Bedriftspakkesenter Bedriftspakkesenter Mottaker Betalingsterminal BASE24 Innhentet registrering Forhåndsmelding om sendinger Betalingstranser Evt. avviksregistrering Sorteringsanlegg på Postens Godssenter og Fauske Registrering ved sortering Innleveringsregistrering Ankomstregistrering Evt. avviksregistrering Registrering av avvik, utlevering og utleveringsforsøk Registrering av avvik, utlevering, utleveringsforsøk, ankommet pkr og innlevert pkt Postkontor Parapost Hurtigtrykte adressekort Sendingsinformasjon Registrering av innhentet, hendelser knyttet til utvekslingskontor, forsinkelse i tollbehandling, utleveringsforsøk og utlevering for pakker til og fra Norge IMS

32 Prosjekt: Grunnlag Måling FLP - Faktisk Leveranse Presisjon FLP The Big Picture, kun utviklingsnivået med her Prod QA Test Dev Ergo DVH Erik H. DB2 LM DB2 DB2 DB2 Ergo DVH Solveig Staging Init: 1 year, loaded by 1/1 months Delta: 1 day SPDS Primary + Enterprise Layer Transaction Tables D D SPDS D D D D Surrogate Keys Dim 11 Master FLP Sk + Bk D Normalized Fact + Dim. Tables Fact D Event Aggr. 1 D Event Aggr. N D Dim 12 Dim 1n Dim m1 Dim mn D Denorm.+Aggr. Reporting Tab. Item Level (Legs) I1 I2 In D IPG HPG UPG Aggr. Groups of Items IPG HPG UPG Ergo DVH Know IT Q Q Delta Load Full Refresh

33 Workshop - Migration - Norway Post Reports PL;ST200;FLP - Oppfølging

34 Workshop - Migration - Norway Post Reports

35 Effekten av løsningene på forretningen til Bring Posten hadde som mål å oppnå 8 prosents produktivitetsforbedring pr år. Det er ingen tvil om at disse løsningene har vært med på å hjelpe oss til at vi nådde dette målet". Frode Karoliussen, direktør for Business Intelligence, ERP och CRM i Bring.

36 Framtid Hvilke fremtidsmuligheter har Bring/Posten med hensyn til å utnytte dataene i sitt datavarehus til analyse, prognostisering og bedre bemanningsplanlegging - Planleggingsdata (Transport -, Distribusjon - og Lastplanlegging TDLP) - Bygge ut KOS med mer informasjon (gods og varehotell)? - Bygge rapporteringen i FLP - Analyser på FLP data (leveranse kvalitet) - Analyser på KOS data (transport og bemannings planer)

37 Framtid - SAS Intelligent Models? - CI - Sporing (TAT) - Miljøregnskap - Fremovermelding analyse og prognostisering

38 Power of Information Raw Data Standard Reports Descriptive Modeling Ad hoc Reports & OLAP Predictive Modeling & Optimization Predictive Modeling & Optimization Put into Action $ROI Data Information Knowledge Intelligence

39 Copyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.