La Gestion des acquisitions
Étude de cas : La Gestion des acquisitions. Recherche parmi 300 000+ dissertationsPar Visiocroc • 20 Juin 2022 • Étude de cas • 1 727 Mots (7 Pages) • 407 Vues
Formulaire de réponse pour le travail de fin de session
Explication de la partie de votre tableau de bord liée au sous-objectif de la Gestion des acquisitions auprès de la coopérative qui livre à l’entrepôt central. Maximum 400 mots, 3/22,5 points. Vous devez avoir des captures d’écrans[1] pour illustrer vos explications qui démontrent comment votre tableau de bord répond au sous-objectif. |
Présentez votre réponse ci-dessous : Notre tableau de prévision des ventes pour 5 et 3 jours nous ont permis d’identifier notre niveau d’inventaire initial à garder tout au long du processus. La colonne « Qt » nous permet d’écrire notre niveau d’inventaire, lorsque la prévision de ventes fluctue, on peut changer les données et identifier combien de surplus nous demandons. [pic 1] SAP commandera la différence entre Total et Qt, nous pouvons alors facilement identifier combien d’unités seront commandés à la coopérative. En combinant nos observations avec le tableau des ventes de produits par round, nous mettons en évidence quels sont les produits avec le plus de fluctuation. Dans ce tableau, le yogourt, lait et crème glacé sont les produits les plus vendeurs et ou nos quantités d’approvisionnements doivent être le plus élevé mais sans dépasser notre capacité de stockage.... [pic 2] |
Explication de la partie de votre tableau de bord liée au sous-objectif de la Gestion des prix pour chaque produit. Maximum 400 mots, 3/22,5 points. Vous devez avoir des captures d’écrans pour illustrer vos explications qui démontrent comment votre tableau de bord répond au sous-objectif. |
Présentez votre réponse ci-dessous : Notre objectif n’est pas seulement de ne pas vendre à perte, mais faire suffisamment de profit pour voire les métriques de la santé financière de la compagnie le plus élevé possible. En suivant les mises à jour du tableau des Prix de ventes, nous sommes en mesure d’agir rapidement et ajuster les prix pour que nos mesures soient dans le vert tout en aillant un œil sur le pourcentage du bénéfice (Avg prix de vente) fait sur les produits. La colonne Prix de reviens en Euro nous permet de connaitre le profit fait sur un produit (sur le cout unitaire) une autre manière d’évaluer rapidement si nous pensons baisser le prix de vente que nous ne vendions pas à perte. La quantité vendue ajoute la notion d’offre et demande pour une meilleure analyse de décision des prix de ventes. [pic 3] Cette stratégie nous a permis de nous maintenir dans le top 2 tout au long de la simulation du 16 juin 2022 (team S). [pic 4] |
Explication de la partie de votre tableau de bord liée au sous-objectif de la Gestion des transferts régionaux de chaque produit dans chacune des régions. Maximum 400 mots, 3/22,5 points. Vous devez avoir des captures pour illustrer vos explications qui démontrent comment votre tableau de bord répond au sous-objectif. |
Présentez votre réponse ci-dessous : Notre sous-objectif de la Gestion des transferts régionaux est de planifier les transferts de telle sorte que nous ne manquions jamais d’inventaire dans nos entrepôts régionaux. Pour nous aider à réaliser ce sous-objectif, nous avons créé un tableau de bord avec les prévisions de ventes pour 3 jours, étant donné que nos transfères étaient faits aux deux jours. De cette façon, nous avions un surplus possible pour la troisième journée. Nous avons utilisé la table « Inventory KPI » et pour arriver à notre résultat, nous avons mis « STORAGE_LOCATION » en colonnes pour avoir les trois régions. Nous avons mis en lignes « MATERIAL_CODE » pour que ce soit dans le même ordre que dans SAP et « MATERIAL_DESCRIPTION » pour avoir rapidement le nom du matériel. Nous avons fait un champ calculé que nous avons nommé « PrévisionsVentes ». Le calcul de ce champ est : =3*(QUANTITY_SOLD/NB_STEPS_AVAILABLE) Ce calcul nous donne la quantité vendue divisée par le nombre de jours avec l’inventaire disponible nous donne les ventes quotidiennes moyennes. Ce nombre multiplié par trois nous donne les prévisions de vente pour trois jours. [pic 5] Nous avons également créé un tableau de bord pour connaître le nombre de jours où il restait de l’inventaire selon les prévisions de vente. Nous avons fait des indicateurs pour nous aider à modifier nos façons de faire lors de nos transfères régionaux lorsqu’il nous restait moins de 2 jours d’inventaires. [pic 6] Nous avons utilisé la table « Inventory KPI » et pour arriver à notre résultat, nous avons mis « STORAGE_LOCATION » en colonnes pour avoir les trois régions. Nous avons mis en lignes « MATERIAL_CODE » pour que ce soit dans le même ordre que dans SAP et « MATERIAL_DESCRIPTION » pour avoir rapidement le nom du matériel. Nous avons fait deux champs calculés pour réaliser ce tableau de bord. Le premier champ calculé a été nommé « AverageSales ». Il nous permet de connaître les ventes moyennes quotidiennes en divisant la quantité totale vendue par le nombre de jours avec inventaire. Le calcul de ce champ est : AverageSales = QUANTITY_SOLD/NB_STEPS_AVAILABLE =CURRENT_INVENTORY/AverageSales |
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Présentez votre réponse ci-dessous : Tableau de jauge dynamique Cette portion du tableau ressemble un peu aux horloges des voitures, il permet rapidement de détecter une perte de liquidité, performance en termes des ventes versus les couts engendrés pour générer ces ventes. C'est-à-dire le % dans l'image actuelle, on peut comprendre qu'un 15% du profit est perdu dans des couts divers transfert, etc. Plus haut le % de la santé financière moins de cout et plus de profit pour l'entreprise. [pic 7] Comme le graphique l'indique :
Le calcul fait pour arriver au résultat provient de 2 sources
[pic 8] 2 – L'autre source pour ce tableau de jauge est la somme totale des ventes. Un tableau dynamique qui se trouve dans la feuille Sales aussi. Ce tableau est composé d'un champ calculé qui calcule les ventes totales, voici la formule [pic 9] Champ calculé : Total amount of Sales=QUANTITY*NET_PRICE Alors par la suite on utilise ces 2 sources et on utilise pour faire une règle de trois (3) Ventes totales = 100 Somme des couts = x % Alors on multiplie : (((Somme des couts*100) / Ventes totales ) * 100) et ainsi on arrive au pourcentage qui représente le % couts par rapport aux ventes totales Par la suite on utilise 2 tableaux simples, un pour afficher le % des couts par rapport aux ventes et l'autre pour faire un simple calcule = 100 - % des couts par rapport aux ventes car il faut utiliser ce champ pour que le graphique de jauge affiche la santé financière de ventes vs couts en % [pic 10] Le tableau 1.1 donne un aperçu de l’état financier de l’entreprise. Il est alimenté par la table « Financial Postings ». [pic 11] Le tableau donne les informations sur les ventes (Revenues), le cout des ventes (Cost of Goods Sold), les dépenses d’exploitation (Operating Expenses). Le tableau contient aussi 3 champs calculés « Profit » [Revenues – Cost of Goods Sold – Operating Expenses], « Return on Assets » [[Profit/Assets]x100] et « Net Profit Margin » [Profit/Revenues]. Le champ « SIM_STEPS » et le slicer « SIM_ROUND » introduit l’élément de temps. Ça permet de voir par « journée » pour chaque ronde l’évolution de la situation financière. L’utilisation du tableau 1.1 : Le champ « Profit » donne une indication journalière de la situation financière et nous le lisons en même temps avec « Net Profit Margin » qui permets de voir après chaque journée est-ce que notre stratégie de prix est bonne en comparant nos marges. Ces informations nous aident à revoir les prix au besoin. Le « Return on Assets » permet de constater si nous faisons une utilisation efficiente de nos actifs par dollar investit. Les graphiques 1.2 & 1.3 plus bas sont alimentés par la table « Sales » et ont été construits à travers des tableau croisés dynamiques. Ils contiennent aussi 2 slicers, une pour indiquer le « SIM_ROUND » et l’autre la journée de la ronde, « SIM_STEPS ». Le graphique 1.2, Contribution par produit & région donne une vue graphique de la contribution par produit et région tandis que le graphique 1.3, permets de voir au moyen d’une tarte, la contribution globale par région. [pic 12] L’utilisation du graphique 1.2 et 1.3 : C’est un outil de diagnostic qui aide à cibler rapidement une région moins performante et quel produit le cause. Ça aide à prendre des mesures correctives pour les prochaines journées. |
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