Jakie dane są potrzebne do optymalizacji nakładów inwestycyjnych (CAPEX)? Proste wyjaśnienie konfiguracji StratePlan

Często zadawane pytanie przed wdrożeniem Decision Intelligence brzmi:

„Czy nasze dane są w ogóle gotowe do matematycznej optymalizacji CAPEX?”

Odpowiedź jest często prostsza niż się wydaje.

Aby rozpocząć pracę z StratePlan, firma nie potrzebuje ani nowego systemu ERP, ani wieloletniego projektu związanego z danymi.

W najprostszym przypadku na początek wystarczą trzy informacje:

ID projektu → Wydatki → Przychody

Na tej podstawie model decyzyjny można stopniowo rozszerzać.

Najważniejsze nie jest zebranie jak największej ilości danych.

Najważniejsze jest połączenie ze sobą danych istotnych dla decyzji inwestycyjnej.

Spis treści

• 1. Minimalny zbiór danych
• 2. Identyfikator projektu jako element łączący
• 3. Łączenie istniejących silosów danych
• 4. Jakie dodatkowe dane można uwzględnić?
• 5. Zależności i ograniczenia
• 6. Zdefiniowanie kryteriów sukcesu
• 7. Konfiguracja StratePlan w pięciu krokach
• Dlaczego na początku należy świadomie ograniczyć zakres

1. Minimalny zbiór danych

W celu przeprowadzenia wstępnej optymalizacji struktura danych nie musi być złożona.

W najprostszym modelu StratePlan wymaga na początek dla każdego projektu inwestycyjnego:

identyfikator projektu – wydatki – przychody

Na przykład:

Projekt 4711 – Inwestycja / Wydatki: 10 mln EUR – Przewidywany wkład ekonomiczny (przychody): 15 mln EUR

To rodzi już podstawowe pytanie matematyczne:

Która kombinacja istniejących projektów generuje najwyższy zdefiniowany zwrot z inwestycji (ROI) / korzyść w ramach dostępnego budżetu?

To jest podstawa.

Dalsze dane są uzupełniane dopiero wtedy, gdy mają znaczenie dla konkretnej decyzji.

2. Identyfikator projektu jako element łączący

W praktyce istotne informacje często są już dostępne w przedsiębiorstwie.

Problem polega na tym, że:

znajdują się one w różnych systemach i silosach organizacyjnych.

Lista CAPEX zawiera na przykład projekt oraz kwotę inwestycji / wydatki.

Dział finansowy dysponuje danymi dotyczącymi wkładu w wynik, przepływów pieniężnych lub wartości bieżącej netto (NPV).

Dział operacyjny zna zapotrzebowanie na zasoby i zależności techniczne.

Jednostki biznesowe dysponują założeniami dotyczącymi rynku, obrotów lub zdolności produkcyjnych.

Kierownictwo określa wytyczne strategiczne.

Informacje te niekoniecznie muszą być przenoszone do zupełnie nowego systemu.

Najpierw potrzebne jest wspólne połączenie.

Tym łącznikiem jest identyfikator projektu (Project ID).

3. Połączenie istniejących silosów danych

Podstawowy model danych można zatem przedstawić w bardzo prosty sposób:

CAPEX / PPM + Finanse / Kontrola zarządcza + Sprzedaż / Jednostka biznesowa + Operacje + Strategia / Zarządzanie → Identyfikator projektu → StratePlan

Istniejące struktury ERP, finansowe, PPM, Excel lub baz danych mogą nadal funkcjonować.

StratePlan działa na poziomie podejmowania decyzji.

Kluczowe znaczenie ma to, że informacje istotne dla projektu można ze sobą powiązać za pomocą unikalnego identyfikatora.

W ten sposób rozproszone dane przedsiębiorstwa stają się wspólną przestrzenią decyzyjną.

Dane nie muszą powstawać w tym samym miejscu. Muszą jednak dać się jednoznacznie przypisać do tego samego projektu.

4. Jakie dodatkowe dane można uwzględnić?

Zgodnie z modelem „Minimum Dataset” model można rozszerzyć w zależności od rzeczywistej sytuacji w przedsiębiorstwie.

Mogą to być na przykład:

Koszty
Zysk
Przepływy pieniężne
NPV
Przychody
Produkcja
Okresy
Zapotrzebowanie na zasoby
Moce produkcyjne
Lokalizacje
Obszary działalności
Kategorie projektów

Nie każda firma potrzebuje wszystkich tych informacji.

Nie każda decyzja inwestycyjna wymaga tej samej struktury danych.

Dlatego przygotowanie danych powinno opierać się na pytaniu decyzyjnym.

Jakie informacje faktycznie wpływają na podjęcie decyzji?

Tylko te dane należy uwzględnić w danym modelu.

5. Zależności i ograniczenia

W rzeczywistych portfelach inwestycyjnych projekty rzadko można rozpatrywać w sposób całkowicie niezależny od siebie.

Dlatego można dodatkowo zdefiniować zależności i ograniczenia.

Na przykład:

Projekt B może zostać zrealizowany tylko wtedy, gdy zrealizowany zostanie projekt A.
Projekt C i projekt D wykluczają się wzajemnie.
Projekt E musi zostać zrealizowany bezwzględnie.
Na daną lokalizację przeznaczono jedynie ograniczony budżet.
Dostępność określonego zasobu jest ograniczona.
Należy uwzględnić dany obszar działalności przy określonym minimalnym wolumenie.

Warunki te stanowią matematyczne odzwierciedlenie rzeczywistości przedsiębiorstwa.

StratePlan nie szuka zatem po prostu teoretycznie najwyższego zwrotu z inwestycji.

Szuka najlepszej dopuszczalnej kombinacji projektów w ramach określonych warunków.

6. Zdefiniowanie kryteriów sukcesu (sektor publiczny)

Przed przystąpieniem do optymalizacji należy jasno określić, co oznacza „lepsze” w kontekście konkretnej decyzji.

Dlatego przedsiębiorstwo określa odpowiednie kryteria sukcesu.

W zależności od konkretnego przypadku może to być na przykład:

maksymalizacja wkładu ekonomicznego
Maksymalizacja wartości bieżącej netto (NPV)
maksymalizacja przepływów pieniężnych
Maksymalizacja produkcji
Optymizacja strategicznych wskaźników docelowych

Technologia sama w sobie nie decyduje o tym, co jest ważne dla przedsiębiorstwa.

To kierownictwo określa cel. StratePlan oblicza kombinacje projektów w ramach zadanych warunków.

W ten sposób decyzja strategiczna pozostaje w gestii kierownictwa.

7. Konfiguracja StratePlan w pięciu krokach

Podstawową konfigurację można zatem sprowadzić do pięciu kroków:

Krok 1: Identyfikacja projektów
Które projekty inwestycyjne powinny zostać uwzględnione w decyzji?

Krok 2: Ujednolicenie identyfikatorów projektów
Każdy projekt otrzymuje unikalny identyfikator, dzięki któremu można połączyć informacje z różnych źródeł danych.

Krok 3: Przyporządkowanie inwestycji (wydatków) i przychodów (działalność gospodarcza) lub korzyści (sektor publiczny)
Dla każdego projektu należy zapisać co najmniej inwestycję/wydatki lub oczekiwane korzyści ekonomiczne, przychody/dochód, a w przypadku sektora publicznego – zdefiniowaną korzyść (od 0,01 do 0,99 lub od 1 do 15).

Krok 4: Uzupełnienie istotnych ograniczeń i zależności
Należy zdefiniować budżet, zasoby, zależności oraz inne rzeczywiste warunki.

Krok 5: Określenie kryteriów sukcesu
Kierownictwo określa, która wielkość docelowa ma zostać zoptymalizowana.

W ten sposób powstaje podstawowa struktura danych do obliczeń.

Dlaczego na początku należy celowo stosować uproszczone podejście

Decision Intelligence nie powinno zaczynać się od pytania:

„Jak przenieść wszystkie dane firmowe do nowego systemu?”

Lecz od pytania:

„Jakich danych potrzebujemy, aby lepiej obliczyć tę konkretną decyzję?”

To zasadnicza różnica.

Przedsiębiorstwo nie musi najpierw przekształcać całego swojego środowiska danych, aby rozpocząć optymalizację matematyczną.

Może zacząć od jasno zdefiniowanej decyzji i niewielkiego zbioru danych.

ID projektu → Wydatki → Przychody

Następnie uzupełniane są tylko te dane, zależności i ograniczenia, które są niezbędne do podjęcia rzeczywistej decyzji.

W ten sposób, krok po kroku, na podstawie istniejących danych przedsiębiorstwa powstaje przestrzeń decyzyjna, którą można obliczyć matematycznie.

I właśnie dlatego pierwsze kroki w kierunku Decision Intelligence mogą być znacznie prostsze, niż wiele firm początkowo się spodziewa.

Zacznij od decyzji. Nie od systemu.

Inteligencja decyzyjna dla wszystkich.

Nie wierz nam na słowo. Oblicz to sam.