CASE STUDY / 15

データ分析・BI・可視化 / データ基盤

原価の前提と実績の差を追う諸元モニタリング

製品ごとの原価の前提(諸元)と実績が別々の資料にあり、差の原因を会議の場で確認できませんでした。データを結合して差と要因を追える画面を構築し、社内の基盤で月次更新できる状態にしました。

諸元と実績のモニタリング品番ごとの諸元と実績の差、差の大きい品番、要因となる工程を並べています。実際の画面を元に構成しています。表示データはダミーです。
支援領域
データ分析・BI・可視化 / データ基盤
devの担当範囲
データモデル設計・加工処理・ダッシュボード・引き継ぎ資料
取り組みの段階
実装・業務利用

THE WORK

支援内容

関わった方
製造業の経営企画・経理部門
業務の場面
原価会議の前の要因確認と、会議での判断

BACKGROUND

ご相談の背景

自動車部品メーカーでは、見積時の原価の前提となる諸元表、品番別の原価計算、生産実績、損益表が別々の資料で管理されていました。諸元は紙やPDFで保管され、品番も設計の段階ごとに派生して対応が取れない状態でした。経営層の「なぜ」に会議の場で答えられず、次回の報告に持ち越すことが続いていました。

APPROACH

着眼点

経営層が判断する場面と、そのとき見たい数字を先に定め、必要なデータだけを集める順序にしました。原価は原単位とレートに分解し、諸元と実績の差がどちらに起因するかを切り分ける構成としました。画面は自社のBIツールで素早く試作して検証し、お客様の標準であるdbtとBIツールに移す進め方を取りました。

OUTPUT

実施内容

諸元表、品番別原価、工場ごとの生産実績、配賦比率など10種類のデータをライン・品番・年月で結合する加工処理を作成しました。画面には全体、ライン別、品番別の差と、レート・原単位の内訳を並べ、差の要因を単価か使用量かまで切り分けられるようにしました。Excelに残っていた計算式は1項目ずつSQLに書き起こし、定義の一覧と説明資料、Q&A集を添えて納品しました。

CHANGE

成果

諸元と実績の差を会議の前に確認し、要因を品番と工程までたどって打ち手を議論する土台が整いました。月次の更新は既存のSnowflake基盤で2つの手順で回せる形になり、AI活用に向けた段階的な構成案も提示しました。

LET’S TALK

まずは、いまの課題から。

困っていること、変えたい仕事、実現したいこと。整理するところから一緒に考えます。

ご相談内容を入力する

横にスクロールして図版を確認できます →

BIのレポート。差異のKPI、品番別の差、工程別の内訳、明細表。

実際の画面を元に構成しています。表示データはダミーです。