Sammanfatta detta blogginlägg med:
Redaktörens anmärkning: Genom den här bloggen fördjupar vi oss i den transformerande kraften hos avancerad analys inom FP&A-funktionen inom tillverkningsindustrin. I takt med att mönstren i efterfrågan och utbud fortsätter att vara oförutsägbara på grund av globala spänningar och ogynnsamma ekonomiska scenarier, utforskar vi hur utnyttjande av banbrytande datadrivna insikter kan revolutionera finansiell planering, prognoser och analyser.
Tillverkningsindustrin kallas ofta för ett lands ekonomis stödsystem, och eftersom den är mycket konkurrenskraftig och dynamisk är det avgörande för organisationer att fatta välgrundade ekonomiska beslut för att ligga steget före konkurrenterna.
Trots detta drabbades industrin av sin allvarligaste störning på över ett decennium, efter den globala pandemin. Världen är på väg in i ekonomisk osäkerhet efter spänningarna i relationerna mellan Ryssland och Ukraina och de efterföljande handelsembargon. Vid första anblicken verkar detta tyda på en avtagande tillväxt och minskande vinster för tillverkningsindustrin.
Med hjälp av avancerad analys kan team för finansiell planering och analys (FP&A) inom tillverkningssektorn utnyttja datadrivna insikter för att stödja bättre beslutsfattande.
Månadsvis procentuell förändring av amerikansk tillverkningsproduktion från april 2022 till mars 2023 Tillverkningsindustrin har utvecklats snabbt med ny teknik, tillverkningsanalys och avancerade insikter. Dessa framsteg har gjort det möjligt för tillverkare att optimera sina FP&A-processer genom att utnyttja analys- och prognosfunktioner.
Den här bloggen kommer att diskutera trender inom tillverkningssektorn, användningsfall för avancerad analys inom FP&A för tillverkning , utmaningar som organisationers FP&A-funktioner står inför inom tillverkningsindustrin, och flaskhalsar som organisationer möter vid införandet av analyser.
COVID-19-pandemin hade avsevärt påverkat hur organisationer arbetade, och oregelbunden och osäker efterfrågan och utbud hade utgjort en stor utmaning för tillverkningsföretag. FP&A-team inom hela branschen stod inför den tyngsta tyngden av frågetecken och utrop gällande budgetering, resursallokering och oro för utgifter gällande nödsituationer och diskretionära åtgärder.
Pandemin har orsakat en exempellös situation inom den finansiella planeringen inom tillverkningsindustrin – vilket har lett till minskande intäkter och lönsamhet. Denna osäkerhet gör det svårt att prognostisera framtida finansiella resultat, eftersom traditionella prognosmodeller kanske inte är tillämpliga i rådande miljö.
Pandemin har gjort riskhantering och försäkringspolicyer ännu viktigare. Tillverkningsorganisationer som arbetar med stora CAPEX måste ha strategier för riskreducering på plats. Vikten av dataanalys inom tillverkningsindustrin kan leda till avancerad dataanalys, med hänsyn till potentiella risker som kan påverka verksamheten, såsom störningar i leveranskedjan eller förändringar i myndighetsregler. Enligt en rapport säger 67 % av finanscheferna att de lägger ner betydande tid på dataanalys, FP&A och scenarioplanering (NetSuite: CFOs on Profits, Payroll, and Peer Expectations, 2022).
Kan prediktiv analys hjälpa tillverkare att förbättra sin drift och sitt underhåll?
Genom att identifiera potentiella problem tidigt kan tillverkare vidta åtgärder för att förhindra att de blir större och dyrare att lösa.
Pandemin har också ökat kostnaderna för tillverkningsföretag, med högre råvaru- och logistikpriser . FP&A-team måste utveckla strategier för att hantera dessa kostnader och optimera sin verksamhet. Stigande kostnader har tvingat många företag att ompröva sin prissättningsstrategi. En undersökning av PwC visade att en tredjedel av företagen (33 %) har varit tvungna att justera sin prissättningsstrategi. 30,5 % av finanscheferna förväntar sig att större än vanliga nettokostnadsökningar kommer att fortsätta under de kommande 12 månaderna (Fuqua School of Business, 2022).
Covid-19-pandemin har orsakat betydande förändringar i konsumentbeteendet, med många som gått över till onlineshopping och begränsat sina fysiska aktiviteter. Detta har resulterat i fluktuationer i efterfrågan på olika produkter, vilket gör det svårt för tillverkningsföretag att prognostisera sin försäljning. FP&A-team behöver utveckla scenarier som tar hänsyn till potentiella förändringar i efterfrågan och konsumentbeteende.
Pandemin har påverkat globala leveransnätverk, vilket lett till allvarliga produktionsförseningar och brist. Detta har påverkat tillverkningsföretagens förmåga att planera och prognostisera sin verksamhet. FP&A-team måste ta hänsyn till potentiella störningar i leveranskedjan när de utvecklar sina finansiella planer och prognoser.
Den största flaskhalsen för att implementera avancerad dataanalys för ekonomiavdelningen är frågan om datakvalitet och kompatibilitet. Att arbeta över olika system och plattformar resulterar ofta i att data genereras som kan vara ofullständig, felaktig eller inkonsekvent, vilket försvårar systemintegration.
En annan viktig kugge i implementeringen av avancerad analys inom tillverkningsindustrin är arbetskraften . Att införa användningen av avancerad analys kräver ett kulturellt skifte mot datadrivet beslutsfattande. Vissa organisationer kan motsätta sig detta skifte och föredra att förlita sig på intuition och erfarenhet. Även om skiftet äger rum, ligger expertisen för att effektivt implementera grundlig tillverkningsanalys bortom den inneboende kompetensen hos FP&A-teamet.
Vikten av avancerad analys inom tillverkning är obestridlig – den är kärnan i FP&A-processen eftersom hela redovisningen och finansverksamheten är beroende av den. Att samla in, analysera och använda korrekta data är avgörande för ett företags framgång och avgörande för att ledningsgruppen ska kunna fatta datadrivna beslut. En rapport från Gartner från 2021 visade att 57 % av finansorganisationerna planerar att investera i avancerad dataanalysteknik och verktyg under de kommande tre åren (Gartner, 2021).
Enligt en undersökning tror 36 % av finanscheferna att korrekta prognoser kommer att vara deras största utmaning under de kommande 12 månaderna (Gartner, 2022).
Avancerade tekniker som digitala tvillingar, sakernas internet (IoT), artificiell intelligens, maskininlärning etc. påverkar den dagliga verksamheten avsevärt, minskar produktionskostnader och tillgodoser kundernas behov bättre. Artificiell intelligens (AI) utrustar företag med nya funktioner genom att automatisera uppgifter och möjliggöra effektivare processer.
Att implementera en effektiv mekanism för avancerad analys inom finans kan ge stora fördelar ur ett finansiellt planerings- och analysperspektiv.
1. Minskning av driftskostnader:
Avancerad analys kan hjälpa till att analysera data för att kraftigt minska driftskostnaderna . Organisationer som har investerat i avancerad analys har visat sig minska underhållskostnaderna med 10–40 %, minska driftstopp med 30–50 % och öka utrustningsutnyttjandet med 20–50 %, enligt en rapport från McKinsey. FP&A-teamet kan identifiera kostnadsdrivare, förutsäga framtida kostnader, optimera prisstrukturen och övervaka slutkostnader med hjälp av avancerad dataanalys. Även om dessa ofta kan vara små, kan de kumulativa besparingarna vara betydande.
2. Effektiv försäljningsprognos:
En studie från Aberdeen Group tyder på att företag som använder avancerad analys för försäljningsprognoser uppnår en ökning med 10,6 % av sina intäkter jämfört med föregående år jämfört med företag som inte använder avancerad analys. Detta är främst resultatet av avancerad analys – försäljningsprognoser genom att analysera historisk försäljningsdata, marknadstrender och kundbeteende.
3. Förbereda och hantera budgetar för olika funktioner:
Utöver detta kan en robust och dedikerad FP&A-konsult hjälpa finansavdelningen att identifiera mönster och trender i data från flera källor och förutsäga om budgetallokeringar sannolikt kommer att ge önskad avkastning på investeringen. Företag kan använda historisk data för att förutsäga de bästa möjliga sätten att allokera resurser och undvika under- eller överutnyttjande.
En likviditetsbedömning är en viktig aktivitet som en tillverkare behöver planera och prognostisera ordentligt. Ultratunna vinstmarginaler kräver att kapital anskaffas eller lånas för investeringar innan det behövs för att upprätthålla kontinuerlig verksamhet.
4. Optimering av FoU- och produktionskostnader:
Tillverkningsanalys skulle också kunna bidra mycket till att optimera en organisations FoU-kostnader. General Electric hade använt avancerad analys för att upptäcka kvalitetsproblem tidigt i produktionen, vilket minskade avfall och förbättrade produktkvaliteten – vilket resulterade i en 50-procentig minskning av garantikostnaderna.
Avancerad analys kan prognostisera framtida kapacitetsbehov genom att analysera historiska produktionsdata, marknadstrender och kundefterfrågan. Detta kan hjälpa tillverkare att optimera sina produktionsprocesser, minska kostnader och förbättra effektiviteten.
5. Utforma rätt strategi för leveranskedjan:
Leveranskedjan och logistikfunktionen tar upp avsevärda kostnader för ett tillverkningsföretag. FP&A-teamet måste utforma en optimal strategi för att balansera effektiv funktion och kostnader. Tillverkningsanalys kan hjälpa tillverkare att optimera sin leveranskedja genom att förutsäga efterfrågan, minska lagerkostnader och förbättra leveranstider. PepsiCo använde till exempel avancerad analys för att optimera sin leveranskedja, vilket resulterade i en minskning av transportkostnaderna med 10 %.
Stärk ditt FP&A-team med avancerade analysverktyg i toppklass
Få tillgång till avancerade insikter för att frigöra den fulla potentialen hos FP&A inom tillverkning. Stick ut med överlägsen ekonomisk planering och bättre beslutsfattande.
Att börja med avancerad analys kan vara skrämmande, särskilt för organisationer som är vana vid traditionella prognos- och planeringsmetoder:
- Bestäm dig för att ändra ditt sätt att prognostisera:
Det första steget i att implementera avancerad analys är att ändra hur du gör prognoser. Detta kan innebära att man går bort från traditionella prognosmetoder, såsom historisk trendanalys, och antar mer sofistikerade tekniker som innehåller statistisk modellering och maskininlärning.
- Identifiera snabbt affärsorsakerna:
Det är viktigt att snabbt identifiera affärsskälen för att implementera avancerad analys. Detta kan innefatta att förbättra noggrannheten, minska prognostiden och identifiera nya möjligheter eller risker. Genom att identifiera affärsskälen kan du säkerställa att implementeringsprocessen är fokuserad och i linje med organisationens mål.
- Argumentera för att ändra syftet med planering och budgetering:
Avancerad analys kan fundamentalt förändra innebörden av planering och budgetering. Det är avgörande att kommunicera fördelarna med avancerad analys till intressenter i hela organisationen för att argumentera för att ändra syftet med planering och budgetering.
Det kan ta lång tid att övertyga ledningen att ändra företagets prognoser avsevärt. Att implementera ett sammankopplat planeringsverktyg som Anaplan hjälper dock inte bara FP&A-teamen inom tillverkningssektorn att automatisera sin finansiella planeringsprocess, utan ger också kraften i analyser för att få fram affärsinsikter.
Sammanfattningsvis kan avancerad analys erbjuda betydande fördelar för tillverkningsföretag inom FP&A, men flera utmaningar och flaskhalsar måste övervinnas. Genom att ta itu med dessa problem kan företag frigöra den fulla potentialen hos avancerad dataanalys och få en konkurrensfördel på marknaden.
För att utrusta din FP&A-funktion med avancerade analysinsikter, kontakta våra branschexperter.
Kontakta Polestar Analytics nu!