تحليل بيانات المخزون والمبيعات باستخدام Power BI لتحسين قرارات التخزين وإعادة الطلب

في هذا المشروع قمت بتنفيذ دراسة تحليلية لإدارة المخزون (Inventory Analysis) باستخدام Power BI بهدف مساعدة فريق الإدارة على اتخاذ قرارات أفضل فيما يتعلق بالمبيعات والمخزون.

اعتمد المشروع على منهجية تحليل البيانات التي تبدأ بـ فحص البيانات وتنظيفها، ثم استكشاف البيانات وتحليلها، وبعد ذلك تصوير البيانات بصريًا (Data Visualization) من خلال إنشاء لوحة معلومات تفاعلية تساعد على توصيل الرؤى التحليلية للإدارة.

هدف المشروع

الهدف الرئيسي من هذا التحليل هو استخراج رؤى حول إيرادات المنتجات المختلفة ومساعدة الإدارة في تحسين قرارات التحكم في المخزون.

ما هو تحليل المخزون؟

تحليل المخزون هو تقنية إدارية تساعد الشركات على تحسين إدارة المخزون من خلال فهم حركة المنتجات والمبيعات، مما يؤدي إلى:

تقليل تكاليف التخزين

تقليل تكاليف الشراء غير الضرورية

تقليل المخزون الراكد

زيادة الربحية

المؤشرات والحسابات المستخدمة في التحليل

تم الاعتماد على مجموعة من المؤشرات المالية والتشغيلية المهمة مثل:

Revenue (الإيرادات)

الإيرادات = الكمية المباعة × سعر البيع

Cost of Goods Sold (COGS)

وتشمل تكلفة المواد الخام والعمالة وتكاليف التصنيع.

Gross Profit (الربح الإجمالي)

الربح = الإيرادات − تكلفة البضائع المباعة

Average Inventory Value (متوسط قيمة المخزون)

(قيمة المخزون في بداية الفترة + قيمة المخزون في نهاية الفترة) ÷ 2

Inventory Turnover Ratio (معدل دوران المخزون)

تكلفة البضائع المباعة ÷ متوسط قيمة المخزون

تحليل ABC للمخزون

تم استخدام ABC Analysis لتصنيف المنتجات حسب أهميتها في الإيرادات:

A Items

تمثل تقريبًا 70٪ من إجمالي الإيرادات وهي المنتجات الأكثر أهمية.

B Items

تمثل حوالي 20٪ من الإيرادات.

C Items

تمثل نسبة صغيرة من الإيرادات ولكنها قد تشكل عددًا كبيرًا من المنتجات.

يساعد هذا التحليل الشركات على التركيز على المنتجات الأكثر تأثيرًا في الإيرادات وإدارة المخزون بكفاءة أكبر.

النتيجة

من خلال هذا التحليل ولوحة المعلومات التفاعلية في Power BI يمكن للإدارة:

فهم المنتجات الأعلى مساهمة في الإيرادات

تحسين قرارات إعادة الطلب (Reordering)

تقليل المخزون غير الضروري

تحسين كفاءة إدارة المخزون وزيادة الربحية

الأدوات المستخدمة

Power BI

Data Analysis

Inventory Management Concepts

Business Intelligence