Analýza příčin vzniku shrinku produktů společnosti na základě logistických dat
Root Cause Analysis of Shrinkage Based on Logistics Data
Type of document
diplomová prácemaster thesis
Author
Anna Radová
Supervisor
Plajner Martin
Opponent
Váchová Lucie
Study program
Aplikace informatiky v přírodních vědáchInstitutions assigning rank
katedra softwarového inženýrstvíRights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
Tato diplomová práce analyzuje příčiny vzniku shrinků a navrhuje postup pro ohodnocení produktů z hlediska jejich náchylnosti ke shrinku a odpisům. Na základě provedené analýzy je navržen obecný postup ke snížení shrinků, aplikovatelný i na data jiných společností. Práce se věnuje teoretickému základu logistiky, druhům plýtvání, dělení shrinku a jeho definici. Praktická část obsahuje výběr a přípravu vzorku dat a také tvorbu interaktivního reportu v nástroji MS Power BI. Provedené analýzy umožňují formulovat a ověřit hypotézy pomocí procedury 4ftMiner. Pomocí korelační analýzy jsou produkty rozdělené do kategorií vzhledem k povaze shrinku. Tato kategorizace je implementována v jazyce Python. Prostřednictvím tohoto postupu mohou společnosti ohodnotit své produktové portofolio a snížit tak objem svých odepisovaných produktů a minimalizovat z toho plynoucí ztracené náklady. This diploma thesis analyses the causes of shrinkage and proposes a procedure for evaluating products in terms of their susceptibility to shrinkage and depreciation. Based on the analysis, a general procedure to reduce shrinkage is proposed, applicable to data from other companies. Basic terms from logistics, types of waste, definition of shrinkage and its classification are discussed in the theoretical part of the thesis. The practical part includes data sample selection and preparation as well as creation of an interactive report in MS Power BI. Analyses performed allow to formulate and test hypotheses using the 4ftMiner procedure. Using correlation analysis, the products are categorized based on the shrinkage behaviour. This categorization is implemented in Python. Through this process, companies can evaluate their product portfolio and reduce their product write-offs and minimize the resulting lost costs.