INVO
Cost & Margin Prediction

Poznaj rzeczywisty koszt produkcji,zanim produkcja się rozpocznie.

INVO łączy receptury, ceny surowców, dane zakupowe, pracę, wydajność produkcji, straty, energię i logistykę, aby przewidzieć rzeczywisty koszt i oczekiwaną marżę każdego posiłku, menu, kontraktu i planu produkcji.

INVO ERP - prognoza marży · produkcja jutrzejszaProdukcja jutrzejsza · 26 400 posiłków
Przychód
428 000 zł
Koszt planowany
278 000 zł
Oczekiwana marża
35,0%

Predykcja AI

Prognozowany koszt: 301 400 zł

Prognozowana marża: 29,6%

−5,4 pp

Dlaczego?

Surowce
+9 200 zł
Straty
+5 800 zł
Praca
+4 900 zł
Wydajność produkcji
+3 500 zł

Wykryto ryzyko marży

Plan vs rzeczywistość

Receptura mówi, ile produkcja powinna kosztować.AI przewiduje, ile najprawdopodobniej będzie kosztować.

Koszt planowany

receptura × ilość × cena standardowa

Kurczak
42 000 zł
Warzywa
18 000 zł
Ryż
12 000 zł
Planowany koszt surowca72 000 zł

Prognozowany koszt rzeczywisty

INVO dodatkowo uwzględnia:

  • rzeczywiste ceny zakupowe
  • historyczne zużycie
  • straty
  • uzysk
  • wydajność produkcji
  • czas pracy
  • nadgodziny
  • koszt energii
  • koszt logistyki

Planowany

72 000 zł

Prognoza

78 400 zł

+8,9%

Kosztorysowanie standardowe pokazuje cel. Kosztorysowanie predykcyjne pokazuje, co prawdopodobnie się wydarzy.

Czynniki kosztowe

Marża zmienia się na długo,zanim zobaczysz to w raporcie finansowym.

  • 01

    Ceny surowców

    Ile faktycznie płacimy?

    Zmiany cen dostawców bezpośrednio wpływają na koszt surowca przyszłej produkcji.

  • 02

    Rzeczywiste zużycie

    Ile faktycznie zużyje produkcja?

    Rzeczywiste zużycie może różnić się od teoretycznej wartości wynikającej z receptury.

  • 03

    Straty i uzysk

    Ile produktu stracimy?

    Przewidywane straty i uzysk wpływają na rzeczywisty koszt każdej wyprodukowanej porcji.

  • 04

    Praca

    Ile godzin będzie wymagać produkcja?

    Wydajność, obsada i nadgodziny wpływają na koszt realizacji planu.

  • 05

    Wydajność produkcji

    Jak wydajnie zostanie zrealizowany plan?

    Dłuższe cykle, przestoje i przezbrojenia zwiększają koszt.

  • 06

    Logistyka i energia

    Co realizacja dodaje do kosztu?

    Transport, chłodzenie, energia i inne koszty operacyjne mogą zostać uwzględnione zależnie od dostępnych danych.

INVO łączy te czynniki kosztowe, aby pokazać ich łączny wpływ na oczekiwaną marżę.

Margin intelligence

Zobacz, gdzie marża jest wypracowywana -i gdzie jest tracona.

INVO ERP - panel Margin Intelligence
Przychód
12,8 mln zł
Planowana marża
34,2%
Prognozowana marża
30,8%
Marża zagrożona
435 tys. zł
Kontrakty do przeglądu
7

Kontrakty · marża planowana vs prognozowana

KontraktPrzychódPlanowanyPrognozaMarża
Hospital AWysokie428K278K301K29,6%
Hospital BŚrednie312K211K218K30,1%
Catering CDobre186K119K117K37,1%

Hospital A · różnica marży

−5,4 pp

Główne czynniki

Surowce
−2.1 pp
Straty
−1.4 pp
Praca
−1.1 pp
Wydajność produkcji
−0.8 pp

Prognoza kosztu

Od pojedynczego posiłkupo całą operację.

  1. Receptura

    Kremowy makaron z kurczakiem

    Prognozowany koszt: 7,42 zł / posiłek

  2. Menu

    Poniedziałkowe menu szpitalne

    Prognozowany koszt: 84 200 zł

  3. Klient / kontrakt

    Szpital A

    Prognozowany koszt miesięczny: 1,84 mln zł

  4. Plan produkcji

    Jutro

    Prognozowany koszt: 301 400 zł

  5. Cała operacja

    Sierpień

    Prognozowana marża operacyjna: 31,4%

Ta sama inteligencja kosztowa może być agregowana od pojedynczej receptury po menu, klienta, kontrakt, plan produkcji lub całą operację.

Ryzyko marży

Poznaj kontrakty tracące marżę,zanim miesiąc się zamknie.

Krytyczne

Hospital A

Cel marży kontraktu

32%

Prognoza

26,8%

Marża zagrożona
84 000 zł
Główny czynnik
Cena kurczaka +14%

Ostrzeżenie

Hospital B

Cel

31%

Prognoza

29,7%

Marża zagrożona
-
Główny czynnik
Straty powyżej zakresu historycznego

Zgodnie z planem

Hospital C

Cel

30%

Prognoza

32,1%

Marża zagrożona
-
Działanie
Brak wymaganych działań

Nie czekaj na raport na koniec miesiąca, żeby odkryć, że kontrakt stał się nierentowny.

Analiza what-if

Zobacz wpływ finansowy,zanim zmienisz plan.

Aktualny plan · 26 400 posiłków

Nowa prognoza

Koszt surowca

146 tys. zł

136 tys. zł

Praca

82 tys. zł

78 tys. zł

Straty

18 tys. zł

12 tys. zł

Pozostałe

55 tys. zł

55 tys. zł

Prognozowana marża

29,6%

34,3%+4,7 pp

Symulowane zmiany

  • Cena kurczaka +8%
  • Straty −1,5 pp
  • Wydajność produkcji +5%
  • Zmiana receptury #284

Oczekiwany wpływ finansowy+20 407 zł / dzień

Możliwe scenariusze

  • zmiany cen surowców
  • zmiany dostawcy
  • zmiany receptury
  • zmiany menu
  • redukcja strat
  • zmiany kadrowe
  • wydajność produkcji
  • zmiany wolumenu

Symulacja ilustracyjna na danych przykładowych - nie deklarowany rezultat.

Od prognozy do działania

AI nie tylko pokazuje, gdzie marża jest zagrożona.Pomaga wskazać, co może ją poprawić.

Optymalizacja receptury

Potencjalna oszczędność: 0,42 zł / posiłek

Zamień składnik w recepturze #284 na zatwierdzoną alternatywę.

Oczekiwany wpływ miesięczny
+28 400 zł

Zakupy

Wykryto różnicę cen dostawców

Dwóch zatwierdzonych dostawców, różne poziomy cen dla tego samego zapotrzebowania.

Potencjalna różnica
13 440 zł

Produkcja

Wydajność linii 3 poniżej oczekiwanego poziomu

Sugerowane działanie: przejrzyj alokację produkcji.

Oczekiwany dodatkowy koszt
+6 700 zł · +84 h

Modele i technologia

Prognozy opierają się na tym,co faktycznie dzieje się w Twojej operacji.

ERP
zamówienia · kontrakty · ceny
Receptury i menu
receptury · porcje · teoretyczne zużycie
Zakupy
ceny zakupu · dostawcy
WMS
stany magazynowe · rzeczywiste wydania
MES
czas produkcji · rzeczywiste zużycie · uzysk · straty
Finanse
przychód · struktury kosztów
01

Prognoza kosztu

Ile faktycznie będzie kosztować produkcja?

Model uczy się różnic pomiędzy planowanym a rzeczywistym wykonaniem.

Planowany koszt surowca

7,20 zł

Prognoza

7,64 zł

Gradient Boosting · Regression Models

02

Prognozowanie marży

Jak marża będzie się zmieniać w czasie?

Modele analizują przyszłe wolumeny, ceny, koszty i historyczne odchylenia.

Tydzień 34 · oczekiwana marża

31,2%

Zakres

29,8-32,4%

Time-Series · Probabilistic Forecasting

03

Analiza czynników kosztowych

Które czynniki najmocniej ważą na prognozie?

System wskazuje czynniki najsilniej powiązane ze zmianą prognozy.

Cena surowca

+2,1 pp

Straty

+1,4 pp

Feature Attribution · Explainable ML

Każda decyzja operacyjna ma wpływ finansowy

  • Recipe & Menu Intelligence

    Zoptymalizuj recepturę → zobacz wpływ na marżę

  • Demand & Procurement

    Zmień dostawcę → zobacz wpływ na marżę

  • AI Production Planning

    Zmień plan produkcji → zobacz wpływ na pracę i marżę

  • Anomaly Detection

    Wychwyć odchylenia wcześnie → zobacz wpływ na marżę

Cost & Margin Intelligence to finansowa warstwa spinająca całą warstwę Intelligence.

Wpływ na biznes

Chroń marżę,zanim koszty zostaną poniesione.

Wcześniejsza widoczność

Zobacz ryzyko marży przed zamknięciem miesiąca

Nie czekaj na dane księgowe, żeby zobaczyć pogarszający się wynik kontraktu.

Lepsze ofertowanie

Zrozum rzeczywisty koszt każdego kontraktu

Lepsza podstawa do ofertowania i renegocjacji.

Kontrola kosztów

Wiedz, skąd biorą się odchylenia kosztowe

Rozbij różnicę między planem a prognozą na konkretne czynniki kosztowe.

Lepsze decyzje

Zobacz wpływ finansowy, zanim zmienisz operacje

Porównuj scenariusze przed zmianą menu, dostawcy lub planu produkcji.

Ochrona marży

Skup się na kontraktach wymagających uwagi

Zarządzaj wyjątkami zamiast analizować każdą pozycję.

Pozycjonowanie

  1. Kosztorysowanie standardowe

    Ile powinno to kosztować?

  2. Kosztorysowanie predykcyjne

    Ile prawdopodobnie będzie to kosztować?

  3. Decision intelligence

    Co możemy zmienić, zanim koszt powstanie?

Wartości szacunkowe dla produkcji o skali 50-200 mln zł przychodu - symulacja ilustracyjna, nie deklarowany rezultat.

Cost & Margin Prediction

Poznaj swoją marżę,zanim produkcja się rozpocznie.

Zobacz, jak INVO łączy dane operacyjne z wynikiem finansowym: prognoza rzeczywistego kosztu produkcji, identyfikacja ryzyka marży i symulacja skutków decyzji operacyjnych.