Med utg˚angspunkt i den empiri som finns presenterad ovan samt utifr˚an information g¨allande kritiska moment som identifierades under kartl¨aggningen av material- och in- formationsfl¨odet har ett antal scenarion formulerats, vilka illustreras i figur 6.10 nedan. Scenariotr¨adet baseras p˚a de rutiner f¨or hantering av leveransanm¨arkningsorder som ef- terstr¨avades under ˚ar 2016 eftersom dataanalysen utg˚ar fr˚an information g¨allande det specifika verksamhets˚aret. I scenariotr¨adet framg˚ar ¨aven vilka akt¨orer som skulle kunna vara delaktiga i uppkomsten av leveransavvikelser f¨or respektive scenario.
6.6. SCENARIOTR ¨AD
7. Identifiering av problem i leveransked-
jan
Kapitlet inneh˚aller en analys av leveransanm¨arkningsdata utifr˚an det tidigare presenterade scenariotr¨adet. Avslutningsvis presenteras det identifierade problemet som anses aktuellt f¨or en vidare utredning.
7.1
Dataanalys utifr˚an scenariotr¨ad
I syfte att identifiera problem i leveranskedjan genomf¨ors en dataanalys utifr˚an scenario- tr¨adet som illustrerades i f¨oreg˚aende avsnitt (se figur 6.10). I scenariotr¨adet delas leveran- sanm¨arkningarna upp efter olika scenarion och utifr˚an erh˚allen data kan det fastst¨allas vilket av scenarierna som ¨ar mest f¨orekommande i VPL:s leveranskedja. Ut¨over det utf¨ors det ¨aven ytterligare analyser f¨or att f˚a en ¨okad f¨orst˚aelse f¨or vilken typ av gods problemet avser.
I ett f¨orsta steg genomf¨ors en indelning efter godk¨anda och avslagna leveransanm¨arknings- order. Som tidigare n¨amnt har VPL fram till ˚arskiftet 2016/2017 rapporterat leveran- sanm¨arkningar med reviderad status som ¨Ovrig kreditering. I utredningen kan det uti- fr˚an insamlad empiri antas att denna typ av rapportering applicerades av all personal som arbetar med leveransanm¨arkningar under den aktuella tidsperioden. De leveran- sanm¨arkningsorder av typen ¨Ovrig kreditering med ett ordernummer som matchar en avslagen leveransanm¨arkningsorder av typen Ej levererat adderas d¨armed till antalet godk¨anda Ej levererat. Vidare subtraheras ¨aven matchade order fr˚an de avslagna leve- ransanm¨arkningarna.
De godk¨anda leveransanm¨arkningarna kan d¨armed delas upp beroende p˚a om de blivit godk¨anda direkt eller om de blivit reviderade vilket motsvaras av de leveransanm¨arkningar som inledningsvis avslogs men som godk¨andes i efterhand. Leveransanm¨arkningarna som blivit godk¨anda i efterhand delas i ett vidare steg upp i Geografiska fels¨andning respek- tive leveransavvikelse av ok¨and anledning. G¨allande geografiska fels¨andningar antas det att alla leveransanm¨arkningsorder matchar en order av typen Ej levererat. Antagandet ¨ar n¨odv¨andigt f¨or utredningen d˚a det i praktiken inte ¨ar m¨ojligt att unders¨oka huruvida dessa matchar eller inte inom en rimlig tidsram eftersom de har olika ordernummer och det skulle d¨armed kr¨avas en unders¨okning p˚a orderradsniv˚a. Innan rutinerna f¨or rappor- tering ¨andrades vid ˚arsskiftet 2016/2017 matchades Geografisk fels¨andning mot leveran- sanm¨arkningar av typen Ej levererat och kunden krediterades f¨orst n¨ar fels¨andningen re- turnerades till VPL som en ¨Ovrig kreditering. D¨armed har samtliga leveransanm¨arknings- order av typen Ej levererat som kan matchas med en leveransm¨arkningsorder av typen Geografisk fels¨andning blivit godk¨anda i efterhand.
I figur 7.1 nedan presenteras antalet orderrader som enligt dataanalysen kan h¨arledas till respektive scenario. Av scenariotr¨adet framg˚ar att den st¨orsta andelen leveransanm¨arkning- ar av typen Ej levererat orsakas till f¨oljd av utebliven plockning p˚a VPL. Si↵ran kan dock
vara n˚agot missvisande eftersom att den ¨aven kan inkludera artiklar med stort lagersal- do som plockats men som inte levererats korrekt till ˚aterf¨ors¨aljarna, d˚a det som tidigare n¨amnt inte alltid utf¨ors n˚agon lagerkontroll f¨or dessa artiklar. Leveransanm¨arkningsspecia- listen p˚a VPL bed¨omer dock att det genomf¨ors lagerkontroller f¨or majoriteten av artik- larna med leveransanm¨arkningsorder.
Figur 7.1: Scenariotr¨ad med antalet orderrader med leveransanm¨arkningar angivet f¨or respektive scenario.
F¨or att vidare utreda huruvida f¨orekomsten av utebliven plockning varierar beroende av artikeltyp analyseras leveransanm¨arkningarna med avseende p˚a den aspekten. I tabell 7.1 presenteras antalet orderrader med leveransanm¨arkningar f¨or respektive artikeltyp som orsakats av utebliven plockning. Utifr˚an tabellen kan det konstateras att det framf¨orallt ¨ar plockningen av pallgods som ¨ar bristf¨allig b˚ade avseende felfrekvens och antalet order- rader, men det framg˚ar ocks˚a att utebliven plockning f¨orekommer ¨aven i de resterande fl¨odena.
7.1. DATAANALYS UTIFR˚AN SCENARIOTR ¨AD
Tabell 7.1: Sammanst¨allning ¨over f¨ordelningen av leveransanm¨arkningar inom respektive arti- keltyp orsakat av utebliven plockning.
Utebliven plockning Artikeltyp Antal orderrader Procentuell andel [%] Felfrekvens [%] Sm˚agods 657 30,44 0,04 Pallgods 1141 52,92 0,08 L¨osgods 233 10,81 0,08 Cardown 126 5,84 0,06 ¨ Ovrigt 0 0 0
G¨allande geografiska fels¨andningar rapporterades det 1 589 orderrader med geografiska fels¨andningar under ˚ar 2016 (se figur 7.1) vilka kan matchas med leveransanm¨arkningar av typen Ej levererat. I syfte att erh˚alla en ¨okad f¨orst˚aelse f¨or artikeltypernas p˚averkan p˚a f¨orekomsten av geografiska fels¨andningar presenteras i tabell 7.2 antalet orderrader med le- veransanm¨arkningar f¨or respektive artikeltyp. Vid rapportering av leveransanm¨arkningar av typen Geografisk fels¨andning finns ingen information om godset ursprungligen hante- rats i Cardown-fl¨odet. D¨arav inkluderas Cardown-gods inte i tabell 7.2 nedan.
Tabell 7.2: Antalet orderrader med geografiska fels¨andningar inom respektive artikeltyp.
Geografiska fels¨andningar
Artikeltyp Antal orderrader Procentuell andel [%] Felfrekvens [%] Sm˚agods 370 23,29 0,02 Pallgods 897 56,45 0,06 L¨osgods 255 16,05 0,09 ¨ Ovrigt 67 4,22 0,43
I tabell 7.2 ovan kan det urskiljas att Geografisk fels¨andning f¨orekommer i st¨orst ut- str¨ackning f¨or pallgods men i f¨orh˚allande till den m¨angd orderrader med pallgods som plockas blir inte si↵ran anm¨arkningsv¨ard. Det g¨aller ¨aven f¨or sm˚agods som har fler order- rader med geografiska fels¨andningar ¨an l¨osgods och ¨ovrigt gods men trots det en mycket l˚ag felfrekvens totalt sett. Posten ¨ovrigt gods inkluderar gods som inte kunnat klassificeras som en specifik artikeltyp d˚a det skulle inneb¨ara manuellt tids¨odande arbete. Frekvensen ¨ar betydligt h¨ogre f¨or denna post men d˚a antalet orderrader med fels¨andningar f¨or ¨ovrigt gods uppg˚ar till endast 67 stycken anses det inte ha n˚agon m¨arkbar p˚averkan p˚a resultatet och d¨arav exkluderas de oidentifierade orderraderna fr˚an den vidare utredningen.
Vidare framg˚ar det av intervjuer med ˚aterf¨ors¨aljarna att det f¨orekommer att leveran- sanm¨arkningar av typen Geografisk fels¨andning inte rapporteras, utan att de ˚atg¨ardar fels¨andningen utan varken VPL:s eller Transportf¨oretagets inblandning. Det inneb¨ar vi- dare att det skulle kunna f¨orekomma betydligt fler geografiska fels¨andningar ¨an vad den analyserade datan antyder. Fler rapporterade geografiska fels¨andningar skulle dessutom kunna minska antalet leveransavvikelser av ok¨and anledning d˚a dessa troligtvis utg¨ors av
flertalet orderrader som skulle kunna matchas med geografiska fels¨andningar som aldrig rapporteras av ˚aterf¨ors¨aljarna.