Minicurso de Power BI para Logística, do zero ao dashboard

Este é o material escrito das aulas acima. Cobre os mesmos cinco pilares, na mesma ordem, e serve pra consultar depois, quando você estiver com o Power BI aberto e travar em algum ponto.

O que você monta neste minicurso

No fim das aulas você tem um painel de logística funcionando, construído do dado cru até a tela final. O caminho é o de um projeto real: unificar as bases que chegam de sistemas diferentes, limpar, modelar, calcular e montar a tela que a operação abre todo dia.

O caso passa pelos números que têm preço direto: OTIF com as duas metades separadas, lead time por etapa (e por que a média engana aqui), custo de frete sobre a receita e cobertura de estoque. O guia abaixo destrincha cada um e depois percorre os cinco pilares da construção.

Se o que você procura antes é ver um painel de logística pronto, o artigo Dashboard de compras e logística mostra o caso completo.

Os indicadores de logística que sustentam a decisão

OTIF

Entregas no prazo e completas sobre o total. É o indicador que resume a promessa da logística pro cliente, e o que mais gera discussão dentro da empresa, porque cada área calcula de um jeito.

Duas decisões precisam estar escritas antes de construir. Prazo contra o quê: a data prometida ao cliente ou a data acordada internamente? E "completo" significa pedido inteiro ou item a item? Um pedido com 9 de 10 itens é 90% completo ou 0% completo? As duas respostas existem no mercado, e o painel precisa de uma só.

Vale acompanhar as duas metades separadas também. Um OTIF de 85% pode ser 95% no prazo com 89% completo, e a ação pra prazo é diferente da ação pra ruptura.

Lead time

Tempo entre o pedido e a entrega, quebrado por etapa: separação, expedição, transporte e entrega. O agregado diz se está bom, a quebra por etapa diz onde atacar.

Média sozinha engana em logística mais do que na maioria das áreas, porque a distribuição tem cauda longa: a maioria entrega em 2 dias, alguns em 15, e a média fica em 3 sem descrever ninguém. Mediana e o percentil 90 contam melhor a experiência real do cliente.

Custo de frete

Custo total, custo por pedido, custo por quilo e percentual sobre a receita. O último é o que a diretoria entende na hora, e o que revela quando o crescimento de vendas está saindo caro demais.

Os cortes que rendem são por transportadora, por região, por modal e por faixa de peso. É neles que aparece a rota mal contratada.

Giro e cobertura de estoque

Giro é quantas vezes o estoque se renova no período. Cobertura é por quantos dias o saldo atual atende a demanda. Cobertura costuma ser mais acionável no dia a dia, porque responde direto "vai faltar?".

Os dois pedem o mesmo corte: por SKU e por curva. Estoque alto no agregado convive com ruptura nos itens que mais vendem, e o número consolidado esconde exatamente isso.

Ocupação e ocorrências

Aproveitamento de peso e de volume por viagem, que é onde mora boa parte do desperdício de frete. E as ocorrências de entrega (avaria, ausência, recusa, endereço errado) classificadas por motivo, porque cada motivo tem um dono diferente.

Os cinco pilares pra construir o dashboard

Esta é a espinha do minicurso, e a ordem importa. Quase todo dashboard que dá problema depois foi construído pulando um destes.

É trazer o dado pra dentro do Power BI, e logística é a área com mais fontes espalhadas: o ERP tem o pedido, o WMS tem a separação, o TMS ou a transportadora tem o rastreio, e boa parte do prazo real chega em planilha ou arquivo da transportadora.

Padronize esse recebimento antes de construir. Se cada transportadora manda um layout diferente, o trabalho de unificar layout é o projeto, não um detalhe dele. Conecte na pasta e não no arquivo, senão todo mês alguém reaponta a consulta.

É o Power Query. Uma linha por evento, uma coluna por atributo.

O trabalho característico de logística é empilhar arquivos de origens diferentes num formato só, e padronizar os códigos de status. "Entregue", "ENTREGUE", "ENT" e "51" costumam significar a mesma coisa em três sistemas diferentes. Uma tabela de de-para de status resolve isso de uma vez e evita que cada medida carregue a tradução dentro dela.

É montar o relacionamento no modelo estrela: entregas no centro, e cliente, produto, transportadora, região e calendário em volta.

Logística tem uma dificuldade própria aqui: são várias datas no mesmo evento (pedido, faturamento, expedição, prometida, entrega). Uma tabela de calendário se relaciona com uma coluna de data por vez, e é isso que faz o painel parecer quebrado quando alguém troca o filtro.

A saída é escolher a data principal do painel (normalmente a de expedição ou a de entrega) e tratar as outras por medida, com as funções que permitem calcular sobre outro relacionamento sem duplicar a tabela.

É o DAX. Prefira medida a coluna calculada. Comece pelas medidas base (entregas, entregas no prazo, entregas completas, custo, peso) e monte as derivadas em cima: OTIF é uma divisão entre medidas que já existem.

Entregas = COUNTROWS( fEntregas )

Entregas no Prazo =
CALCULATE( [Entregas], fEntregas[DataEntrega] <= fEntregas[DataPrometida] )

Entregas Completas =
CALCULATE( [Entregas], fEntregas[QtdEntregue] = fEntregas[QtdPedida] )

E aqui mora a armadilha de cálculo mais comum da área: percentual de uma média não é a média dos percentuais. OTIF calculado como média do OTIF de cada transportadora dá um número diferente do OTIF real da operação, e a diferença cresce quando os volumes são desiguais. Divida sempre os totais. A função PERCENTILEX.INC é a que dá o percentil sem precisar de coluna auxiliar.

OTIF % =
DIVIDE(
    CALCULATE( [Entregas],
        fEntregas[DataEntrega] <= fEntregas[DataPrometida],
        fEntregas[QtdEntregue] = fEntregas[QtdPedida]
    ),
    [Entregas]
)

Lead Time Médio = AVERAGE( fEntregas[DiasEntrega] )

-- A média esconde a cauda longa. O percentil 90 conta a experiência real.
Lead Time P90 = PERCENTILEX.INC( fEntregas, fEntregas[DiasEntrega], 0.90 )

Custo por Pedido = DIVIDE( SUM( fFrete[Valor] ), [Entregas] )

Frete sobre Receita % = DIVIDE( SUM( fFrete[Valor] ), [Receita] )

Cuidado com percentual e média em logística: percentual de uma média não é a média dos percentuais. OTIF calculado como média do OTIF de cada transportadora dá um número diferente do OTIF real da operação, e a diferença cresce quando os volumes são desiguais. Sempre divida os totais.

É onde a análise vira decisão. Três camadas: em cima, OTIF, custo sobre receita e cobertura; no meio, a evolução no tempo; embaixo, o detalhe por transportadora, região e SKU.

Uma escolha específica da área: logística tem público de tela e público de chão. O gerente olha a evolução mensal, o supervisor precisa da lista do que está atrasado agora, com número do pedido pra agir. São duas telas, não uma, e tentar servir as duas no mesmo lugar costuma deixar as duas ruins.

O que tem no minicurso

São 12 aulas em vídeo, distribuídas em 3 módulos, na mesma ordem do player acima.

Os erros que mais aparecem