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2020年起，全球陸續受到新冠疫情影響，掀起半導體晶片缺貨潮，使汽車、手機、PC與筆電等產量嚴重下滑，加上遠距辦公與數位轉型需求，相關原料水漲船高，製造業面臨急遽的預算不確定與成本波動挑戰，甚至演進為以週為時程的報價單位、不斷打亂企業的採購計畫；對相關製造業而言，進價的瞬息萬變若不能即時反應在BOM表上，會不斷導致毛利失準的訂單，為獲利增加極大的風險。
以人工維護成本報表、更新報價依據，除了跟不上市場的變動，BOM表結構的複雜組成，更可能引發人為失誤、成為負毛利的溫床，所以本文將從變價分析切入，為您介紹BI毛利模擬之強大效益。
下圖以BI建立之變價模擬分析，瞄準未結訂單為主要目標，關鍵原因是配合產業特性，在還有調整售價空間的機會時，儘可能溝通改善：
 自各種資料來源取得即時原料進價、製造費用與耗損率等詳細數據後，以各種維度劃分精確之成本與毛利，在左方輸入控制項中調整定價或售價，即可在右方模擬出實際售價調整後的毛利變化，如上圖將定價增加15%，接單毛利(率)之模擬值便能與實際值比對差異，準確估算最佳定價落點，以維持理想利潤。
除了彙總的數據，也可利用不同的角度發掘更細微的警訊，如圖中模擬對比的柱狀圖，使用了預交日與品類兩種維度，可清楚看見不同時間或不同分類在調整售價後的毛利表現；最末則是以排行榜方式列出最須關注的前五大客戶、前五大異常利潤品項，讓管理者能夠抓住輕重緩急，減輕工作負荷。
下面再將柱狀圖切換成堆疊圖，分析的角度變成毛利正常品項(毛利在預估值內)與異常品項(毛利未達預估值)比較：
我們可以明確了解異常毛利品項所佔的比例與金額為何，掌握不同時間與品項內可能發生的虧損，讓管理者能在未結單前，儘速擬訂因應決策。
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