ГК «Связной»

Описание хода проекта

В январе 2007 года по итогам тендера ЗАО «Связной» выбрал GoodsForecast (на тот момент в рамках родительской компании Forecsys) в качестве поставщика системы прогнозирования спроса.

Для выбора поставщика системы прогнозирования спроса среди ведущих российских и международных ИТ-компаний был проведен конкурс точности прогнозов. Ежедневно 5 компаний-участников давали свои прогнозы спроса на ассортимент каждой из 10 торговых точек, выделенных для проведения конкурса. При этом в качестве шестого участника выступал сам «Связной» с системой собственной разработки. Когда была накоплена двухнедельная статистика прогнозов участников, «Связной» сравнил их с реальными продажами товаров и выбрал систему прогнозирования спроса от Forecsys.

В июле 2007 года GoodsForecast была запущена в опытную эксплуатацию на 10 торговых точках Заказчика. Осенью 2007 года система прогнозирования спроса была введена в промышленную эксплуатацию на всех (1600) торговых точках сети Заказчика.

Повышение точности прогнозов спроса позволило «Связному» сократить потери от хранения дорогостоящих товарных запасов и уменьшить размер недополученной прибыли, вызванной временным отсутствием товаров в магазинах.

Основа подхода

Основу проекта составила платформа GoodsForecast, разработанная компанией Forecsys для оптимизации планирования деятельности компании.

Особенности проекта

Основная цель проекта – сокращение товарных запасов при сохранении той же доступности товаров для покупателей. Задача проекта - развертывание и настройка системы для автоматического более точного прогнозирования спроса и управления товарными запасами GoodsForecast.

На первом этапе работ было выполнено обследование бизнес-процессов и согласовано техническое задание на внедрение Системы. В библиотеку алгоритмов системы GoodsForecast было решено добавить привычные для Заказчика алгоритмы прогнозирования.

На втором этапе система GoodsForecast была настроена в соответствии с закупочной политикой ЗАО «Связной» и интегрирована в информационную среду Заказчика.

Во время выполнения проекта Заказчик ввел в эксплуатацию новое хранилище данных о продажах, и потребовалось выполнить дополнительную интеграцию системы с новым источником данных.

Функциональные характеристики

  • Система GoodsForecast автоматически рассчитывает потребность в товаре для каждого магазина сети с учетом прошлых продаж, факторов, влияющих на спрос, а также экономических рисков управления запасами.
  • Система самообучается. Для различных товаров используются различные методики прогнозирования.
  • Cистема ежедневно определяет оптимальное количество заказа каждого товара в каждую торговую точку розничной сети.

Основные результаты

Награды

Внедрение компанией Forecsys системы прогнозирования спроса GoodsForecast в сети «Связной» отмечено наградой CNews AWARDS 2008 как лучший ИТ-проект 2007 года в номинации «Модернизация торговли».

Пресса о проекта

Прогнозирование спроса в "Связном". Как заглянуть в будущее