ГК «Лама»
Длительное время управление запасами сети «Лама» было полностью основано на заказах товароведов в магазинах. Качество управления запасами при такой схеме формировании заказов обладало рядом недостатков:
- качество заказа товара полностью определялось профессионализмом товароведа – в магазинах с плохими товароведами чаще возникал дефицит ходовых позиций или, наоборот, перезатаривание складских помещений отдельными, не ходовыми товарами;
- несмотря на то, что хорошие товароведы способны эффективно формировать заказы, способности даже опытного товароведа ограничены и на практике качественные заказы формировались для наиболее ходовых позиций, а остальная номенклатура заказывалась с худшим качеством;
- часто возникали ошибки от невнимательности. В результате необходимый товар порой просто «забывали» заказывать.
С развитием сети и ужесточением конкуренции со стороны новых игроков рынка, торговая сеть «Лама» была вынуждена оптимизировать эффективность работы сети, и одним из приоритетов стало повышения качества управления запасами. Для решения вышеперечисленных проблем формирования заказов было решено максимально автоматизировать этот процесс, и внедрить систему управления запасами, основанную на прогнозировании потребительского спроса.
Основа подхода
Для автоматизации процесса управления запасами было выбрано решение GoodsForecast (на тот момент Goods4Cast, в рамках родительской компании Forecsys).
Система GoodsForecast.Replenishment(управление товарными запасами) использует богатую библиотеку алгоритмов прогнозирования и позволяет автоматически выбирать наилучшую модель прогнозирования для каждой комбинации товар-магазин.
Благодаря особенности реализации алгоритмов прогнозирования, решение GoodsForecast позволяет рассчитывать оптимальный уровень страховых запасов. Оптимальность уровня запасов достигается при помощи функционала качества, оценивающего соотношения между рисками колебания спроса и стоимости издержек на хранение дополнительного остатка в магазине.
Эффект от внедрения системы
По результатам опытной эксплуатации, за счет использования Системы GoodsForecast, было достигнуто существенное улучшение основных показателей качества управления запасами: товарный остаток снизился на 9 %, уровень сервиса в магазинах вырос с 90 до 95 %.
Кроме того удалось сократить фонд оплаты труда (за счет существенной автоматизации процесса формирования заказов в магазинах).
Пресс-центр
Автоматический заказ товара
Николай Молдован, ИТ-директор Группы компаний «Лама» (г. Томск), рассказал, как система прогнозирования спроса повысила томскому ритейлеру...
