Управление товарными запасами на предприятии. Автозаказ

GoodsForecast.Replenishment позволяет оптимизировать процессы управления товарными запасами и автозаказа, пополнения запасов на складах и в торговых точках, оптимально выбирая уровень остатков для обеспечения уровня сервиса и снижения затрат. Также продукт решает оперативно-тактические задачи, возникающие при взаимодействии с поставщиками, такие как оптимизация величины товарных запасов, расписания поставок и загрузки транспортных средств, объём закупки отдельного товара и целого ассортимента, резервирование товара, учёт потребностей торговых точек, планов продаж, договорённостей по объёмам, логистических условий и т.д.

Скачать презентацию

Результаты внедрения

Управление складскими запасами на предприятиях: почему так важно?

Управление товарными запасами — важнейший элемент оперативно-тактического управления для всех торговых предприятий. Неэффективное управление запасами в цепях поставок приводит к потерянным продажам, недовольству клиентов, завышенным расходам на хранение излишков и замороженным средствам.

Современная теория управления цепочками поставок предлагает только один рецепт эффективного управления запасами: это выстраивание цепочки «снизу вверх», поставив во главу угла спрос покупателей (demand-driven supply chain). Такой подход обладает неоспоримыми преимуществами, но оказывается сложнее в реализации:

• В первую очередь, для его воплощения необходимы точные прогнозы спроса: на уровне отдельных SKU, на каждом распределительном центре, складе или точке продаж: до сотен тысяч прогнозов ежедневно. 
• Не менее важен выбор уровня запасов, позволяющего эффективно балансировать риски дефицита и задержек поставок, а также издержки хранения излишков.
• Наконец, необходим регулярный расчёт потребностей в пополнении – чтобы заказы формировались в нужном объёме и в нужное время, с учётом всех условий и параметров по всем звеньям цепочки поставок. 

Объем информации с учетом всех факторов, влияющих на управление запасами огромен, а решения нужно принимать ежедневно. Нехватка времени на всесторонний анализ приводит к неоптимальным действиям, а в перспективе — к растущему накоплению неэффективности. Мы предлагаем эффектные пути оптимизации товарных запасов с помощью наших разработок.

Эффективные методы оптимизации товарных запасов с GoodsForecast.Replenishment

Решением для эффективного управления товарными запасами на предприятиях является современная программная система оптимизации цепочек поставок. Эффективное и прозрачное управление товарными запасами и логистикой оптового торгового предприятия  перестаёт быть проблемой с GoodsForecast.Replenishment, интеллектуальной системой автозаказа, прогнозирования спроса и оптимизации закупок.

Возможности системы автоматизации управления товарными запасами предприятия

Все расчеты вовремя

Система оптимизации товарных запасов на складах автоматически рассчитывает прогнозы, страховые запасы и заказы по всему ассортименту. Все нужные заказы будут рассчитаны вовремя: прогнозирующий сервер GoodsForecast обрабатывает до 1 млн прогнозов в час.

Автоматическая настройка и самообучение моделей

Мы разработали и реализовали специализированные пути оптимизации управления товарными запасами, благодаря которым производится автоматический подбор наилучшей модели прогнозирования, учитывающей все влияющие на спрос факторы. Модель обучается на имеющихся статистических данных и в дальнейшем адаптируется к изменениям в динамике спроса.

Оптимизация величины товарных запасов

Мы предлагаем уникальный аппарат оптимизации величины товарных запасов, позволяющий поддерживать требуемый уровень сервиса по каждому товару или оптимально балансировать все риски и издержки на основе автоматического выбора экономически эффективного страхового запаса. Модель расчёта издержек учитывает риски дефицита и истечения срока годности, стоимость хранения товара на складе и замораживания средств, а также может настраиваться для включения других факторов. Дополнительный анализ позволяет автоматически учесть в страховом запасе и дефектуру поставок: опоздания, недопоставку, брак и пересортицу.
Система будет автоматически поддерживать запасы для достижения заданного уровня сервиса, а также предложит уровень сервиса, оптимизирующий суммарные затраты.

Учет всех факторов влияния на спрос

Наряду с лучшими практиками в области прогнозирования спроса в нашей алгоритмической библиотеке реализовано множество собственных наработок, позволяющих учесть в прогнозах влияние специфических факторов. Автоматическое прогнозирование в условиях дефицита и «зависших остатков», праздников и маркетинговых акций, новых товаров и «каннибализации» — всё это результаты наших исследований, проверенные на десятках тысяч реальных товаров.

Система оптимизации управления запасами. Даты и объемы заказов: все включено

Расчёт заказа GoodsForecast.Replenishment позволяет работать как с фиксированным расписанием поставок, так и с произвольной точкой заказа, а также комбинировать оба подхода.
Механизм учитывает все элементы бизнес-процесса: прогнозы и страховые запасы, расписание планируемых поставок и минимальный квант отгрузки, текущие остатки и товары в пути, мерчендайзинговые минимумы и размеры полки. Система определяет оптимальный объем заказа до следующей поставки, а также может предложить дополнительную «срочную» поставку в случае резкого роста продаж.

Работа с новинками

Товары-новинки часто вызывают проблемы при заказе, ведь в отсутствие истории продаж легко попасть пальцем в небо. Мы предлагаем богатый функционал для работы с новинками: прогнозирование на основе выбранных аналогов, прогнозирование на основе товаров той же категории, а также надежные алгоритмы, минимизирующие риски, если аналоги не указаны.

Построение среднесрочных прогнозов спроса

Для грамотного тактического управления необходимо понимать прогнозы спроса с горизонтом несколько месяцев. Система автоматически строит взаимосогласованные прогнозы по категориям и товарным позициям, а механизм среднесрочного прогнозирования учитывает стратегические планы продаж и динамику продаж и прогнозов по категориям. Среднесрочные прогнозы могут использоваться напрямую (например, в качестве аналитики при планировании или для резервирования товара у поставщика), а также служить исходными данными для других задач.

Автозаказ

Решение GoodsForecast.Replenishment позволяет поддерживать объемы товарных запасов предприятия на оптимальном уровне благодаря автоматизации процессов формирования и отправки заказов поставщикам для поддержания оптимального уровня запасов. Система анализирует данные об истории продаж по различным товарным позициям, внешние факторы, влияющие на спрос (сезонность, скидки, акции), а также фактические данные о товарных остатках на предмет их соответствия целевому уровню запасов. 

С помощью применяемых в рамках решения математических методов моделирования вы сможете точнее прогнозировать спрос и планировать сроки и объемы закупок. Внедрение функции автозаказа позволяет:

• снизить упущенные продажи и увеличить доступность ассортимента;
• значительно сократить объем ручного труда и, как следствие, минимизировать вероятность человеческих ошибок;
• сократить излишки товарных запасов предприятия;
• увеличить точность расчета объема заказа.

Сводные заказы поставщикам

Основываясь на нужных объёмах закупок по каждой позиции, GoodsForecast.Replenishment позволяет автоматически рассчитать оптимальные заказы поставщикам с учётом договорённостей и ограничений:

• ограничения по объёму (размер фуры) и суммарной стоимости (оборотные средства);
• выполнение планов по объёмам в соответствии с договорами или для получения выгодных условий;
• сравнительный анализ предложений «скидка за объём»: требуемые дополнительные объёмы закупок, сопутствующие издержки доставки, хранения, замораживания средств.

Для учёта ограничений система формирует приоритеты товаров на основе настраиваемого критерия экономической целесообразности. Благодаря этому достигается оптимальное сочетание гибкости экспертного подхода и мощного инструмента оптимизации цепочек поставок.
Система порекомендует дополнить заказ, чтобы наполнить фуру или получить скидку. Дополняться будут наиболее ходовые и маржинальные товары.

Расчет объема закупок

GoodsForecast.Replenishment поддерживает две схемы расчёта объёма закупок на распределительные центры:

• Pull-модель: закупка на РЦ определяется потребностями региональных складов/торговых точек. Модель подходит для крупных адресов доставки, особенно если они расположены на разном расстоянии от РЦ и/или доставка осуществляется не поштучно, а коробами или паллетами.
• Push-модель: закупка формируется на основе анализа суммарных продаж. Вместе с push-моделью мы поставляем уникальную разработку – интеллектуальную систему распределения товара с РЦ, обеспечивающую минимизацию совокупных затрат транспортировки и рисков дефицита. Модель отлично подходит при обслуживании с РЦ большого количества малых торговых точек/региональных складов;

В обеих моделях мы реализуем автоматическую оценку оптимального уровня запасов РЦ и расчёт объёмов закупки с учётом текущих остатков, товаров в пути, резервов и всех логистических параметров. Возможно использование разных моделей для разных товаров одного предприятия и даже на одном распределительном центре. Благодаря такой гибкости подхода к оптимизации закупок, GoodsForecast.Repelnishment обеспечивает одновременное снижение уровня запасов РЦ и минимизацию потерь из-за неучтённых колебаний спроса и неточностей логистики.

Оптимизация расписания поставок и отгрузок

Основой эффективности логистики является оптимальное балансирование затрат на хранение и транспортировку товара. Ключевая задача в данном вопросе – выбрать частоты пополнения и расписание поставок по каждой товарной позиции, при которых затраты будут минимальны и нагрузка на склад получится равномерной. GoodsForecast.Replenishment решает эту задачу автоматически, используя информацию о динамике продаж, предпочтительных поставщиках, а также стоимости логистических операций и пропускной способности склада. Критерием оптимизации цепочек поставок служит минимальная совокупная стоимость перевозок и хранения товара при учёте ограничений по объёмам перевозки и хранения и возможностям приёмки/сбора грузов.

Оптимизационная процедура GoodsForecast.Replenishment учитывает:

• колебания спроса и задержки в поставках – и связанные с ними риски;
• возможности перевозки целого набора ассортиментных позиций в одном транспортном средстве (автомобиле, фуре, вагоне и т.п.);
• приоритетность ассортиментных позиций;
• стремление к равномерной загрузке склада (приёмка, фасовка, сбор и т. д.).

Это становится возможным благодаря комплексному подходу, рассматривающему задачу для ассортимента в целом, а не отдельно для каждого SKU.
Система выбирает расписание так, чтобы оптимально сбалансировать количество транспортных средств и объём хранимых запасов по всему ассортименту в целом.

Преимущества решения GoodsForecast.Replenishment для управления запасами в цепях поставок

Единый процесс управления ключевыми параметрами закупок и транспортной логистики

Оперативно-тактические задачи закупок и логистики сильно взаимосвязаны: оптимальные расписания поставок определяются с учётом сводных объёмов заказа по поставщикам. Заказы формируются в соответствии с оптимальными объёмами закупок по каждой позиции, а те, в свою очередь, напрямую зависят от прогнозов спроса и страховых запасов. Определённая экспертом логика работы на одном уровне должна учитываться на всех остальных, иначе процесс начнёт «расходиться по швам». GoodsForecast.Replenishment предлагает комплексное решение всех этих задач, в то время как взаимосвязи между ними являются неотъемлемой частью предлагаемой методологии. С помощью системы всегда можно отследить, как тактические решения повлияют на оперативное управление, и наоборот, какие управленческие изменения диктует меняющаяся динамика сбыта. Таким образом, внедряя наше решение, вы обеспечиваете не только оптимизацию параметров, но и целостность процесса управления закупками и логистикой.

Прямая оптимизация затрат

Сложность оптимизации процессов в логистике связана в том числе и с тем, что образуется разрыв между чёткими бизнес-целями руководства и громоздкими математическими методами решения задач оптимизации цепочек поставок. Методология GoodsForecast.Replenishment ликвидирует этот разрыв, выстраивая всю оптимизацию в терминах конечных ключевых показателей: минимизации затрат, контроля рисков, ограничения объёмов. Управление расчётами производится путём явного указания целей, а контроль результата обеспечивается отчётностью в терминах тех же ключевых показателей.

Принятие обоснованных решений

Эффективное функционирование закупок и логистики зависит от многих факторов, и часть из них нам подконтрольна, а часть – влияние среды, в которой мы работаем, и является источниками различных рисков. При анализе рисков и степени их воздействия важно понимать, как следует реагировать в той или иной ситуации. Для этого и разработан инструмент сценарного анализа GoodsForecast.Replenishment – используя what-if или goal-seek анализ, вы всегда получите ответы на свои вопросы, выраженные в деньгах, объёмах и уровне сервиса. Варьируйте любые параметры расчётов, сохраняйте новые сценарии, сравнивайте результаты между собой и с текущей ситуацией на одном графике. Принимайте взвешенные решения с GoodsForecast.Replenishment.

Оценка качества прогнозов

Качество прогнозов прежде всего зависит от качества исходных данных. Вместе с прогнозами и страховыми запасами GoodsForecast.Replenishment формирует собственную оценку ожидаемого качества прогнозов. На основе этих оценок легко настроить интеллектуальные фильтры: например, выбирать для экспертного анализа товары с высокой маржинальностью и одновременно повышенной вероятностью ошибок в прогнозах.

Прозрачность

Все расчётные процедуры системы, от алгоритмов прогнозирования спроса и до учёта размера минимального кванта поставки, прозрачны и полностью параметризованы. Пользователь, обладающий достаточной компетенцией (и правами доступа к системе), может конструировать собственные расчётные схемы, проводить сравнительный анализ качества этих схем и назначать новые настройки для отдельных товаров и любых групп SKU.

Удобная система отчетности

Гибкая система отчетности гарантирует полную картину качества управления запасами в цепях поставок:

• панель управления для руководства отражает динамику финансовых показателей, позволяя всегда держать руку на пульсе;
• богатая аналитика по товарным и региональным группам станет настольной книгой руководителя отдела закупок и категорийных менеджеров;
• детальный анализ качества прогнозов и страховых запасов по отдельным SKU – незаменимый инструмент внимательного аналитика-прогнозиста.

Гибкость

Все величины, участвующие в расчётах доступны для корректировки экспертом, а каждая корректировка влечёт автоматический пересчёт связанных величин. Так, к примеру, эксперт может:

• указать оценку влияния маркетинговой акции и сразу увидеть, как это влияет на конечный заказ;
• убрать из страхового запаса часть на случай задержки поставки, если он уверен, что ближайшая поставка придёт вовремя и в полной комплектности;
• сделать отдельный заказ в нестандартной упаковке, указав иной размер партии.

Легкость в интеграции

Интеграция системы GoodsForecast производится на уровне баз данных. Таким образом, неважно какую ERP-систему вы используете – от известного мирового производителя, российского поставщика или самописную, процесс интеграции отлажен до мелочей независимо от источника данных. Наши специалисты помогут учесть любые особенности формата данных и обеспечить максимальную эффективность синхронизации.

Список модулей системы управления запасами и цепочками поставок:

Хотите узнать стоимость? Мы свяжемся с Вами!

Получить консультацию

История успеха: Внедрение системы управления запасами в розничную сеть группы компаний «Лама»

ГК «ЛАМА» была основана в 1992 году, а первый магазин был открыт в 1999 году на Территории города Томска. Сегодня ГК «Лама» является крупнейшей розничной сетью в Томске, занимая 26,8% рынка FMCG в городе с 54 магазинами различных форматов. В рамках сотрудничества с ГК «Лама» компанией GoodsForecast был реализован проект разработки и внедрения решения по автозаказу GoodsForecast.Replenishment. Подробнее...

Реализованные проекты: