Расчеты рекомендуемых и фактических эффектов
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.
Иногда для целей прогнозирования фактические данные необходимо изменить. Например: нехарактерно высокий спрос в прошлом месяце был вызван проблемами у компаний-конкурентов. Если эти проблемы устранены, имеет смысл уменьшить значение фактических продаж.
Автоматическая настройка и самообучение моделей
Пользователь системы может задать агрегированный планируемый эффект для акции в целом (для действующих и планируемых активаций), а также задать тройку (География, SKU, Клиент) для анализа и корректировки истории при помощи фильтра по параметрам: активация, товар, география, клиент. Кроме того, в системе реализована возможность задать для конкретной акции произвольный уровень локации.
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.
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.
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.
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.
