В связи с постоянно растущим уровнем конкуренции на Российском рынке, как оптовой, так и розничной торговли, на первое место в работе торговых и торгово-производственных предприятий выходит решение таких задач, как повышение оборачиваемости, увеличение уровня обслуживания клиента, оптимизация производственных мощностей, оптимизация доставки товара. Решить эти и многие другие задачи позволяет система планирования и прогнозирования спроса. Основное назначение системы планирования заключается в определении планов действий, при которых спрос на продукцию удовлетворяется максимально эффективно (т.е. с извлечением наибольшей прибыли).
Недостатки используемых методов планирования
Большинство торгово-производственных предприятий используют для составления плана подход, сочетающий в себе использование Excel-таблиц и экспертного мнения. Опишем основные недостатки такого подхода:
Низкое качество составляемых планов
Большая зависимость от субъективного мнения менеджера
В случае отсутствия человека система перестает работать или работает по сильно упрощенной схеме
На составления плана уходит много времени
Предлагаемое решение позволяет устранить указанные недостатки.
Предлагаемое решение:
Система планирования и прогнозирования спроса позволит Вашей компании решить следующие задачи:
Автоматизировать сбор информации необходимой для составления плана из разнородных источников.
Формализовать обобщить и улучшить методы составления плана ведущими менеджерами по основным клиентам.
Предоставить менеджерам удобный интерфейс для корректировки плана и контроля работы системы.
Строить пессимистичный, реалистичный и оптимистичный планы по каждому клиенту и товару в отдельности.
Обеспечить автоматический подбор наилучшей модели прогнозирования.
При решении этих задач ключевым фактором является необходимость перехода от эпизодического решения задач анализа к регулярным, по возможности автоматизированным принципам работы.
Предлагаемое решение включает в себя централизованное хранилище данных, аккумулирующее всю необходимую для анализа информацию и подключенную к хранилищу аналитическую систему.
Необходимо принимать во внимание, что сам подход гарантирует, что предлагаемая система позволит не только решать текущие задачи, но и обеспечит платформу для решения задач, которые возникнут в будущем.
В частности могут быть решены такие актуальные задачи, как динамическая система ценообразования для различных групп клиентов и товаров или оценка эффективности рекламных кампаний.
Состав системы
Система состоит из следующих блоков:
Механизмы автоматической загрузки и предварительной очистки данных.
Хранилище данных.
Блок прогнозирования.
По количеству
По времени
Расчет страхового запаса.
Блок учета ограничений.
Блок оперативной корректировки.
Блок планирования.
Увеличить рисунок
Аппарат загрузки данных преобразовывает информацию из разнородных источников к форме удобной для анализа. В хранилище данных должна консолидироваться информация из всех доступных источников, где может иметься необходимая для анализа информация. Это могут быть как внутренние учетные системы (Бухгалтерские программы, ERP, CRM), так и внешние источники данных. Такая консолидация необходима потому, что на анализируемый процесс очень часто влияют не только оперативная деятельность компании, но и среда (состояние рынка, действия конкурентов и прочее), а также множество других факторов. Также производится автоматическая или полуавтоматическая корректировка ошибок в данных перед загрузкой их в хранилище. Очистка является необходимым шагом для получения качественного результата. Реальные данные очень часто содержат избыточную или некорректную информацию, которую желательно удалить или очистить до загрузки в хранилище. Кроме того, во многих случаях необходимо перед загрузкой трансформировать данные, например, выделить временные периоды или преобразовать типы данных. В BIPLanner имеется полный набор механизмов очистки и предобработки данных. Перед загрузкой данных в хранилище данных можно автоматически провести все необходимые действия, такие как редактирование аномалий, заполнение пропусков, удаление шумов и прочее, и загрузить в хранилище очищенные и нужным образом подготовленные данные.
Анализируемая информация консолидируется в специализированном хранилище данных. Хранилище данных не является заменой учетной системы и ориентировано на решение именно задач анализа, со специфичными для этих задач механизмами хранения данных. Использование единого хранилища позволяет гарантировать непротиворечивость данных и централизованное хранение, а так же автоматически обеспечивает всю необходимую поддержку процесса анализа данных. Хранилище данных содержит специальный семантический слой, обеспечивающий возможность работы с ним пользователю без необходимости вникать в особенности хранения данных - пользователь оперирует привычными бизнес - терминами - “отгрузка”, “товар”, “клиент”. Архитектура хранилища данных позволяет быстро извлекать большие объемы данных необходимых для анализа, кроме того, снижается нагрузка на учетную систему, так как вся работа происходит с хранилищем.
Блок прогнозирования состоит из 3-х частей:
Прогнозирование по количеству. Центральным блоком всей системы планирования является блок прогнозирования количества товара, которое необходимо будет отгрузить каждому конкретному клиенту в каждый из трех последующих месяцев (в качестве интервала для прогнозирования в случае необходимости может быть выбран любой другой интервал, например неделя). В состав блока прогнозирования входит также блок сегментации клиентов и товаров на несколько групп, по таким признакам как частота отгрузок, средний интервал между двумя соседними отгрузками, схожесть потребительских свойств товарных позиций. Для каждой выделенной группы клиентов и товаров применяются свои методы редактирования нехарактерных значений и прогнозирования спроса, при этом основной акцент делается на применение нейронных сетей, основное преимущество которых перед другими методами прогнозирования заключается в возможности автоматической адаптации этих моделей под изменение рыночных условий, а также в возможности выявлять нелинейные зависимости в исходных данных. Система автоматически выбирает наилучшие параметры редактирования аномальных значений и наилучшую модель по каждой выделенной группе клиентов и товаров. В начале каждого месяца происходит автоматическая перенастройка всех моделей под текущие рыночные условия и выбор наилучшей модели, что позволяет системе автоматически адаптироваться к изменению ситуации на рынке. На выходе данного блока мы получаем прогноз количества товара (по каждой товарной позиции), которое необходимо отгрузить каждому конкретному клиенту в каждый из трех последующих месяцев. Также происходит расчет доверительного интервала прогноза, т.е. интервала в котором с заданной вероятностью будут лежать значения фактических отгрузок. Дополнительную информацию о прогностическом блоке можно получить по ссылке .
Прогнозирование по времени. Для некоторых клиентов интервал между двумя соседними отгрузками известен и определен в виде договорных отношений, для других этот интервал необходимо прогнозировать. Данный блок рассчитывает даты отгрузок в три последующих месяца для обоих типов клиентов. Для тех клиентов, по которым интервал отгрузок прогнозируется, рассчитывается также доверительный интервал по времени для каждой отгрузки. По результатам работы блоков прогнозирования по количеству и по времени мы получаем количество отгружаемых единиц по каждой товарной позиции и каждому конкретному клиенту в каждую из отгрузок на протяжении трех последующих месяцев.
Расчет страхового запаса. Любой прогноз обладает определенной погрешностью в связи, с чем возникает потребность в хранении на складе так называемого страхового запаса готовой продукции или сырья для ее производства (в этом случае при расчете страхового запаса необходимо учитывать время необходимое для производства заданного количества готовой продукции). Основное назначение страхового запаса заключается в защите поставщика от дефицита товара в момент поступления заказа. Страховой запас необходим в том случае, когда фактическое потребление превышает прогноз. При расчете страхового запаса для конкретного товара могут быть использованы значения качества обслуживания для каждого “КлиентоТовара”, которые проставляются заранее на этапе формирования "КлиентоТоварных" категорий. Модуль также учитывает точность предыдущих прогнозов продаж того или иного “КлиентоТовара”
Учет ограничений. В данном блоке учитываются ограничения связанные с объемом перевозок, производственными мощностями, складским пространством и.т.д.
Оперативная корректировка. Данный блок позволяет проводить ежедневный ( по мере поступления фактических отгрузок) контроль качества исполнения плана, а также его оперативную корректировку в автоматическом или ручном режиме. В состав блока также входит система предупреждающих отчетов. Предупреждающие отчеты предназначены для оповещения менеджера о приближении “кризиса” и позволяют принять меры по его предотвращению.
Доступный объем запаса (Наличный объем - Обещанный покупателям на данный момент) меньше страхового.
Фактический расход к 7-му дню текущего месяца для конкретного “КлиентоТовара” превышает 50% от прогноза расхода на месяц.
Фактический расход к 14-му дню текущего месяца для конкретного “КлиентоТовара” превышает 75% от прогноза расхода на месяц.
Фактическое значение интервала между отгрузками на 50% превысило плановое.
Доступный объем запаса в момент поступления заказа меньше запаса на X дней.
Блок планирования. Данный блок предназначен для объединения результатов работы всех предыдущих блоков, что позволяет ежедневно формировать отчет, в котором указывается сколько, когда и какого товара должно быть отгружено каждому конкретному клиенту на протяжении трех последующих месяцев. Наличие данных знаний позволит компании:
Оптимизировать закупки сырья и производственные мощности. Исходя из прогноза спроса, времени доставки сырья от поставщика до производства, а также времени необходимым для производства готовой продукции при заданной загрузке производственных мощностей рассчитывается график поставок сырья для производства, а также дополнительный страховой запас, учитывающий возможные отклонения от сроков поставки сырья, а также возможные снижения производственных мощностей (например, в связи с выходом из строя оборудования на производстве). Дополнительную информацию о блоке оптимизации закупок можно получить по ссылке .
Оптимизировать доставку товаров клиентам. Предположим, что мы приняли заказ от клиента и необходимое количество товара имеется на складе, но его невыгодно вести по экономическим причинам. Партия, например, может быть небольшой и не обеспечивать полной загрузки транспорта, а клиент находиться достаточно далеко, что приводит к тому что на перевозку данной партии клиенту затрачивается больше денег, чем составляетприбыль = сумма продажи - сумма затраченная на производство партии - сумма затраченная на транспортировку Данная ситуация иллюстрирует то, что необходимо оптимизировать процесс доставки товара и сделать так, чтобы он приносил максимальную прибыль. С целью оптимизации процесса доставки все клиенты делятся на группы по территориальному признаку, каждая такая группа делится на подгруппы, для каждой из которых исходя из статистики отгрузок предлагается свой наиболее часто встречающийся интервал между отгрузками (неделя, 2 недели и.т.д.), этот интервал согласовывается с клиентами (за соблюдение интервала можно предложить скидку на продукцию). Подобная политика взаимодействия с клиентом позволяет уменьшить количество "холостых пробегов" транспорта.
Построить полноценную систему финансового планирования. Прогноз выручки и прибыли, план - факторный анализ, сценарное моделирование по принципу “что - если”.
Выгоды от внедрения системы планирования
Выгоды для менеджеров:
освобождает от рутинной работы
дает обоснованные рамки (пессимистичные - оптимистичные) для составления плана
Выгоды для систем управления:
прозрачность планирования (ясен алгоритм, как создается план, его обоснование)
повышение качества планирования
возможность постановки целей по продажам
Для компании в целом позволит:
высвободить оборотные средства при закупке сырья у поставщиков
оптимизировать загруженность склада готовой продукцией и сырьем
увеличить уровень обслуживания клиента при минимальном риске дефицита товара
уменьшить влияние человеческого фактора при планировании отгрузок клиентам
сократить время составления плана и при этом улучшить качество планирования
высвободить временные ресурсы менеджеров для решения задач связанных с поиском новых клиентов
оптимизировать работу производственных мощностей и политику закупок сырья у поставщиков
снизить расходы на доставку товара клиентам
Конкурентные преимущества
Уменьшение стоимости и времени обработки заказов (от 20 до 40%).
Сокращение закупочных издержек (от 5 до 15%).
Уменьшение складских запасов (от 20 до 40%).
Сокращение производственных затрат (от 5 до 15 %).
Увеличение прибыли (от 5 до 15%).
За более подробной информацией обращайтесь в BIGroup Labs.
Компания BIGroup Labs оказывает полный спектр консалтинговых и внедренческих услуг в области анализа бизнес - информации для различных секторов бизнеса. В качестве приоритетных направлений мы рассматриваем также внедрение CRM-систем и ERP-систем.
Добавить на BobrDobr
Добавить на memori.ru
Добавить на del.icio.us
Добавить на МоёМесто.ru
