Зачастую среди топ-менджмента или миддл-менджмента в ритейле бытует мнение, что система управления запасами — это задача вторичной важности. Есть более приоритетные задачи такие как обеспечение работы склада или процесс управления ценами. Либо же существует представление, что самое сложное это прогноз, а управление запасами это просто задача в стиле решения простой формулы A + B - C = X. В этой статье я попробую объяснить, почему это не всегда верное мнение и зачастую эта задача должна стоять первой.
Рубрика «прогнозирование спроса»
А так ли важно планирование поставок в ритейле?
2024-11-01 в 10:16, admin, рубрики: scm, SCM в розничной торговле, supply chain management, логистика, Планирование цепочек поставок, прогнозирование спроса, ритейл, управление запасами, управление цепочками поставок, эффективность бизнесаРоссийский кинопрокат в 2021-2022 и 2023-2024 годах
2024-08-16 в 14:58, admin, рубрики: инвестиции, кино, киноиндустрия, Кинопоиск, кинотеатр, окупаемость, прогнозирование, прогнозирование спроса, сборы фильмов, финансыТрадиционные ценности и вопросы финансовой эффективности национального кинематографа
Прогнозирование в цепочке поставок: в поисках философского камня
2017-05-02 в 10:09, admin, рубрики: ERP-системы, планирование, прогнозирование спроса, производственные запасы, управление запасами, Управление продажами, управление цепочкой поставки, метки: производственные запасы, управление запасами, управление цепочкой поставки
Автор: Святослав Олейник, консультант по управлению запасами компании ABM Cloud
Между молотом и наковальней
Пожалуй, самая распространенная проблема как в производстве, так и по всей цепи поставок — дефициты и излишки сырья/готовой продукции. В самом начале жизненного цикла компании излишки существенно не волнуют собственников. Кривая роста маржи и объема продаж изначально стремится вверх, что дает основания полагать, что все непроданные в этом месяце товары можно будет реализовать в следующем. Если излишки могут какое-то время скрываться за оптимистичными прогнозами, то дефициты увидеть проще: отгрузить клиенту нечего, а все, что можно было заработать при отгрузке является упущенной прибылью. Ситуация выглядит сложнее для ритейла, где существуют штрафные санкции, которые усугубляют проблему с упущенными продажами.
Читать полностью »
Искусство прогнозирования в системе SAP F&R для управления запасами
2016-08-16 в 8:08, admin, рубрики: sap, ошибки прогнозирования, прогнозирование, прогнозирование спроса, прогнозы, Управление e-commerce, Управление продажамиSAP F&R (Forecasting & Replenishment) – это система планирования заказов и прогнозирования спроса для формирования проектов заказа на уровне магазин-поставщик. Система входит в состав решения SAP SCM (Управление цепочками поставок) и внедряется в двух вариациях:
- SAP F&R SCM – внедрение с бесшовной интеграцией с SAP-системами;
- SAP F&R OI – система для интеграции с неSAP-системами.
В данном посте рассмотрены возможности расчета среднего прогноза в системе SAP F&R.
Читать полностью »
Аналитика в рознице: сегодня вы не купили презервативы, а магазин уже знает, когда вам пригодится скидка на детское питание
2013-09-19 в 12:44, admin, рубрики: big data, анализ данных, Блог компании КРОК, дистрибуция, Клиентская оптимизация, облако, отчетность, прогнозирование спроса, продажи, СУБД, управление проектами, метки: big data, анализ данных, дистрибуция, облако, отчетность, прогнозирование спроса, продажи, СУБД 
Вот как-то так это хитро работает
Про вашего будущего ребёнка – это, конечно, утрировано, но все может быть. На практике мы помогаем рознице бороться за каждый рубль с помощью математического аппарата. Вот, например, у вас в бумажнике есть карта лояльности, либо вы расплачиваетесь кредиткой. Это значит, что в целом магазин знает, сколько и каких продуктов вам надо. Дальше можно построить оптимальную модель вашего путешествия по магазину и понять, в какой ситуации вы купите больше. Что где должно стоять, какое молоко вы предпочитаете (вдруг вы готовы брать дорогое и натуральное без колебаний?) и так далее. Смоделировать вас по совокупности данных легко.
Такую же аналитику можно применять ко всем аспектам работы розницы.
Из смешного — один раз система просчитала, что будет выгодно уничтожить примерно полтонны бумаги. Сначала думали, что баг — но начали копать и выяснили, что поставщик даёт скидку за определённый порог закупки. А сеть может не успевать продавать нужное количество бумаги. С учётом стоимости склада, поставки и уровня скидки начиная с порога — проще взять и уничтожить кучу товара, чтобы получать его по цене ниже. Скидка минимум вдвое компенсирует убытки от его потери. Читать полностью »
Как работают экспертные системы оптимизации цепочек поставок на практике
2012-12-13 в 7:41, admin, рубрики: scm, анализ данных, логистика, логистические цепочки, поставки, прогнозирование спроса, производство, ритейл, метки: scm, анализ данных, логистика, логистические цепочки, поставки, прогнозирование спроса, производство, ритейл 
Предположим, это ваша цепочка поставок. Сейчас экспертная система будет её оптимизировать.
Вводная: представьте, что вы некая компания, которая производит планшеты и телефоны — майфуны и майпады. Сами вы сидите в Калифорнии, у вас есть несколько своих заводов на Востоке, плюс вы регулярно заказываете кучу всяких комплектующих у тех поставщиков, от которых это выгоднее вести. И ещё у вас есть своя розничная сеть магазинов, где продаются планшеты и телефоны.
В топике — про то, как может работать с логистикой производитель техники, собирающий продукты из комплектующих со всего мира. Ну или розничная сеть, у которой тоже поставки не из тривиальных.
Есть три проблемы:
- Логистика у нас настолько сложная и разветвлённая, что сейчас над ней работают десятки людей: кто-то занимается распределением майфунов, кто-то раскидывает по магазинам обложки, а производственники просчитывают оптимальные пути сбора комплектующих на заводах со всего мира.
- При этом хочется сэкономить на логистической схеме: вы подозреваете, что умный анализ всех потоков позволит принять решения, например, о месте открытия нового производства или организации дополнительного склада, что в итоге даст вам выгоду.
- И при этом ваши люди постоянно ошибаются с отправлениями – а хочется сделать так, чтобы ничего и нигде не забывалось, всё работало как часы и товары приходили на точки вовремя. Это тоже экономия, но уже за счёт своевременности поставок и отсутствия ошибок.
Как работают экспертные системы прогнозирования продаж или сколько грузить планшетов в граммах
2012-12-06 в 6:13, admin, рубрики: data mining, анализ данных, Блог компании КРОК, логистика, логистические цепочки, недозаказ, перезаказ, прогнозирование спроса, ритейл, управление проектами, метки: анализ данных, логистика, логистические цепочки, недозаказ, перезаказ, прогнозирование спроса, ритейл 
Я уже писал краткий обзор того, как IT-решения помогают оптимизировать цепочки поставок. Теперь я расскажу о том, как такие системы внедряются в реальности в России и что это даёт. К сожалению, я не могу называть конкретных заказчиков, поэтому мы сейчас будем торговать абстрактными телефонами и планшетами и сталкиваться с теми же проблемами.
Итак, представьте, два года назад вы решили торговать телефонами и даже открыли интернет-магазин. Поначалу всё было просто: заказов довольно мало, и всё можно посчитать на бумажке. Через два месяца стало понятно, что магазин работает стабильно, и заниматься поставками надо серьёзно — ведь если юзер не увидит в наличии свой любимый мими-планшет с минимальной наценкой, он просто купит его у другого магазина, и вы лишитесь шанса продать не только планшет, но и дорогущие обложки, переходники и так далее.
Соответственно, задач у вас сейчас три:
- Поддерживать ассортимент продукции по основной линейке;
- Понимать, сколько будет продаж, чтобы планировать закупку аксессуаров;
- Держать на контроле все хиты и новинки, чтобы всегда продавать ходовые товары и «снимать пену» на запусках новых девайсов.
Прогнозирование закупок: адская, но очень полезная математика
2012-06-07 в 6:32, admin, рубрики: data mining, анализ данных, Блог компании КРОК, ликбез, недозаказ, перезаказ, пиво, прогнозирование спроса, ритейл, метки: анализ данных, ликбез, недозаказ, перезаказ, пиво, прогнозирование спроса, ритейлПредставьте двух героев: коммерсанта Александра и сисадмина Василия. Вася, как олицетворение среднестатистического клиента, каждый вечер заходит в магазин Саши (представителя розничной сети) и покупает пиво. Саша заказывает для него 7 бутылок пива в неделю. Иногда Вася остаётся работать с ночевкой и не выходит из серверной, а иногда – после работы берёт по две бутылки пива для себя и главбуха.
График спроса на пиво в зависимости от жизненных приключений Васи
Саша не может предсказать эти периоды, поэтому постоянно находится меж двух огней: либо купить больше товара, «заморозить» деньги и потратиться на его хранение, либо купить ровно по среднему спросу, рискуя в какой-то момент расстроить Васю и его друга бухгалтера отсутствием нужного количества пива.Читать полностью »