Плюсы и минусы использования low-code платформы Loginom для оптимизации запасов. Как организовать работу над проектам наиболее эффективно, чтоб как можно быстрее получить первые результаты и реализовать весь потенциал self-service аналитики.
В докладе описано управление товарными запасами с помощью Loginom: прогнозирование уровня, формирование ассортиментной матрицы, планирование акций.
В процессе решения задачи оптимизации товарных запасов необходимо учитывать 3 противоречивых вводных:
Соответствие ассортимента запросам потребителей: широкий выбор в наличии, полнота и оперативность исполнения заказов, ротация товаров.
Оптимизация внутренней эффективности запасов: снижение логистических издержек, сокращение затрат на персонал.
Рациональное использование финансовых активов: сокращение оборачиваемости запасов, контроль денежного цикла.
Продвинутая аналитика и прогнозирование запасов позволяет найти оптимальный баланс между этими противоречивыми задачами.
Последствия неэффективного управления запасами:
При недостаточном уровне: наблюдаются упущенные продажи, потеря лояльности клиентов, их отток.
При избыточном уровне: денежные средства «замораживаются» в запасах, происходит потеря маржи и продажи «в минус» при ликвидации остатков.
Среди факторов, влияющих на управление запасами можно выделить следующие:
Широта ассортиментной линейки.
Наличие товаров-аналогов.
Ротация ассортимента.
Ограниченные сроки годности.
Мультиканальность продаж.
Активный маркетинг.
Жесткие требования по уровню сервиса.
Разветвленная система складов.
Ограниченная емкость складов.
Квотирование закупок.
Длительное время поставок.
Необходимость выборки фиксированного объема товара.
На рынке присутствуют различные продукты для оптимизации товарных запасов. В общем виде они решают следующие задачи:
Анализ и подготовка исторического спроса. Учитываются исходные объемы заказов и их периодичность, производится обработка выбросов и аномалий. Происходит сглаживание спроса и восстановление от пропусков (отсутствия товаров), строятся модели влияния различных факторов.
Прогнозирование регулярного спроса. Начинается с тривиальных методов, например, скользящее среднее. Далее применяются более сложные расчеты: статистическое прогнозирование, линейная регрессия, нейронные сети, декомпозиция прогноза. Строятся ансамбли моделей, сочетающие методы конкурентного и вероятностного прогнозирования.
Планирование новинок и акций. Строится на основе выявления позиций-доноров и аналогичных активностей. После этого производится формирование рекомендаций по акциям и ассортименту.
Прогнозирование запасов и поставок. Формируется складская матрица и определяется объем закупок. Планирование запасов можно начать с тривиальных методов, например, рассчитать min-max коэффициенты покрытия прогноза. Затем производится расчет страховых запасов на основе уровня сервиса. Далее реализуется модель ABC-XYZ управления. Происходит моделирование, оптимизация уровня сервиса и финальный расчет с использованием вероятностных прогнозов.
Размещение и контроль закупок. Начинается с ручного выбора поставщика и корректировки заказа. Далее строятся бизнес-правила, учитывающие ограничения контрагентов, например, минимальные объемы закупки, окна поставок. Затем прогнозируются вероятности срыва поставок. По результатам данных расчетов выбирается наиболее оптимальный поставщик. Закупки оптимизируются с учетом коммерческий условий или при дефиците бюджета.
Анализ управления запасами. Начинается с исследования структуры и оборачиваемости запасов. Далее производится аналитика упущенных продаж и причинно-следственный анализ возникновения дефицита или излишков.
Для автоматизированного прогнозирования, планирования и оптимального управления товарными запасами на основе аналитической low-code платформы Loginom разработано модульное решение Loginom Demand Planning.
