Аналитика в управлении товарными запасами. Кейс торгово-производственного холдинга «Русклимат»

4 апреля 2022
0 комментариев

Управление товарными запасами в сети из 9 распределительных центров и 119 филиальных складов: проблемы и решение. Практический кейс компании «Русклимат».

Международный торгово-производственный холдинг «Русклимат» — основан в 1996 году, лидер российского рынка климатической техники, крупнейший импортер в Европе и СНГ:

  • более 350 000 единиц продукции — ассортимент компании;
  • 9 региональных распределительных центров, 119 представительств в 81 субъекте РФ;
  • 125 000 кв. м. — общая площадь складских помещений;
  • 12 000 куб. м — ежедневный объем обработки грузов.

Ситуация до старта проекта

Задачи аналитиков в управлении запасами состоят в прогнозировании остатков, расчете оптимальных объемов пополнения 119 складов филиальной сети, формировании оперативной отчетности как для собственных нужд, так и по запросу смежных подразделений.

Для решения этих задач использовались традиционные инструменты:

  1. Excel. Недостатки использования: низкая производительность — обработка данных занимала 24 человеко-часа в день; высокие трудозатраты по сбору и сведению данных — 8 человеко-часов в день; критичный процент случайных ошибок.

  2. 1С. Недостатки использования: отсутствие оперативной отчетности в мастер-системе; существенные ограничения по функционалу и администрированию. Разработка блока управления запасами на базе 1С не была реализована по причине длительного срока выполнения задачи и, как следствие, отвлечения значительных ресурсов IT-отдела на разработку.

Проблема

Основная проблема использования 1С и Excel состояла в том, что для проведения расчетов и прогнозов требовалось значительное время. Пока аналитик производил необходимые операции, ситуация могла кардинально измениться, например, товар был уже распродан. Получается, что расчеты на момент их готовности были уже неактуальными, и специалисту приходилось их корректировать. Повторные расчеты требовали времени, за которое ситуация могла поменяться.

Например, операция расчета пополнения 1 склада занимала в среднем 30 минут. Соответственно, для того, чтобы рассчитать объемы пополнения 119 филиальных складов требовался ресурс в 60 человеко-часов при том, что аналитический отдел состоит их 4 человек. Указанное выше время – это идеальное время проведения расчета, без учета влияния человеческого фактора. Если аналитик допускал какие-либо ошибки при работе с Excel или 1С, время операции увеличивалось.

Управление запасами более 350 000 наименований продукции в сети из 9 распределительных центров и 119 филиальных складов логически требовало решения, исключающего недостатки Excel и 1С и отвечающего следующим критериям:

  1. Автоматизация — для нивелирования человеческого фактора и случайных ошибок при проведении расчетов.
  2. Быстродействие — возможность обрабатывать данные практически в режиме реального времени.
  3. Поддержка интеграции данных из гетерогенных источников.
  4. Высокая производительность — работа с данными объемом 100 МБ и 500 000 строк.
  5. Минимальные трудозатраты в человеко-часах для реализации расчетов.
  6. Простая настройка форм отчетности, автоматизация типовых отчетов.
  7. Исключение либо минимизация привлечения IT-специалистов для разработки и администрирования как на этапе внедрения решения, так и на этапе работы.

Решение

В задаче управления товарными запасами была выделена подзадача по автоматизации тарификации сладов. Эта подзадача предполагала определение оптимального объема и ассортимента пополнения для каждого из 119 складов. Для ее решения был реализован пилотный проект в Loginom на основе обработки Excel-файла, состоящего из 15 листов, объемом данных 450 000 строк и 70 МБ. Информация выгружалась из 6 различных источников. Срок пилотного проекта — 1 месяц. Выполнение — самостоятельно, силами аналитиков департамента логистики компании «Русклимат».

До реализации проекта расчет тарификации складов занимал 8 часов, 2 из которых осуществлялся сбор данных из различных источников, 6 часов — непосредственно производились расчеты в Excel. Затем результаты согласовывались с операционным директором, после согласования проводилась корректировка, которая включала в себя сбор данных и повторные расчеты еще в течение 8 часов. Таким образом, операция расчета тарификации складов занимала в среднем 15-17 человеко-часов.

С внедрением Loginom эта же операция занимает 1,5 человеко-часа: 30 минут осуществляется сбор данных, 15 минут производятся расчеты. Результаты согласовывает операционный директор и еще на 45 запускается пересчет с учетом правок. Таким образом, время на проведение операции сократилось приблизительно в 10 раз.

Эффект от внедрения Loginom

По результатам пилотного проекта Loginon был внедрен в аналитическую службу департамента логистики холдинга. В данный момент помимо тарификации складов на базе платформы реализованы следующие расчеты:

  1. Ежедневные автоматические запросы из 1С по продажам, остаткам, импорту, ассортиментным матрицам и т.д.
  2. Автоматическая запись истории данных в разрезе месяцев.
  3. Расчет остатков по региональным распределительным центрам с учетом прогноза продаж.
  4. Анализ перемещений товара на филиальную сеть.
  5. Расчет ключевых показателей эффективности сотрудников филиальной сети.
  6. Оценка уровня сервиса филиальной сети.

Преимущества решения в Loginom:

  1. Гибкость настройки логики обработки данных.
  2. Высокая скорость обработки информации: 1,5 часа в Loginom вместо 17 часов в Excel.
  3. Простота использования решения благодаря low-code архитектуре.
  4. Разработка моделей самостоятельно силами аналитиков, без привлечения IT.
  5. Исключение влияния человеческого фактора на процесс расчетов.
  6. Автоматизация отчетов по управлению запасами.
  7. Возможность масштабирования решения.

Результаты

  1. Формирование системного подхода к ассортиментной матрице, формализация бизнес-процесса.
  2. Доверие к данным и автоматизированным расчетам.
  3. Централизация данных и моделей анализа в одном решении.
  4. Колоссальный выигрыш в производительности.
  5. Сокращение складских площадей как экономический эффект от внедрения Loginom.

Подробнее о разработанном решении в выступлении Сергея Орешко, системного аналитика департамента логистики компании «Русклимат»:

Если вы тоже хотите применять low-code платформу Loginom для решения задач бизнеса, свяжитесь с нами.

Другие материалы по теме:

Оптимизация товарных запасов. Кейс мебельной компании ДЭФО

Управление товарными запасами розничной сети. Кейс Estée Lauder Companies

#кейс#оптимизация#прогнозирование#управление запасами

Смотрите также