Решения / Прогноз запасов

Прогноз запасов и out-of-stock

Риск out-of-stock по каждому SKU и локации виден за одну-три недели, вместе с точкой и объёмом дозаказа, рассчитанными по сроку поставки поставщика и его разбросу.

Операции Запасы ML
За 7–21 день
риск out-of-stock по SKU
По каждой локации
а не одно число на всю сеть
С учётом срока поставки
включая его ненадёжность
Для кого

Операционным командам ритейла и логистики, планирующим пополнение по нескольким локациям или складам.

Короткий ответ

Прогноз спроса, текущие остатки, открытые заказы поставщикам и сроки поставки складываются в вероятность out-of-stock по каждому SKU и локации с ежедневным обновлением. Там, где риск переходит ваш порог, система предлагает объём дозаказа с учётом выбранного уровня сервиса и разброса сроков именно этого поставщика, а не числа, вбитого в ERP несколько лет назад.

Проблема

Об out-of-stock узнают, когда клиент не смог купить, а точки дозаказа ставил человек, который давно уволился.

01

Точки дозаказа заморожены

Минимум, поставленный три года назад, пережил смену спроса, поставщиков и упаковки. Он всё ещё срабатывает — и срабатывает не вовремя в обе стороны.

02

Разброс сроков поставки игнорируется

Поставщика, у которого в среднем четырнадцать дней, но иногда тридцать, планируют как четырнадцать. Страховой запас покрывает среднее, и товар кончается ровно на тех исключениях, которые важны.

03

Излишки и дефицит живут рядом

Деньги стоят в медленных позициях на одном складе, пока ходовая заканчивается на другом. Без разреза по локациям оба прячутся в одном усреднённом уровне сервиса.

Как это работает

От триггера до результата, по шагам.

01

Сверяем, какие остатки есть на самом деле

Учётные против пересчитанных, в пути, зарезервированные, повреждённые — и по каждой локации. Прогноз поверх остатков, которым никто не верит, выдаёт уверенную бессмыслицу.

02

Меряем сроки поставки как распределение

Не договорное число, а наблюдаемый разброс по вашим же заказам, по каждому поставщику и классу товаров. Именно за разброс и платит страховой запас.

03

Превращаем прогноз спроса в вероятность дефицита

Прогноз, его ошибка, текущий остаток и открытые заказы складываются в вероятность закончиться внутри срока поставки. Действие запускает именно эта вероятность, а не сырой прогноз.

04

Задаём уровень сервиса по классам

Ключевой товар и позиция из длинного хвоста не заслуживают одинаковой защиты. Уровень сервиса по классам — это бизнес-решение, и оно прямо определяет, сколько денег стоит в запасах.

05

Отдаём предложения в закупочный процесс

Предложения по дозаказу приходят в ERP с объёмом, сроком, причиной и риском, который они снимают. Закупщик подтверждает или правит, а правки логируются, и правила становятся точнее.

До / после

Что меняется на практике.

Сейчас, руками
×Точки дозаказа поставлены годы назад и не пересматривались
×Срок поставки считается фиксированным договорным числом
×Дефицит обнаруживается в момент продажи
×Излишки и нехватка спрятаны в усреднённой цифре
Когда автоматизация работает
›Вероятность out-of-stock по SKU и локации, ежедневно
›Страховой запас рассчитан по наблюдаемому разбросу сроков
›Риск виден за 7–21 день до того, как сработает
›Уровень сервиса выбран осознанно по классам товаров
Что вы получаете

Внедрение, а не демо.

›Сверенную картину остатков по локациям и в пути
›Распределения сроков поставки, посчитанные по вашей истории закупок
›Вероятность дефицита и предложения по дозаказу с обновлением ежедневно
›Политику уровня сервиса по классам товаров, согласованную с вами
›Выгрузку в ERP с подтверждением, правкой и логированием
На чём построено

Мы строим в вашем стеке, а не переводим вас на свой. Ниже — то, к чему это решение подключается чаще всего. Другие системы — вопрос объёма работ, а не препятствие.

Python statsmodels LightGBM SciPy BigQuery dbt Airflow 1С SAP Power BI
Срок до продакшна6–10 недель
Цена внедренияФикс. цена
Первый шагБесплатный мини-аудит
Честные ограничения

Когда это решение вам не подходит.

·Если учётные остатки не сходятся с физическими, сначала почините это. Каждое число здесь наследует ту же ошибку, и виноват окажется проект.
·Если у вас десяток SKU от одного надёжного поставщика, таблицы с разумным буфером действительно достаточно.
·Если закупки определяются условиями поставщика и объёмными скидками, а не спросом, ограничение коммерческое, а не аналитическое.

Что чаще всего спрашивают

Прогноз спроса говорит, сколько продастся; здесь это вместе с остатками, открытыми заказами и сроком поставки превращается в вероятность закончиться и объём дозаказа. Обычно их строят вместе.

Связанное

Где это стоит в остальной работе.

Услуга
Автоматизация процессов
Более широкая услуга, к которой это относится: спроектировать и построить автоматизированный процесс целиком.
Решения
Прогноз спроса и продаж
Прогноз спроса по каждому SKU и периоду, пересчитываемый ежедневно по вашей истории продаж, сезонности, акциям и срокам поставки.
Решения
Оптимизация цен и промо
Эластичность спроса, оценённая по вашим продажам, превращается в рекомендованную цену и глубину промо по каждому SKU и сегменту.
Решения
Оптимизация маршрутов доставки
Дневные маршруты строятся по реальным адресам, временным окнам, ограничениям машин и фактической длительности каждой остановки.

Приходите с процессом, который болит.

Мини-аудит бесплатный: разбираем вашу версию этого процесса и прямо говорим, окупится ли автоматизация. Если да — вы получаете объём работ и фиксированную цену.