На первой международной онлайн-конференции «Неотложные меры в управлении цепями поставок» наш партнер Владимир Акименко, директор по логистике ГК «Интегра» (бренд «Генеральские колбасы»), представил кейс «Планирование поставок и производства скоропортящейся продукции на основе прогноза спроса».
Как было принято решение в пользу Novo Forecast Enterprise, как проходило внедрение и какими получились результаты.
Основные задачи, которые стоят перед FMCG-компанией, – это повышение оборачиваемости товаров, минимизации списаний по истечению срока годности и сокращение объемов продаж с минимальной нулевой наценкой.
Внешняя среда формирует несколько своих запросов:
1) Повышение уровня сервиса с торговыми сетями на прямой поставке. Наша компания более успешна при работе с распределительными центрами всех федеральных и локальных сетей, а с прямыми поставками есть определенные сложности.
2) Трудности промоутирования: сейчас все находятся в поиске оптимальных для себя решений.
Получение достоверной информации о регулярных продажах. И те коммуникации, которые обычно рвутся в компаниях с большой разветвленной филиальной сетью. Несвоевременно поступает информация об излишках продукции на складах и в регионах, отсутствует информация о принудительных продажах (что негативно сказывается на наценке).
Как выбирали
Мы поставили перед собой амбициозную цель – автоматизировать планирование всей цепочки, а не отдельных участков, и прогнозировать спрос. Поставили ряд задач перед системой, которая должна была их решить. Первая задача: возможность построить всю цепь в одном программном обеспечении. Вторая задача: возможность работать со всеми территориями, со всеми нашими подразделениями (у нас их 18) в одном окне.
Еще нам важно, чтобы все участники процесса принимали решения в едином информационном пространстве. Ну и, конечно же, нужны мобильность, простота и возможность работать из любой точки.
Критерии, которые мы выдвинули к программному обеспечению:
- стоимость программного обеспечения,
- требования к «железу»,
- скорость внедрения,
- окупаемость в течение одного года,
- поддержка разработчика,
- возможность апгрейда,
- обучение нашего персонала.
Что выбрали
Мы рассмотрели 7 презентаций. В конечном итоге, в ходе дискуссий и уточнений, решение было принято в пользу Novo Forecast Enterprise, потому что система полностью соответствует нашим критериям. Мы понимали, что данный программный продукт позволит решить не только сегодняшние задачи, но и будущие.
Мы начинали исключительно с прогнозирования спроса. Затем хотелось двигаться дальше по всей цепочке: планирование производства, сырья, материалов и, соответственно, капитала.
Кроме того, мы оценили понятную, простую структуру Novo Forecast Enterprise – систему факторов структурного изменения спроса, которая поддается прогнозу. Можно четко представлять и понимать, на каком этапе прогнозирования произошла ошибка, и где мы можем совершенствоваться, улучшаться в процессе.
В ходе тестирования выяснили, что точность прогнозирования соответствует нашим ожиданиям. И общение с сотрудниками компании позволило нам в короткий промежуток времени выстроить партнерские отношения.
Novo Forecast Enterprise дает охват всей цепи S&OP. Для нашей компании это два направления: прогнозирование спроса по распределительной центрам и прогнозирование потребности в продукте нашими складскими площадками.
Прогнозы объединены в единый прогноз по компании, который нам позволяет перейти в стадию реализации, планирования производства. И дальше по цепочке – в планирование закупок сырья и материалов.
Система дает оценки на каждом уровне: и возврат, и пересчет всех факторов на стадии прогнозирования для получения максимального результата.
ИТ-архитектура выглядит так. Есть база данных, с которой мы работаем через веб-сервер. Пользователи видят простую, комфортную для восприятия оболочку. Администратор управляет прогнозами, которые мы сами формируем. И есть возможность через сервер аналитики выводить данные, чтобы производить оценку самого прогноза и выстраивать дальше всю цепь. Система работает с ERP-системами, с 1С. Сложности в интегрировании и получении данных нет.
Как внедряли
С нашей стороны были задействованы несколько служб. Я сам был участником, отдел товарной логистики, отдел ИТ, службы маркетинга и отдел аналитики. Мы определили контактные группы, частоту контактов, средства коммуникации.
Наша работа разбилась на 2 этапа. Первый – внедрение стандартного проекта. Мы обозначили срок в 3 месяца, потому что потребовались «ручные» способы подготовки. Возможно, ваши компании смогут этот срок сократить. Второй этап – мы с Novo BI реализовали блок, который инициировали самостоятельно. Это был фактор «Излишки», который позволяет на стадии прогнозирования спроса оценить позиции, которые через неделю или 10 дней не будут реализованы. Мы об этой ситуации знаем заранее, поэтому предпринимаем меры: рассчитываем маркетинговые инструменты, чтобы реализовать остатки на ранних стадиях, пока продукты свежие.
Прогноз спроса формируется по дням, по номенклатурной позициям, по клиентам. Объединив эти планы, совместив все графики поставок, плеч поставок, наши распределительные центры, все остатки товаров, товары в пути, мы связали воедино, в одну цепь все свои товарные потоки.
Управление over-stock и out-of-stock: остатки на наших складах подвергаются верификации именно на момент формирования следующего заказа. То есть мы сразу видим излишки и оптимальный необходимый объем для планирования производства.
Результаты и эффекты:
· главный критерий – окупаемость в течение одного года – реализован. Проект окупился;
· выполнение заказов по регулярным продажам – улучшение на 5% в абсолютном значении;
· уменьшились списания по причине истечения срока годности в 2 раза;
· выросла маржа на 2% в абсолютном значении;
· улучшился показатель по свежести товарных остатков;
· выполнение заказов промо – сейчас совместно с компанией Novo BI реализуем этот блок более подробно.
Изменение взаимодействия внутри компании тоже дало положительный эффект. У нас между цепями поставок и отделом продаж появился единый план. Теперь отдел продаж принимает участие в согласовании и утверждении акций, новинок и листингов. В итоге, все эффекты дали нам прирасти в прибыли.
