Найти тему

Автоматизированное прогнозирование и интегрированное планирование

В предыдущей статье (Управление запасами без зарубежных систем) мы рассказали о том, как управлять запасами без зарубежных систем и по каким критериям выбрать подходящее вашей компании решение. Вспомним кратко сформулированные нами 4 критерия:

- полноценный анализ данных,

- многофакторное прогнозирование,

- обоснованное принятие решений,

- открытость и прозрачность полученных данных.

В данной статье мы поговорим более подробно про наше решение по прогнозированию спроса и оптимизации запасов Loginom Planiqum Suite.

Что такое Loginom Planiqum Suite

Loginom Planiqum Suite — это модульное решение для автоматизированного прогнозирования и интегрированного планирования, которое отвечает на все 4 критерия утвердительно.

1) Система позволяет работать с любым качеством данных, за счет того, что нам доступен Loginom, и мы эти данные можем привести в нормальный вид.

2) Мы можем систему кастомизировать и учитывать все бизнес-правила, которые специфичны для вашей компании.

3) Конечные пользователи работают с интегрированной средой, в браузере, работают с привычными таблицами и графиками.

4) Система абсолютно открыта и объяснима: любые цифры можно посмотреть, как они рассчитаны, что на них повлияло, а сам процесс расчета можно произвольно логически изменить.

Как выглядит работа с Loginom Planiqum Suite

Loginom — это демократично, понятно и объяснимо. Платформа существенно упрощает разработку сложных алгоритмов по прогнозированию, выявлению закономерностей и аномалий, расчету сложных логистических моделей.

-2

Loginom приводит к быстрому переводу используемой в компании аналитики на качественно новый уровень. По сути, при внедрении ее для задач по управлению запасами, нужно понимать, что потом она будет решать и смежные задачи. Loginom устроен так, что любые операции над данными производят с помощью визуальных обработчиков, которые выстраиваются в цепочку обработки данных (например, первый обработчик берет исходные данные, второй — сортирует их по убыванию, третий — отбирает 5 крупнейших, четвертый — выполняет какие-то расчеты).

На первый взгляд, кажется довольно сложным, но, исходя из нашего опыта внедрения Loginom (это порядка 4 лет), обучение пользователей Loginom требует буквально пары дней, а обучение разработчика — около месяца.

Planiqum — это единая среда с возможностью вносить изменения в планы (продаж, закупок, производства, бюджетные) на любом уровне иерархии в любых разрезах без потери целостности данных. Это работа с табличными данными, с графиками, где вы можете измерить любую цифру, и при этом сохраняется вся история изменений. Есть понятие версионности, есть процесс согласования — то есть можно ставить кому-то задачу, смотреть ее выполнение и статус, можно выстраивать уведомления, коммуницировать все вертикали (если у вас вертикальный принцип принятия решений).

-3

Это среда для совместной работы, которая позволяет вам согласовывать значения на каждом из шагов: прогноз, страховые целевые запасы, планируемые поставки, итоговая отчетность.

Еще одна интересная функциональная особенность Planiqum — это фиксирование событий, которые повлияли на спрос (промо-акции, маркетинговые кампании). Можно фиксировать и вести календарь активностей, заводя карточки активностей, фиксируя свои предположения, каков будет объем продаж из-за этой активности или рассчитывая этот объем автоматически, задав предварительно параметры активности. То есть это не только работа с табличными данными (которые изначально рассчитаны), но и возможность их обогащения и дополнения информацией.

Таким образом, Loginom и Planiqum — это своеобразные столпы, на основании которых мы разработали набор модулей (которые и внедряются клиенту).

-4

При этом может внедряться какой-то отдельный из модулей, не обязательно все сразу. У нас в практике были внедрения, где есть только один модуль, например, прогнозирование. А есть клиенты, у которых практически все внедрено. Все индивидуально. Эти модули, по сути, направлены на решение задач по оптимизации запасов и повышению качества планирования цепей поставок, и решают задачи, начиная от подготовки данных, заканчивая отчетностью и самим планированием.

Расскажем еще про математические методы — это очень актуально и важно для прогнозирования спроса и оптимизации запасов.

Reshape Analytics реализовали более 17 методов прогнозирования — это популярные методы регрессии, Винтерса, Вейджа, дрейфа — большое количество методов, но при этом они могут между собой еще и комбинироваться в так называемые ансамбли моделей. Суть ансамбля в том, что мы берем лучшее, что есть в одном методе и объединяем с лучшим, что есть в другом методе — за счет этого получаем некую синергию. Также в Loginom Planiqum Suite используются различные методы для сглаживания выбросов, для выявления промо, для восстановления данных, декомпозиции прогноза. Если говорить про декомпозицию — это, например, возможность посчитать значения на более высоком уровне (например, товарной группы), а затем декомпозировать на значения конкретных артикулов.

Как устроен бизнес-процесс внутри Loginom Planiqum Suite

1. Классификация и управление сервисной моделью

-5

Это классификация ассортимента, точек продаж, складов и прочее. У вас есть возможность самим указать значения для любого класса или их комбинации. Например, при ABC-классификации вы просто задаете определенное значение (допустим, 98%) — насколько вы хотите гарантированно обеспечивать наличие товаров определенной товарной группы. Или вы в принципе ставите ноль — в том случае, если вы хотите работать только по заказам.

2. Редактирование и сглаживание выбросов

Здесь происходит работа с историческими данными о продажах. В зависимости от целевого уровня сервиса, объема данных и флага повышенной точности меняется сила и уровень сглаживания (заказ, день, неделя и т. д.).
Здесь происходит работа с историческими данными о продажах. В зависимости от целевого уровня сервиса, объема данных и флага повышенной точности меняется сила и уровень сглаживания (заказ, день, неделя и т. д.).

Бывает такое, что клиент приходит и берет аномальный объем. Недавно, собственно, мы видели это в скупке сахара. Это явление, скорее всего, не повторится в будущем — для нас это является выбросом. Если мы этот выброс оставим как есть, то все последующие прогнозы будут некорректными, потому что у нас тут невероятно растущий тренд. А если выброс был в самом начале, то у нас, наоборот, будет нисходящий тренд. Поэтому обязательно эти выбросы надо выявлять и редактировать. При этом, выбросы можно выявлять как на уровне конкретного клиентского заказа, так и дня/недели.

Такая специфика бывает еще, например, на рынке косметики. Когда выходит новинка, у нее существенный рост вначале, а потом идет падение продаж. Поэтому, следственно, вначале его нужно выявлять и отдельно помечать, что это эффект от новизны.

3. Восстановление упущенных продаж

Данный процесс зависит от сервисной модели. Для восстановления анализируется спрос (заказы), история остатков и ретро-прогноз. К сожалению, магазины закрываются, бывает, что определенные товарные позиции убывают со склада или нарушается комплектность. Все это негативно влияет на клиентский спрос, что мы и наблюдаем в виде падения продаж. Наша задача в том, чтобы автоматически выявить этот момент, когда что-то не так с продажами, и заменить на то значение, которое наиболее близко к тому, которое было бы, если бы это явление не случилось. Например, сколько бы продали йогуртов, если бы йогурты не закончились, или сколько бы мы продали колес, если бы эти колеса лежали в полном объеме, или сколько бы мы продали помад, если бы магазины не закрывались на локдаун. Это обязательная процедура, обязательный шаг для любой системы прогнозирования. Если этого не сделать, то ваш последующий прогноз также будет некорректным или, как минимум, будет занижаться.
Данный процесс зависит от сервисной модели. Для восстановления анализируется спрос (заказы), история остатков и ретро-прогноз. К сожалению, магазины закрываются, бывает, что определенные товарные позиции убывают со склада или нарушается комплектность. Все это негативно влияет на клиентский спрос, что мы и наблюдаем в виде падения продаж. Наша задача в том, чтобы автоматически выявить этот момент, когда что-то не так с продажами, и заменить на то значение, которое наиболее близко к тому, которое было бы, если бы это явление не случилось. Например, сколько бы продали йогуртов, если бы йогурты не закончились, или сколько бы мы продали колес, если бы эти колеса лежали в полном объеме, или сколько бы мы продали помад, если бы магазины не закрывались на локдаун. Это обязательная процедура, обязательный шаг для любой системы прогнозирования. Если этого не сделать, то ваш последующий прогноз также будет некорректным или, как минимум, будет занижаться.

4. Конкурентное прогнозирование

Из множества моделей выбирается та, что лучше других делает ретро-прогноз. Критерий отбора зависит от сервисной модели. При построении, допустим, 1000 моделей возникает вопрос: как понять, какая из этих моделей является наиболее оптимальной, какая модель будет использоваться для дальнейшего прогнозирования спроса? Для этого история продаж разбивается на 2 выборки:
Из множества моделей выбирается та, что лучше других делает ретро-прогноз. Критерий отбора зависит от сервисной модели. При построении, допустим, 1000 моделей возникает вопрос: как понять, какая из этих моделей является наиболее оптимальной, какая модель будет использоваться для дальнейшего прогнозирования спроса? Для этого история продаж разбивается на 2 выборки:
  • на ту выборку, на которой эти модели тренируются;
  • на тестовую выборку, на которой мы отбираем ту модель, которая дала минимальную ошибку, которая похожа на фактические продажи.

К сожалению, этот самый популярный способ не всегда является эффективным. Мы его существенно доработали, так, чтобы мы действительно определяли не только ту модель, которая выдает минимальную ошибку на тестовом периоде, но и ту, которая имеет максимальный прогнозный потенциал. То есть мы сделали определенную улучшенную работу, благодаря которой мы корректнее отбираем лучшую модель.

5. Многофакторное прогнозирование

Здесь происходит учет влияния изменения цен, маркетинговой активности и других значимых факторов. Построенные многофакторные модели оценивают, как повлияет изменение цены в момент «до изменения», в момент «после изменения».
Здесь происходит учет влияния изменения цен, маркетинговой активности и других значимых факторов. Построенные многофакторные модели оценивают, как повлияет изменение цены в момент «до изменения», в момент «после изменения».

6. Планирование операций

При планировании операций учитывается влияние невероятного количества ограничений:
При планировании операций учитывается влияние невероятного количества ограничений:
  • пополнение, качество работы поставщика — как быстро мы можем осуществлять операции, то есть быстро ли наш поставщик привезет продукцию и т. д.;
  • целевой уровень запасов, кратность — требование минимальной партии или определенной кратности в поставке;
  • окна поставок — например, в металлопрокате есть такое понятие, когда определенные заводы прокатывают трубы с определенными параметрами, потом не набирает определенный объем заказов и производит трубы другого параметра;
  • технологические карты — например, когда мы прогнозируем спрос на какую-то услугу, но для осуществления этой услуги нужно определенное количество кабеля, каких-то датчиков и всего остального — и нам нужно один прогноз-спрос делать, декомпозировать по технологической карте по составляющим, а потом планировать эти поставки.

Все это совокупно можно назвать планированием операций. И система позволяет автоматически это сделать.

7. Согласование планов и отчетность

У вас есть возможность участвовать в работе системы, менять ее логику, уточнять какие-то цифры. Опять-таки в браузере у вас есть возможность уточнять план продаж, согласовывать прогнозы, согласовывать операции с учетом всех ограничений, уточнять эти планы, декомпозировать их или, наоборот, собирать снизу вверх, строить оперативную отчетность.
У вас есть возможность участвовать в работе системы, менять ее логику, уточнять какие-то цифры. Опять-таки в браузере у вас есть возможность уточнять план продаж, согласовывать прогнозы, согласовывать операции с учетом всех ограничений, уточнять эти планы, декомпозировать их или, наоборот, собирать снизу вверх, строить оперативную отчетность.

Абсолютное большинство людей, которые работают с системой, на самом деле, предпочитают работать с визуальным представлением информации (с графиками, таблицами и прочим) — они понятия не имеют, какие процессы происходят внутри Loginom, «под капотом» этой системы. Это действительно просто и удобно, при том, что вы всегда можете заглянуть вглубь и понять, откуда возник такой результат, как он получен и как его изменить, потому что весь аналитический потенциал Loginom работает на ваш бизнес.

Где система используется

Мы осуществили множество кейсов и продолжаем работать в различных сферах и направлениях деятельности:

  • FMCG
  • HoReCa
  • Fashion
  • Банки
  • Media
  • Логистические компании
  • Горнодобывающие предприятия
  • Дистрибьюция
  • Производство

Loginom Planiqum Suite — платформа, которая может быть внедрена в совершенно различных областях применения.

Сколько времени уйдет на внедрение системы?

Если говорить про то, сколько времени уходит на внедрение системы, приведем в пример общую концептуальную систему.

-12

Чистого времени, по нашему опыту, уходит порядка 3−4 месяцев. Но бывает, что 3−4 месяца растягивается в полгода, а то и в год, когда уходит довольно большое количество времени на подготовку данных, на согласование технического задания, когда осуществляется миграция из одной системы в другую. То есть, когда вы окажетесь на стороне вендора, вы будете четко понимать, какая система вам нужна, и мы реально за 3−4 месяца эту систему внедрим. При этом, мы учтем всю специфику, которая нужна вашему бизнесу.

Хотелось бы отметить, что у нас есть такая опция, как бесплатные демо-проекты. Мы можем на основании ваших исторических данных (загрузив их в нашу систему), буквально за 1−2 недели показать демо-проект, а вы сможете оценить, насколько качественно система прогнозирует спрос и как в этой системе можно потенциально работать. И это не будет вам стоить ничего. Это будет совершенно бесплатно.

Мы готовы делать для вас такие демо-проекты — и это довольно популярный способ коммуникации с нашими клиентами. Заполните заявку, мы с радостью ответим на ваши вопросы, пожелания и продемонстрируем наши решения совершенно бесплатно.