Найти в Дзене
Datanomics

Как автоматизация меняет производство готовой еды: кейс, который показывает будущее отрасли

Рынок готовой еды в России переживает стремительный рост. В 2024 году его объём превысил 1 трлн рублей, в 2025 году приблизился к 1,14 трлн, а к 2026 году сегмент доставки готовой еды выходит на уровень более 1 трлн рублей. С учётом HoReCa совокупный рынок оценивается в 3,8 трлн рублей и имеет потенциал вырасти до 14 трлн в ближайшие годы. Такой масштаб делает точность планирования критически важной для производителей.
На фоне роста ассортимента и увеличения числа торговых точек ручное планирование через Excel перестаёт работать. Ошибки в расчётах приводят к пустым полкам, списаниям и потерям. Именно поэтому компании переходят к автоматизации на базе машинного обучения — и один из таких кейсов подробно разобран в материале Datanomics.
Почему традиционное планирование больше не справляется Производители готовой еды работают с десятками SKU, сотнями ингредиентов и тысячами торговых точек. В статье описан пример, где необходимо прогнозировать спрос по 80 позициям в разрезе 1260 точек еж

Рынок готовой еды в России переживает стремительный рост. В 2024 году его объём превысил 1 трлн рублей, в 2025 году приблизился к 1,14 трлн, а к 2026 году сегмент доставки готовой еды выходит на уровень более 1 трлн рублей. С учётом HoReCa совокупный рынок оценивается в 3,8 трлн рублей и имеет потенциал вырасти до 14 трлн в ближайшие годы. Такой масштаб делает точность планирования критически важной для производителей.

На фоне роста ассортимента и увеличения числа торговых точек ручное планирование через Excel перестаёт работать. Ошибки в расчётах приводят к пустым полкам, списаниям и потерям. Именно поэтому компании переходят к автоматизации на базе машинного обучения — и один из таких кейсов подробно разобран в материале Datanomics.


Почему традиционное планирование больше не справляется

Производители готовой еды работают с десятками SKU, сотнями ингредиентов и тысячами торговых точек. В статье описан пример, где необходимо прогнозировать спрос по 80 позициям в разрезе 1260 точек ежедневно и на горизонте шести недель. Вручную это практически невозможно — слишком много факторов влияет на спрос: сезонность, акции, тренды, праздники, погода, поведение покупателей.

Как работает автоматизация на базе машинного обучения

Система прогнозирования строится в несколько этапов:

- анализ истории продаж, акций, сезонности и внешних факторов;
- прогноз спроса по каждой позиции в каждой точке;
- автоматический перенос прогноза на ингредиенты через технологические карты;
- сопоставление ингредиентов с конкретными номенклатурами для заказа;
- расчёт потребности и автоматическое формирование заказов поставщикам.

Все вычисления выполняются в облаке, что позволяет обрабатывать большие объёмы данных и обновлять прогнозы ежедневно.

Какие результаты получает бизнес

Автоматизация даёт ощутимый эффект уже в первые месяцы:

- трудозатраты на планирование снижаются в два раза;
- точность прогнозов растёт;
- уценки и списания сокращаются на 25%;
- процесс становится полностью прозрачным и управляемым.

Для производителей готовой еды это означает меньше потерь, стабильные поставки и более высокий уровень сервиса.

Почему это важно именно сейчас

Рост рынка усиливает конкуренцию. Компании, которые продолжают планировать вручную, сталкиваются с ошибками, которые становятся слишком дорогими. Автоматизация позволяет синхронизировать спрос, производство и закупки — и именно это становится ключевым фактором эффективности в 2026 году.

Полный разбор кейса
по ссылке

"Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и будьте всегда в курсе последних новостей!"