Итоги внедрения программы. Профиль компании: продукты питания.

Имитационное моделирование отвечает на вопрос: «что было бы на предприятии за исследуемый период, если бы использовалась программа Forecast NOW!

Продукты питания

Профиль предприятия — компания в Центральном Федеральном округе, специализирующаяся на оптово-розничной торговле продуктами питания.

Условия проведения моделирования:

Для тестирования совместно с представителями компании были выбраны 362 продукта. Для тестирования была предоставлена база данных с историей продаж за 2 года и 1 месяц. Продукты были выбраны таким образом, чтобы как можно более полно были представлены всевозможные случаи продаж разного рода:

  • ярко выраженная недельная сезонность,
  • наличие другой краткосрочной сезонности,
  • отсутствие краткосрочной сезонности,
  • наличие/отсутствие тренда,
  • товары с высокой/низкой частотой продажи,
  • большие/низкие объемы среднесуточных продаж,
  • неслучайное отсутствие спроса,
  • ограниченный спрос в условиях дефицита товара,
  • короткая история продаж (2-3 месяца),
  • относительно длительная история продаж (более полугода)

Товары выбирались из расчета существования не менее чем полугодовой истории продаж.

Для каждого товара было построено 8 прогнозов, каждый на неделю.

Таким образом, был смоделирован процесс работы пользователя с программой в течение 56 дней. Расписание приезда поставщиков было выбрано точно таким же, как на самом деле происходили поставки.

Качество прогноза оценивалось по ошибке sMAPE, которая рассчитывалась исключительно на прогнозируемом промежутке, что позволяет говорить об объективности такой оценки в реальных условиях.

Для расчета ошибки были получены реальные продажи на данном участке и вычислено абсолютное отклонение от прогноза в процентах.

Проблемы, выявленные на предприятии:

За исключением скоропортящихся продуктов, для которых магазин имеет высокий реальный дефицит, все товарные остатки рекомендуемые системой оказались значительно ниже реальных. Имеются товары, по которым спрос искусственно ограничен и товары, по которым наблюдается перезатаривание в 5-6 раз.

Примеры прогнозирования оптимального товарного запаса

Переходя от прогноза к реальному товарному запасу, были получены следующие результаты. Во всех случаях, когда реальные складские остатки не ограничивали спроса, то есть не наблюдалось неслучайного отсутствия спроса или его ограничения, получены положительные результаты по сокращению числа занятых оборотных средств и избытка.

В других же случаях видно, что при отсутствии страхового запаса в магазине (пример 6) время от времени случается дефицит. На графиках рекомендуемый товарный запас и его расход отмечены синим цветом. Красным цветом — реальные остатки и их расход.

Почти во всех случаях (за исключением дефицита, который в магазине характерен для скоропортящихся продуктов) товарный запас, предложенный системой, оказался ниже, чем реальный товарный запас. При этом спрос был полностью удовлетворен.

В случаях скоропортящегося товара возможно различное, на усмотрение менеджера по закупкам, поведение программы, либо использование страхового запаса и гарантированное отсутствие дефицита, либо гарантированное отсутствие избытка. На примере 6 можно видеть данный случай.

Красный график показывает частое отсутствие товара. Прогноз выше, чем реальные остатки на страховой запас, что позволяет удовлетворить спрос в полной мере.

Пример 1

Пример 2

Пример 3

Пример 4

Пример 5

Пример 6

За счет добавления страхового запаса можно избежать дефицита, если это необходимо.

Выводы по результатам испытаний

В ходе проведенного испытания на одном из магазинов торговой сети можно сделать выводы о целесообразности и экономической эффективности применения данного решения. Достигнутая точность прогнозирования позволяет определять оптимальный товарный запас с высокой точностью. За исключением скоропортящихся продуктов, для которых магазин имеет высокий реальный дефицит, все товарные остатки рекомендуемые системой оказались значительно ниже реальных.

В случае скоропортящихся товаров необходимо определить, что является наиболее важным для магазина — отсутствие дефицита или избытка. Исходя из данного соображения, установить уровень страхового запаса для скоропортящихся товаров.

Таким образом, применение программного средства «Forecast NOW!» позволит высвободить значительные оборотные средства и направить их в более эффективное русло. По результатам проведенных испытаний можно рекомендовать использование данного программного продукта в торговой сети после приведения остатков товаров к действительности.

Итоги:

Программа сэкономит примерно 15% от оборота торговой сети.

Версия, которая подходит для данной торговой сети — Корпоративная версия, так как это торговая сеть.

Надежность решения

На основе опыта внедрения в 40+ компаниях из 5 стран с 2011 года

alt

Все данные хранятся и обрабатываются на сервере клиента с соответствующим уровнем безопасности.

alt

Все действия сотрудников логируются, их можно проследить и проанализировать их обоснованность.

alt

Все автоматически подгружаемые данные из систем учета продаж проходят проверку целостности и корректности.

alt

Техническая поддержка, обучение, документация, консультации по повышению эффективности работы с программой.

Forecast NOW! является desktop-решением, при котором третьи лица не имеют доступа к данным клиента и каким-либо показателям их деятельности.

Это позволяет не беспокоиться о возможной утечке данных, которая возможна при использовании SaaS-решений.

Forecast NOW! оптимизирует
ваши бизнес-процессы

Стартовая версия программы предоставляется бесплатно после тест-драйва. Тест-драйв проводится онлайн в удобное для вас время по Skype или TeamViewer.

12

часов

обучения в течение года включено в стоимость внедрения программы

1,5

месяца

в среднем занимает полный цикл внедрения, тестирования, и обучения персонала работе с программой

6

месяцев

после внедрения в среднем необходимо на полную окупаемость стоимости программы, после чего её эффективность только растет