О компании
Компания «Лазурит» входит в тройку лидеров мебельной промышленности России и имеет крупнейшую в стране розничную сеть по продаже корпусной и мягкой мебели.
- Более 500 салонов мебели
- Представлена в 170 городах России
- 4000 сотрудников
- 120 000 квадратных метров торговых площадей
- 80 000 квадратных метров складских площадей
Предпосылки внедрения
Расчеты заказов в компании выполнялись с помощью Excel, децентрализованно в регионах. Сами заказы делали в 1С. Руководство не устраивало качество планирования, поэтому было принято решение о поиске специализированного ПО для решения этой задачи.
Также в компании хотели снизить влияние человеческого фактора на заказы. Из-за того, что квалификация сотрудников на местах может отличаться, возникали погрешности в заказах. Люди могли использовать различные методики для расчета заказов, которые они считали корректными. В итоге такие погрешности стоили компании денег.
Третья важная задача – это максимально возможная автоматизация процессов расчета заказов.
«Нам нужна была более интеллектуальная система, которая бы учитывала большее количество факторов при планировании и позволяла бы снизить требования к квалификации сотрудников. Прежде всего это относится к регионам. Там у нас работает большое количество логистов. И мы бы хотели навести там порядок и максимально автоматизировать процессы. Сейчас многие расчеты делаются вручную в Excel большим количеством специалистов», — Михаил Смирнов, IT-директор компании «Лазурит».
Выбор решения
Во время выбора опирались на несколько критериев. Одним из основных была отраслевая специфика. В компании много аналогов товаров, которые по сути могут являться одной и той же мебелью. Например, одинаковые диваны разного цвета. Если нет одного, то потребитель, скорее всего, купит такой же, но другого цвета. Система должна была уметь работать с такой логикой товаров.
Помимо этого, в компании большая номенклатурная матрица в целом, так как используется очень большое количество тканей и их цветов. Поэтому скапливается много штучных заказов – кроватей, диванов, шкафов и другой мебели, которая приезжает на распределительный центр в единичном экземпляре для определенного клиента, и прогнозировать спрос по ним очень тяжело.
Решающим критерием выбора была возможность воспроизвести логику заказов, принятых в компании, и наличие уже готового решения.
«Мы сделали выбор в пользу Forecast NOW!, потому что в компании смогли предложить реализацию той логики работы, которая нам нужна. Плюс мы увидели много похожих референсов о решении от других компаний. До этого момента мы не могли найти именно готовую систему, которая была бы не просто более продвинутой версией Excel, а предлагала бы какие-то современные алгоритмы для расчетов и какой-то интеллект внутри, который мог бы ими управлять», — Михаил Смирнов.
Полезный материал
Инструкция по выбору системы управления запасами
Внедрение и использование
На первом этапе был запущен пилотный проект на 2 региона. После года тестирования стало понятно, что программа корректно рассчитывает заказы, можно снимать эту обязанность с людей и переводить тестовые регионы на автоматический заказ. Помимо регионов, в пилотном проекте участвовал один из распределительных центров.
«Самое сложное на первых этапах было объединить логику работы программы с той логикой, по которой у нас формировались заказы, и интегрировать это все с 1C, чтобы расчеты и заказы делались автоматически. Здесь нам пришлось поработать и с собственными процессами, добавить некоторые элементы, и с настройками интеграции», — Вероника Балбышев, менеджер проекта.
«Еще одна сложность – это время на обучение. Много времени ушло на понимание, на изучение того, как работает система. Это в том числе одна из наших проблем», — Михаил Смирнов.
Через год после запуска пилотного проекта было принято решение о переводе на работу с Forecast NOW! всех филиалов компании. Еще около 12 месяцев понадобилось, чтобы распространить использование программы на всю сеть.
С апреля 2024 года все заказы рассчитываются в новой системе. В программе работают в основном аналитики и сотрудники, которые настраивают разные параметры. Люди на местах, кто непосредственно оперирует заказами, уже видят просто конечный результат и работают с ним. Этим людям уже не нужно никак адаптироваться к системе.
Помимо расчета заказов, программа используется для построения долгосрочных прогнозов на 6–12 месяцев.
«Через Forecast NOW! делать такие прогнозы достаточно удобно, нежели выгружать эти данные из 1C и делать это в Excel. Такой прогноз можно сделать часа за 4 по ассортименту, который поставляется на распределительный центр. Это примерно до 10 000 SKU», — Любовь Рева, начальник отдела управления товарными запасами.
Результаты внедрения
- В регионах полностью автоматизировали расчеты. Сотрудники, которые считали вручную через Excel, сейчас делают это через Forecast NOW! Благодаря этому большую часть своего времени теперь они тратят на другие важные для компании задачи.
- Количество сотрудников, которые были заняты в расчетах, сократилось в 2 раза. При этом число заказов выросло. Сотрудников перевели на другие позиции.
- Снизили влияние человеческого фактора на заказы. Как результат, снизилась погрешность в расчетах.
Люди перестали вкладывать в расчет заказов личное понимание. У нас большой проблемой было различное понимание методик заказа разными логистами. И там, где не хватало квалификации, мог сыграть человеческий фактор, появлялись погрешности в заказах. Эту задачу с помощью Forecast NOW! мы решили», — Михаил Смирнов.
- Вложения в программу полностью окупились
«В целом опыт работы с Forecast NOW! положительный. Работы стало намного меньше»,— Любовь Рева.
«Рутинные действия переносятся на автоматику, и по большей части опыт только положительный. В целом все работает так, как этого и хотелось бы», — Антон Ефрейторов, менеджер по управлению товарными запасами.
«Я могу оценить по большей части только техническую сторону в плане разных обменов, выгрузки данных и всего прочего. Мне комфортно было работать, потому что довольно-таки быстро получаешь ответ на вопросы, которые возникали. Прежде всего, очень комфортно было работать с базой данных и с какими-то видеоматериалами, которые есть по работе программы», — Вероника Балбышева.
