В этом видео мы познакомим вас со схемой работы Forecast NOW! по оптимальным внутренним перемещениям, то есть поймем как программа принимает решение сколько и какого товара вести внутри сети, с распределительного центра на филиалы, между филиалами, либо собирать излишки с филиалов обратно на распределительный центр. Также разбираем логику работы системы: как автоматически решить, сколько и какого товара вести из распределительного центра на филиалы и когда выгодно перегнать остатки между магазинами.
Как Forecast NOW считает внутренние перемещения
Внутренние перемещения — это следующий шаг после размещения заказов у поставщиков. Когда поставки уже в пути или на РЦ, важно разложить товар по сети так, чтобы хватило на плановый период и при этом не плодить излишки. Forecast NOW делает это в два сценария: распределение из РЦ на магазины и балансировка «магазин ↔ магазин». Оба варианта построены на общей логике: система оценивает ожидаемый спрос и остатки на дату прибытия, сравнивает их с целевым уровнем запасов и предлагает перемещения с учётом ваших ограничений.
Что учитывается в расчёте
Сначала система проверяет, «куда и когда можно»: направление балансировки (разрешённые пары РЦ/магазины и магазины/магазины), календарь перемещений по дням недели, сроки доставки до точки. Далее идёт моделирование: на выбранный горизонт система прогнозирует потребление по каждой позиции в каждой точке, учитывает сезонность (внутринедельную, недельную/месячную, «плавающие» даты вроде 8 Марта), действующие акции, выставленный уровень сервиса, уже оформленные заказы и резервы, а для скоропорта — срок годности партий. На выходе получается ожидаемый остаток к дате прихода и целевой оптимальный запас для точки.
Из этой пары чисел рождаются две важные величины: потребность филиала (сколько не хватает до целевого уровня) и доступный остаток у «донора» — например, на РЦ или в соседнем магазине (сколько можно отдать без риска оголить продажу там). Если товар в дефиците сразу у нескольких точек, система распределяет ограниченный ресурс с учётом заданной логики и ограничений: кратности, минимальных партий, вместимости транспорта, стоимостных порогов по рейсу, лимитов на общий вес/объём.
Отдельно учитывается экономический смысл перемещения. Если доставка между магазинами «съедает» всю выгоду, предложение не проходит — нет смысла гонять машину за символической экономией. В дефицитных сценариях приоритизация идёт по рентабельности конкретного перемещения: где цена реализации выше, спрос стабильнее и риск потерь больше — туда товар поедет раньше.
Два типовых кейса из видео
Первый кейс — распределение из РЦ. Система видит: на РЦ остаток по позиции выше, чем нужно для его собственных продаж, а у магазинов 1 и 3 — нехватка. Рассчитываются потребности каждого магазина, проверяется доступный остаток на РЦ, применяются кратности (например, рулон/короб по 18 штук), и формируется перемещение. Если по расчёту нужно 19, а кратность — 18, в предложении будет 18, а возможный «хвост» система отметит как риск недопоставки на одну единицу — это прозрачная причина многих «некруглых» цифр в отчёте.
Второй кейс — балансировка «магазин ↔ магазин». В одном магазине товар простаивает, в другом — не хватает. Система моделирует спрос и целевые запасы по обеим точкам, определяет «свободный» остаток у донора (выше оптимума) и закрывает потребность реципиента. Если свободного товара меньше, чем суммарная потребность по сети, перемещение распределяется так, чтобы уменьшить общий риск дефицита и не уйти в минус по экономике рейса.
К чему это приводит на практике? Перемещения становятся прогнозно-обоснованными: в расчёте есть сезонность, акции, сроки и реальная логистика. Можно задать жёсткие направления (например, РЦ-1 работает только с магазинами своей области), расписание дней балансировки и технические ограничения — от кратности до «влезет в одну фуру». Плюс, система одинаково уверенно решает три разные задачи: разложить поставку из РЦ, перетянуть излишки в нужные магазины и собрать излишки обратно на РЦ, если это разумнее.
В результате сеть получает ровные остатки на плановый период, меньше аварийных дефицитов и меньше денег, «замороженных» в полках не там, где покупатель. И главное — все решения можно объяснить: в расшифровке видно, какой спрос ожидался, какой был целевой запас, какие ограничения сработали и почему перемещение имеет именно такой объём.
