Производственная линия останавливается. Причина банальна до скрежета зубов: на складе закончился критически важный компонент. В то же время финансовый директор на совещании докладывает, что в складских запасах «заморожено» несколько десятков миллионов рублей. Знакомая картина? Этот парадокс - одновременный дефицит нужного и избыток ненужного - не случайность и не вина конкретного сотрудника. Это симптом системной болезни: неэффективного управления запасами.
Корень проблемы кроется в устаревших методах планирования. Решения о закупках принимаются «на глазок», на основе прошлогодних таблиц в Excel или, что еще хуже, по принципу «закупим про запас, на всякий случай». В результате - склад превращается в дорогостоящее хранилище неликвидов, а оборотный капитал компании буквально ржавеет на полках. Одновременно с этим, отсутствие точного прогноза приводит к дефициту ходовых позиций, срыву контрактов и прямым финансовым потерям.
Прежде чем говорить о прогнозировании, нужно понять: невозможно построить точный прогноз на фундаменте из «информационного мусора». Во многих компаниях отсутствует единый, стандартизированный каталог номенклатуры (НСИ).
Для системы «подшипник SKF 5105», «bearing 5105» и «деталь №125» - это три абсолютно разные позиции, хотя по факту это один и тот же товар. В таких условиях невозможно точно посчитать остатки или спрогнозировать потребность.
Отсутствие нормализованной НСИ приводит к:
Любая попытка внедрить прогнозирование без предварительного наведения порядка в данных обречена на провал. Именно поэтому первым шагом является внедрение SRM-системы, которая создает единое информационное пространство и стандартизирует каталог номенклатуры. И только на этом прочном фундаменте можно начать применять потенциал искусственного интеллекта.
Когда данные приведены в порядок, в игру вступает ИИ-агент «Прогнозист Спроса». Это не просто программа, которая экстраполирует прошлогодние продажи. Это сложная аналитическая система, которая строит динамическую модель потребности, учитывая десятки факторов.
На выходе, вы получаете детализированный прогноз по каждой номенклатурной позиции с определенным уровнем вероятности. Например: «Потребность в гидравлических распределителях в следующем квартале составит от 100 до 120 единиц с вероятностью 85%». Это позволяет принимать решения о закупках на основе точных данных, а не интуиции.
Давайте посмотрим, как меняется работа специалиста по планированию.
Эффективность достигается, когда SRM-система работает в связке с системой управления складом (WMS). Данные о прогнозируемой потребности из SRM напрямую передаются в WMS для планирования складских операций, а информация о фактических остатках из WMS в реальном времени поступает обратно в SRM для корректировки планов закупок.
Так создается единый, замкнутый контур управления материальными потоками. Вы не просто закупаете то, что нужно, и тогда, когда нужно. Вы получаете полный контроль над всей цепочкой поставок - от прогноза потребности до приемки товара на складе.
Проблема «замороженных» денег на складе и одновременного дефицита - это не приговор, а следствие устаревших подходов. Продолжать работать по старинке - значит сознательно мириться с утечкой бюджета, рисками простоя производства и снижением конкурентоспособности.
Будем рады оказаться полезными.
В нашем блоге мы накапливаем интересные материалы основанные на нашем практическом опыте - реализованных проектах автоматизации, разработке приложений и интеграций, разработке ИИ-решений.
© 2003 - 2025 All rights reserved.
— Бесплатные Сайты и CRM. Создать сайт самому онлайн