Производственная линия останавливается. Причина проста: на складе закончился критически важный компонент стоимостью в несколько сотен рублей. В это же время финансовый директор на совещании докладывает, что в складских запасах «заморожено» несколько десятков миллионов.
Этот парадокс - одновременный дефицит нужного и избыток ненужного, не случайность и не вина конкретного сотрудника. Это следствие системной проблемы - неэффективного планирования и управления запасами. Корень проблемы кроется в устаревших методах. Решения о закупках принимаются интуитивно, 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 остается невостребованным на полках. Одновременно с этим, отсутствие точного прогноза приводит к дефициту ходовых позиций, остановке конвейера, срыву контрактов и прямым финансовым потерям. Продолжать использовать устаревшие методы - значит мириться с неэффективным расходованием бюджета, рисками простоя производства и снижением конкурентоспособности.
Прежде чем говорить о предиктивной аналитике, нужно понять следующее - невозможно построить точный прогноз на основе некорректных данных. 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 видеть остатки, проанализировать историю расхода или спрогнозировать будущую потребность.
Отсутствие нормализованной НСИ приводит к нескольким последствиям:
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 помогает стандартизировать каталог номенклатуры. И только на этом прочном фундаменте можно раскрыть потенциал искусственного интеллекта.
Когда данные приведены в порядок, начинает работать ИИ-агент «Прогнозист Спроса». Это не просто программа, которая экстраполирует прошлогодние продажи. Это сложная аналитическая ИИ-система, которая строит динамическую модель потребности, учитывая десятки различных факторов.
Он подключается к вашим учетным системам (1С, ERP) и анализирует данные о продажах, расходе материалов в производстве и остатках за последние несколько лет. На основе этих данных он выстраивает многофакторную модель:
AI-агент выявляет скрытые закономерности, сезонные пики и спады, а также долгосрочные тренды потребления по каждой номенклатурной позиции. Он выявляет закономерности, которые сложно отследить человеку при ручном анализе больших объемов данных.
ИИ-ассистент учитывает не только прошлое, но и будущее. В модель закладываются производственные планы, запланированные маркетинговые акции и даже графики плановых ремонтов оборудования, которые могут резко изменить спрос на определенные компоненты.
ИИ-агент «Прогнозист Спроса» анализирует и внешнюю среду: общие рыночные тренды в вашей отрасли, динамику цен на сырье и комплектующие, и другие макроэкономические показатели, которые могут косвенно повлиять на будущую потребность.
На выходе вы получаете детализированный прогноз по каждой позиции с определенным уровнем вероятности. Например: «Потребность в гидравлических распределителях в следующем квартале составит от 100 до 120 единиц с вероятностью 85%». Это позволяет формировать страховой запас и принимать решения о закупках на основе точного прогноза.
Давайте посмотрим, как меняется работа специалиста по планированию с внедрением предиктивной аналитики.
Максимальная 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. 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, минимизируя как излишки, так и дефицит.
Вопрос сегодня стоит не в том, стоит ли внедрять автоматизацию и прогнозирование в закупки. Вопрос в том, сколько еще вы готовы терять, откладывая это решение?
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