BSH Россия Page 3 Кейс 1. Прогнозирование продаж для долгосрочного планирования спроса Исходная ситуация: • Внедрена система планирования спроса, в который участники процесса вносят/корректируют планы. • Существует регламентированный процесс S&OP, выполняемый ежемесячно. Проблема: • Тратится много времени на товары с малым кол-вом продаж. Категории «B» и «С» Сбор информации по каналам продаж Консолидация, корректировка плановых цифр Встреча S&OP Согласование, корректировка итоговых цифр Ввод финальных цифр плана в ERP
BSH Россия Page 4 Кейс 1. Прогнозирование продаж для долгосрочного планирования спроса Решение: • Рассчитать прогноз спроса в разрезе товар/канал/месяц в горизонте 12 мес и более • Предоставить пользователям возможность применять машинный прогноз для сокращения времени.
BSH Россия Page 5 Кейс 1. Прогнозирование продаж для долгосрочного планирования спроса Расчет сезонных коэффициентов по категориям товара Десезонирование данных продаж (очистка сезонных эффектов) Алгоритм «бустинга» (история продаж, sellout, цены, промо) Сезонирование результатов (Наложение сезонности) Система учета промо Статистика Sell- out Статистика товарооборота Использование результатов при планировании Алгоритм:
BSH Россия Page 6 Кейс 2: Расчет оптимальных уровней запаса для достижения целевой оборачиваемости Ежедневный расчет потребности Заявки и заказы на закупку для заводов Фактическая поставка товара с заводов План продаж в ERP Параметры пополнения запаса Исходная ситуация: • Внедрена система автоматического формирования заказов на заводы, ежедневно рассчитывающая потребности. Проблема: • Сложно вручную контролировать параметры страхового запаса для каждого товара «Safety time». • Интуитивный подход при установке параметров.
BSH Россия Page 7 Кейс 2: Расчет оптимальных уровней запаса для достижения целевой оборачиваемости Решение: • Рассчитать уровень «Safety time» для каждого товара исходя из волатильности поставок и прогнозируемости спроса. • Дать возможность пользователю моделировать целевые уровни сервиса / оборачиваемости товаров. • Корректировать Safety time в системе в полуавтоматическом режиме.
BSH Россия Page 8 Кейс 2: Расчет оптимальных уровней запаса для достижения целевой оборачиваемости Расчет волатильности поставок по товарам Расчет отклонений прогноза от факта (волатильность/прогнозируемость продаж) Алгоритм: Параметры пополнения запаса в ERP Статистика поставок Статистика качества планирования Расчет показателя Safety time* для уровня сервиса 85% Выбор параметров уровня сервиса, моделирование оборачиваемости * Стандартная формула Safety stock (в штуках) переделана для расчета Safety time (в днях)
BSH Россия Page 9 Кейс 2: Расчет оптимальных уровней запаса для достижения целевой оборачиваемости Safety Time Safety Stock Не подвержен изменениям сезонности и в целом стабилен. Требует постоянной корректировки, т.к. сильно зависит от сезона Легко проверить. Сложно проверить, т.к. уровень зависит от уровня продаж. Может быть усреднен для схожих товаров, если для конкретного товара мало статистики Индивидуален для каждого товара Легко спрогнозировать срок оборачиваемости от safety time. Прогноз срока оборачиваемости выполнить технически сложно. Чем хорош именно Safety Time?
BSH Россия Page 10 Кейс 3: Расчет базовых уровней и использование при планировании промо Менеджер обсуждает промо с клиентом Составление электронной заявки, оценка эффективности Электронное согласование Запуск акции, контроль показателей Исходная ситуация: • Внедрена система оценки/согласования промо-акций с последующем контролем. Проблема: • Для планирования акции нужно знать базовый уровень продаж. Ожидаемые продажи «без акции». • Оценка базового уровня вручную занимает время и ее сложно перепроверить.
BSH Россия Page 11 Кейс 3: Расчет базовых уровней и использование при планировании промо Решение: • Рассчитать «базовый уровень» продаж (sellout) без промо для уровня товар/клиент/день • Применить результат расчета при моделировании новых акции. • Контролировать, что базовый уровень не занижают с целью «подгонки показателей».
BSH Россия Page 12 Кейс 3: Расчет базовых уровней и использование при планировании промо Трудности: • У клиента могли проходить промо, о которых мы не имеем сведений в нашей базе. • Много пересечений. Промо одного клиента могут пересекаться по товару или по срокам. В этом случае мы вынуждены приписывать эффект наиболее приоритетной акции в пересечении. • Необходимо учитывать жизненный цикл новинок и существенные различия в sell-in / sell-out на старте. • Эффекты промо трудно прогнозируемы по причине частых изменений на рынке.
BSH Россия Page 13 Кейс 3: Расчет базовых уровней и использование при планировании промо Расчет сезонных коэффициентов по категориям товара Очистка промо Расчет базовых среднедневных продаж Моделирование показателей конкретной акции с учетом сезонности Расчет пересекавшихся промо Алгоритм: Система учета промо Статистика Sell- out
BSH Россия Page 14 Подход к реализации проектов Смешанная команда: • Международная команда BSH • Специалисты российского подрядчика (GoodsForecast) Проектное управление по Agile: • Тесное взаимодействие с заказчиками проекта • Планирование работы короткими спринтами • Отслеживание задач в системе Issue Tracking • Daily scrum
BSH Россия Page 15 Результаты Кейс 1: Прогнозирование продаж для долгосрочного планирования спроса ‒ Экономит время специалистов по планированию и позволяет сфокусироваться на приоритетных товарах. Кейс 2: Расчет оптимальных уровней запаса ‒ Позволяет моделировать оборачиваемость и оптимизировать запас по каждому товару и на общем уровне. Кейс 3: Расчет базовых уровней для планирования промо ‒ Значительная экономия времени на оценку промо акций. Более объективная оценка и контроль целевых показателей от базового уровня.
BSH Россия Page 16 Что дальше? Технические задачи: • Расширение/улучшение обмена аналитическими данными с клиентами • Совершенствование системы планирования и алгоритмов долгосрочного прогноза • Автоматическое прогнозирование акций (получен на тесте прирост точности 8%) Организационные задачи: • «Совместное планирование» с клиентами • Улучшение внутреннего взаимодействия
gil_labs
remainin
kakehashi
kadokawaconnected
wakayamaguchi
electricsatie
kuze_k
staffrecruiter
hrm
hrbrain
eikohashiba
ashisuto_career
buyselltechnologies
chriscoyier
zakiyama
jennybc
mza
marktimemedia
lynnandtonic
kneath
aki_iinuma
tanoku
tammielis
eileencodes
shpigford
