/


Главная / Услуги и решения / Искусственный интеллект / Оптимизация товарных запасов. Используемые технологии

Оптимизация товарных запасов. Используемые технологии

При расчете объема товарного запаса на будущие периоды рассчитывается оптимальный запас на период с момента расчета заказа до момента поступления данного заказа на склад. Этот оптимальный запас показывает верхнюю оценку расхода товарных запасов с целевым уровнем сервиса за период времени поставки. Прогнозируемый остаток складывается из фактического остатка на момент расчета заказа с учетом товара в пути и размещенных заказов за вычетом резервов и верхней оценки расхода товарных запасов за период поставки.

Классические методы предполагают использование нормального распределения в качестве оценки вероятностного распределения спроса. Однако в случае разряженного спроса данный подход ведет к неверному расчету страхового запаса. На низких уровнях сервиса страховой запас завышается в 2-3 раза, на высоких уровнях сервиса (от 98% и выше) занижается в 1,5 раза. Это ведет к возникновению излишних запасов по группе C и дефицитам по ключевым позициям группы А. Использование распределения Пуассона помогает решить эту проблему частично для товаров группы Y по вариативности продаж и имеющих редкие продажи. Однако для группы Z данное распределение зачастую дает неверное приближение. 

Под редкими продажами в данном случае понимаются продажи, имеющие средний интервал между фактами продаж более 1.25 периода. Показано, что применение классических методов прогнозирования для таких временных рядов спроса не дает хороших результатов и является сильно смещенной оценкой спроса. 

Наше решение позволяет успешно рассчитывать оптимальный товарный запас для любых складских позиций вне зависимости от вариативности объемов продаж. В нашем продукте для оценки оптимального запаса товаров различных товарных групп используется класс вероятностных алгоритмов прогнозирования оптимального товарного запаса с заданным уровнем сервиса. Определенный алгоритм выбирается автоматически исходя из характеристик временного ряда спроса (средний интервал между фактами продаж, вариация объемов продаж, наличие сезонных компонент, вариация интервалов между фактами продаж и др.). 

Алгоритм использует подготовленную историю продаж и восстанавливает фактический спрос в моменты дефицита, маркетинговых акций и случайных продаж. Для прогнозирования оптимального запаса производится операция вычисления эмпирического распределения спроса методом бутстрапирования с использованием цепей Маркова первого и второго порядка или алгоритмы машинного обучения (нейронные сети). 

После выполнения такой операции мы получаем эмпирическое распределение спроса, характерное для конкретной товарной позиции и конкретной точки отгрузки. С помощью данного распределения путем расчета накопительной вероятности мы определяем, сколько единиц продукции обеспечит удовлетворение заданного уровня сервиса. 

Используя рассчитанный ранее прогнозируемый остаток и полученный оптимальный запас, требуемое оптимальное количество объема заказа вычисляется как разница между этими двумя значениями. Далее система накладывает сезонные коэффициенты, тренды, экспертные корректировки роста, а также учитывает ограничения по минимальной партии, кратности упаковки и пр.

Результат:

  • высвобождение от 20% до 40% оборотных средств;
  • сокращение склада до 30% (уменьшение объема товарных остатков в 2-3 раза) без потери продаж;
  • увеличение оборачиваемости на 30-40% (увеличение динамики поступления денежных средств);
  • сокращение страхового запаса и «аут-оф-сток» до 30%;
  • снижение нагрузки на отдел закупок по принципу «работа целого отдела в один клик» (снизит рутинные расчеты и влияние человеческого фактора, увеличит KPI отдела закупок).

Отзывы клиентов

компании «Блеск»–Иван Никулин

Благодаря сотрудничеству с Softline у нас появилась возможность оценить преимущества решения, используя его в тестовом режиме на реальных данных. Первичная оценка показывает, что для работы с Forecast NOW! нам не потребуется привлекать большой штат программистов и аналитиков: бизнес-пользователи после первичной настройки программы могут использовать решение самостоятельно. У системы универсальная конфигурация, ее не нужно кастомизировать: дополнительные функции становятся доступны централизованно при очередном обновлении. Все это позволит нам обеспечить высокую результативность в процессе управления товарными запасами при оптимальных затратах ресурсов.