02 січня 2019

Управление запасами в магазинах разного формата

Каждый ритейлер стремится к тому, чтобы все работало четко и с минимальными сбоями (без них не бывает — давайте оставаться реалистами). Так и было в компании «Омега», когда чуть более пяти лет назад для сети супермаркетов VARUS установили соответствующее программное обеспечение. Однако при уменьшении форматов магазинов это ПО не позволило корректно управлять запасами.

Методами решения данной проблемы поделился Юрий Поенко, директор по логистике ООО «Омега» (сеть супермаркетов VARUS), на конференции «XX Всеукраинский День логиста», которую TradeMasterGroup провела 30 октября прошедшего года.

Что произошло в сети VARUS?

VARUS — динамично развивающаяся сеть классических супермаркетов с широким ассортиментом и доступными ценами. Сегодня сеть представлена 67 супермаркетами с общей торговой площадью около 75 000 кв. м. Магазины расположены в Киевской, Днепропетровской, Запорожской и Кировоградской областях. Чистый товарооборот за 2017 год составил более 8 млрд грн. Ассортимент супермаркета VARUS насчитывает порядка 25 000 позиций, персонал компании — более 7 000 человек.

Структура логистики:

Форматы магазинов:

Управляют товарным запасом здесь на базе программного комплекса Goodstream, основанного на теории ограничений (ТОС). При формировании автоматического заказа супермаркетов на региональный центр и дальше, на поставщиков - учитывают следующие параметры:

- ежедневные продажи (заказ учитывает вес каждого дня недели);

- ежечасные продажи (учитывается плановое время прихода машин);

- выкладка на полке в каждом супермаркете;

- маркетинговые активности (акции сети, акции поставщиков и т. д.);

- текущие остатки товара;

- списания товара;

- сезонность;

- аналоги товаров.

Так выглядит каждый товар в программе Goodstream:

«Эту систему мы установили более 5 лет назад, все работало нормально. Когда мы ее запускали, самый маленький магазин был около 1 500 кв. м торговой площади, каждый строили отдельно. Сами магазины не могли редактировать заказ, система делала все автоматически. Мы находились в зоне комфорта. Однако по мере увеличения сети случился хаос», — рассказывает Юрий Поенко.

Любой собственник магазина заинтересован в том, чтобы площадь приносила доход. Так бывает, когда на ней есть товар и посетитель его покупает в короткие сроки с момента поставки.

Однако так происходит далеко не всегда. «Поэтому вопросы складского помещения, рампы, мест выгрузки и хранения товара в магазинах меньших форматов в нашей системе просто «заваливалась». Разобрав возникшую проблему, мы пришли к выводу, что нужно понять, как работает наша система автозаказа», — продолжил эксперт.

Менеджмент компании «Омега» столкнулся с такими вызовами, как:

1. Ограничения в супермаркетах по зонам хранения.

2. Трудоемкость поддержания оперативных корректных остатков товаров.

3. Нехватка ресурсов по обработке товарного потока в магазинах.

4. Ручное «вмешательство» в действующие алгоритмы.

Как супермаркет стал управлять магазинами малых форматов?

Любая система автозаказа работает на верных данных. Если данные ошибочные, то происходящее в магазинах никому неподвластно. Все это сразу отображается на полках. Например, товар есть в магазине, но его найти не могут.

Вы пришли в магазин, а пройти с тележкой там невозможно — мешают поддоны, поскольку их хранить в магазине просто негде. Магазин видит пустые полки, жалобы потребителей и пытается вмешаться в систему автозаказа. Система рушится на глазах.

Примерно так было в VARUS. Чтобы всем этим начать управлять, специалисты компании создали проект алгоритма для малых форматов. Его основная цель — сократить товарный запас на магазинах малого формата и одновременно не потерять в продажах. В то же время, нужно было учесть, что в магазинах ограничено местом для хранения товара.

«С другой стороны, в ограниченном пространстве магазина должна присутствовать визуальная представленность товара, чтобы покупатель смог его заметить. Исходя из этого, запас магазина необходимо сформировать так: обеспечить продажи, представленность на полке и все поместиться в магазин», — поясняет Юрий Поенко.

Для успешности работы были введены ограничения:

Логика использования параметров:

1. Максимальное количество товара показывает, сколько товара может максимально быть размещено в магазине. Поэтому оно не может быть меньше, чем кратность заказа товара. Иначе магазин физически не сможет принять товар.

2. Минимальное количество должно обеспечить визуальную представленность товара (при минимальном количестве товар не должен «теряться» на полке).

3. Если по товару допускается выпадение остатка в 0 до следующей поставки (например, по дорогим товарам), тогда минимальное количество товара на полке равно нулю.

4. SafetyStock (дополнительное место) — не используется, потому что эту функцию выполняет минимальное количество товара на полке в данном алгоритме.

Также были установлены ограничения для буфера:

Во время разработки стратегии работы с магазинами малого формата компания «Омега» выявила и непрограммные трудности. Среди основных Юрий Поенко назвал четыре и детально остановился на них и комментирует каждый:

Физическая характеристика товара. Оказалось, что в Украине ее получить достаточно сложно. Планирование и проектирование наполненности полок и реальная ситуация с тем, сколько товара на них можно разместить, отличаются. Пример: из 25 тыс. наименований нам удалось актуализировать информацию только по 12 тыс. Остальные позиции измеряли физически, чтобы точно установить, какое количество может реально поместиться на полку.

Кратность упаковки производителя. Каждый производитель строит свою систему упаковки, фасовки и доставки с учетом того, как выгодно ему. Предлагаем: давайте перефасуем товар не по 100 шт. в упаковке, а по 50 шт., так как наши полки вмещают именно столько для нормальной выкладки и при этом не нужно задействовать склад. Из всего порядка 1 000 производителей мы нашли отклик у трех. Потому у нас 20% ассортимента — собственная штучная сборка. Экономит производитель, но мы увеличиваем стоимость за счет этих операций на складе.

Своевременность поставки товара (слаженная работа «склад+транспорт»). Все работает, когда склад отгрузил во время и транспорт привез в точно назначенное время. У нас в маленьких форматах рассчитано, что если товар должен прийти в 14:00, на него ставится диапазон плюс-минус два часа. Если так не происходит, вы видите или пустые полки, или в магазине все выставлено в торговом зале и там просто нельзя пройти.

Большая ошибка прогноза во время проведения промо-аквтиностей. Наши ошибки по промо-активностям составляют 20—30%. Это очень много при ограниченных площадях. Сейчас мы делаем прогнозы на истории и аналогах, то есть на статистическом анализе. Но такой подход уже не работает. Управлять запасами старыми методами нельзя. Мы видим перспективу решения данной проблемы в том, чтобы применять алгоритмы искусственного интеллекта. Нам нужны новые способы изучения потребителя. Мы в поиске такого решения и готовы рассматривать все предложения. Розница в Украине готова брать те новые технологии, которые есть в мире.

Читайте также: ИИ-технологии в ритейле: кейс Walmart