30 апреля 2017

Как получить дополнительную прибыль, используя информационные технологии и накопленные Big Data

Как получить дополнительную прибыль, используя информационные технологии и накопленные Big Data

1113

На 8-й Ежегодной Международной бизнес-встрече FoodMaster&PrivateLabel -2017: «Лучшие бизнес-идеи года для развития сотрудничества ритейлера и поставщика» бизнес-аналитик «Скайлайн Софтвер» (оператор распространения продуктов «1С:Предприятие» в Украине) Виктория ИЛЬЧЕНКО представила в своем докладе анализ проектов, которые были успешно внедрены компанией в 2016 году в Украине, а также рассказала о том, какие задачи решались при этом отечественными предприятиями. Предлагаем основные положения выступления Виктории. 

В нашей стране, по информации докладчика, продукты «1С: Предприятие» внедряет около 500 франчайзи, а всего ими в течение прошлого года было реализовано 2365 проектов. Еще больше проектов было начато, так как многие предприятия наконец-то смогли удовлетворить свой отложенный спрос на автоматизацию - продажи выросли на 44% (цифры в гривнах). 

Из указанных более 2 тысяч проектов в 515 внедрениях обеспечен учет продаж товаров и продукции, в 230 проектах решены задачи анализа продаж (АБС/XYZ анализ и другие и виды анализа), а во время 241 внедрении решена задача планирования продаж. 

Среди этих пятисот пятнадцати компаний, где ставилась и была решена задача учета факта продаж, есть небольшие, для которых в процессе планирования продаж не требуется обработка больших объема данных (и, соответственно, не нужна особая автоматизация). В них за основу берутся данные о продажах за предыдущий период, и на их основе выполняется планирование. Но в большинстве случаев, даже в средних по размеру компаниях, прогнозирование продаж требует сбора и анализа большого количества данных и обработки многих показателей. При этом значительная часть статистических данных, которые используются для прогноза – это как раз статистика продаж в различных разрезах по аналитике и по времени.

В том случае, если накопление такой статистики происходит автоматически в базе «1С:Предприятие», логично использовать эти данные для автоматизации процесса планирования. 

Чаще всего в проектах используют стандартную функциональность, заложенную в типичном прикладном решении: простое планирование с линейными коэффициентами роста с помощью помощника планирования. 

Это простое планирование с линейными коэффициентами роста, при котором используется помощник планирования на основании статистики продаж прошлых периодов, к которым добавляются уже полученный новые заказы и ряд других показателей. Используются стандартные механизмы учета сезонности продаж и веса товара в категории.

 

На основании перечисленных выше фактов можно понять, что небольшие компании используют стандартные механизмы, входящие включены в базовый комплект поставки «1С: Предприятие», которые позволяют быстро получить приблизительный план продаж с минимумом затраченных ресурсов. И этого таким компаниям бывает достаточно. 

Но предприятиям, имеющим список активных позиций номенклатуры свыше тысячи SKU, а также большие обороты по количеству, требуется более точное прогнозирование. Справедливо это утверждение будет и по отношению к компаниям, работающим на конкурентном рынке, на рынке с низким уровнем лояльности клиентов, а также на рынке, подверженном влиянию внешних факторов (даже таких, как погода, политика, мода или что-то другое). 

«Чтобы было понятно, о каких внешних влияющих факторах идет речь, приведу понятный простой пример, - поясняет г-жа Ильченко, - на продажи минеральной воды часто оказывает влияние температура окружающей среды — чем жарче на улице, тем больше реализуется воды. Понятно, что в этом случае учет прогноза погоды значительно повысит исполнимость прогнозов продаж». 

В случае наличия одного и более внешних факторов для предприятия обычно выполняется индивидуальный проект автоматизации процесса прогнозирования с использованием тех факторов, которые критичны для данного вида бизнеса. 

К счастью, таких проектов уже выполнено большое количество, и в Украине появились 1С:франчайзи с большим опытом реализации подобных задач. Наличие у них собственных наработок позволяет быстро выполнить любую задачу. Одой из таких компаний является киевский 1С:Франчайзи «Центр бизнес технологий» (ЦБТ). Он специализируется на автоматизации крупных предприятий со сложными задачами и большими объемами обрабатываемых данных. 

В качестве примера успешного внедренного проекта Виктория привела кейс сотрудничества указанного франчайзи с одним из крупнейших производителей и дистрибьюторов товаров для ухода за домом и личной гигиены в Украине – компанией «Биосфера». В ходе проекта была осуществлена автоматизация процессов прогнозирования и согласования продаж. Изначально сложность проекта была в том, что «Биосфера» продвигает несколько тысяч SKU товаров под собственными торговыми марками, а также под Private Label розничных сетей в нашей стране и странах Европы и Азии (общее количество SKU выпускаемой компанией продукции превышает 3,5 тысяч). При этом в компании используются стандартные механизмы учета сезонности продаж и веса товара в категории. 

Целью первой части проекта было создание системы, верхний уровень которой позволил бы высшему руководству в реальном режиме времени анализировать и принимать решения по управлению производственным направлением. В результате ее реализации был автоматизирован учет на головном предприятии, распределительных складах и 4 филиалах, находящихся в разных областях Украины. В системе начали успешно работать 150 сотрудников из различных подразделений предприятия. Была обеспечена интеграция с системами АСУ ТП, используемыми на предприятиях. Также была обеспечена четкая формализация процессов (адекватность, точность, универсальность). 

Одной из интересных задач первой части проекта стало обеспечение ускорения процессов планирования и перепланировки производства, и обеспечения возможности запланировать поступления сырья с необходимой точностью.

Она была решена за счет полной автоматизации планирования производства и переноса точки ввода факта данных в ERP-систему из офиса в цех. (До этого Мастера готовили отчеты на бумаге и пересылали для обработки в офис, что занимало много времени и было чревато ошибками). 

Еще одна интересная деталь - посменное планирования производства. На следующем слайде в верхней таблица по вертикали развернуты рабочие центры, а вправо развернута их занятость в часах по датам и изменениях. В нижней таблице план показан по переделам каждой продукции и для каждой смены показывается, сколько продукции получается с каждого передела.

 

К примеру, на предпоследнем переделе производства губки 21-го числа в первой смене будет выпущено 21 тыс губок, а на последнем переделе эти губки буду упакованы в 427 коробок (ячейка обведена черным). 

Если возникает необходимость произвести больше продукции, то менеджер может быстро посмотреть подробности производства на каждом переделе, например кратность партии, необходимость переналадки оборудования, остатки с предыдущей смены и принять решение, возможно ли запланировать выпуск большего количества товара, чем рекомендовано системой. Если введенное количество товара превысит возможности производства, то соответствующая ячейка верхней таблицы окрасится в красный.

 

Какие результаты были получены в результате автоматизации процессов учета и управления? Прежде всего, время планирования производства на месяц в цехе по самым сложным и многопередельным процессам сократилось с 5-ти дней до 2-х часов. Автоматический расчет производственного плана оперативно и с большей степенью точности позволяет прогнозировать остатки сырья на конкретную дату. Дополнительный доход на точности прогнозирования остатков составляет не менее 400 тысяч гривен в год. 

Кроме того, согласно отзывам руководителей отделов компании, участвовавших в проекте, были получены еще такие существенные результаты:

  • — До автоматизации не было контроля качества получаемого сырья по каждой из позиций - сейчас входной контроль качества сырья и выходной контроль качества готовой продукции позволил предприятию пройти сертификацию по ISO - а это одно из требований многих зарубежных партнеров компании.
  • — Мастера готовили различные отчеты на бумажных носителях, что занимало около часа рабочего времени в смену. Теперь они вводят информацию непосредственно в информационную базу «1С: Управление производственным предприятием для Украины». Часть информации автоматически импортируется из АСУ ТП. Это экономит время и повышает достоверность информации.
  • — Кроме того, у сотрудников компании «Биосфера» была возможность сравнить стоимость внедрения аналогичного продукта от зарубежного производителя. Результат показал, что использование ERP-решения на платформе «1С: Предприятие» обойдется на 80% дешевле, чем западных продуктов аналогичного класса.

В целом в результате первого этапа проекта система учета и управления на платформе «1С: Предприятие» начала успешно эксплуатироваться в корпорации, но планирование и согласование продаж оставалось в Excel. Соответственно, в процессе прогнозирования продаж сохранялись все недостатки «экселевского» подхода. В том числе и ключевой недостаток – не самая высокая точность планирования при высокой трудоемкости сбора данных для начала планирования наряду с трудоемкостью выверки этих данных. Кроме того, Excel не позволял настроить права пользователей на редактирование отдельных данных.

Также не сохранялась история правок в процессе согласования. К тому же каждый новый период планировался в новом файле, а альтернативные планы также выполнялись в отдельных файлах. Поэтому сравнение данных из нескольких файлов было трудоемким. Сюда еще нужно добавить далекую от идеальной способность Excel к визуализации. 

Было понятно, что заказчику нужно другое, более совершенное решение. Выбор оптимального алгоритма расчета - это сложная математическая задача. Она может решена аналитиком на основе его опыта или автоматически подобраны системой. В данном случае метод подбора алгоритма был разработан специалистами «1С:Франчайзи» ЦБТ. При создании новой системы было принято во внимание, что для каждого из тысяч SKU должен быть выполнен анализ, учитывающий не только статистику продаж, но и внешние факторы, влияющие на него. Ту же сезонность, проводимые акции, и другие.

 

Кроме того, в каждой категории есть свои факторы, влияющие на продажи. Поэтому в системе корпорации биосфера список факторов для каждой номенклатурной группы SKU свой. 

Кроме того, в системе были реализованы наиболее широко известные, используемые в мировой практике, алгоритмы прогнозирования, например регрессионный анализ или скользящая средняя. А также уникальные алгоритмы прогнозирования, представляющих собой ноу-хау компании Биосфера. В результате корпорация получила прогнозирование повышенной точности (докладчик не назвала конкретную цифру, сославшись на конфиденциальность). 

В течение срока, за который выбирается фактическая статистика для анализа, могут случаться резкие всплески или провалы продаж в результате внутренних и внешних событий (например проведение большой маркетинговой акции, или внешнее значительное событие типа Евровидения в Украине - поднимает продажи), а ремонт оборудования приводит к дефициту и провала в статистике продаж. Пользователь может явно указать такие пики, чтобы они не были учтены при расчете прогноза. Программа может и автоматически отсеивать такие пики, выходящие за заданные пределы.

Таким образом прогноз показывает ожидаемые продажи текущего состояния рынка. То есть, система рассчитывает и показывает именно то, что было так сложно оценить и обосновать эту оценку при ручной обработке данных. Точно так же в случае ввода в работу нового оборудования (обычно в этом время наблюдается дефицит продукции) — на следующий период планирование  будет вестись с учетом отсутствия дефицита и т.д. 

В результате заказчик получил достоверные помесячные прогнозы продаж каждого SKU — по всем регионам и каналам сбыта (в том числе и по новым позициям, которые только выводятся на рынок). Прогноз по новым позициям решается путем объединения рекомендованного плана от маркетологов и рассчитанного прогноза по наиболее близкому с точки зрения стратегии продвижения SKU, по которому уже есть статистика. Точно так же происходит и в случае выведения из ассортимента каких-то артикулов и замена их новыми. Поэтому в ситуации, когда компания нашла новую для себя нишу на рынке или решила ввести новую продукцию, она получит возможность снизить уровень неопределенности и создать качественный прогноз развития ситуации. 

Также в своем выступлении докладчик обратила на удобства для аналитиков в работе с новой системой, построенной на платформе «1С:Предприятие» (визуализация, возможность получения данных по различным группам), ряд других преимуществ новой разработки для заказчика.

ТЕКСТ: Валерий ЛОБОВКО

ВСЕ НОВОСТИ

ВСЕ СТАТЬИ

Комментарии

Ваш комментарий будет первым.

Добавить комментарий

Ваше имя*


Защита от СПАМА

Сообщение*