Прогнозирование потребности и оптимизация запасов

• материалы и упаковка заканчиваются неожиданно;
• закупки выполняются по ощущениям сотрудников;
• предприятие страхуется от дефицита чрезмерным запасом;
• деньги заморожены на складе;
• данные о приходе и расходе ведутся, но не используются для прогноза;
• закупки, склад и продажи работают без единой системы контроля;
• сезонность и изменение спроса не учитываются;
• руководство узнаёт о дефиците слишком поздно.

Анализирует данные

Изучаем историю продаж, складские остатки, поступление и расход материалов, сроки поставки, сезонность и другие факторы, влияющие на потребность в запасах.

Строит прогноз

Рассчитываем ожидаемый расход по каждому виду материала или товара. Определяем критический остаток и момент, когда необходимо разместить новый заказ.

Настраивает правила пополнения

Заменяем субъективное решение «пора заказывать» измеримым правилом. Учитываем скорость расхода, срок поставки и необходимый страховой запас.

Встраивает расчёты в рабочий процесс

Результаты могут быть реализованы в BI-отчётах, CRM, учётной системе или отдельной аналитической панели. Ответственные сотрудники получают понятные показатели и сигналы.

Проверяет результат

После внедрения сопоставляем прогноз с фактическим расходом и корректируем модель при изменении спроса, ассортимента или условий поставки.

• прогноз потребности в материалах и товарах;
• расчёт рекомендуемого момента заказа;
• контроль критических остатков;
• обоснованный страховой запас;
• предупреждения о риске дефицита;
• меньше решений, основанных на субъективной оценке;
• понятную ответственность за контроль и пополнение;
• интеграцию расчётов в BI и CRM;
• основу для снижения избыточных складских запасов.

Прогнозирование запасов подходит:

• производственным предприятиям;
• агропромышленным компаниям;
• пищевым производствам;
• дистрибьюторам;
• оптовым компаниям;
• складским комплексам;
• компаниям с регулярным расходом упаковки, сырья, комплектующих и расходных материалов.

• Определяем материалы и товары, по которым возникает дефицит или избыточный запас.
• Проверяем качество и полноту исходных данных.
• Анализируем спрос, поступление, расход и остатки.
• Строим и проверяем статистическую модель.
• Рассчитываем правила пополнения и критические уровни.
• Встраиваем показатели и сигналы в BI, CRM или учётную систему.
• Сопоставляем прогноз с фактическим результатом.
• Корректируем модель по мере накопления новых данных

Для начала работы могут использоваться:

• история продаж;
• движение товаров и материалов;
• складские остатки;
• данные о закупках;
• сроки поставки;
• ассортимент;
• производственные планы;
• информация о сезонности;
• данные CRM и учётных систем.

Отсутствие идеальной базы не всегда блокирует проект. Сначала мы определяем, какие данные уже можно использовать и чего не хватает для надёжного прогноза.

Большой запас снижает риск дефицита, но занимает склад и связывает оборотные средства. При изменении спроса часть материалов может оказаться невостребованной.

Прогнозирование позволяет управлять запасом точнее: заказывать материал до возникновения дефицита, но не хранить избыточный объём без экономического обоснования.