Также вы можете подписаться на наш youtube
до 38%
снижение
товарных запасов
товарных запасов
до 99,4%
точность планирования
4 мес.
средний срок окупаемости
100%
контроль продаж и закупок
до 38%
снижение товарных запасов
до 99,4%
точность планирования
4 мес.
средний срок окупаемости
100%
контроль продаж и закупок
Запросить бесплатную демо-версию
Продавайте больше без увеличения товарных запасов, на основе научного расчета рисков и запасов.
Вероятностное моделирование спроса в 1С
Полный склад товара, а вы теряете продажи на необеспеченном спросе.
Некоторые товары хранятся уже больше года и еще пролежат.
Ассортимент расширяется и Excel-файлы менеджеров уже не справляются.
Одна крупная отгрузка ломает всю статистику.
Знакомо?
Шаг 1.
Учитываем сезонность
Шаг 2.
Рассчитываем упущенные продажи из-за дефицитов
Шаг 3.
Учитываем аномалии спроса
Шаг 4.
Рассчитываем оптимальный размер запаса под ваш уровень сервиса
Математика, которая
работает на вашу прибыль
Шаг 1.
Учитываем сезонность
Шаг 2.
Рассчитываем упущенные продажи из-за дефицитов
Шаг 3.
Учитываем аномалии спроса
Шаг 4.
Рассчитываем оптимальный размер запаса под ваш уровень сервиса
Математика, которая
работает на вашу прибыль
Вероятностное моделирование – это математическое моделирование описанного объекта, при котором прогноз формируется не фиксированным значением, а диапазоном с разным уровнем вероятности.
По данным Gartner, McKinsey, Forbes: с 2023 года компании массово переходят от реактивных к проактивным стратегиям управления цепями поставок, где вероятностные модели становятся стандартом. Эффективность увеличивается на 15-20% в сравнении с использованием только исторических данных.
Что такое вероятностное моделирование
Вероятностный подход применим для прогнозирования спроса, управления товарными запасами и прогнозирования поставок с учетом рисков.
Пример: прогноз продаж для управления запасами формируется с заданным допустимым уровнем дефицита 4%. Тогда мы можем говорить, что с вероятностью 96% продажи в пределах логистического цикла будут составлять 1000 единиц, но с вероятностью 4% продажи превысят 1000 единиц и возникнет дефицит.
Преимущество подхода в управлении цепями поставок заключается в повышении устойчивости относительно моделей с «точечными» прогнозами и предоставлении инструмента управления неопределенностью в логистике.
Вероятностное моделирование в «Сопряжение» — это система для прогнозов в условиях нестабильности. Такой подход обеспечивает снижение размеров товарных запасов относительно других систем вероятностного моделирования, т.к. оценивает не предельные значения продаж в периодах, а вероятности сочетаний продаж в интервале поставки.
Пример: установленному уровню обслуживания в 95% могут соответствовать продажи месяца в 100 единиц при среднем значении продаж в 50 единиц. При сроке поставки 5 мес. «Сопряжение» будет использовать не 500 единиц в период поставки, а проведет моделирование и определит, что с надежностью в 95% продажи составят 370 единиц, что соответствует страховому запасу в 2,4 мес.
Пример: прогноз продаж для управления запасами формируется с заданным допустимым уровнем дефицита 4%. Тогда мы можем говорить, что с вероятностью 96% продажи в пределах логистического цикла будут составлять 1000 единиц, но с вероятностью 4% продажи превысят 1000 единиц и возникнет дефицит.
Преимущество подхода в управлении цепями поставок заключается в повышении устойчивости относительно моделей с «точечными» прогнозами и предоставлении инструмента управления неопределенностью в логистике.
Вероятностное моделирование в «Сопряжение» — это система для прогнозов в условиях нестабильности. Такой подход обеспечивает снижение размеров товарных запасов относительно других систем вероятностного моделирования, т.к. оценивает не предельные значения продаж в периодах, а вероятности сочетаний продаж в интервале поставки.
Пример: установленному уровню обслуживания в 95% могут соответствовать продажи месяца в 100 единиц при среднем значении продаж в 50 единиц. При сроке поставки 5 мес. «Сопряжение» будет использовать не 500 единиц в период поставки, а проведет моделирование и определит, что с надежностью в 95% продажи составят 370 единиц, что соответствует страховому запасу в 2,4 мес.
Аналитик: анализирует тренды, сезонность, дефициты и формирует отчеты в формате даш-бордов
Оператор в 1С: самостоятельно собирает необходимые данные - не нужно вести таблицы в Excel или тратить время на заполнение в 1С
Автозаказ поставщику: может формировать и отправлять заказы самостоятельно или работать как помощник менеджера
Ассистент руководителя: оповестит об отклонении заданных параметров и поставит задачи менеджерам для исправления
Помощник менеджера: рассчитает данные и предоставит удобные инструменты для анализа и внесения корректировок
Функциональные преимущества
Результаты, которые мы уже посчитали
Компания - дистрибьютор сантехнического оборудования с сетью складов в России.
Поставки под план продаж
Отсутствие контроля исполнения плана продаж
Нормы запасов “на глаз” 4 месяца
Проноз продаж из плана без учета трендов
Было
Планирование продаж с исполнением 96%
Снижение запасов на 32% за 6 месяцев без дефицитов
Поставки с учетом трендов продаж
Контроль всех показателей и отклонений
Стало
Не покупайте кота в мешке. Проверьте результаты на ваших данных и сравните их с результатами расчетов менеджерами
Проверьте алгоритм на своих данных
Заказать пилотный расчет
Доступ к демо на 1 месяц
Отчет с результатами
Настройка под ваши данные
FAQ: Часто задаваемые вопросы
Вероятностное моделирование спроса обеспечивает:
- Повышение точности прогноза под заданные пороги обеспечения продаж.
- Снижение дефицитов и неликвидов.
- Повышение устойчивости цепей поставок.
- Повышение финансовой устойчивости бизнеса.
Классические модели хуже подходят для волатильного спроса, т.к. не отлавливают сдвиги, всплески, нелинейность продаж. Категория Z (коэффициент вариации выше 25%) в XYZ анализе уже не подходит для использования классических моделей.
Вероятностные модели предназначены для прогнозов в условиях нестабильности, случайных с математической точки зрения величин.
Что особенно важно для управления неопределенностью в логистике.
Вероятностные модели предназначены для прогнозов в условиях нестабильности, случайных с математической точки зрения величин.
Что особенно важно для управления неопределенностью в логистике.
Учитывать неопределенность и риски необходимо на всех этапах планирования, но если говорить о иерархическом планировании (компания/подразделение/канал или регион продаж/группа номенклатуры/SKU), то важнее учитывать неопределенность и управлять рисками при планировании SKU, т.к. у нижнего элемента в иерархии неопределенность будет самой высокой.
Прогнозирование спроса подробнее 🡬
Прогнозирование спроса подробнее 🡬
В основе Сопряжения лежит вероятностное моделирование, но также используются методы линейного программирования и другие модели для определения математического ожидания по SKU и планирования выручки компании.
«Сопряжение» встраивается в 1С: ERP, Комплексная автоматизация, Управление торговлей, УНФ. А также может быть использовано как отдельная программа на базе 1С с любой другой учетной системой.