Преимущества мультиэшелонной оптимизации запасов
Ранее мы уже писали о том, что такое мультиэшелонная оптимизация запасов. Это достаточно сложная для понимания и реализации концепция, но такой подход дает весомые преимущества для бизнеса. Поговорим об этом подробнее.
Компании с разветвлённой логистикой — центральные склады, распределительные центры, магазины — часто управляют запасами по уровням. Расчёты делаются в изоляции: магазин считает, сколько ему нужно, РЦ — сколько нужно на магазины, а склад — сколько отправить в РЦ. Каждый уровень планирует поставки и страхуется от неопределённости самостоятельно. Это удобно, но приводит к серьёзным потерям:
🔹 Избыточные запасы на каждом уровне — страхование повторяется
🔹 Недогруз или перегруз в распределительных центрах
🔹 Дефициты в магазинах при избыточных остатках выше по цепочке
🔹 Сложности в синхронизации поставок между уровнями
🔹 Рост затрат на логистику и закупки
Что делает мультиэшелонное моделирование:
Это подход, при котором запасы оптимизируются одновременно на всех уровнях. Модель учитывает связи между звеньями цепи, сроки и надёжность поставок, вариативность спроса, распределение спроса по точкам.
Преимущества:
1️⃣ Снижение совокупных запасов
Запасы перераспределяются более рационально: удерживаются на тех уровнях, где это выгоднее по затратам и рискам.
2️⃣ Рост доступности товара в точках продаж
Исключается ситуация, когда на верхних уровнях есть излишки, а в магазинах — дефицит. Повышается точность и своевременность поставок.
3️⃣ Согласованные заказы на всех уровнях
Заказы в распределительные центры и на центральный склад строятся на основе реального прогноза потребностей нижестоящих точек.
4️⃣ Сокращение времени реакции на изменение спроса
Когда меняется спрос в магазинах, это автоматически отражается в заказах по всей цепочке, без задержек и ручной корректировки.
5️⃣ Оптимизация логистических потоков
Учитываются ограничения по транспортировке, объёмам и кратности поставок. Это снижает число внеплановых перевозок и перегрузов.
6️⃣ Поддержка планирования под сезонность и акции
Пиковая нагрузка заранее перераспределяется по цепочке с учётом горизонта доставки и спроса. План становится более надёжным и сбалансированным.
7️⃣ Снижение операционной нагрузки на планирование
Вместо ручной настройки каждого уровня — система работает как единое целое. Это ускоряет расчёты и уменьшает риск ошибок.
Кому это особенно важно:
🔹 Ретейлу с централизованной логистикой
🔹 Дистрибьюторам с многоступенчатым хранением
🔹 Производственным компаниям с несколькими каналами отгрузки
🔹 Любым сетям, где один и тот же товар хранится в нескольких точках
Мультиэшелонное моделирование — это переход от фрагментарного планирования к системному управлению всей цепью поставок. Оно позволяет одновременно повысить оборачиваемость, сократить запасы и повысить уровень сервиса. Без этой методологии масштабирование цепи в условиях нестабильного спроса становится крайне рискованным.
Ранее мы уже писали о том, что такое мультиэшелонная оптимизация запасов. Это достаточно сложная для понимания и реализации концепция, но такой подход дает весомые преимущества для бизнеса. Поговорим об этом подробнее.
Компании с разветвлённой логистикой — центральные склады, распределительные центры, магазины — часто управляют запасами по уровням. Расчёты делаются в изоляции: магазин считает, сколько ему нужно, РЦ — сколько нужно на магазины, а склад — сколько отправить в РЦ. Каждый уровень планирует поставки и страхуется от неопределённости самостоятельно. Это удобно, но приводит к серьёзным потерям:
🔹 Избыточные запасы на каждом уровне — страхование повторяется
🔹 Недогруз или перегруз в распределительных центрах
🔹 Дефициты в магазинах при избыточных остатках выше по цепочке
🔹 Сложности в синхронизации поставок между уровнями
🔹 Рост затрат на логистику и закупки
Что делает мультиэшелонное моделирование:
Это подход, при котором запасы оптимизируются одновременно на всех уровнях. Модель учитывает связи между звеньями цепи, сроки и надёжность поставок, вариативность спроса, распределение спроса по точкам.
Преимущества:
1️⃣ Снижение совокупных запасов
Запасы перераспределяются более рационально: удерживаются на тех уровнях, где это выгоднее по затратам и рискам.
2️⃣ Рост доступности товара в точках продаж
Исключается ситуация, когда на верхних уровнях есть излишки, а в магазинах — дефицит. Повышается точность и своевременность поставок.
3️⃣ Согласованные заказы на всех уровнях
Заказы в распределительные центры и на центральный склад строятся на основе реального прогноза потребностей нижестоящих точек.
4️⃣ Сокращение времени реакции на изменение спроса
Когда меняется спрос в магазинах, это автоматически отражается в заказах по всей цепочке, без задержек и ручной корректировки.
5️⃣ Оптимизация логистических потоков
Учитываются ограничения по транспортировке, объёмам и кратности поставок. Это снижает число внеплановых перевозок и перегрузов.
6️⃣ Поддержка планирования под сезонность и акции
Пиковая нагрузка заранее перераспределяется по цепочке с учётом горизонта доставки и спроса. План становится более надёжным и сбалансированным.
7️⃣ Снижение операционной нагрузки на планирование
Вместо ручной настройки каждого уровня — система работает как единое целое. Это ускоряет расчёты и уменьшает риск ошибок.
Кому это особенно важно:
🔹 Ретейлу с централизованной логистикой
🔹 Дистрибьюторам с многоступенчатым хранением
🔹 Производственным компаниям с несколькими каналами отгрузки
🔹 Любым сетям, где один и тот же товар хранится в нескольких точках
Мультиэшелонное моделирование — это переход от фрагментарного планирования к системному управлению всей цепью поставок. Оно позволяет одновременно повысить оборачиваемость, сократить запасы и повысить уровень сервиса. Без этой методологии масштабирование цепи в условиях нестабильного спроса становится крайне рискованным.
👍8
Термин «SCM-система» употребляется на многих конференциях и в статьях, но не всегда понятно, что это такое. Это сложный IT-продукт для крупных компаний? Или реальный инструмент для роста даже среднего бизнеса?
Об этом поговорим 14 августа в 12:00 на вебинаре. Разберем:
🔹 Что такое SCM-система: разложим по полочкам суть, цели и основные функции. Покажем ее место рядом с другими системами, такими как ERP.
🔹 Какие задачи решает SCM: От планирования спроса и управления запасами до оптимизации логистики и выбора поставщиков.
🔹 Мифы и реальность: Чего действительно стоит ждать от внедрения, а чего нет.
🔹 Польза для разных ролей: Как SCM помогает в работе директору, логисту и закупщику.
🔹 Кому и когда нужна SCM-система? Четкие критерии, которые помогут понять, актуально ли это для вас.
🔹 Когда внедрение невыгодно: обсудим сценарии, при которых инвестиции в SCM не окупятся.
Приходите послушать и задать свои вопросы. Обратите внимание, что записи вебинара не будет.
Регистрация на вебинар
Об этом поговорим 14 августа в 12:00 на вебинаре. Разберем:
🔹 Что такое SCM-система: разложим по полочкам суть, цели и основные функции. Покажем ее место рядом с другими системами, такими как ERP.
🔹 Какие задачи решает SCM: От планирования спроса и управления запасами до оптимизации логистики и выбора поставщиков.
🔹 Мифы и реальность: Чего действительно стоит ждать от внедрения, а чего нет.
🔹 Польза для разных ролей: Как SCM помогает в работе директору, логисту и закупщику.
🔹 Кому и когда нужна SCM-система? Четкие критерии, которые помогут понять, актуально ли это для вас.
🔹 Когда внедрение невыгодно: обсудим сценарии, при которых инвестиции в SCM не окупятся.
Приходите послушать и задать свои вопросы. Обратите внимание, что записи вебинара не будет.
Регистрация на вебинар
Оборачиваемость товарных запасов по отраслям
Мы часто говорим о важности отслеживания ключевых показателей эффективности. Один из способов понять, насколько хорошо вы управляете запасами, — это сравнение с бенчмарками рынка.
Собрали для вас статистику оборачиваемости разных отраслей торговли за прошедшие года. Данные по компаниям из США. В РФ, к сожалению, такую статистику найти не удалось. Но тем не менее эти данные можно использовать, как бенчмарки.
Отрасли:
- Товары для дома и сада
- Мебель и фурнитура
- Электроника и бытовая техника
- Автозапчасти
- Косметика и парфюмерия
- Алкогольные напитки
- Продуктовый ритейл (супермаркеты)
- Стройматериалы
- Аптечные сети
Мы часто говорим о важности отслеживания ключевых показателей эффективности. Один из способов понять, насколько хорошо вы управляете запасами, — это сравнение с бенчмарками рынка.
Собрали для вас статистику оборачиваемости разных отраслей торговли за прошедшие года. Данные по компаниям из США. В РФ, к сожалению, такую статистику найти не удалось. Но тем не менее эти данные можно использовать, как бенчмарки.
Отрасли:
- Товары для дома и сада
- Мебель и фурнитура
- Электроника и бытовая техника
- Автозапчасти
- Косметика и парфюмерия
- Алкогольные напитки
- Продуктовый ритейл (супермаркеты)
- Стройматериалы
- Аптечные сети
👍5
Коллеги из компании "ЭТО5" на следующей неделе, 5 августа в 11:00, проведут бесплатный вебинар «Главные метрики и KPI управления поставками и запасами»
Для кого вебинар:
Для руководителей и специалистов:
— отделов закупок;
— категорийных менеджеров;
— отделов логистики.
B2B-сектор: производство, дистрибьюция, ритейл.
На вебинаре разберут:
✔️ Какие ТОП 10 метрик использовать, чтобы управлять запасами в «интервале эффективной нормы».
✔️ Как рассчитывать метрики.
Формулы и примеры в эл. таблицах.
✔️ Какие KPI управления запасами применять для расчета
премии закупщикам. Методика и примеры.
Спикер — Сергей Дубовик, бизнес-тренер практик:
— Ведущий эксперт по управлению коммерческими закупками в России;
— С 2012 года проводит обучение и консалтинговые проекты для специалистов и руководителей отделов закупок.
Зарегистрироваться.
Для кого вебинар:
Для руководителей и специалистов:
— отделов закупок;
— категорийных менеджеров;
— отделов логистики.
B2B-сектор: производство, дистрибьюция, ритейл.
На вебинаре разберут:
✔️ Какие ТОП 10 метрик использовать, чтобы управлять запасами в «интервале эффективной нормы».
✔️ Как рассчитывать метрики.
Формулы и примеры в эл. таблицах.
✔️ Какие KPI управления запасами применять для расчета
премии закупщикам. Методика и примеры.
Спикер — Сергей Дубовик, бизнес-тренер практик:
— Ведущий эксперт по управлению коммерческими закупками в России;
— С 2012 года проводит обучение и консалтинговые проекты для специалистов и руководителей отделов закупок.
Зарегистрироваться.
1👍4🔥4
8 шагов, которые помогут повысить качество ваших прогнозов
На протяжении пятнадцати лет мы совершенствуем наши процессы прогнозирования спроса. За это время мы успели протестировать огромное количество алгоритмов и различных подходов к прогнозированию, общались со многими компаниями и экспертами. И одна из распространенных ошибок при прогнозировании — это сосредоточиться исключительно на модели и формуле, забывая о множестве этапов до и после её выбора. Чтобы избежать ее, делимся алгоритмом, как улучшить качество ваших прогнозов.
1️⃣ Определение цели прогноза
Первый шаг — понять, зачем нужен прогноз. Иногда он вовсе не требуется. Например, если запасы пополняются ежедневно, долгосрочный прогноз на двенадцать месяцев не имеет смысла. Необходимо чётко сформулировать задачу, определить, кто несёт за неё ответственность, и какие преимущества даст более точный прогноз.
2️⃣ Сбор и преобразование данных
Данные — основа прогнозирования. Важно собрать их корректно и привести к единому формату. Нужен не максимальный объём, а правильные данные. На практике часто можно начать с простого файла Excel — этого достаточно для построения базового прогноза.
3️⃣ Выбор модели
После подготовки данных можно переходить к выбору модели прогнозирования. Сложная модель не всегда означает лучший результат. Иногда простые методы дают не меньшую точность, чем продвинутые алгоритмы. Важно понимать, для какой задачи и каких товаров создаётся прогноз.
4️⃣ Учет особенностей ассортимента и событий
Следующий шаг — работа с разными типами товаров и активностей. Новые продукты, сезонные пики, акции — всё это требует отдельных подходов. Универсальной модели не существует: для каждой категории нужны свои настройки.
5️⃣ Измерение и улучшение
Прогноз — это непрерывный цикл. Его нужно измерять, анализировать и пересматривать. Постоянная обратная связь помогает корректировать модель и повышать точность. Невозможно один раз настроить прогноз и пользоваться им все последующие годы.
6️⃣ Автоматизация процесса
Ручные операции забирают много времени. Повторяющиеся действия нужно автоматизировать, чтобы сосредоточиться на анализе и принятии решений, а не на рутинных вычислениях.
7️⃣ Вовлечение команды
Качественный прогноз невозможен без совместной работы. Необходимо наладить процесс обмена данными между отделами — закупок, продаж, маркетинга, финансового отдела и др. Задача координатора прогноза — обеспечить поступление корректных данных от всех участников.
8️⃣ Подготовка к будущему
Сегодня многие компании переходят к вероятностным прогнозами и машинному обучению. Даже если сейчас вы используете только Excel или ERP‑систему, стоит постепенно изучать новые инструменты — они уже становятся стандартом.
Прогнозирование — это не формула, а целостный процесс, включающий цели, данные, коммуникацию, автоматизацию и постоянное улучшение. Но также важно помнить, что сам по себе точный прогноз — это лишь один из инструментов, который помогает оптимизировать запасы. Конечная цель - это подобрать оптимальный баланс товаров, чтобы компания могла минимизировать издержки и получать максимум прибыли.
На протяжении пятнадцати лет мы совершенствуем наши процессы прогнозирования спроса. За это время мы успели протестировать огромное количество алгоритмов и различных подходов к прогнозированию, общались со многими компаниями и экспертами. И одна из распространенных ошибок при прогнозировании — это сосредоточиться исключительно на модели и формуле, забывая о множестве этапов до и после её выбора. Чтобы избежать ее, делимся алгоритмом, как улучшить качество ваших прогнозов.
1️⃣ Определение цели прогноза
Первый шаг — понять, зачем нужен прогноз. Иногда он вовсе не требуется. Например, если запасы пополняются ежедневно, долгосрочный прогноз на двенадцать месяцев не имеет смысла. Необходимо чётко сформулировать задачу, определить, кто несёт за неё ответственность, и какие преимущества даст более точный прогноз.
2️⃣ Сбор и преобразование данных
Данные — основа прогнозирования. Важно собрать их корректно и привести к единому формату. Нужен не максимальный объём, а правильные данные. На практике часто можно начать с простого файла Excel — этого достаточно для построения базового прогноза.
3️⃣ Выбор модели
После подготовки данных можно переходить к выбору модели прогнозирования. Сложная модель не всегда означает лучший результат. Иногда простые методы дают не меньшую точность, чем продвинутые алгоритмы. Важно понимать, для какой задачи и каких товаров создаётся прогноз.
4️⃣ Учет особенностей ассортимента и событий
Следующий шаг — работа с разными типами товаров и активностей. Новые продукты, сезонные пики, акции — всё это требует отдельных подходов. Универсальной модели не существует: для каждой категории нужны свои настройки.
5️⃣ Измерение и улучшение
Прогноз — это непрерывный цикл. Его нужно измерять, анализировать и пересматривать. Постоянная обратная связь помогает корректировать модель и повышать точность. Невозможно один раз настроить прогноз и пользоваться им все последующие годы.
6️⃣ Автоматизация процесса
Ручные операции забирают много времени. Повторяющиеся действия нужно автоматизировать, чтобы сосредоточиться на анализе и принятии решений, а не на рутинных вычислениях.
7️⃣ Вовлечение команды
Качественный прогноз невозможен без совместной работы. Необходимо наладить процесс обмена данными между отделами — закупок, продаж, маркетинга, финансового отдела и др. Задача координатора прогноза — обеспечить поступление корректных данных от всех участников.
8️⃣ Подготовка к будущему
Сегодня многие компании переходят к вероятностным прогнозами и машинному обучению. Даже если сейчас вы используете только Excel или ERP‑систему, стоит постепенно изучать новые инструменты — они уже становятся стандартом.
Прогнозирование — это не формула, а целостный процесс, включающий цели, данные, коммуникацию, автоматизацию и постоянное улучшение. Но также важно помнить, что сам по себе точный прогноз — это лишь один из инструментов, который помогает оптимизировать запасы. Конечная цель - это подобрать оптимальный баланс товаров, чтобы компания могла минимизировать издержки и получать максимум прибыли.
3👍7🔥2💯2❤1
Два главных вопроса об SCM-системах, на которые ответим на вебинаре.
Многие слышали термин SCM, но мало кто может уверенно ответить на два простых вопроса:
1️⃣Что это вообще такое и зачем нужно моему бизнесу?
2️⃣ Какие конкретно задачи SCM-система может решить, а где она бессильна?
Об этом мы поговорим на бесплатном вебинаре 14 августа в 12:00.
Разберем:
✅ Что такое SCM и для чего она нужна?
- Объясним суть системы простыми словами, без заумной терминологии.
- Покажем ее место в IT-архитектуре компании рядом с ERP и другими решениям.
✅ Какие задачи решает, а какие — нет?
Решает: Помогает планировать спрос, оптимизировать запасы, находить лучших поставщиков и сокращать расходы на логистику.
Не решает: SCM — не волшебная таблетка. Обсудим, чего от системы ждать не стоит и в каких случаях инвестиции в нее не окупятся.
❗️Важно: записи вебинара не будет.
Готовьте свои вопросы и регистрируйтесь, чтобы не пропустить!
➡️ Зарегистрироваться
Многие слышали термин SCM, но мало кто может уверенно ответить на два простых вопроса:
1️⃣Что это вообще такое и зачем нужно моему бизнесу?
2️⃣ Какие конкретно задачи SCM-система может решить, а где она бессильна?
Об этом мы поговорим на бесплатном вебинаре 14 августа в 12:00.
Разберем:
✅ Что такое SCM и для чего она нужна?
- Объясним суть системы простыми словами, без заумной терминологии.
- Покажем ее место в IT-архитектуре компании рядом с ERP и другими решениям.
✅ Какие задачи решает, а какие — нет?
Решает: Помогает планировать спрос, оптимизировать запасы, находить лучших поставщиков и сокращать расходы на логистику.
Не решает: SCM — не волшебная таблетка. Обсудим, чего от системы ждать не стоит и в каких случаях инвестиции в нее не окупятся.
❗️Важно: записи вебинара не будет.
Готовьте свои вопросы и регистрируйтесь, чтобы не пропустить!
➡️ Зарегистрироваться
👍4
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📅 Уже в этот четверг разберём, что такое SCM-система и как она помогает бизнесу
Напоминаем: 14 августа в 12:00 (Мск) мы проведём бесплатный онлайн-вебинар «Что такое SCM-система, для чего нужна и какие задачи решает».
Спикер вебинара — Евгений Викторов — записал для вас короткое видео, где рассказал о программе: какие вопросы обсудим и для кого эта информация будет полезна.
‼️ Важно!
Записи на этот раз не будет — только живое участие!
Не упустите возможность досконально разобраться в теме SCM и задать свои вопросы напрямую экспертам Forecast NOW!.
➡️ РЕГИСТРАЦИЯ НА ВЕБИНАР
Напоминаем: 14 августа в 12:00 (Мск) мы проведём бесплатный онлайн-вебинар «Что такое SCM-система, для чего нужна и какие задачи решает».
Спикер вебинара — Евгений Викторов — записал для вас короткое видео, где рассказал о программе: какие вопросы обсудим и для кого эта информация будет полезна.
‼️ Важно!
Записи на этот раз не будет — только живое участие!
Не упустите возможность досконально разобраться в теме SCM и задать свои вопросы напрямую экспертам Forecast NOW!.
➡️ РЕГИСТРАЦИЯ НА ВЕБИНАР
❤1
Качество данных: проблема о которой часто забывают
Недавно мы разбирали алгоритм, как улучшить ваши прогнозы. И одна из самых частых проблем, с которой мы сталкиваемся, работая с компаниями, — это качество данных.
Казалось бы, в 2025 году проблемы с данными должны остаться в прошлом. Но на практике многие компании до сих пор сталкиваются с пробелами, которые мешают принимать обоснованные решения. И речь не о сложных алгоритмах, а о базовых вещах: корректном сборе, связях между показателями и элементарной истории продаж и остатков.
Часто, когда компания хочет оптимизировать управления запасами, выясняется, что на выгрузку и систематизацию исторических данных об уровне запасов, их стоимости и оборачиваемости могут уйти недели. А данные о заказах, перемещениях хранятся в архивах или в неструктурированном виде, который невозможно быстро обработать.
Компании обычно настолько сфокусированы на текучке — выполнении заказов, что у них нет времени сделать шаг назад и навести порядок в данных. Это считается неважной задачей.
Но без четкого понимания, что происходило с запасами в прошлом, невозможно строить точные прогнозы и внедрять улучшения.
Чтобы проверить себя, все ли в порядку у вас с данными ответьте на 3 вопроса:
🔹 Можете ли вы за 15 минут выгрузить отчет о стоимости доставки для конкретного заказа?
🔹 Знаете ли вы точные размеры и вес 80% товаров на своем складе?
🔹 Есть ли у вас доступ к годовым данным по движению запасов без ручных сверок?
Если хотя бы один ответ — «нет», ваши решения могут строиться на догадках
Мы часто обсуждаем роботов, искусственный интеллект, автоматизацию, но забываем про фундамент — корректные данные. Без них даже самые современные технологии бесполезны.
Регулярный аудит данных помогает выявлять пробелы и устранять их до того, как они станут системной проблемой.
Недавно мы разбирали алгоритм, как улучшить ваши прогнозы. И одна из самых частых проблем, с которой мы сталкиваемся, работая с компаниями, — это качество данных.
Казалось бы, в 2025 году проблемы с данными должны остаться в прошлом. Но на практике многие компании до сих пор сталкиваются с пробелами, которые мешают принимать обоснованные решения. И речь не о сложных алгоритмах, а о базовых вещах: корректном сборе, связях между показателями и элементарной истории продаж и остатков.
Часто, когда компания хочет оптимизировать управления запасами, выясняется, что на выгрузку и систематизацию исторических данных об уровне запасов, их стоимости и оборачиваемости могут уйти недели. А данные о заказах, перемещениях хранятся в архивах или в неструктурированном виде, который невозможно быстро обработать.
Компании обычно настолько сфокусированы на текучке — выполнении заказов, что у них нет времени сделать шаг назад и навести порядок в данных. Это считается неважной задачей.
Но без четкого понимания, что происходило с запасами в прошлом, невозможно строить точные прогнозы и внедрять улучшения.
Чтобы проверить себя, все ли в порядку у вас с данными ответьте на 3 вопроса:
🔹 Можете ли вы за 15 минут выгрузить отчет о стоимости доставки для конкретного заказа?
🔹 Знаете ли вы точные размеры и вес 80% товаров на своем складе?
🔹 Есть ли у вас доступ к годовым данным по движению запасов без ручных сверок?
Если хотя бы один ответ — «нет», ваши решения могут строиться на догадках
Мы часто обсуждаем роботов, искусственный интеллект, автоматизацию, но забываем про фундамент — корректные данные. Без них даже самые современные технологии бесполезны.
Регулярный аудит данных помогает выявлять пробелы и устранять их до того, как они станут системной проблемой.
💯10👍2
📝 Обновили навигацию к урокам Forecast NOW!
Чтобы вы могли максимально эффективно использовать Forecast NOW!, мы создали две новые навигационные страницы.
👉 Навигация по уровню пользователя от новичка до профи
Все обучающие материалы отсортированны по уровню подготовки.
🔹Базовый уровень поможет новичкам освоиться в интерфейсе, научиться загружать данные и делать первые заказы.
🔹На среднем уровне пользователи узнают, как строить прогнозы, учитывать сезонность, управлять ассортиментом и использовать автоматизацию.
🔹Продвинутым пользователям доступны материалы по углублённой аналитике, работе с автоправилами, настройке стратегий и категорийного управления.
👉 Навигация по задачам и сценариям
Здесь материалы структурированы по типовым сценариям, с которыми ежедневно сталкиваются специалисты: от формирования заказов и балансировки между складами до минимизации излишков и настройки автопилота. Каждая задача сопровождается подборкой видеоуроков, статей и пошаговых инструкций, которые помогут разобраться в нужной теме.
Обновленная навигация поможет вам быстрее находить ответы на вопросы, увереннее работать в Forecast NOW! и эффективнее решать повседневные задачи.
Чтобы вы могли максимально эффективно использовать Forecast NOW!, мы создали две новые навигационные страницы.
👉 Навигация по уровню пользователя от новичка до профи
Все обучающие материалы отсортированны по уровню подготовки.
🔹Базовый уровень поможет новичкам освоиться в интерфейсе, научиться загружать данные и делать первые заказы.
🔹На среднем уровне пользователи узнают, как строить прогнозы, учитывать сезонность, управлять ассортиментом и использовать автоматизацию.
🔹Продвинутым пользователям доступны материалы по углублённой аналитике, работе с автоправилами, настройке стратегий и категорийного управления.
👉 Навигация по задачам и сценариям
Здесь материалы структурированы по типовым сценариям, с которыми ежедневно сталкиваются специалисты: от формирования заказов и балансировки между складами до минимизации излишков и настройки автопилота. Каждая задача сопровождается подборкой видеоуроков, статей и пошаговых инструкций, которые помогут разобраться в нужной теме.
Обновленная навигация поможет вам быстрее находить ответы на вопросы, увереннее работать в Forecast NOW! и эффективнее решать повседневные задачи.
Forecast NOW!
Обучение работе с Forecast NOW! — материалы по уровням пользователей
Полная навигация по обучающим материалам Forecast NOW! для новичков, опытных и продвинутых пользователей. Видео, статьи, инструкции, анализ, прогнозирование и автоматизация.
👍4
Точность прогноза — дорогая иллюзия для компании
В июле мы провели вебинар, на котором рассказали о том, как рассчитать точность прогнозирования и использовать её в повседневной работе.
Про повышение точности прогнозирования спроса уже сказано и написано очень много. Тем не менее, эта тема продолжает оставаться популярной.
"Хотим повысить точность прогнозирования" — это едва ли не самый популярный запрос, когда дело доходит до изменений в управлении сбытом и запасами. И, само собой, по точности часто оценивают эффективность разных инструментов и методик.
Но при этом с показателем нужно быть очень аккуратным.
Во-первых, метрик точности прогноза много, и работают они по-разному. Одни хороши для товаров повседневного спроса и совсем не подходят для товаров разреженного спроса. Одни хорошо использовать в бизнес-отчетности на дашбордах, другие — для сравнения процентных ошибок при небольших объёмах прогноза. И, скорее всего, одной метрикой точности в компании не обойтись.
Во-вторых, повышение точности прогноза не означает повышения эффективности управления запасами. Это всего лишь небольшая часть процесса, которая часто может не сильно влиять на итоговые запасы.
В-третьих, повышение точности прогноза не означает автоматического повышения прибыли компании, а в ряде случаев прибыль даже наоборот может упасть. Здесь важно помнить, что это всего лишь математическая метрика. И желательно её всегда рассматривать в связке с другими показателями.
Подробнее эти вопросы разбираем в новой статье.
В июле мы провели вебинар, на котором рассказали о том, как рассчитать точность прогнозирования и использовать её в повседневной работе.
Про повышение точности прогнозирования спроса уже сказано и написано очень много. Тем не менее, эта тема продолжает оставаться популярной.
"Хотим повысить точность прогнозирования" — это едва ли не самый популярный запрос, когда дело доходит до изменений в управлении сбытом и запасами. И, само собой, по точности часто оценивают эффективность разных инструментов и методик.
Но при этом с показателем нужно быть очень аккуратным.
Во-первых, метрик точности прогноза много, и работают они по-разному. Одни хороши для товаров повседневного спроса и совсем не подходят для товаров разреженного спроса. Одни хорошо использовать в бизнес-отчетности на дашбордах, другие — для сравнения процентных ошибок при небольших объёмах прогноза. И, скорее всего, одной метрикой точности в компании не обойтись.
Во-вторых, повышение точности прогноза не означает повышения эффективности управления запасами. Это всего лишь небольшая часть процесса, которая часто может не сильно влиять на итоговые запасы.
В-третьих, повышение точности прогноза не означает автоматического повышения прибыли компании, а в ряде случаев прибыль даже наоборот может упасть. Здесь важно помнить, что это всего лишь математическая метрика. И желательно её всегда рассматривать в связке с другими показателями.
Подробнее эти вопросы разбираем в новой статье.
👍6🔥3
Как понять, насколько эффективно вы управляете запасами?
У многих компаний есть типичные проблемы: по каким-то категориям возникает дефицит товаров, а по каким-то — излишки; оборотные средства «застревают» в запасах; закупки ведутся непрозрачно; сотрудники тратят слишком много времени на рутину.
Чтобы ответить на вопрос «можно ли управлять запасами лучше?», мы проводим специальное исследование.
📌 Оно покажет, насколько текущие подходы к управлению запасами соответствуют современным методикам — управлению на основе вероятностных прогнозов с использованием мультиэшелонного моделирования запасов по всей цепи поставок в один проход.
📌 Результат исследования — расчет, какую прибыль и другие показатели по запасам могла бы получать компания при использовании такого подхода.
Такое исследование будет полезно, если:
🔹 вы сталкиваетесь с дефицитом и перезатариванием;
🔹 хотите высвободить оборотные средства;
🔹 ищете способы снизить ручной труд в планировании;
🔹 хотите понять, есть ли потенциал для роста эффективности.
Процесс занимает около 2–3 недели и дает на выходе отчет со сравнением текущих результатов и возможных.
👉 Подробнее о том, как проходит исследование, читайте по ссылке.
У многих компаний есть типичные проблемы: по каким-то категориям возникает дефицит товаров, а по каким-то — излишки; оборотные средства «застревают» в запасах; закупки ведутся непрозрачно; сотрудники тратят слишком много времени на рутину.
Чтобы ответить на вопрос «можно ли управлять запасами лучше?», мы проводим специальное исследование.
📌 Оно покажет, насколько текущие подходы к управлению запасами соответствуют современным методикам — управлению на основе вероятностных прогнозов с использованием мультиэшелонного моделирования запасов по всей цепи поставок в один проход.
📌 Результат исследования — расчет, какую прибыль и другие показатели по запасам могла бы получать компания при использовании такого подхода.
Такое исследование будет полезно, если:
🔹 вы сталкиваетесь с дефицитом и перезатариванием;
🔹 хотите высвободить оборотные средства;
🔹 ищете способы снизить ручной труд в планировании;
🔹 хотите понять, есть ли потенциал для роста эффективности.
Процесс занимает около 2–3 недели и дает на выходе отчет со сравнением текущих результатов и возможных.
👉 Подробнее о том, как проходит исследование, читайте по ссылке.
Что еще следует знать про автоматизацию процессов управления запасами?
И снова поговорим об автоматизации. Чуть раньше мы разбирали, какие преимущества она дает и где проходит условная граница автоматизации.
Многие компании хотят «сразу поставить программу», но результат не всегда оправдывает ожидания. Причина, например, может быть в неподготовленных данных и процессах, непонимании, какие задачи может решить ПО, а какие нет, или в недоверии сотрудников.
В любом случае, первый шаг — это систематизация данных. Нужно определить цели: сократить излишки, снизить дефициты, повысить рентабельность. Далее — понять, какие факторы влияют на заказы: акции, минимальные партии, кратность и пр. Важно: мастер-данные должны храниться отдельно, а программа должна лишь использовать их в расчётах.
Кому автоматизация действительно нужна?
Малому бизнесу с ассортиментом 200–300 SKU часто хватает ручного управления, например, в Excel. Здесь внедрение сложной системы не всегда окупается. Но при большом ассортименте, распределённой сети магазинов и складов эффект от автоматизации очевиден:
🔹сокращаются излишки и упущенная прибыль;
🔹высвобождается рабочее время сотрудников;
🔹процессы синхронизируются между отделами.
В нашей практике наибольшая эффективность проявляется у компаний с запасами от 100 млн рублей и выше.
Что программа не решит?
Автоматизация не заменяет понимания процессов. Прежде чем внедрять систему, стоит провести предпроектное моделирование: оценить запасы, проверить экономический эффект и сопоставить масштабы бизнеса с затратами.
Даже без системы полезно стандартизировать workflow заказов: проверка акций, учёт минимальных партий, контроль результата. Это снижает зависимость от конкретных сотрудников и минимизирует риски.
Тактический инструмент, а не стратегия
Система умеет прогнозировать спрос, рассчитывать страховые запасы, сигнализировать о проблемах. Она снимает рутину, но стратегические решения — какие категории развивать, куда инвестировать — остаются за специалистами.
Человеческий фактор
Главный вызов внедрения — доверие. Сотрудники боятся, что программа заменит их. Но в реальности роль человека просто меняется: от рутинных расчётов к аналитике и работе с нестандартными ситуациями.
📌 Вывод: автоматизация эффективна там, где масштаб бизнеса оправдывает её стоимость. Она даёт наибольший эффект при крупных запасах и сложных процессах, но требует систематизации данных и экспертизы сотрудников.
И снова поговорим об автоматизации. Чуть раньше мы разбирали, какие преимущества она дает и где проходит условная граница автоматизации.
Многие компании хотят «сразу поставить программу», но результат не всегда оправдывает ожидания. Причина, например, может быть в неподготовленных данных и процессах, непонимании, какие задачи может решить ПО, а какие нет, или в недоверии сотрудников.
В любом случае, первый шаг — это систематизация данных. Нужно определить цели: сократить излишки, снизить дефициты, повысить рентабельность. Далее — понять, какие факторы влияют на заказы: акции, минимальные партии, кратность и пр. Важно: мастер-данные должны храниться отдельно, а программа должна лишь использовать их в расчётах.
Кому автоматизация действительно нужна?
Малому бизнесу с ассортиментом 200–300 SKU часто хватает ручного управления, например, в Excel. Здесь внедрение сложной системы не всегда окупается. Но при большом ассортименте, распределённой сети магазинов и складов эффект от автоматизации очевиден:
🔹сокращаются излишки и упущенная прибыль;
🔹высвобождается рабочее время сотрудников;
🔹процессы синхронизируются между отделами.
В нашей практике наибольшая эффективность проявляется у компаний с запасами от 100 млн рублей и выше.
Что программа не решит?
Автоматизация не заменяет понимания процессов. Прежде чем внедрять систему, стоит провести предпроектное моделирование: оценить запасы, проверить экономический эффект и сопоставить масштабы бизнеса с затратами.
Даже без системы полезно стандартизировать workflow заказов: проверка акций, учёт минимальных партий, контроль результата. Это снижает зависимость от конкретных сотрудников и минимизирует риски.
Тактический инструмент, а не стратегия
Система умеет прогнозировать спрос, рассчитывать страховые запасы, сигнализировать о проблемах. Она снимает рутину, но стратегические решения — какие категории развивать, куда инвестировать — остаются за специалистами.
Человеческий фактор
Главный вызов внедрения — доверие. Сотрудники боятся, что программа заменит их. Но в реальности роль человека просто меняется: от рутинных расчётов к аналитике и работе с нестандартными ситуациями.
📌 Вывод: автоматизация эффективна там, где масштаб бизнеса оправдывает её стоимость. Она даёт наибольший эффект при крупных запасах и сложных процессах, но требует систематизации данных и экспертизы сотрудников.
🔥2👍1