Как решение Novo Forecast Enterprise помогает дистрибьютору Nestle, Mars и P&G в СНГ экономить ₽1 млрд в год
Маркет
Компания АЛИДИ — крупнейший дистрибьютор и поставщик в торговые сети — внедрила цифровую систему прогнозирования спроса и интегрированного планирования в цепях поставок Novo Forecast Enterprise — российское решение, разработку компании Novo BI, которая была официально признана Минцифры аналогом решения SAP Integrated Business Planning.
Заказчик — компания АЛИДИ
АЛИДИ является дистрибьютором №1 и одним из крупнейших поставщиков в торговые сети продукции известных международных производителей: Nestle, Mars, P&G, Jacobs и др. Входит в топ-5 крупнейших логистических операторов России, работает на 103 площадках в 62 регионах РФ, а также в Беларуси и Казахстане.
У компании в обороте — 30 тыс. товарных позиций, 500 тыс. клиентов, 6,5 млн заказов в год. Для такого крупного дистрибьютора планирование по товарам означает анализ гигантского массива данных, причем в очень сжатые сроки. Любое отклонение или ошибка чреваты огромными убытками. При этом точность прогнозов по товарам была низкой.
Компания Novo BI — российский технологический вендор, занимает лидирующие позиции на рынке программных продуктов для прогнозирования спроса и интегрированного планирования в цепях поставок.
Входит в реестр аккредитованных ИТ-компаний, является резидентом инновационного центра «Сколково» и участником Московского инновационного кластера.На сегодняшний день у компании более 200 клиентов, в том числе АШАН, ГАП РЕСУРС, Черноголовка, производитель воды Baikal, Май Foods, AQUAART, Волма, Bergauf, Увелка, Комос Групп, Лудинг и др.
История и цели проекта
Несмотря на размер бизнеса, в АЛИДИ на момент принятия решения о цифровизации процесса прогнозирования спроса был ряд серьезных проблем:
- Не был построен процесс планирования дополнительных и промо-объемов, которые привозились «по письму, по звонку, по бумажке». История продаж не очищалась от влияния промо-отгрузок, и ее использование приводило к оверстокам. При этом требования партнеров и поставщиков к качеству процессов планирования ужесточались.
- Не производилось своевременного расчета и предупреждения рисков в товарном запасе. Расчеты заказов на пополнение выполнялись в Excel каждым специалистом по-своему и были непрозрачны.
- Отсутствовали процессы совместного планирования с поставщиками и крупными клиентами. Причины оверстоков и списаний товаров с трудом поддавались анализу и управлению.
Исходя из этих проблем, были сформулированы требования к проекту автоматизации:
1. Полная автоматизация подготовки истории продаж для получения базового прогноза. Автоматический подбор моделей и расчет базового прогноза на горизонт 6+ месяцев.
2. Возможность совместного планирования в формате онлайн для 500+ пользователей одновременно. Наличие механизма согласования, различных механик и формата факторов, расчет рекомендаций и рисков, автоматическое и оперативное применение всех согласованных факторов к итоговым прогнозам.
3. Детализация прогнозов в следующих разрезах:
- Дата, Площадка, SKU
- Дата, Площадка, Клиент, SKU
4. Управление расчетом потребности и пополнения в многозвенной цепочке поставок. Автоматический расчет заказов на пополнение по всем цепочкам и поставщикам, прослеживаемость истории заказов и причин ручных корректировок заказов, формирование грузоотправлений по формату транспортных средств.
5. Расчет плана заказов на произвольный горизонт по всем поставщикам и площадкам. Пересчет планов в логистические и финансовые измерения, возможность «раскрытия» структуры плана заказов на регулярный спрос и факторы спроса, разделение плана заказов по клиентам и срокам годности (партионности).
Решение
Для решения задач заказчика внедрены 2 модуля Novo Forecast Enterprise:
- Demand Forecasting Management (DFM) для автоматизации цикла прогнозирования и совместного планирования.
- Supply Chain Management (SCM) для управления запасами в цепи поставок.
Срок внедрения составил 6 месяцев.
Результаты проекта
В результате реализации проекта были достигнуты все сформулированные требования, и экономия заказчика составляет ₽1 млрд в год. Экономия достигнута за счет улучшения следующих метрик.
- С 40% до 85%+ выросли точность и качество прогнозов. Заказчик получил все необходимые данные для расчета метрик качества процесса планирования.
- 36 месяцев — горизонт расчета базового прогноза.
- До 98% вырос уровень клиентского сервиса.
- На 50% снизились неликвиды и списания.
- На 10% снизились случаи out-of-stock.
- Более чем в 2 раза выросла скорость принятия решений.
- С 35 до 16 дней продаж улучшилась оборачиваемость запасов.
- На 90% сократились трудозатраты на процесс планирования.
- В 20 раз сократились трудозатраты на расчет пополнения цепочки поставок.
Специалисты компании теперь используют совместное планирование с поставщиками (Non-food, Food), а компания отмечает получение контрактов и территорий в том числе из-за наличия процесса планирования заказов.
Кроме запланированных, компания получила также дополнительные плюсы:
- Ежеквартальное обновление функционала системы.
- Новые инструменты работы с факторами (автофакторы, тендеры, трейд-акции и др.).
- Экономное расходование ИТ-ресурсов (оборудование, производительность, обязательное ПО).
«Наш совместный с АЛИДИ проект наглядно показывает, как влияет на бизнес внедрение интегрированного планирования и прогнозирования, насколько наличие точного и своевременного прогноза по товарам важно для обеспечения нужного уровня сервиса и в конечном итоге для роста компании, ее конкурентоспособности и перспектив развития на рынке», — комментирует Евгений Непейвода, управляющий партнер компании Novo BI.
■ erid: LjN8K9RJiРекламодатель: ООО «Ново Биай»ИНН/ОГРН: 9731064180/1207700173339Сайт: https://novobi.ru/ru/
Полный текст статьи читайте на CNews