RS.SCM
Облачное AI/ML решение для управления цепочкой поставок. Прогнозирует спрос и автоматически рассчитывает оптимальные заказы, основываясь на анализе больших данных.
Одна из важнейших задач ритейлера — обеспечить постоянное наличие товара на полках магазина и сохранить баланс между складскими запасами и логистическими затратами.
Система прогнозирования спроса и автоматического заказа RS.SCM снижает Out-of-Stock, уровень излишних товарных запасов и логистические издержки, за счет повышения качества процессов управления цепочкой поставок.
Возможности решения
Поддержка принятия решений на основе анализа больших данных
Система оценивает влияние уровня обслуживания поставщика и баланса страховых запасов в цепочке поставок. Это помогает исследовать тенденции и взаимные корреляции, чтобы найти лучшие варианты решения задач.
Прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта
Искусственный интеллект выбирает самый эффективный метод прогнозирования и оптимальные параметры для каждого товара. Пользователю не нужно задумываться о правильной группировке товаров и магазинов для определения сезонности и трендов. RS.SCM просчитает все варианты и выберет наилучший.
AI/ML автоматический заказ
RS.SCM рассчитывает уровень пополнения запасов для каждого магазина и склада на основе результатов прогнозирования, и с учетом всех ограничений цепочки поставок,
Решаемые задачи
1. Максимальная доступность товаров в магазине
Отсутствие товара на полке приводит к вымыванию коммерчески успешных товаров из ассортимента. Это повышает уровень упущенных продаж, и ведет к потере прибыли. Интеллектуальные алгоритмы RS.SCM, предотвращают развитие подобного сценария, контролируя уровень Out-of-Stock в каждом магазине сети, в режиме онлайн.
Искусственный интеллект находит наилучший баланс между максимальной доступностью и избыточным товарным запасом.
2. Снижение уровня избыточных товарных запасов
Система управления цепочками поставок RS.SCM прогнозирует потребительский спрос для товаров регулярного спроса, новинок промоакций и праздников. Качественный прогноз – это основа для расчета оптимального страхового запаса.
Уменьшение страхового запаса высвобождает «замороженные» оборотные средства, и дает возможность увеличить полезные площади магазина за счет минимизации подсобного склада. Также уменьшение уровня запасов магазина пропорционально снижает потери от порчи товаров.
3. Сокращение затрат на логистику
Для разных товарных групп, RS.SCM, в автоматическом режиме применяет наиболее подходящий метод пополнения, что приводит к оптимизации ритмичности и количества поставок в магазины и распределительные центры.
При расчёте заказов SCM система учитывает различные параметры, влияющие на логистические издержки, такие как: плечо доставки, кратность упаковки, множественность единиц измерения, учёт сроков годности, ограничения времени утверждения заказа и т.п.
Точный расчёт поставки позволяет использовать на складе процессы Cross-Docking, Pick-by-Line и другие экономически выгодные технологии грузообработки.
4. Увеличение эффективности промоакций
Прогноз промоакций основан на экстраполяции прошлых тенденций на планируемые мероприятия. Он отличается повышенной точностью и позволяет увеличить экономический эффект от проведения Промо. Уменьшается количество списаний и неликвида, что положительно отражается на результатах продаж сезонных и скоропортящихся товаров.
5. Снижение объёма и трудоемкости ручных корректировок
Автоматизация процессов прогнозирования спроса и пополнения товарных запасов ведет к увеличению скорости работы менеджеров по управлению цепочками поставок. Инструменты для сравнения KPI цепочки поставок при ручном и автоматическом заказе помогают обосновано принимать решения о масштабировании автозаказа на разные группы товаров.
RS.SCM прогнозирует и рассчитывает заказы быстрее и точнее, чем человек. После внедрения системы количество ручных корректировок заказов снижается на 60-95%.
6. Создание бережливой цепочки поставок
Чтобы принимать взвешенные решения относительно запасов компании и их оптимизации, требуется анализировать большие массивы многообразных данных.
Технологии работы с большими данными в RS.SCM помогают ритейлеру:
- Получать регулярную и полную картину логистических процессов;
- Повышать уровень удовлетворенности клиентов/поставщиков;
- Эффективно выстраивать отношения с поставщиками;
- Лучше понимать характеристики товаров для оптимизации ассортимента и уменьшения потерь;
- Оперативно принимать решения на основе достоверных данных.
Быстрый запуск
RS.SCM можно быстро подключить к любой системе товародвижения.
SOA-архитектура позволяет создать полноценную, структурированную и надежную интеграцию. Это обеспечивает лёгкое и быстрое построение гарантированного обмена данными.
