Napoleon AI-Driven Replenishment

Какие задачи решает система

Система Napoleon AI-Driven Replenishment — комплексное решение для автоматизации процесса пополнения и распределения товаров.

[01]

Сокращение излишков и дефицита

Мониторинг потребностей каждого филиала в реальном времени, который позволяет точно определить, сколько и каких товаров необходимо закупить и как избежать дефицита или переизбытка товаров.

[02]

Прозрачность бизнес-процессов

Из наглядных отчетов легко увидеть динамику прибыли компании и эффективность управления запасами. Расчеты различных сценариев помогают принимать обоснованные решения.

[03]

Повышение точности прогнозов

Использование вероятностных моделей в сочетании с мультиуровневым моделированием запасов в цепи поставок обеспечивает точное планирование.

[04]

Оптимальное распределение товара

Оптимальное перемещение запасов между складами учитывает затраты на транспортировку, разницу в ценах, сроки годности, спрос в конкретной торговой точке, загруженность транспортных средств и процедуры приемки.

[05]

Стратегическое планирование запасов

Прогноз продаж легко согласовать с планом заказов на месяц или год всего одним нажатием. Все запланированные заказы могут быть согласованы с финансовым отделом для составления плана оплаты.

[06]

Снижение нагрузки на сотрудников

Прогнозы, заказы, распределение товара по транспорту и перемещения между филиалами автоматизируются, что приводит к сокращению ошибок в расчетах. Это освобождает сотрудников для выполнения более значимых задач, на которые обычно не хватает времени.

Результаты от внедрения

[01]

Постоянная доступность товаров на полке

При правильном прогнозировании заявленный ассортимент всегда будет в наличии для покупателей.

[02]

Эффективная цепочка поставок

Анализ и оптимизация количества звеньев в цепочке приводит к сокращению затрат на поставку товаров.

[03]

Сокращение завышенных запасов

Уменьшение замороженного капитала приводит к сокращению излишков товаров на складе.

[04]

Заполнение полочного пространства

Корректная выкладка для создания эффекта заполнения товаров в магазине.

[05]

Повышение продуктивности сотрудников

Сокращение ручного труда персонала за счет снижения времени, затраченного на редактирование заказов

1-3%

рост продаж

5-15%

сокращение дефицита

5-25%

сокращение завышенных запасов

50-70%

рост продуктивности и эффективности пользователей

97%

рост уровня сервиса

Кейсы и награды

[

все кейсы

]

Разработка функциональной карты системы F&R для сети магазинов «Магнит»

F&R

Ритейл

[награды]

Автоматизируем управление остатками и удовлетворенностью спроса в ритейл и FMCG

Возможности системы

Прогнозирование потребностей конечных покупателей

Встроенные ML-модели, предоставляющие современные и быстрые средства прогнозирования (prophet, XGBoost). Они позволяют строить прогноз регулярного спроса и промо с высокой точностью и небольшими усилиями.

[01]

Ежедневный расчет заказов и распределений

Система поддерживает пополнение в рамках любой цепочки поставок на заданный горизонт планирования и учитывает время действия параметров пополнения. Есть возможность выбора политик пополнения или распределения от простой «точки заказа» до сложной формулы динамического моделирования целевого остатка.

[02]

Алгоритмическая оптимизация запасов по всей цепочке поставок

Система предлагает гибкое управление всеми необходимыми параметрами: настройками цепочек поставок, календарей событий, окнами приемки заказов, отгрузки и т. д., особенностями контракта с партнерами, включая определение ограничений в рамках цепочки, кратности, тарифа, минимальные значения заказа и суммы. Встроенный конструктор политик позволяет без погружения в ядро системы отдавать ей нужные команды.

[03]

Прозрачность и управляемость процесса

Для визуализации система использует платформу, спроектированную как универсальный пользовательский инструмент. В системе уже есть предустановленные пользовательские формы для разных видов контроля, от мониторинга общих метрик до работы с отдельными заказами на уровне позиций. Функционал платформы существенно расширяет возможности уже готовых инструментов, благодаря low-code можно дополнить и без того гибкую систему управления товарными запасами.

[04]

прогнозирование

Встроенные ML-модели, предоставляющие современные и быстрые средства прогнозирования (prophet, XGBoost). Они позволяют строить прогноз регулярного спроса и промо с высокой точностью и небольшими усилиями.

ежедневный расчет

Система поддерживает пополнение в рамках любой цепочки поставок на заданный горизонт планирования и учитывает время действия параметров пополнения. Есть возможность выбора политик пополнения или распределения от простой «точки заказа» до сложной формулы динамического моделирования целевого остатка.

оптимизация

Система предлагает гибкое управление всеми необходимыми параметрами: настройками цепочек поставок, календарей событий, окнами приемки заказов, отгрузки и т. д., особенностями контракта с партнерами, включая определение ограничений в рамках цепочки, кратности, тарифа, минимальные значения заказа и суммы. Встроенный конструктор политик позволяет без погружения в ядро системы отдавать ей нужные команды.

управляемый процесс

Для визуализации система использует платформу, спроектированную как универсальный пользовательский инструмент. В системе уже есть предустановленные пользовательские формы для разных видов контроля, от мониторинга общих метрик до работы с отдельными заказами на уровне позиций. Функционал платформы существенно расширяет возможности уже готовых инструментов, благодаря low-code можно дополнить и без того гибкую систему управления товарными запасами.

[

]

Почему нужно выбрать нас

[01]

Применение машинного обучения

Применение ML позволяет значительно улучшить точность прогнозов, опираясь на анализ больших объемов данных: от исторических продаж и сезонных колебаний до текущих трендов рынка и поведения покупателей. Это приводит к более эффективному управлению запасами, минимизирует излишки и недостатки, оптимизирует складские операции и сокращает издержки.

[02]

Экспертная команда

Опытная команда индустриальных экспертов, которая продолжает расширяться по мере развития продукта.

[03]

Использование современных и инновационных алгоритмов пополнения

Алгоритмы оптимизации цепочки запасов, плана и сглаживания потока движения товара собственной разработки предлагают адаптивный подход к управлению запасами, который обеспечивает компаниям ряд ключевых конкурентных преимуществ. Внедрение нашего программного продукта позволит достичь высокой операционной эффективности и укрепить позиций компании на рынке.

[04]

Единое платформенное решение GoalProfit

Благодаря использованию GoalProfit внедрение одного нашего продукта позволяет существенно сократить сроки для подключения остальных продуктов. Модульный дизайн системы дает возможность быстро подключить не только прогнозирование и управление запасами, но и закрыть другие потребности бизнеса, такие как S&OP (Sales and Operations Planning — планирование продаж и операций) или внедрить систему интеллектуального ценообразования.