Разделы

ПО Цифровизация Импортонезависимость Ритейл

Александр Грицай, Forecast NOW: Как сделать продукт для управления запасами лучше, чем у многомиллиардных ИТ-корпораций?

О том, как интеллектуальная система управления товарными запасами помогает бизнесу, и насколько успешно она заменяет ушедших с рынка зарубежных вендоров, мы побеседовали с Александром Грицаем, генеральным директором компании Forecast NOW!

CNews: Александр, расскажите, чем занимается ваша компания?

Александр Грицай: Мы уже 12 лет разрабатываем и реализуем систему прогнозирования спроса и управления товарными запасами. Программа рассчитывает, сколько и какого товара магазинам нужно закупить на какой конкретно склад, чтобы обеспечить потребительский спрос. Зачастую это очень сложно сделать из-за непредсказуемости, особенно в бизнесе по продаже высокотехнологичного оборудования, электротехники, запчастей. Для таких случаев в нашем продукте реализованы передовые алгоритмы, обеспечивающие высокую точность прогнозирования. Программа помогает сократить время, которое сотрудники тратят на рутинные операции: построение прогнозов, расчеты заказов, аналитику эффективности управления запасами и др. Так, через два года после внедрения программы у нашего клиента — компании по продаже электротехнической продукции — оборачиваемость улучшилась на 40% с 45-50 до 27-35 дней, а дефицит по товарам класса А сократился более чем в два раза — с 4% до 1,4-1,7%. При увеличении числа поставщиков (с 240 до 300) и числа SKU (с 70 тысяч до 100 тысяч) количество менеджеров отдела закупок сократилось с 21 до 17 человек.

Мы внедрили программу Forecast Now! в работу более 80 различных компаний в России и странах СНГ. Наши клиенты — оптово-розничные торговые предприятия (продукты питания, электротовары, стройматериалы, товары для дома, бытовая химия, упаковка, навесное оборудование и т.д.) с оборотом от 500 млн в год.

Александр Грицай: Мы внедрили программу Forecast Now! в работу более 80 различных компаний в России и странах СНГ

Первую программу мы продали автомобильному бизнесу: точно сказать, сколько будет продано, к примеру, завтра или послезавтра свечей зажигания или бамперов, невозможно. Мы полностью настроили алгоритмическую базу на вероятностное прогнозирование. В отличие от точечной, вероятностная оценка прогнозировала продажи примерно таким образом: с 30-процентной вероятностью будет реализовано 0 товаров, еще с 30-процентной — будет продан один товар, оставшиеся 40% — продадут две штуки. При этом нужно понимать, какие есть ресурсы, ограничения, сколько стоит потерять клиентов. Именно такая вероятностная оценка позволяет принимать решение — положить на склад больше товара и удовлетворить больше клиентов, или положить меньше товаров, но это будет выгоднее. Пусть несколько клиентов уйдут, но при этом полсклада не будет заполнено дешевыми гайками.

Мы используем технологию цифрового двойника и имитационного моделирования. Каждый прогноз по товару моделируется в виртуальной реальности. У каждого продукта есть цифровая копия, и мы порядка 50 тысяч раз прокручиваем разные варианты и понимаем, с какой частотой у нас купят 10, 20 или 30 штук товара и т.д. Технология, которую мы сейчас используем, понятна пользователям, что немаловажно, от этого зависит успех внедрения.

Также проводим обучающие вебинары о том, как эффективнее управлять запасами. Вебинар включает домашние задания с последующей проверкой. После тестирования даем заключение, насколько эффективно студент прошел обучение.

CNews: Как поменялась ваша деятельность в связи с последними событиями на рынке?

Александр Грицай: Нарушилась цепочка поставок, и прежде всего это сильно коснулось наших клиентов — ритейлеров и дистрибьюторов. Поэтому мы в срочном порядке реализовывали функционал, который позволяет рассчитывать риски по дефициту, чтобы клиенты могли получать какие-то предупреждения. На некоторое время рынок замер, потому что все были заняты реорганизацией «внутренней кухни».

Мы стали больше вкладываться в обучающие мероприятия для клиентов, рассказывать им, как оптимизировать запасы в сложившейся обстановке. К примеру, если цепочка поставок товара удлиняется, необходимо иметь больше запасов на складах, чтобы нивелировать разницу и не затрачивать больше денег. С нашим софтом можно на 20-30% снизить остаток. Это значит, что удлинение цепочки поставок на эти 20-30%, условно говоря, клиент не заметит.

Также в период нестабильности Forecast NOW! стала расширять присутствие в странах СНГ, регионах MENA: вести там более активную работу по поиску клиентов и потенциальному внедрению продукта. Эти страны становятся промежуточными хабами, через которые проходит все больше товара, и им нужно будет в дальнейшем управлять этим потоком эффективнее.

CNews: С какими трудностями пришлось столкнуться компании в уходящем году?

Александр Грицай: Это состояние постоянной неопределенности, в котором пребываем и мы, и наши клиенты. Оно в течение года не разрешалось, а каждый раз становилось все более запутанным и сложным. Раньше, к примеру, таким «подвешенным» состоянием был период майских праздников.

Во многих компаниях проекты, которые не нужны для «выживания», приостанавливают. Раньше клиенты предпочитали заплатить нам деньги и сразу иметь полный доступ к системе, теперь все чаще выбирают пилотную версию.

Больше всего, я считаю, эта неопределенность коснулась среднего и крупного бизнеса: тех, у кого прямые контракты с большими производителями, например с Procter & Gamble, Nestle, Danone и др. Они все на виду, и именно эти компании оказались под ударом из-за срывов цепочек поставок. Малый бизнес, который не на радарах, наоборот стал развиваться. То есть это те, кто импортирует, к примеру, от какого-нибудь малоизвестного южнокорейского бренда. Их товарооборот стал расти.

Александр Грицай: Неопределенность коснулась среднего и крупного бизнеса: тех, у кого прямые контракты с большими производителями

Еще одной сложностью стал одномоментный переход на большое количество русских сервисов. Хорошо, что мы использовали политику покупки софта и SelfHost. У нас практически не было инструментов, которые находились за рубежом и были не в нашей собственности. Однако пришлось срочно искать альтернативы для управления проектами.

С Zoom мы перешли на Яндекс.Телемост, из Paper Dropbox и Google Документов мы также переходили на сервисы Яндекса, что по скорости работы и по функционалу имело свои нюансы. Чтобы максимально диверсифицироваться и снизить риски, с YouTube выгружали сотни наших роликов и переносили их в Яндекс.Дзен и на RuTube. При этом не было каких-то продуктов, которые мы не смогли заменить. Скорее, вызывало раздражение, что нужно делать какую-то непродуктивную работу, которая возникла в данный момент.

CNews: Насколько освободился рынок после последних событий?

Александр Грицай: Еще до ухода таких международных гигантов, как SAP, Oracle, Blue Yonder (JDA), SOLVO и др., мы проводили исследования совместно с большими продуктовыми сетями, поставщиками спортивных и автомобильных товаров. Нашей задачей было сравнить точность системы Forecast NOW! с международными аналогами. Мы выиграли по всем показателям. Это немного странно звучит: как можно сделать лучше, чем у многомиллионных корпораций? Но смысл в том, что они — не монопродуктовые, у них десятки, а то и сотни продуктов, которые много лет разрабатывают огромные распределенные команды. У нас же один продукт, и мы быстрее реагируем на изменения на рынке. Программные продукты больших иностранных корпораций отстают от тех, что есть на рынке, на 8-10 лет (используют методы прогнозирования 2008 года). Мы ориентируемся на международное научное сообщество, которое занимается исследованиями в области управления запасами. То есть из научной среды делаем трансфер технологических концепций в бизнес. У нас есть огромная база, чтобы понять, насколько западные наработки эффективны в российском бизнесе.

Некоторые международные вендоры продают свой бизнес российскому менеджменту, и мы ожидаем существенного роста обращений к нам через некоторое время.

CNews: Как бизнесу прогнозировать спрос и планировать запасы в условиях этой неопределенности?

Александр Грицай: Классические системы прогнозирования не рассматривают многовероятное будущее и не принимают эти риски во внимание. Каким бы по стоимости этот риск не был. Есть простой пример: в магазине продают в среднем по три булочки в день. Значит, нужно заказывать по три штуки на каждый день, и магазин выйдет в плюс. Это классический метод прогнозирования. Другой подход звучит так: с вероятностью в 50% продадут три булочки, с вероятностью в 30% — четыре, с вероятностью в 20% — 7 изделий. Система обычно принимает решение, стоит ли столько булочек хранить? Потому что если товар не реализуют, с какой-то вероятностью его нужно будет списать. И в зависимости от себестоимости этой булочки и ее цены продавец балансирует между двумя этими рисками в условиях обычной неопределенности спроса. Другое дело, когда возникает неопределенность типа «черного лебедя» — событий, которые никто не ждал, но они случаются с очень малой долей вероятности. Частично-вероятностные модели «откидывают» такие ситуации, потому что моделировать их очень сложно.

Система Forecast NOW! работает по методу полного вероятностного прогнозирования, то есть учитывает вероятности меньше, чем 0,01%. Это крайне редкие события. Когда, например, в магазине вместо обычных трех купят сто булочек сразу. Естественно, в обычных условиях, скорее всего, не нужно будет хранить столько булочек на складе, но при разных других обстоятельствах мы это учитываем. Например, есть отсрочка платежа, возврат товаров поставщику без удержания стоимости этого товара, появляется какая-нибудь огромная скидка на закупку при большом объеме. И если это все внести в систему, которая работает с полным спектром вероятностей, то может оказаться, что не так дорого станет внести такое количество булочек на склад, чтобы дождаться этого клиента. Естественно, это выдуманный пример, но в целом в бизнесе такое случается.

Когда наступают условия максимальной неопределенности вероятности возникают повсюду, и без вероятностного планирования становится крайне сложно. Например, товар привезут за неделю с вероятностью в 50% и за месяц — с вероятностью еще в 50%. Сколько тогда нужно положить на склад товара? Наша система моделирует ситуацию — 50% таких случаев, 50% — других, оценивает риски и прогнозирует, на каком уровне поддерживать запас, чтобы минимизировать суммарный риск.

В Forecast NOW! мы проводим исследования с огромными массивами данных реальных клиентов, которые дали согласие на участие в этом эксперименте, где прорабатываем все существующие алгоритмы.

Александр Грицай: В создавшихся условиях будущее — за максимально адаптивными компаниями

Мы прошли большой путь от машинного обучения, нейросетей, генетической оптимизации, различных статистических методов и т.д. Это все когда-то было в нашем продукте в том или ином виде. И теперь пришли к полновероятностному моделированию — оно дает наибольший результат с точки зрения финансового результата для компании: сколько она сможет сэкономить и заработать с нашей программой. Мы стараемся работать так, чтобы бизнес получил те показатели, которые изначально планировал: сокращение запасов, времени (которое люди тратят, делая всевозможные расчеты и прогнозы), получение новых функций, что раньше были невозможными, и так далее.

CNews: Есть ли какие-то еще проекты у Forecast NOW! сейчас в разработке?

Александр Грицай: Одно из наших преимуществ в том, что фокус всей компании и команды находится в монопродукте. Его наращивание возможно, тем более, у нас есть потенциал к этому: торгово-производственные компании, которые раньше использовали зарубежный софт, все больше нуждаются в замене, и мы будем идти в направлении производственной оптимизации — управлении сырьем на производстве.

CNews: Какой прогноз дадите на будущее?

Александр Грицай: По последним исследованиям у продуктового ритейла неплохие прогнозы на следующий год. Большие региональные сети продолжат выкупать маленькие, потому что у тех нет возможности инвестировать в эффективное управление запасами, в структуру управления.

Сегмент товаров от небольших оптовых компаний-дистрибьютеров (косметики, парфюмерии и др.) из ранее не очень популярных в России стран, таких как Япония, Корея и т.д., будет сильно расти за счет перераспределения трат населения.

Также в уходящем году велась длительная работа, чтобы установить цепочки поставок не напрямую от производителя, а через компании — транспортные хабы в Турции, Армении, Казахстане. На мой взгляд, их дальнейшее развитие зависит от того, как будут эти цепочки поддерживаться и насколько сильно это повлияет на конечную стоимость продукта. Сейчас с такими компаниями сильно конкурируют те, кто занимается «серым» ввозом. К примеру, телефон, реализуемый по параллельному импорту, стоит в два раза дороже, чем в Европе, а если телефон в Россию завозят путем «серого» импорта, то он стоит примерно столько же, сколько на международном рынке. Так как нелегальный импорт имеет оптимальные короткие цепочки поставок.

В этой конкуренции «серого» и параллельного импорта пока непонятно, на чьей чаше весов в конечном счете будет преимущество, очень многое зависит от государственного регулирования. В создавшихся условиях будущее — за максимально адаптивными компаниями, которые научатся просчитывать различные сценарии: рассматривать разные вероятности развития будущего, оценивать риски и понимать, какой бизнес-моделью выгоднее заниматься, стоит ли переключаться на другую или этот период неопределенности лучше переждать. Токен: Pb3XmBtztA27oo54jsEJVrFvpPgA8gQcjSgmcopРекламодатель: ООО «Инжэниус Тим»ИНН/ОГРН: 6950136297/1116952018138Сайт: https://fnow.ru/