14 Ноября 2025 16:52 14 Ноя 2025 16:52 |

Поделиться

В крупном металлургическом холдинге внедрена система планирования спроса на базе платформы Knowledge Space

В одном из крупных металлургических холдингов разработана и внедрена в эксплуатацию система планирования спроса на базе российской платформы интегрированного планирования – Knowledge Space.

В 2023 году был разработан базовый функционал системы. В 2024-2025 гг. система применяется для планирования спроса и продолжает развиваться.

Задачи компании и выбор ИТ-платформы

Планирование спроса (Demand Planning) – один из ключевых управленческих процессов в компании. До внедрения новой системы для планирования спроса заказчик использовал западную систему SAP APO, имевшую ряд существенных ограничений:

• Отсутствие механизмов гибкой детализации спроса.
• Ограничения на обработку истории спроса и, как следствие, неточные или искаженные данные в плане спроса.
• Отсутствие функционала расчета и планирования цен: пользователи были вынуждены рассчитывать планы вручную, используя Excel.
• Отсутствие базовой аналитики и отчетности.
• Отсутствие единой информационной среды для формирования планов спроса различными подразделениями.

Перед компанией-заказчиком стояли ИТ- и бизнес-задачи, которые требовали внедрения новой системы планирования спроса. Среди них:

• Увеличение горизонта планирования до 18-24 месяцев для улучшения стратегического управления и возможности учитывать влияние сезонных факторов и ремонтных работ на спрос и маржинальность.
• Автоматизация процесса и интеграция всех участников: новая система должна объединить участников процесса планирования в единую среду, позволяя работать с детальным спросом и улучшать точность прогнозов.
• Рост маржинальности за счет перехода к более гибкому и точному планированию спроса и цен, что позволит значительно улучшить управление объемом спроса и соответствие планов стратегическим инициативам компании.
• Создание удобных инструментов для работы с данными: автоматизация, гибкость настроек и возможность моделирования сценариев спроса должны повысить эффективность и снизить зависимость от ручного труда.

К тому же, с 2023 года поддержка SAP APO стала недоступной в России, и компания инициировала выбор российского вендора системы планирования. Критерии выбора включали:

• реализуемость функциональных требований;
• соответствие требованиям к технической архитектуре;
• зрелость платформы;
• возможность формирования совместной команды разработки (заказчика и вендора);
• релевантный проектный опыт в металлургии;
• реализация демо-стенда по планированию спроса;
• гибкость платформы.

Заказчиком рассматривались ряд других решений, представленных на рынке. Ключевыми факторами выбора платформы Knowledge Space (KS) для реализации системы прогнозирования спроса и цен стали:

• Соответствие платформы заявленным требованиям.
• Демонстрация командой вендора наиболее функционального демо-стенда по сравнению с другими решениями.
• Наличие у компании ИСУ (вендор платформы KS) успешных проектов по цифровизации интегрированного планирования в крупных промышленных компаниях, что свидетельствовало о зрелости российского решения и готовности к внедрению.
• Высокая гибкость KS и возможность быстрой настройки под нужды бизнеса. Это особенно важно для динамичного процесса прогнозирования спроса и цен, где требуется оперативная реакция на изменения.
• Способность быстро реагировать на запросы заказчика, продемонстрированная командой KS в рамках подготовки демо-стенда, которая свидетельствовала о высоком уровне взаимодействия и адаптивности решения.

При выборе решения особое внимание уделялось готовности вендора организовать совместную работу по формированию центра компетенций внутри компании-заказчика по поддержке и развитию решения и платформы в будущем.

Функционал системы

Система автоматизирует следующие процессы компании:

• Планирование спроса:
  • Обновление справочников
  • Формирование и очистка исторических данных
  • Моделирование статистического прогноза
  • Настройка и применение методов дезагрегации, очистки от минимальных объемов
  • Заведение прогноза спроса планировщиками спроса, фронт-офицерами руководителями продуктов
  • Согласование сценариев прогноза.
• Планирование цен:
  • Обновление компонентов формульного ценообразования
  • Обновление и назначение формул цен
  • Расчет цен по формулам.
• Автодезагрегация (на основе собственной нетривиальной методологии Заказчика).

Решение предназначено для параллельной работы примерно 50 пользователей, среди которых: специалисты отдела планирования, представители фронт-офиса и руководители продуктов.

Модули системы

Решение представляет собой комплексный продукт, который включает в себя:

• Приложения для работы пользователей (просмотр и корректировка данных, настройка параметров и запуск расчета, контроль результатов и поддержка процесса согласования).
• Выделенные управляемые расчетные модули (такие как статистический прогноз или дезагрегация).
• Интеграционную базу данных, предназначенную для хранения данных, передаваемых в смежные системы или полученных из этих систем.
• Встроенный модуль интеграции, обеспечивающий взаимодействие со смежными системами классов: ERP (для получения исторических данных по продажам в разрезе заказов, поставок, счетов-фактур), MDG (для получения справочной информации), PDM (для получения данных о материалах планирования и справочников материалообразующих характеристик) и SNP (для передачи утвержденного прогноза спроса и настройки приоритетов типов спроса).

Работа с большими данными

Решение сформировано с учетом требований к скорости расчетов на большом объеме данных. Позиция спроса описывается большим количеством аналитик (более 50), на произвольной комбинации которых обеспечивается возможность планирования объемов. К наиболее емким расчетным блокам относятся дезагрегация и формирование статистического прогноза.

Расчеты осуществляются в фоновом режиме и не блокируют работу пользователей.

В приложении поддерживается многопользовательский режим расчетов. Несколько планировщиков могут одновременно запустить формирование статистического прогноза, например, на разных уровнях агрегации спроса с использованием разных методов статистического прогнозирования.

Этапы реализации

Система прогнозирования спроса и цен – сложный многофункциональный инструмент, внедрение которого было разделено на несколько этапов.

На первом этапе реализован базовый функционал, включающий работу со справочниками, просмотр и корректировку истории спроса, ввод прогноза на произвольном срезе данных, дезагрегацию и формирование статистического прогноза. В 2024 году система введена в эксплуатацию.

В настоящее время реализуется второй этап, включающий развитие инструментов дезагрегации, расширение признаков спроса, развитие модуля ценообразования для всех продуктов.

В планах дальнейшего развития системы использование ML-моделей для прогнозирования, подключение дополнительных источников спроса.

Эффекты от внедрения

Внедрение системы прогнозирования спроса и цен позволило существенно сократить время на формирование прогноза спроса в рамках цикла планирования.

Реализованная отчетность позволяет измерять и накапливать данные о точности сформированных прогнозов. Таким образом, у планировщиков появился инструмент для анализа причин отклонений и управления качеством прогнозирования.

Сократилось количество ошибок при вводе экспертного прогноза пользователями за счет функционала управления неактуальным спросом.

Гибкие инструменты обработки минимальных объемов позволили повысить точность прогнозирования, сократив потери минимальных объемов при дезагрегации.

Экономический эффект от внедрения системы прогнозирования спроса и цен был рассчитан и зафиксирован в июле-августе 2023 г. – после внедрения ключевого функционала. Конкретные оценки

являются коммерческой тайной компании-заказчика, однако, можно констатировать, что фактический эффект соответствует ожиданиям заказчика.

Планы развития системы

Созданное решение непрерывно совершенствуется по запросу работающих в нем пользователей.

В ходе проекта был сформирован центр компетенций по KS в команде заказчика, обеспечивающий самостоятельную поддержку и развитие решения. Вендор обеспечивает необходимое обучение, предоставляет документацию, обеспечивает поддержку созданного функционала, а также выполняет работы по развитию в необходимых объемах.

Совместная команда продукта регулярно формирует приоритетные запросы на развитие текущего функционала или на создание нового.

На сегодняшний день обозначены следующие возможные направления развития:

• расширение источников спроса;
• добавление новых методов статистического прогнозирования;
• развитие инструментов автоматической настройки параметров дезагрегации;
• расширение списка материалообразующих характеристик продуктов и гранулярности временных периодов;
• развитие отчетности;
• развитие процесса согласования прогноза спроса и цен;
• совершенствование пользовательских интерфейсов.

«Хочется отметить особую атмосферу взаимного уважения и доверия, которая сформировалась в ходе реализации проекта внутри команды. Мы, специалисты вендора, работали в тесном взаимодействии с функциональным заказчиком, ИТ-специалистами и методологами. Безусловное понимание общих целей, взаимная поддержка и абсолютная открытость позволили быстро и качественно справляться с любыми вызовами, с которыми мы сталкивались. Уникальный опыт по-настоящему командной работы», – Инна Панченко, Директор по моделированию Knowledge Space.

Поделиться

Подписаться на новости Короткая ссылка