Автоматизация заказа сырья и материалов

Задача

У крупного сетевого ритейлера стояла задача добавить в систему автозаказа прогнозируемую потребность сырья, используемого в собственном производстве.

Решение
Шаг 1. Прогнозирование спроса в разрезе номенклатуры и магазина.

Прогнозирование осуществляется методами машинного обучения и учитывает такие параметры, как история продаж, сезонность, тренд продаж, дни недели и праздники, погода.

Шаг 2. Перенос прогноза спроса конечного продукта на ингредиенты.

Технологические карты содержат состав ингредиентов и количество. Получив прогноз на конечную номенклатуру производства, можно перейти к прогнозу ингредиента.

Шаг 3. Сопоставление ингредиенту номенклатуры для заказа (сырье и материалы).

Каждому ингредиенту могут соответствовать различные продукты для заказа. Справочники соответствия помогают перевести ингредиент в конкретную позицию для заказа у поставщика.

Шаг 4. Расчет потребности для каждой номенклатуры заказа.

Технологические карты позволяют рассчитать потребность в каждом ингредиенте, перевести ингредиент в конкретную номенклатурную позицию для заказа и исходя из расхода, указанного в рецепте, получить прогнозируемую потребность сырья и материалов для собственного производства.

Шаг 5. Автоматическое формирование заказа на покупку у поставщика.

Расчетное значение прогнозируемой потребности номенклатур для целей собственного производства передается через API в учетную систему ритейлера, где формируются централизованные заказы на покупки у поставщиков.

Результат

Повышение точности прогнозов на 40% за счет использования ML алгоритмов

Уменьшение количества списаний и уценок товаров на 20%
Повышение точности прогноза позволило сократить количество перезатарок

Сокращение трудозатрат отдела закупок в 4 раза
Полностью автоматизированный прогноз для заказа сырья и материалов снял необходимость с сотрудников отдела закупок делать это вручную

Мы используем файлы cookies, чтобы получать статистику и делать наш сайт и другие сервисы удобными для вас. Продолжая дальнейшее использование сайта и/или его сервисов, вы соглашаетесь с этим. Более подробную информацию можно прочитать в «Политика обработки персональных данных» и в «Политика Cookies»