Журнал «Компьютерра» № 3 от 24 января 2006 года

Но постепенно служители Меркурия поняли, что прикидывать спрос «на глазок» чревато избыточными запасами, внеплановыми распродажами, дефицитом. Ассортимент супер/гипермаркетов исчисляется десятками тысяч наименований, и осуществлять «ручное» планирование по каждому из них физически невозможно. Да и непрерывно обостряющаяся конкуренция (которая обусловлена в том числе и выходом на российский рынок зарубежных сетей, уже использующих в работе ИТ-решения для анализа и прогнозирования спроса) и, как следствие, трудности с «воспитанием» лояльности покупателей к отдельному розничному брэнду заставляют внимательнее присматриваться к инновациям.

ERP-классика

Первые попытки автоматизировать управленческие процессы в бизнесе и на производстве имели место еще сорок лет назад. Тогда наибольшую популярность получила методология MRP (Material Requirement Planning), нацеленная на планирование потребностей предприятия в сырье. К 80-м годам сформировался рынок компьютерных информационных систем (КИС), базирующихся на более широкой концепции MRP-II (Manufacture Resource Planning). Новый подход брал за основу планирование ресурсов производства. К 90-м годам эта концепция была дополнена функциями финансового и кадрового управления и получила название ERP (Enterprise Resource Planning). А созданные согласно данной концепции КИС стали называться ERP-системами.

По сей день это ПО остается центральной частью ИТ-структуры практически любого предприятия. Главными задачами ERP-системы являются консолидация поступающей корпоративной информации в единой БД, обмен данными между подразделениями компании, сокращение времени выполнения рутинных операций, повышение прозрачности коммерческой деятельности и повышение качества контроля и управления предприятием.

Некоторые эксперты выделяют ряд современных ERP-продуктов в особый класс — ERP-II (Enterprise Resource and Relationship Processing), для которого характерно дополнение функциональности «стандартной» ERP-системы модулями по работе с потребителями (CRM, Customer Relationship Management) и управлению цепочками поставок (SCM).

Кто встал на «Перекрестке»?

Функциональность системы (а точнее, платформы) Goods4Cast, которую сейчас тестирует «Перекресток», реализуется за счет интегрированной работы семи программных модулей, отвечающих за прогнозирование объемов ежедневных продаж (это делает ядро системы), планирование и оптимизацию закупок, верификацию и обнаружение ошибок в данных, контроль доступности товаров на полках, анализ эффективности воздействий на спрос, оптимизацию объемов страховых запасов и контроль качества прогнозов. Непременной составляющей является первый модуль, а все остальные заказчикам предлагается покупать выборочно, в зависимости от конкретных потребностей.

Центральная часть Goods4Cast — модуль прогнозирования будущих продаж. Он поставляет львиную долю данных, используемых другими модулями системы (для расчета момента и объема закупки, объема обязательного запаса на складе), а потому точность прогноза является критическим фактором, определяющим эффективность системы в целом. Замечу, что алгоритмы прогнозирования центрального модуля минимизируют не ошибки прогноза, а суммарные потери, так как обычная «статистическая» погрешность в 3—5 процентов при миллиардном обороте выливается в весьма впечатляющие суммы.

Для каждого товара система автоматически выбирает подходящий алгоритм, вносит коррективы по взаимному влиянию товаров и рассчитывает доверительный интервал для оценки погрешности прогноза. По мере работы системы и накопления данных о продажах появляется возможность контролировать точность алгоритмов с возможной их перенастройкой.

В свою очередь, модуль планирования закупок позволит избежать таких малоприятных явлений, как замораживание средств, снижение оборачиваемости, затоваривание складских площадей, нехватка места для других товаров при чрезмерной закупке или отсутствие товара на полке (а это не только ведет к снижению продаж, но и негативно сказывается на отношении покупателей) при запоздалой или недостаточной закупке. От системы в этом случае требуется выбрать оптимальный момент и объем закупки.

Исходными данными для принятия этого решения служат такие показатели, как объем текущих товарных остатков, предполагаемый период, по истечении которого заказанный товар появится на прилавке, объем сделанных (но еще не доставленных) заказов, предполагаемый объем продаж и размер обязательного (страхового, неснижаемого) запаса. Данные о прогнозируемом объеме продаж импортируются из ядра системы. Страховой запас вычисляется с учетом возможных колебаний спроса и задержек доставки и тоже может быть определен отдельным модулем системы. Остальные показатели импортируются из системы учета розничной сети.

Оптимальный момент закупки определяется исходя из утверждения, что к поступлению новой товарной партии в магазин страховой запас оставался нетронутым.