Проект

Преобразование процесса планирования спроса в "Пивоварня Москва-Эфес" на SAP IBP for Demand

Заказчики: Пивоварня Москва-Эфес (ГК EFES в России)

Москва; Пищевая промышленность

Подрядчики: SAP CIS (САП СНГ)
Продукт: SAP Integrated Business Planning (SAP IBP)

Дата проекта: 2015/04  - 2016/09
Технология: SCM
подрядчики - 119
проекты - 580
системы - 169
вендоры - 104

До: проблемы и возможности

  • Процесс планирования спроса выполнялся в электронных таблицах
  • Интегрированный сбор данных из исходных систем не поддерживался
  • Наиболее детальные прогнозы строились на уровне «Бренд» - «Регион». Дезагрегировать данные в электронных таблицах было очень сложно
  • Требовалась поддержка интеграции данных Volume Building Blocks в финальный прогноз.

Этот процесс выполнялся вручную в электронной таблице

Почему SAP?

  • Единая интегрированная платформа для поддержки процесса планирования спроса
  • Экспертная служба, которая помогла осуществить эффективное внедрение всего за восемь месяцев
  • Локальный центр обработки данных в России для размещения облачных решений

После: Результаты, ориентированные на прибыль

  • Решение позволило создать интегрированный процесс сбора данных из исходных систем и полуавтоматической очистки данных
  • SAP IBP for Demand позволяет обрабатывать огромные объемы данных. Поддерживается большая детализация данных, чем планировалось изначально — на уровне склада / канала / товарной единицы
  • Было проведено сравнение окончательного прогноза спроса с ожиданиями AC Nielsen и средним объемом реализации для активной клиентской базы
  • Все особые требования Эфес были реализованы в решении
  • Точность прогнозирования на предыдущем низком уровне (клиент / регион) улучшилась на 6 п. п. после 1 го месяца работы. (*данные по каналу TT). Улучшение точности прогноза только по каналу TT после 1го месяца работы
    • Более чем в 20 раз возросла детализация данных при окончательном планировании спроса
    • ~ 20% снижение трудозатрат при планировании спроса
    • Улучшение процессов сбора данных, очистки данных и подготовки прогноза
    • 8 месяцев от планирования до ввода в эксплуатацию
    • Расширение возможностей управления процессами в цепочке поставок

История проекта

В Компании был формализован и апробирован на практике бизнес-процесс планирования спроса, который включал следующие шаги:

  • Подготовка базового прогноза спроса с применением методов анализа временных рядов
  • Оценка и формирование uplifts продаж и маркетинга, среди которых:
    • Учет влияния на прогноз вывода на рынок новинок, в том числе – учет эффекта каннибализации
    • Учет промо-акций в традиционной и современной рознице
    • Учет планов включения продукции в listing и исключения из него
    • Прочие Volume Building Blocks - около 12

  • Планирование осуществлялось на уровне «Канал сбыта» - «Географический дивизион» - «Бренд»
  • Ставилась задача по дезагрегации данных планирования спроса до уровня «SKU» – «Бизнес-партнер»
  • Планирование осуществлялось в MS Excel, поддержка форматов данных осуществлялась вручную силами подразделения ИТ-поддержки
  • Подготовка данных базы дезагрегации также осуществлялось вручную силами подразделения ИТ-поддержки
  • Ставилась задача по дезагрегации данных планирования спроса на недельный уровень и осуществление краткосрочного планирования

Процесс среднесрочного прогнозирования

Подготовка прогноза

  • Сбор исторических данных
  • Очистка истории
  • Создание базового плана
  • Подготовка базы каннибализации – перечня подобных товаров для новинок и коэффициентов поглощения

Совещание с отделами маркетинга и продаж

  • Сбор данных по маркетингу и продажам
  • Обновление событий
  • Определение и оценка влияния

Проверка непротиворечивости

  • Консолидация прогнозов
  • Проверка непротиворечивости
  • Оценка расхождений с бизнес-данными
  • Предложение прогноза

PreDRM; DRM

  • Выполнение DRM: согласование плана
  • Предоставление обратной связи отделам маркетинга, продаж и финансов
  • Обновление событий и оценка прогноза
  • Выполнение детального согласованного плана

Совещание S&OP

  • Проведение совещания S&OP
  • Предоставление обратной связи отделам маркетинга, продаж, финансов и SC
  • Обновление событий и оценка прогноза
  • Выполнение детального согласованного плана

Очевидные сложности

  • Возможности MS Excel как средства комплексной автоматизации бизнес-процесса планирования спроса недостаточны
  • Низкая автоматизация базовых процессов требовала большого объема ручного труда по выверке данных смежных подразделений и устранения ошибок человеческого фактора
  • Ограничения MS Excel как вычислительной платформы затрудняли:
    • Осуществление дезагрегации
    • Архивирование и повторное использование данных прошлых сессий прогнозирования
    • Сценарии и версии
    • Управление полномочиями на доступ к данным
    • Автоматически формируемая отчетность в различных разрезах

  • Неизбежность автоматизации бизнес -процесса на промышленной платформе стала очевидной

Вехи проекта

Процесс среднесрочного прогнозирования

Системная архитектура

Интеграционные потоки:

  • Входящий поток основных данных: SAP BW -> IBP
  • Входящий поток транзакционных данных: история продаж SAP BW -> SAP IBP
  • Входящий поток данных плана промо в Modern Trade: Excel (с VBA) -> SAP IBP
  • Исходящий поток транзакционных данных: результаты прогнозирования SAP IBP -> SAP BW

Тестирование

Прототипирование осуществлялось на ограниченном объеме данных:

  • 2 самых массовых бренда
  • Все регионы/бизнес-клиенты/сети – полная клиентская база

Интеграционное тестирование проводилось в 4 этапа:

  • Отработка математики на ограниченном объеме в тестовой среде
  • Отработка интеграции на полном объеме в продуктивной среде
  • Отработка дезагрегации на полном объеме в продуктивной среде
  • Стресс-тест в продуктивной среде

Итог проекта

  • По материалам презентации "Преобразование процесса планирования спроса в одной из крупнейших пивоваренных компаний России с решениями SAP IBP for Demand" на SAP Forum 2018 года