Проект

IStudio (ABM Inventory)

Заказчики: IStudio

Киев; Торговля

Подрядчики: ABM Cloud
Продукт: ABM Inventory

Дата проекта: 2017/06 — 2017/11
Технология: SCM
подрядчики - 156
проекты - 903
системы - 257
вендоры - 165
Технология: SaaS - Программное обеспечение как услуга
подрядчики - 1139
проекты - 14480
системы - 1781
вендоры - 1002

Содержание

2017

Предпосылки

На момент предпроектного обследования сети iStudio в модель оптимального размера заказа была заложена формула, которая опиралась на прогноз продаж. Все заказы сети формировались в полуавтоматическом режиме с помощью товарно-учетной системы 8.2 по методу «мин-макс», что увеличивало трудозатраты и снижало качество заказов, в сети возникали излишки по одним товарам и нехватки других. Графики поставок велись менеджерами в Excel, поэтому при формировании заказов менеджеры в ручном режиме учитывали эту информацию. Также в учетной системе практически отсутствовала возможность оценки излишних товарных запасов и причин их возникновения.

Причины выбора ABM Inventory

Для выбора программы для управления запасами был проведен анализ рынка, компания привлекала внешнего консультанта для оценки возможностей системы и после детального изучения основных характеристик продукта выбор остановили на решении от ABM Cloud, в алгоритмы которого заложена методология Теории Ограничений (ТОС). В отличие от классической модели пополнения запасов по прогнозу продаж, ТОС использует понятие «буфер запаса», характеризующий необходимый и достаточный уровень запаса на каждой точке хранения для каждой управляемой единицы. Система ТОС обеспечивает:

  • Поддержание объемов товарных запасов на установленном уровне, который обеспечивает постоянное наличие товара при оптимальных запасах в системе.
  • Управление ассортиментом
  • Развернутую аналитику о состоянии запасов и их влиянии на финансовые показатели бизнеса.

Кроме методологической составляющей, важным аргументом для принятия решения в пользу системы АВМ Cloud стала возможность использования программы, как услуги, модель SaaS. Облачная модель продукта не предполагает покупки системы и установки на компьютеры пользователей, оплата производится ежемесячно, по факту использования системы. Это позволяет существенно экономить: не требуются капитальные инвестиции в продукт, нет доп.расходов на дорогостоящее оборудование и поддержание системы в рабочем состоянии.  Компания получает доступ к системе, установленной на защищенных серверах в дата-центре, где и происходят все расчеты и процессы работы с запасами и заказами.

Цели приекта

  • Определить оптимальную партию заказа
  • Уменьшить излишки товарных запасов и оптимизировать ассортимент;
  • Улучшить показатели оборачиваемости предприятия;
  • Автоматизировать заказы;
  • Оптимизировать рабочее время персонала за счет автоматизации процессов работы с запасами и заказами.

Ход проекта

В ходе проекта к системе управления товарными запасами ABM были подключены все основные категории товаров, кроме группы товаров Фреш-сегмента. На декабрь 2018 года под управлением системы 332 поставщика, около 108 тыс. позиций товаров. Система ежедневно автоматически формирует от 150 до 200 заказов центральному складу в зависимости от согласованного графика заказов, а также от 500 до 1000 заказов на внешних поставщиков, причем около трети этих заказов (28%) отправляются на поставщиков без участия менеджера, остальные заказы корректируются меньше чем на 20%.Российский рынок CRM-систем: оценки, тренды, крупнейшие поставщики и перспективы. Обзор TAdviser 149.1 т По каждому SKU на каждой точке хранения при подключении устанавливается свой уровень запаса (буфер), который рассчитывается, исходя из потребления из данного звена и графика поставок.  По прошествии нескольких циклов система автоматически (либо после подтверждения менеджером) изменяет буферы, исходя из реального потребления (не прогнозного). Этот механизм называется Dynamic Buffer Managemen (DBM, Динамическое управлением буфером) и является одним из основных инструментов в управлении запасами по методологии ТОС.

Результаты проета

  • Заказы автоматизированы, процесс заказа, как и управления запасами в целом, стал прозрачным. Автоматически определяется оптимальная партия заказа запаса.
  • Оборачиваемость сократилась в 1,5 раза.
  • Упущенные продажи уменьшились на 39 %.
  • Излишки сократились на 21%.
  • Оптимизирован ассортимент магазинов. Выявлены и выведены из ассортимента низкооборачиваемые товары, ассортимент сокращен на 6%. Как результат, улучшились показатели оборачиваемости, снижен уровень устаревших запасов, высвобождены замороженные денежные средства.
  • Оптимизирована модель оптимального заказа акционных товаров.