Проект

Эврика - Evrika (ABM Inventory)

Заказчики: Эврика - Evrika

Торговля

Подрядчики: ABM Cloud
Продукт: ABM Inventory

Дата проекта: 2017/09 — 2018/02
Технология: SCM
подрядчики - 156
проекты - 926
системы - 261
вендоры - 167
Технология: SaaS - Программное обеспечение как услуга
подрядчики - 1165
проекты - 14929
системы - 1818
вендоры - 1022

Содержание

2018

Предпосылки проекта

В ходе развития торговой сети "Эврика" руководство компании приняло решение усовершенствовать процесс управления товарными запасами и повысить эффективность своей операционной деятельности. На момент предпроектного обследования в компании автоматизация торговли в магазине в части управления запасами была децентрализована:

  1. Заказы сети формировались вручную менеджерами центрального склада в Excel и в учетной системе () супервайзерами магазинов.
  2. Данные менеджеры не видели ситуацию по запасам сети в целом.
  3. Наличие больших излишков на одних магазинах и упущенным продажам на других;

Причины выбора ABM Inventory

  • Логика системы построена на основании Теории ограничений, это позволяет поддерживать оптимальный уровень запасов, минимизируя с одной стороны упущенные продажи, а с другой неликвиды;
  • Система сочетает в себе качество, широкий функционал при разумной стоимости.
  • Поэтапное обучение программе и постоянное сопровождение по всем вопросам, в том числе после внедрения;
  • Система отчетности позволяет непрерывно контролировать ключевые показатели компании

Цели проекта

  • Сокращение излишков и упущенных продаж сети;
  • Улучшение оборачиваемости;
  • Переход к централизованной системе управления запасами;
  • Автоматизация процесса формирования заказов и оптимизация деятельности отдела закупок.

Ход проекта

Перед запуском проекта руководство компании назначило сотрудников центрального офиса, которые занимались заказами товаров у внешних поставщиков на ЦС, также ответственными за управление запасами магазинов. Были созданы графики заказов и поставок, согласно которым система рассчитывает, когда на какой склад и поставщика необходимо заказать тот или иной товар.

В ходе проекта был установлен минимальный заказ поставщику и кратность заказа для товаров центрального склада и была перенастроена выгрузка данных по запросу клиента, так как было принято решение вести ассортиментную матрицу в системе ABM Inventory. Также компания начала использовать функционал вывода товара из ассортимента: установив в карточке товара признак вывода из ассортимента, система блокирует заказ товара с ЦС на внешнего поставщика, далее, когда на центральном складе заканчивается товар, система блокирует заказ от магазинов на ЦС, затем по мере обнуления остатков на каждой точке хранения товар удаляется из ассортимента. Это позволяет сэкономить время и исключить человеческий фактор при отслеживании выводимых товаров из торговой сети. Метавселенная ВДНХ 4.3 т

На основании загруженной в систему истории по движению товаров на первоначальном этапе подключения были автоматически рассчитаны буферы – целевые уровни запаса – по каждой номенклатурной позиции на каждом магазине. Менеджеры пересмотрели первые заказы и внесли правки. В целом, через 1-2 цикла пополнения, система откорректировала буферы в соответствии с фактическим потреблением товара. Таким образом функционирует алгоритм Динамического управления буферами (DBM).

Также в системе были указаны данные о красоте полки и паллетной выкладке товаров, что позволяет системе поддерживать запас, необходимый для продаж и для выкладки. В первую же неделю подключения магазинов была организована работа с товарами-заменителями, что позволило решить 2 проблемы:

  1. В порядке приоритетности вымывать из сети товары одной альтернативной семьи, на замену которых был заведен товар;
  2. Автоматизировать процесс формирования заказа товаров, объединённых в альтернативную семью с учетом остатков всей семьи во избежание перетарки.

Для управления запасами центрального склада действует алгоритм DFO (demand focused order;), который основывается на потребности всех магазинов, а также графиках поставок магазинов и центрального склада. Система рассчитывает, какое количество по каждой позиции необходимо заказать у поставщика, чтобы обеспечить товаром каждый магазин, пока не прибудет следующая партия товара на ЦС, при этом не выйти в излишек, но и не остаться без товара.

В обоих алгоритмах предусмотрено использование функционала периодов, который позволяет задавать условия для автоматического изменения буфера запаса под акцию или в связи с сезонными колебаниями. Согласно заданному коэффициенту, система сама изменяет буфер, а затем возвращает его прежнее значение.

В ходе проекта компания «Эврика» открыла еще 4 магазина. В будущем планируется подключение еще одного центрального склада в связи с расширением бизнеса. Одной из интересных и полезных комбинаций для анализа является отображение продаж и средних запасов по товарным группам для определения товаров с худшими показателями оборачиваемости. Также в данном отчете используется диаграмма, в которой представлены данные в разрезе определенной категории и отсортированы от наибольших значений в левом верхнем углу к наименьшим значениям в правом нижнем углу, что позволяет наглядно ответить на следующие бизнес вопросы и сфокусировать ограниченное время менеджеров на наиболее приоритетных задачах:

  • Какие группы товаров принесли наибольший/наименьший объем продаж?
  • Какие группы товаров принесли наибольшую/наименьшую маржу?
  • По каким группам товаров наблюдаются наибольшие/наименьшие объемы упущенных продаж?
  • Какие группы товаров имеют наиболее высокую/низкую оборачиваемость в днях?
  • Соотношение средних запасов групп товаров
  • Соотношение средних излишков групп товаров Аналогичные вопросы в разрезе:
  • Менеджеров
  • Складов
  • Поставщиков

Результаты проекта

  • Переход к централизованной системе управления запасами
  • Автоматизация процесса формирования заказов с учетом таких моментов, как сезонные колебания, наличие товаров-заменителей, остаток товара на ЦС. В связи с этим освобождение времени, которое менеджеры могут использовать для управления ассортиментом
  • Сокращение количества внутренних перемещений между магазинами, вызванных неправильным распределением остатков по сети
  • Сокращение излишков в 1,5 раза
  • Улучшение оборачиваемости в 2 раза
  • Расширение сети с 8 до 12 магазинов
  • Возможность оперативно реагировать на риски и проводить разнообразную аналитику