IStudio (ABM Inventory)

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 1С 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%.Облачные сервисы для бизнеса: особенности рынка и крупнейшие поставщики. Обзор TAdviser 7.4 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.