Napoleon AI Driven
Replenishment
Какие задачи мы решаем
[01]
Высокая доступность товара на полке ежедневно
Позволяет избежать потерь в продажах и низкой лояльность покупателей.
[02]
Минимизация замороженного капитала
Гибкий подход к настройке системы и встроенные функции позволяют соблюсти баланс между запасами и доступностью.
[03]
Снижение риска списания товаров
Встроенный учет сроков годности, а также алгоритмы, направленные на минимизацию излишков в запасах, позволяют сэкономить на списаниях просроченного товара.
[04]
Дополнительное время на принятие важных решений
Высокая автоматизация уменьшает трудозатраты на рутинные процессы по проверке каждой строки заказа, позволяя управлять товаропотоком в интересах компании.
[05]
Высокое качество и предсказуемость плана
Система стремится минимизировать волатильность плана и позволяет правильно планировать нагрузку на физические ресурсы.
[06]
Управление «сверху вниз»
Управление настройками и правилами идет от большего к меньшему, что позволяет задавать общие стандарты и правила для всех торговых объектов и складов.
[07]
Исключение человеческого фактора
Вы решаете, какую часть работы системы нужно контролировать, система может обеспечивать высокий уровень автономности в своей работе при наличии качественных данных.
Эффекты от внедрения
в 4-6 раз
ускорение сбора данных
до 93 %
точность распознавания
0,43 сек
скорость обработки одного фото
Эффекты от внедрения
5-15 %
увеличение прибыли
20-40 %
уменьшение стоимости и времени обработки заказа
15-30 %
сокращение времени выхода на рынок
20-40 %
уменьшение складских запасов
5-15 %
сокращение производственных затрат
Кейсы и Награды
Стек технологий
Эффекты от внедрения
1-3 %
рост продаж
5-15 %
сокращение дефицита
5-25 %
сокращение завышенных запасов
50-70 %
рост продуктивности и эффективности пользователей
Эффекты от внедрения
1-3%
рост маржи
2-5%
увеличение продаж
Планирование на базе Goal Profit
[01]
Система построена на настроечных таблицах, в которых удобно управлять параметрами
[02]
Применяется бизнес-логика, которая удовлетворяет всем процессам, происходящим в компании
[03]
Применяются статистические методы для обработки факта и прогнозирования
[04]
Возможно применять машинное обучение для прогнозирования или для поиска оптимальных параметров
Встроенные модели прогнозирования от простой скользящей средней с возможностью ручной настройки до сложных ML-моделей, предоставляющих современные и быстрые средства прогнозирования (prophet, XGBoost). Они позволяют строить прогноз регулярного и промоспроса с высокой точностью и небольшими усилиями.
Система поддерживает пополнение в рамках любой цепочки поставок на заданный горизонт планирования и учитывает время действия параметров пополнения. Есть возможность выбора политик пополнения или распределения от простой «точки заказа» до сложной формулы динамического моделирования целевого остатка.
Система предлагает гибкое управление всеми необходимыми параметрами: настройками цепочек поставок, календарей событий, окна приемки заказов, отгрузки и т. д., особенностями контракта с партнерами, включая определение ограничений в рамках цепочки, кратности, тарифа, минимальные значения заказа и суммы. Встроенный конструктор политик позволяет без погружения в ядро системы отдавать ей нужные команды.
Для визуализации система использует платформу, спроектированную как универсальный пользовательский инструмент. В системе уже есть предустановленные пользовательские формы для разных видов контроля, от мониторинга общих метрик до работы с отдельными заказами на уровне позиций. Функционал платформы существенно расширяет возможности уже готовых инструментов, благодаря low-code можно дополнить и без того гибкую систему управления товарными запасами.
в 2012 году в г. Челябинск
Санкт-Петербург
Челябинск
Почему обращаются
к нам?
[01]
Low-code платформа
Благодаря low-code платформе систему автозаказа можно адаптировать под бизнес заказчика в течение 4-6 месяцев. Также у платформы быстрый показатель Time to market, оперативная проверка гипотез и быстрый возврат инвестиций, а также низкая стоимость разработки.
[02]
Экспертная команда
Сильная экспертная команда, которая занимается внедрением системы автозаказа более 20 лет и управляла запасами на триллионы рублей в год.
[03]
Применяем самые актуальные AI‑технологии
Благодаря применению современных технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, можно учитывать множество различных факторов, включая имеющих нелинейный характер.
[04]
Успешные референсы
В числе наших довольных клиентов — крупнейшие сети магазинов и производители FMCG.
[05]
Оптимизация ручного труда
Специалисту можно акцентировать внимание только на заказы с отклонениями от нормальных показателей, а не пересматривать ежедневно тысячи заказов.
