[01]
Позволяет избежать потерь в продажах и низкой лояльность покупателей.
[02]
Гибкий подход к настройке системы и встроенные функции позволяют соблюсти баланс между запасами и доступностью.
[03]
Встроенный учет сроков годности, а также алгоритмы, направленные на минимизацию излишков в запасах, позволяют сэкономить на списаниях просроченного товара.
[04]
Высокая автоматизация уменьшает трудозатраты на рутинные процессы по проверке каждой строки заказа, позволяя управлять товаропотоком в интересах компании.
[05]
Система стремится минимизировать волатильность плана и позволяет правильно планировать нагрузку на физические ресурсы.
[06]
Управление настройками и правилами идет от большего к меньшему, что позволяет задавать общие стандарты и правила для всех торговых объектов и складов.
[07]
Вы решаете, какую часть работы системы нужно контролировать, система может обеспечивать высокий уровень автономности в своей работе при наличии качественных данных.
в 4-6 раз
ускорение сбора данных
до 93 %
точность распознавания
0,43 сек
скорость обработки одного фото
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
1-3 %
рост продаж
5-15 %
сокращение дефицита
5-25 %
сокращение завышенных запасов
50-70 %
рост продуктивности и эффективности пользователей
1-3%
рост маржи
2-5%
увеличение продаж
[01]
[02]
[03]
[04]
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.
[01]
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]
Сильная экспертная команда, которая занимается внедрением системы автозаказа более 20 лет и управляла запасами на триллионы рублей в год.
[03]
Благодаря применению современных технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, можно учитывать множество различных факторов, включая имеющих нелинейный характер.
[04]
В числе наших довольных клиентов — крупнейшие сети магазинов и производители FMCG.
[05]
Специалисту можно акцентировать внимание только на заказы с отклонениями от нормальных показателей, а не пересматривать ежедневно тысячи заказов.
[01]
Определяем специфику бизнеса и ключевые цели внедрения, анализируем инфраструктуру, оцениваем качество исторических данных, выявляем недостающие элементы и определяем их влияние на результат. Создаем индивидуальную архитектуру системы, которая оптимально соответствует вашим задачам.
[02]
Разрабатываем MVP, который включает основные функции, такие как базовые алгоритмы прогнозирования с использованием ИИ, визуализацию данных в удобных интерфейсах, интеграцию с существующими системами (ERP, CRM, BI). Это позволяет быстро протестировать основные гипотезы и получить обратную связь.
[03]
Выбираем тестовые сегменты (категории товаров, регионы, торговые точки) для проверки модели на реальных данных. Тестируем на исторических данных для оценки точности, строим прогноз на будущие периоды и настраиваем алгоритмы под специфику компании (учет сезонности, акций, макроэкономических факторов).
[04]
Запуск системы во всех сегментах бизнеса включает масштабирование алгоритмов на весь ассортимент и регионы, интеграцию системы с внутренними платформами, обучение команды пользователей с помощью интерактивных материалов, тренингов и документации.
[05]
На основе новых данных и рыночных трендов обновляем алгоритмы, расширяем функционал по запросу клиента (например, прогнозирование новых категорий или улучшение интеграций), а также предоставляем аналитические отчеты для мониторинга эффективности системы.