Napoleon AI-Driven Replenishment

Какие задачи решает система

Система Napoleon AI-Driven Replenishment — комплексное решение для автоматизации процесса пополнения и распределения товаров.

[01]

Сокращение излишков и дефицита

Мониторинг потребностей каждого филиала в реальном времени, который позволяет точно определить, сколько и каких товаров необходимо закупить и как избежать дефицита или переизбытка товаров.

[02]

Прозрачность бизнес-процессов

Из наглядных отчетов легко увидеть динамику прибыли компании и эффективность управления запасами. Расчеты различных сценариев помогают принимать обоснованные решения.

[03]

Повышение точности прогнозов

Использование вероятностных моделей в сочетании с мультиуровневым моделированием запасов в цепи поставок обеспечивает точное планирование.

[04]

Оптимальное распределение товара

Оптимальное перемещение запасов между складами учитывает затраты на транспортировку, разницу в ценах, сроки годности, спрос в конкретной торговой точке, загруженность транспортных средств и процедуры приемки.

[05]

Стратегическое планирование запасов

Прогноз продаж легко согласовать с планом заказов на месяц или год всего одним нажатием. Все запланированные заказы могут быть согласованы с финансовым отделом для составления плана оплаты.

[06]

Снижение нагрузки на сотрудников

Прогнозы, заказы, распределение товара по транспорту и перемещения между филиалами автоматизируются, что приводит к сокращению ошибок в расчетах. Это освобождает сотрудников для выполнения более значимых задач, на которые обычно не хватает времени.

Результаты от внедрения

[01]

Постоянная доступность товаров на полке

При правильном прогнозировании заявленный ассортимент всегда будет в наличии для покупателей.

[02]

Эффективная цепочка поставок

Анализ и оптимизация количества звеньев в цепочке приводит к сокращению затрат на поставку товаров.

[03]

Сокращение завышенных запасов

Уменьшение замороженного капитала приводит к сокращению излишков товаров на складе.

[04]

Заполнение полочного пространства

Корректная выкладка для создания эффекта заполнения товаров в магазине.

[05]

Повышение продуктивности сотрудников

Сокращение ручного труда персонала за счет снижения времени, затраченного на редактирование заказов

1-3%

рост продаж

5-15%

сокращение дефицита

5-25%

рост продуктивности и эффективности пользователей

50-70%

сокращение завышенных запасов

97%

рост уровня сервиса

Кейсы и награды

[

все кейсы

]

Магнит: Разработка функциональной карты системы F&R для сети магазинов

F&R

Ритейл

[награды]

Автоматизируем управление остатками и удовлетворенностью спроса в ритейл и FMCG

Возможности системы

Прогнозирование потребностей конечных покупателей

Встроенные ML-модели, предоставляющие современные и быстрые средства прогнозирования (prophet, XGBoost). Они позволяют строить прогноз регулярного спроса и промо с высокой точностью и небольшими усилиями.

[01]

Ежедневный расчет заказов и распределений

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.

[02]

Алгоритмическая оптимизация запасов по всей цепочке поставок

Система предлагает гибкое управление всеми необходимыми параметрами: настройками цепочек поставок, календарей событий, окнами 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.

[03]

Прозрачность и управляемость процесса

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.

[04]

прогнозирование

[01 / 04]

Прогнозирование потребностей конечных покупателей

Встроенные ML-модели, предоставляющие современные и быстрые средства прогнозирования (prophet, XGBoost). Они позволяют строить прогноз регулярного спроса и промо с высокой точностью и небольшими усилиями.

ежедневный расчет

[02 / 04]

Ежедневный расчет заказов и распределений

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.

оптимизация

[03 / 04]

Алгоритмическая оптимизация запасов по всей цепочке поставок

Система предлагает гибкое управление всеми необходимыми параметрами: настройками цепочек поставок, календарей событий, окнами 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.

управляемый процесс

[04 / 04]

Прозрачность и управляемость процесса

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.

[

]

Почему нужно выбрать нас

[01]

Применение машинного обучения

Применение ML позволяет значительно улучшить точность прогнозов, опираясь на анализ больших объемов данных: от исторических продаж и сезонных колебаний до текущих трендов рынка и поведения покупателей. Это приводит к более эффективному управлению запасами, минимизирует излишки и недостатки, оптимизирует складские операции и сокращает издержки.

[02]

Экспертная команда

Опытная команда индустриальных экспертов, которая продолжает расширяться по мере развития продукта.

[03]

Использование современных и инновационных алгоритмов пополнения

Алгоритмы оптимизации цепочки запасов, плана и сглаживания потока движения товара собственной разработки предлагают адаптивный подход к управлению запасами, который обеспечивает компаниям ряд ключевых конкурентных преимуществ. Внедрение нашего программного продукта позволит достичь высокой операционной эффективности и укрепить позиций компании на рынке.

[04]

Единое платформенное решение GoalProfit

Благодаря использованию GoalProfit внедрение одного нашего продукта позволяет существенно сократить сроки для подключения остальных продуктов. Модульный дизайн системы дает возможность быстро подключить не только прогнозирование и управление запасами, но и закрыть другие потребности бизнеса, такие как S&OP (Sales and Operations Planning — планирование продаж и операций) или внедрить систему интеллектуального ценообразования.