Оптимизация запасов для модной индустрии

Прогнозирование запасов для модной индустрии


Главная » Клиенты » Здесь

Прогнозировать спрос в модной индустрии сложно, и многие считают, что ни одна программа не сможет справиться с этой задачей. Мы считаем, что такое мнение является "почти" правильным, так как Lokad, возможно, и есть то самое исключение, которое подтверждает данное правило. Компания Lokad разработала систему прогнозирования, которая настроена под использование коллекций, что характерно для модных товаров. Мы составляем прогнозы для товаров, которые раньше не продавались, и наша технология не требует утомительной ручной привязки продукции. Более того, система по умолчанию поддерживает ограничения цепи поставок, например большое время выполнения заказа и минимальный объем заказа (MOQ).

Коллекции и объединение товаров

Технология прогнозирования Lokad уникальна хотя бы потому, что учитывает схемы изменения спроса, характерные для модной индустрии. В данной нише прогнозирование выполняется в первую очередь для коллекций, которые состоят преимущественно из товаров с небольшим сроком продаж. Система прогнозирования Lokad может спрогнозировать спрос на новое изделие (товар, который ранее никогда не продавался) исключительно по данным продаж предыдущих коллекций.

В отличие от традиционных подходов, наша система не требует вручную сопоставлять старые и новые товары — она автоматически определяет, какие на какие старые изделия нужно ориентироваться при прогнозировании спроса на новую коллекцию. Наша система использует мощные алгоритмы машинного самообучения для автоматического поиска сходств у разных товаров и для определения того, какие данные нужно использовать для прогнозирования.

Автоматический поиск соответствий становится возможным благодаря большому количеству характеристик товаров, что типично для модной индустрии: тип изделия, семейство изделия, размер, цвет, ткань, стиль, ценовая категория, бренд и т. Д. Количество запрашиваемых данных может показаться пугающим, однако опыт Lokad показывает, что данных из каталогов, которые используются, например, в интернет-магазинах, вполне достаточно для получения нужного результата.

Традиционные системы прогнозирования, основанные на ручном сопоставлении товаров отнимают слишком много времени — а ведь именно в грамотном сопоставлении лежит секрет успеха при составлении прогноза. Многие компании возвращаются к табличным файлам, потому что программы для ручного сопоставления изделий и прогнозирования спроса не дают нужных результатов, так как данный метод очень неэффективен. В Lokad эта проблема решается самым радикальным образом: система решает основную проблему прогнозирования, а не перекладывает ее на пользователей.

Данный процесс в Lokad называет сопоставление, и он не подразумевает, что товары из старой и новой коллекции должны сопоставляться 1 к 1. Например, одно изделие может разделиться на несколько вариантов. Другой товар может быть абсолютно новым, и в прошлой коллекции не найдется ничего подобного. В таких случаях система прогнозирования опирается на более общие данные, например на категорию, семейство, марку или цену товара.

Мощные модели прогнозирования, способные устанавливать соответствия между товарами и коллекциями, очень полезны для компаний, работающих в модной индустрии, потому что именно в данной сфере требуется сопоставление огромного количества данных.

Большое время выполнения заказов и ограничения цепи поставок

Розничные компании, продающие одежду и аксессуары, работают на мировом уровне — как правило, страна, где изделия продаются, отличается от страны, где они производятся. Выполнение заказа обычно занимает много времени, и оно непостоянно. Система прогнозирования Lokad позволяет прогнозировать время выполнения заказа. Прогнозирование времени выполнения заказа в Lokad считается важным условием, как и прогнозирование коллекций. Для этого используются специальные схемы. Например, каждый год из-за празднования нового года в Китае производство задерживается на 2–4 недели, и этот фактор, как и многие другие, учитывается системой прогнозирования Lokad.

Кроме того, цепи поставок в модной индустрии сталкиваются и с другими ограничениями: Минимальный объем заказа (MOQ) и контейнерная доставка являются наиболее распространенными ограничениями в данной сфере. Прогнозы, которые не учитывают ограничения цепей поставок не позволяют разместить заказ на закупку товара (по крайней мере, рациональный заказ), так как предлагаемый объем заказа не будет соответствовать ограничениям. Lokad поддерживает невероятно широкий набор ограничений заказов для модной индустрии. Мы разработали несколько алгоритмов специально для работы с ними.

Например, алгоритм для MOQ может обрабатывать несколько накладывающихся друг на друга ограничений по MOQ: например, ограничение MOQ на уровне изделий (скажем, минимум 100 единиц каждого товара при каждом заказе), еще одно MOQ по ткани (минимум 3000 метров ткани каждого цвета) и, наконец, MOQ на уровне поставщика (нужно приобрести товар минимум на 50 000 долларов). Учет всех MOQ и поддержание запасов на допустимом уровне — одна из основных проблем ручной обработки MOQ. Система Lokad ускоряет и упрощает этот процесс с помощью алгоритмов для числовых расчетов, которые позволяют составить наиболее прибыльный заказ на закупку товара, который удовлетворит все ограничения.

Платформа Lokad предлагает программные средства для интеграции факторов экономического развития компании в систему прогнозирования с учетом ограничений цепей поставок. Факторы экономического развития отражают все экономические переменные, которые могу повлиять (положительно или отрицательно) на ваш бизнес: валовая прибыль, расходы на содержание запасов, убытки из-за дефицита товара, и т. Д. Слово программные может показаться очень пугающим, но на самом деле мода — дело тонкое: продавать один товар может быть нерационально без дополнительных аксессуаров. Как следствие, работа с конкретной областью предполагает использование платформы, которая может справиться с практически любыми коммерческими данными. Кнопки и выпадающие меню частенько подводят компании, работающие в модной индустрии, когда речь идет об оптимизации цепей поставок с помощью прогнозирования. Lokad, в свою очередь, решает данную проблему с помощью специального языка программирования.

Если ваша система прогнозирования не имеет программных возможностей, то от нее меньше толку, чем от таблиц Excel.
Можете ли вы себе позволить пользоваться чем-то ''менее'’ эффективным, чем Excel?

Обработка данных сотен магазинов

Большие розничные компании, продающие одежду и аксессуары, насчитывают сотни магазинов и десятки тысяч товаров. Система прогнозирования не только должна иметь возможность обработки миллионов SKU, она еще должна быть достаточно быстрой, чтобы расчеты выполнялись хоть по десять раз в день, если это необходимо, так как предположения должны пересматриваться и корректироваться при подготовке к выходу новой коллекции. Прогнозирование в модной индустрии является сложной задачей, из-за того что большинство компаний проводят анализ только один раз за время продажи той или иной коллекции (так как скорректировать можно только исходные заказы).

Наша система прогнозирования использует облачные расчеты. В отличие от традиционных систем, использование облака в Lokad не является дополнением: когда вы отправляете нам данные, система автоматически выделяет вычислительные ресурсы в облаке и максимально быстро выдает результаты по завершении расчетов. Компания среднего размера сможет воспользоваться семью сотнями серверов, которые проводят вычисления за считанные минуты. Автоматическое масштабирование или динамическое выделение вычислительных ресурсов является ключевым компонентом системы прогнозирования. Таким образом Lokad может обрабатывать терабайты информации меньше, чем за час.

Несколько лет назад компания Lokad одной из первых стала пользователем вычислительных ресурсов Microsoft Azure, где плата взимается за каждую минуту работы. Возможность обработки данных от нескольких сотен магазинов очень желательна, однако цена вычислений может сильно колебаться. Lokad держит стоимость вычислений под контролем благодаря жесткому отключению ресурсов по окончании вычислений. Данная функция системы Lokad значительно снижает операционные расходы, так как составление прогнозов в модной индустрии — сезонное явление, что соответствует появлению новых или исчезновению старых коллекций.