ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЗАПАСОВ ДЛЯ РОЗНИЧНЫХ СЕТЕЙ С LOKAD
Технология Lokad помогает розничным торговцам товаров общего потребления любого масштаба увеличить доступность своих товаров, при этом минимизируя объем запасов как на уровне магазина, так и на уровне склада. Очень высокий уровень автоматизации, присущий Lokad, делает его пригодным даже для сложного ассортимента без необходимости привлечения дополнительной рабочей силы. Технология прогнозирования квантилей специально адаптирована для поддержания высокого уровня обслуживания, даже когда продажи носят прерывистый и непредсказуемый характер. Кроме того, благодаря облачным вычислениям, Lokad способен масштабироваться до тысяч магазинов.
Worten, продавец электроники, имеет более 300 магазинов и интернет-магазин, предлагая разнообразные товары для любителей технологий.
Worten выступает за цифровую стратегию с сохранением традиционных магазинов и человеческого общения. Наше партнерство с LOKAD позволяет цифровизировать и обновить подход к управлению, обеспечивая лучшую подготовку магазинов к удовлетворению потребностей клиентов. В конечном итоге, это партнерство является прорывом в технологиях и менеджменте в том, как мы воспринимаем и управляем цепочками поставок.
Bruno Thiago Saraiva, Руководитель отдела запасов в Worten
Полная автоматизация для сложных ассортиментов
Lokad импортирует исторические данные о продажах и напрямую формирует прогнозы запасов; и когда мы говорим «напрямую», мы имеем в виду именно это. Никакие статистические настройки не требуются для формирования прогнозов с помощью Lokad. Это делает Lokad доступным для пользователей, даже для тех, кто не обладает статистическими навыками.
Когда ожидается, что ручное вмешательство обеспечит корректную работу прогнозов, это становится бесконечным процессом: слишком много продуктов, слишком много магазинов.
Многие классические решения для прогнозирования предлагают возможность «настройки» прогнозов, но, когда речь идет о розничной торговле товарами общего потребления, мы неоднократно замечали, что такие функции
вводят в заблуждение. Когда ожидается, что ручное вмешательство обеспечит корректную работу прогнозов, это становится бесконечным процессом: слишком много продуктов, слишком много магазинов. Полная автоматизация — единственный вариант в данном случае.
Уникальная технология прогнозирования Lokad использует взаимосвязи между продуктами. Действительно, при рассмотрении одного продукта почти никогда не оказывается достаточно исторических данных. К счастью, компании часто продают сотни, если не тысячи, товаров одновременно, и, используя все наблюдаемые закономерности в отношении других товаров каталога, Lokad обходится без сложной ручной настройки прогнозов. Это может восприниматься как поведение «черного ящика», но наш опыт показывает, что даже простые линейные модели прогнозирования на практике ведут себя как «черный ящик» для розничных сетей, поскольку никогда не хватает времени для ручной проверки более чем малой части ежедневных результатов.
Классические системы прогнозирования также страдают от крайних случаев: продукты с недостаточной историей продаж, товары с низкими объемами продаж, продукты с неясной сезонностью и т.д. Наша технология прогнозирования не оставляет ни один продукт без внимания, обеспечивая 100% охват всего ассортимента.
Передовые модели прогнозирования, использующие взаимосвязи между продуктами и магазинами, обязательны для розничных сетей, именно потому что у них изначально так много данных для корреляции.
Высокий уровень обслуживания при прерывистом спросе
На уровне магазина подавляющее большинство товаров характеризуется прерывистым спросом, при котором каждый день продается лишь несколько единиц. Однако даже если продукт продается всего раз в неделю, большинство розничных продавцов стремятся обеспечить высокий уровень обслуживания для удовлетворения своих клиентов. Благодаря технологии прогнозирования квантилей Lokad способен предоставлять точные прогнозы запасов даже для товаров, которые продаются очень редко.
Классические решения для прогнозирования основываются на стандартных прогнозах, то есть на медианных, другими словами, прогнозах, у которых вероятность оказаться выше или ниже будущего спроса составляет 50%. Однако на уровне магазина стандартные прогнозы просто не работают, поскольку большинство товаров продается менее одного раза в день.
Технология прогнозирования, которая прямо отвечает на простой вопрос: сколько единиц продукта X необходимо, чтобы обеспечить уровень обслуживания Y?
Некоторые инструменты пытаются решить эту проблему, прогнозируя на недельном или даже месячном уровне для последующего распределения высокоуровневых прогнозов на более мелкие, однако количество ошибок, связанных с такими методами, поразительно велико. Использование стандартного прогнозирования для оптимизации запасов рассматривает проблему под неверным углом.
Lokad разработал статистическую технологию прогнозирования для розничной торговли, которая напрямую отвечает на следующий простой вопрос: сколько единиц продукта X необходимо, чтобы обеспечить уровень обслуживания Y? Вместо того чтобы пытаться ответить на этот вопрос косвенным и весьма неточным способом, обычно включающим медианные прогнозы и страховые запасы, технология Lokad позволяет получить прямой ответ с помощью прогнозов квантилей. В результате, поскольку метод прогнозирования Lokad является прямым, а не косвенным, как в случае стандартного прогнозирования, эффективность управления запасами, достигаемая с помощью прогнозов квантилей, значительно превосходит результаты классического подхода.
Масштабирование до тысяч магазинов
Предоставление продвинутых статистических прогнозов для тысяч магазинов может требовать огромных вычислительных мощностей. Lokad обеспечивает эти мощности благодаря использованию Microsoft Azure — облачной вычислительной платформы Microsoft. Благодаря нашей работе в Lokad, в 2010 году мы получили первую премию Azure Partner Award от Microsoft.
В частности, Lokad использует технику, известную как автоматическое масштабирование, что означает, что как только возникает необходимость в проведении прогноза, мы динамически задействуем серверы в Microsoft Azure (возможно, сотни, в зависимости от масштаба розничной сети) и немедленно используем их для получения результатов прогнозирования менее чем за 60 минут. Как только расчет завершается, все серверы отключаются.
Поскольку прогнозы запасов требуются почти не чаще одного раза в день, автоматическое масштабирование обеспечивает прямое сокращение затрат на оборудование в 24 раза, что позволяет передать эту экономию нашим клиентам. Однако реальное снижение затрат на оборудование обусловлено тем, что мы разработали технологию, оптимизированную для высокопроизводительной обработки розничных данных.
Сложные стратегии закупок на уровне склада
В то время как процесс пополнения запасов в магазине обычно довольно прост, стратегии закупок на уровне склада могут быть довольно сложными. С помощью скриптового движка Lokad можно преобразовывать стандартные прогнозы спроса в корректные заказы на поставку, учитывающие ценовые скидки, стоимость доставки, вместимость склада, вариации сроков поставки и т.д. Priceforge также может использоваться для установления всех отраслевых KPI, необходимых менеджерам для мониторинга общей эффективности управления запасами в сети.