Кейс 2. Собственная система управления товарными запасами "Титан" (замена SaaS-решению Predictix)


Общая информация

01
  • Компания/Заказчик:
    М.Видео-Эльдорадо
  • География:
    РФ
  • Период проекта:
    Разработка была начата в сентябре 2021 года, пилотные тесты начались в январе 2022 года
  • Отрасли:
    Торговля
  • Области управления бизнеса:
    доставка, распределение, хранение, запасы
  • Решаемые бизнес-задачи:
    Планирование продаж, Повышение точности планирования, Управление запасами

Исходная проблема, вызов, идея

02
Исходная проблема, вызов, идея

Цель разработки собственной системы планирования закупок, прогнозирования продаж и распределения товаров - замена зарубежного SaaS-решения Predictix (М.Видео начала пользоваться американским решением с осени 2009 года).

Предпосылками к созданию проекта стала начатая в 2020 году цифровая трансформация Группы, стратегия которой предполагает, что все ПО, формирующее конкурентное преимущество Группы, создаётся и поддерживается собственными силами. Во-вторых, специфика лицензионного ПО, которая не учитывает особенности конкретного бизнеса, а также то, что его сложно и долго адаптировать. В третьих, достаточно высокая цена лицензии, которая в условиях волатильности курсов может значительно колебаться.


Описание кейса

03
Описание кейса

Группа М.Видео-Эльдорадо запустила MVP платформы "Титан" для планирования закупок вместо зарубежного SaaS-решения Predictix.

Разработка решения была начата в сентябре 2021 года, в январе 2022 были начаты пилотные тесты. С июля 2022 года весь целевой товарный запас Группы полностью формируется на "Титане".

Текущая версия платформы "Титан" полностью закрывает функционал Predictix в отношении распределения товарных запасов. Платформа рассчитывает распределение порядка 60 000 SKU, что примерно соответствует объёму собственного стока компании без учета агентского. Для расчетов используются товарные матрицы, исторические данные и прогнозы продаж с учётом сезонного трафика, желаемой скорости получения клиентом покупки, географии каждого объекта, динамики онлайна и доли самовывоза интернет-заказов.

C помощью предиктивной аналитики формируется потребность в количестве товарных запасов, которые необходимо закупить и распределить по магазинам, центральному и региональным складам, дистрибьюторским центрам – более 1 300 объектов. Функционал OLAP-кубов позволяет оперативно анализировать данные и принимать решения на различных уровнях грануляции.

Система ежедневно рассчитывает целевой товарный запас для каждого объекта и по каждому SKU на 16 недель вперёд. По результатам этих расчётов эксперты по логистике планируют пополнение объектов и транспортные перевозки.

Платформа "Титан" интегрирована с системой планирования ассортимента М.Видео-Эльдорадо и учитывает покупательские потребности, выявленные с помощью анализа данных.

Решение производит необходимые расчёты ежедневно в течение 1,5-2 часов, что в 5 раз быстрее предыдущей системы, и позволяет точнее планировать логистические перевозки, не допуская перестока на объектах или слишком длительных сроков доставки.

Облачная система создана собственной продуктовой командой Группы. Для бэкенда были использованы в основном Java и Kotlin, фронтенд написан с использованием React. БД ClickHouse, разработка и продуктив реализованы на базе Yandex.Cloud.


Результат

04
Результат

Разработанная платформа "Титан" обеспечивает следующие преимущества:

1. Легкость адаптации под меняющиеся потребности. Адаптивность обусловлена как современным стеком, так и владением самим продуктом, которая убирает зависимость от наличия ресурсов у подрядчика.

2. Более низкая стоимость эксплуатации (решение обходится компании в 1,5 раза дешевле предыдущего).

3. Более высокая скорость и точность расчетов (в 5 раз быстрее предыдущей системы).

4. Потенциал для сокращения сроков доставки за счет улучшения точности и скорости планирования. Отмечается, что по некоторым регионам сроки поставок с центрального склада могут сократиться вдвое.

В перспективе планируется подключить к платформе модуль по планированию закупок и прогнозированию спроса.


Применение цифровых технологий в ритейле
06

Другие Кейсы


Обратная связь
07

Остались вопросы, напишите нам