Платформа развития корпоративной культуры
CaseStudy, Оценка уровня CaseStudy, Оценка уровня
Опрос: "Оценка уровня цифровой зрелости компании"
CaseStudy, Оценка уровня CaseStudy, Оценка уровня
Опрос: "Оценка уровня осведомлённости персонала об ИИ"
Главная CaseStudy Каталог курсов CaseStudy Демо-курс по цифровизации ритейла CaseStudy Собственная система управления товарными запасами "Титан" (замена SaaS-решению Predictix)
CaseStudy

кейс
2

Собственная система управления товарными запасами "Титан" (замена SaaS-решению Predictix)
CaseStudy
Собственная система управления товарными запасами "Титан" (замена SaaS-решению Predictix) Источник изображения: Photo by CHUTTERSNAP on Unsplash
0 1.

Общая информация

  • 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
  • Идеологические платформы и тренды: Большие данные, Машинное обучение, Облачные решения
0 2.

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.

0 3.

Принцип решения

Разработка собственной платформы для планирования закупок

0 4.

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.

0 5.

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

Другие кейсы

Определение клиентов торговой компании с более высоким потенциалом дохода в сравнении текущими расходами

Определение клиентов торговой компании с более высоким потенциалом дохода в сравнении текущими расходами

Подробнее
Использование ИИ в ритейле для автоматизации закупочной деятельности

Использование ИИ в ритейле для автоматизации закупочной деятельности

Подробнее
Предотвращение недостач на кассах самообслуживания с помощью ИИ

Предотвращение недостач на кассах самообслуживания с помощью ИИ

Подробнее
Роботизированный автономный мобильный магазин-супермакет Friedas24 на базе решения VPS Roberta

Роботизированный автономный мобильный магазин-супермакет Friedas24 на базе решения VPS Roberta

Подробнее
Автоматизация оценки качества работы мерчандайзеров с помощью компьютерного зрения

Автоматизация оценки качества работы мерчандайзеров с помощью компьютерного зрения

Подробнее
Cистема бескассового обслуживания Trigo в супермаркетах REWE

Cистема бескассового обслуживания Trigo в супермаркетах REWE

Подробнее
Проект по снижению пищевых отходов в магазине за счет динамического ценообразования

Проект по снижению пищевых отходов в магазине за счет динамического ценообразования

Подробнее
Для улучшения работы сайта и его взаимодействия с пользователями мы используем файлы cookie. Для оценки эффективности сайта мы используем Яндекс.Метрику. Нажмите «Принять», если соглашаетесь с условиями обработки cookie и ваших персональных данных. Вы всегда можете отключить файлы cookie в настройках вашего браузера. Подробности в Политике обработки персональных данных