Научный подход к оптимизации цепи поставок: лучшие мировые
advertisement
1 The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or functionality described for Oracle’s products remains at the sole discretion of Oracle. <Insert Picture Here> Научный подход к оптимизации цепи поставок: лучшие мировые практики Новосибирск 28 Февраля 2013 Постановка Задачи Управление Цепочкой Поставок В чем сложность? Товары и магазины •Тысячи товаров •Сотни магазинов •Миллионы комбинаций товар\магазин Сложность Факторы влияния Ограничения Реальная стоимость • Жизненный цикл товаров • Сезонные факторы • Скорость продаж • Волатильность спроса • Min/Max ограничения на заказ • Плечи поставки • Размеры упаковок • Презентационный запас • Стоимость заказов • Транспортные расходы • Стоимость запасов Недостаток контроля Низкая эффективность Необходим автоматизированный подход, основанный на научных методах Научный Подход Предсказать Спрос Определить оптимальный метод пополнения и его параметры Оптимально спланировать поставки с учетом имеющихся ограничений Прогнозирование Спроса Предсказать Спрос Определить оптимальный метод пополнения и его параметры Оптимально спланировать поставки с учетом имеющихся ограничений Учет Промо Предварительная обработка статистических данных Генерация базового прогноза Управление по исключениям Утверждение прогноза и выгрузка результатов Новый товар/магазин Автоматически Действия Пользователя Автоматически Влияние качества прогноза на размер страхового запаса Предсказать Спрос Ошибка прогноза до оптимизации Ошибка прогноза после оптимизации Страховой запас до оптимизации Определить оптимальный метод пополнения и его параметры Оптимально спланировать поставки с учетом имеющихся ограничений Потерянные продажи после оптимизации Потерянные продажи до оптимизации Страховой запас после оптимизации Меньший Страховой Запас Тот же или меньший уровень потерянных продаж Влияние качества прогноза на финансовые показатели Предсказать Спрос Определить оптимальный метод пополнения и его параметры • Внедрение промо прогнозирования позволяет получить дополнительный эффект: Циклический Запас Статистический Прогноз Страховой Запас Промо Запас Промо Запас Прогноз Промо Оптимально спланировать поставки с учетом имеющихся ограничений Почему важно управлять параметрами пополнения? Методы и параметры пополнения были заданы много времени назад и никто их не пересматривает Предсказать Спрос Если правила пополнения учитывают страховой запас, то только этот параметр регулярно обновляется (базируясь на важности товара) Определить оптимальный метод пополнения и его параметры Оптимально спланировать поставки с учетом имеющихся ограничений Во время ежедневного анализа результатов пополнения внимание уделяется только товарам группы А Профиль запасов Уровень сервиcа и запасов в действительности оптимизирован для небольшого количества важных товаров Для уменьшения проблем с доступностью товара планировщики закупают больше заранее (увеличивая страховой запас) или закупают больше но реже (увеличивая циклический запас) избыток запасов Большинством других товаров трудно Особенно часто управлять, им не ситуации с уделяется внимание и по дефицитом и ним наблюдается избытом нехватка запасов возникают по низкий уровень новым сервиса товарам Низкий сервис Высокий запас Оптимизация пополнения Поиск оптимального баланса между уровнем сервиса и инвестициями в запасы Предсказать Спрос Определить оптимальный метод пополнения и его параметры Оптимально спланировать поставки с учетом имеющихся ограничений Инвестиции в запасы($) Алгоритм определяет товары/магазины с высоким уровнем запаса Текущий запас / Уровень сервиса Уменьшение уровня запасов Оптимизационная кривая 100% Система определяет, где инвестиции в запасы наиболее эффективны Увеличение уровня сервиса Доступность товара на полке (уровень сервиса) Сокращение излишков и определение оптимального баланса между уровнями запасов и сервиса Оптимальное планирование поставок Потенциал: Предсказать Спрос Определить оптимальный метод пополнения и его параметры Оптимально спланировать поставки с учетом имеющихся ограничений Применение научного подхода позволяет ритейлерам обеспечивать наличие востребованного товара в нужном количестве и в нужное время ИНТЕГРИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПЛАНИРОВАНИЯ ПОПОЛНЕНИЯ, УЧИТЫВАЮЩАЯ ВСЕ ВНЕШНИЕ ОГРАНИЧЕНИЯ Магазин Поставщик Магазин Покупатель Магазин Каталог Прогноз покупательского спроса – основа для принятия решений в цепочке поставок Локальный РЦ Центральный РЦ Поставщик Центральный РЦ Поставщик Локальный РЦ Локальный РЦ Импорт Web ПРИНЯТИЕ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ СЦЕНАРНОГО АНАЛИЗА И ПРОГНОЗА СПРОСА Мировая Практика Выгоды • Четвертый по величине британский продуктовый ритейлер – 455 магазинов и 26 млрд.долл. оборот • Точность прогноза удалось повысить на 50 % • 10 % рабочего времени пользователей было высвобождено для решения проактивных задач • Торговая сеть в Латинской Америке – более 1300 магазинов различных форматов и брендов с оборотом 25 млрд.долл. • Повышение уровня сервиса с одновременным сокращением уровня запасов на 25% • Качество прогнозирования промо эффектов улучшено почти на 70 % • Продуктовая сеть с оборотом 1.5 млрд.евро, управляющая гипермаркетами и супермаркетами в Испании и на Канарских островах • Сокращение запасов на 1.1 день (4.5M евро) за счет повышения качества прогноза спроса • Повышение качества планирования в цепи поставок • Австралийский продуктовый ритейлер с оборотом 31 млрд.долл. и более чем 700 супермаркетами в управлении • Сокращение товарных запасов на 17 – 20% (на РЦ) и на 300 млн. долл. в магазинах • Централизованный прогноз дополняется данными о локальных промо событиях 12 Прогнозирование Спроса Выгоды Внедрение Системы прогнозирования спроса в продуктовой розничной компании с оборотом 2 млрд. долларов Год 1 1 2 3 Год 2 4 1 2 3 Год 4 Год 3 4 1 2 3 4 1 2 3 Год 5 4 1 2 3 4 Срок окупаемости после запуска системы составил 2 квартала 13 Проект в сети испанских супермаркетов 14 Sergey.Bashko@oracle.com 15 16
