3 июня 2019

Кейс: автоматизация обмена прогнозами между «Перекрестком» и его крупным поставщиком

«Кто знает, тот не предвидит. Кто предвидит, тот ничего не знает».
— Лао Цу, Китайский поэт VI века
Сюжет кейса, казалось бы, прост: построить процесс передачи среднесрочных прогнозов закупок торговой сети поставщику для применения получаемых данных при планировании производства готовой продукции.

В роли розничного продавца выступает АО ТД «Перекресток». В роли поставщика — группа компаний «ЭФКО»: крупнейший холдинг на рынке масложировой продукции России и один из ведущих производителей продуктов питания.

Зачем им это понадобилось? Исходные условия, в которых стороны приступили к данному проекту были таковы:
● Низкая точность прогнозирования спроса клиента на стороне поставщика;
● Низкая своевременность поставок в торговую сеть;
● Недостаточный уровень сервиса и доступности на полке магазинов сети.

Добавим сюда задачу сокращения lead time и необходимость оптимизации товарных запасов – получим достаточно типовую картину взаимодействия пары бизнес-партнеров в сегменте ритейловой логистики.

В качестве третьего участника проекта были привлечены мы, поскольку необходимая для реализации функциональность могла быть предоставлена нашей системой Click Service Retail.

Итак, рабочая группа сформулировала три цели проекта:

1. Улучшение уровня сервиса и своевременности поставок.
2. Совместная работа с настройками прогноза и увеличением точности.
3. Оптимизация товарных запасов.

Скриншот из системы Click Service Retail.
Детальная информация по объемам будущих поставок.

Система CSR использовалась как инструмент прогнозирования, экспорта/импорта прогноза закупок торговой сети поставщику, а также как база данных и шина интеграции с учетной системой 1С, используемой в «ЭФКО».

Весь проект, начавшись в январские праздники, занял четыре месяца-этапа:

1. Январь: Обсуждение проекта на встрече с клиентом.
2. Февраль: Сравнение точности прогнозирования сети «Перекресток» и «ЭФКО».
3. Март: Рабочее взаимодействие с CSR.
4. Апрель: Пилот загрузки прогнозов в ИС.

В результате проекта ожидается увеличение показателей уровня сервиса на 1-3% в зависимости от категории, своевременности поставок на 5%.
Так же планируется увеличение показателей точности прогнозирования - на 15% по молочной категории, на 21% по категории «масло, кетчуп» и на 25% по майонезу.
На данный момент (май, 2019) наблюдается значительный рост доступности товаров «ЭФКО» в торговых точках Перекрестка.

Скриншот из системы Click Service Retail.
Сравнение фактических поставок и плановых. Оценка точности.


Маликов Игорь
Руководитель отдела развития цепи поставок, «ЭФКО»
«Совместный проект ЭФКО + Х5 + Click Service находится сейчас на стадии полноценного внедрения (выполнены основные подготовительные этапы). Цель проекта заключается в выстраивании процесса автоматической передачи прогнозов от сети Х5 и интеграции данной информации в систему планирования производства компании ЭФКО».

Курбатов Ярослав
Руководитель проекта совместного прогнозирования с поставщиками, АО ТД «Перекресток»
«Идея трансляции прогнозов закупок торговой сети поставщикам родилась в июне 2018 года. Проведенный нами пилот на семи контрагентах показал высокий интерес к предлагаемой аналитике. За 9 месяцев в проект были вовлечены 104 поставщика, товарооборот которых в нашей сети составляет более 30%. Высокий сезон новогодних праздников показал существенный прирост в сервисе контрагентов проекта, что позитивно сказалось на доступности товаров в магазинах, увеличении трафика и оборота».
Презентация этого проекта состоялась на Третьем SCM конгрессе руководителей логистики и цепей поставок ритейлеров и производителей. Конгресс собрал более пятисот представителей отделов логистики из таких компаний, как: L'Oreal, Юнилевер, Johnson & Johnson, Coca-Cola, METRO CASH&CARRY, Утконос, Danone, Sandoz, Балтика, FM Logistic, Volvo.

Подробную презентацию проекта вы можете скачать ниже.
Скачать презентацию
"Автоматизация процесса обмена прогнозами".
Читайте в нашем блоге:
Подписаться на новости
Мы обещаем отправлять вам на почту тщательно подобранные материалы и никакого спама!
Photo credits: Photo by Jason Coudriet on Unsplash