Связной ГК (Goods4Cast). Внедрение системы прогнозирования спроса

История проекта

В январе 2007 года по итогам тендера ЗАО «Связной» выбрал компанию Forecsys в качестве поставщика системы прогнозирования спроса.

Для выбора поставщика системы прогнозирования спроса среди ведущих российских и международных ИТ-компаний был проведен конкурс точности прогнозов. Ежедневно 5 компаний-участников давали свои прогнозы спроса на ассортимент каждой из 10 торговых точек, выделенных для проведения конкурса. При этом в качестве шестого участника выступал сам «Связной» с системой собственной разработки. Когда была накоплена двухнедельная статистика прогнозов участников, «Связной» сравнил их с реальными продажами товаров и выбрал систему прогнозирования спроса от Forecsys.

В июле 2007 года Goods4Cast была запущена в опытную эксплуатацию на 10 торговых точках Заказчика. Осенью 2007 года система прогнозирования спроса была введена в промышленную эксплуатацию на всех (1600) торговых точках сети Заказчика.

Повышение точности прогнозов спроса позволило «Связному» сократить потери от хранения дорогостоящих товарных запасов и уменьшить размер недополученной прибыли, вызванной временным отсутствием товаров в магазинах.

Основа подхода

Основу проекта составила платформа Goods4Cast, разработанная компанией Forecsys для оптимизации планирования деятельности компании.

Особенности проекта

Основная цель проекта – сокращение товарных запасов при сохранении той же доступности товаров для покупателей. Задача проекта - развертывание и настройка системы для автоматического более точного прогнозирования спроса и управления товарными запасами Goods4Cast.Метавселенная ВДНХ 4.4 т

На первом этапе работ было выполнено обследование бизнес-процессов и согласовано техническое задание на внедрение Системы. В библиотеку алгоритмов системы Goods4Cast было решено добавить привычные для Заказчика алгоритмы прогнозирования.

На втором этапе система Goods4Cast была настроена в соответствии с закупочной политикой ЗАО «Связной» и интегрирована в информационную среду Заказчика.

Во время выполнения проекта Заказчик ввел в эксплуатацию новое хранилище данных о продажах, и потребовалось выполнить дополнительную интеграцию системы с новым источником данных.

Функциональные характеристики

• Система Goods4Cast автоматически рассчитывает потребность в товаре для каждого магазина сети с учетом прошлых продаж, факторов, влияющих на спрос, а также экономических рисков управления запасами.
• Система самообучается. Для различных товаров используются различные методики прогнозирования.
• Cистема ежедневно определяет оптимальное количество заказа каждого товара в каждую торговую точку розничной сети.
• Производительность системы
• Система Goods4Cast ежедневно используется для расчета прогнозов спроса для каждого из 1600 магазинов ЗАО «Связной». Активный ассортимент товаров насчитывает 15000 наименований. Для обработки такого объема данных используется рабочая станция на базе 2 x Dual Core AMD Opteron Processor 2218 2.6GHz, 16GB, raid 600GB.

Расчет прогнозов для всех торговых точек занимает 4-5 часов в день.

Награды