М.Видео-Эльдорадо: Титан
Платформа планирования логистических поставок

Основные статьи:

• SCM (Supply Chain Management) — управление цепочками поставок (управление запасами)
• SaaS - История. Философия. Драйверы развития

«Титан» является системой прогнозирования продаж и планирования пополнения товарами объектов компании.

2022: Выпуск MVP платформы

Группа "М.Видео-Эльдорадо", работющая в сфере электронной коммерции и розничной торговли электроникой и бытовой техникой, 22 июля 2022 года сообщила о том, что разработала и запустила MVP платформы планирования закупок, прогнозирования продаж и распределения товаров по объектам компании.

Система управления товарными запасами «Титан» пришла на замену американскому SaaS-решению Predictix, которое ритейлер использовал ранее. «Титан» полностью создан продуктовой командой "М.Видео-Эльдорадо", работает в облачной среде, его легко адаптировать под меняющие потребности бизнеса и поддерживать собственными силами. При этом решение обходится компании в 1,5 раза дешевле и при значительном увеличении скорости и точности производимых им расчетов, заявили представители "М.Видео-Эльдорадо".Дмитрий Бородачев, DатаРу Облако: Наше преимущество — мультивендорная модель предоставления облачных услуг

C помощью предиктивной аналитики «Титан» формирует потребность в количестве товарных запасов, которые Группе необходимо закупить и распределить по магазинам, центральному и региональным складам, дистрибьюторским центрам – более 1300 объектов. Решение производит расчёты на основе товарных матриц, исторических данных и прогнозов продаж с учётом сезонного трафика, желаемого уровня сервиса, то есть скорости получения клиентом покупки, географии каждого объекта, динамики онлайна и доли самовывоза интернет-заказов. Собственная разработка позволяет гибко и быстро реагировать на рыночные изменения – корректировать алгоритмы распределения товаров в зависимости от поставок, отправлять товары в те магазины, где они наиболее востребованы и быстрее покупаются.

В результате «Титан» позволяет экспертам-логистам определить размер целевого товарного запаса по каждому наименованию на каждом объекте. В свою очередь пользователи могут гибко настраивать вводные для расчётов в зависимости от поставленных задач: скорость доставки, объёма накопленных товаров на объекте, уровня самовывоза крупной бытовой техники, скорости пополнения и т.д. «Титан» также интегрирован с системой планирования ассортимента Группы и учитывает покупательские потребности, выявленные математическими алгоритмами на основе анализа данных. Решение производит необходимые расчёты ежедневно в течение 1,5-2 часов – в 5 раз быстрее предыдущей системы, что позволяет точнее планировать логистические перевозки, не допуская перестока на объектах или слишком длительных сроков доставки – по некоторым регионам сроки поставок с центрального склада могут сократиться вдвое.

Продуктовая команда Группы за полгода самостоятельно разработала и выпустила в продуктив MVP (Minimal Viable Product - минимально жизнеспособный продукт) платформы для прогнозирования продаж и планирования поставок на основе технологий с открытым исходным кодом. В отличии от предыдущего решения, которым пользовался ритейлер, собственный продукт легко поддерживать и адаптировать при изменении рыночных условий. Разработка и расчёты производятся на базе облачных сред, а затраты на обеспечение и развитие в среднем в полтора раза ниже по сравнению с оплатой валютной лицензии, отметили в компании.

«Разработанную нами платформу планирования поставок мы назвали «Титан» неслучайно – Группа перевозит более 3 млн кубических метров грузов в год, половина наших товарных запасов хранится в магазинах, а больше 85% заказов доступны в течение 24 часов. Это огромные объёмы, и при расчётах нам важна точность и скорость. «Титан» эффективно зарекомендовал себя по этим показателям даже в стадии MVP. До конца года мы планируем значительно расширить функционал этого решения, чтобы максимально автоматизировать планирование даже в текущих рыночных условиях, добавить прогнозирование потребности в промотоварах, ещё больше повысить точность планирования за счёт обогащения платформы алгоритмами машинного обучения и более глубокого анализа данных», - рассказала руководитель департамента управления товарным запасом и распределением "М.Видео-Эльдорадо" Диана Ковальская.