Ходовые позиции заканчиваются
Заказ поставщику не успевает за спросом, а срок поставки длинный.
Система: заказ с учётом срока поставки, товара в пути и страхового запаса.
MarkeTalent · прогноз спроса и запасы
Прогнозирование спроса и управление запасами с ИИ
Для дистрибьюторов и оптовых компаний на 1С и Excel. Разработаем и проверим на ваших прошлых периодах расчёт, который очищает историю продаж, строит прогноз с диапазоном и предлагает заказ с учётом остатков, товаров в пути, сроков и кратности. Необычные случаи система объясняет и передаёт планировщику.
- Проверяем на ваших прошлых периодах
- Факт, прогноз и допущения раздельно
- Заказ подтверждает сотрудник
Как читать расчёт4 метки
2ПРОГНО3ЗА1ФАКТАЗ
- ДопущениеПараметр или правило, которое задаёт либо подтверждает компания
Прогноз — оценка с диапазоном, а не обещание продаж.
01 / задача
Дефицит и излишки одновременно
Если заказ сейчас считают в Excel по выгрузкам из 1С, ошибки копятся на тысячах позиций.
Деньги лежат в медленных остатках
Позиции заказывают «с запасом», и часть из них неделями не продаётся.
Система: прогноз по каждой позиции и список позиций с лишним запасом.
На одном складе излишек, на другом нехватка
Перемещение замечают поздно, когда товара уже нет.
Система: предложение перемещения на решение планировщику.
Заказ пересчитывают вручную
Тысячи позиций, кратность упаковки, минимальная партия, график поставок.
Система: проект заказа с округлением и ограничениями поставщика.
История продаж искажена
В дни без товара продажи занижены, акции завышают спрос.
Система: очищенная история с пометкой, что восстановлено и по какому правилу.
Начинаем с дистрибьюторов и оптовых компаний. Если часть запаса лежит на складах маркетплейсов, это ещё один склад в расчёте. Производителям и розничным сетям — после разбора задачи.
02 / как устроено
Три слоя расчёта
ИИ здесь — не чат-бот, который придумывает цифры. Прогноз считают модели, заказ — формула, а языковая модель объясняет результат.
Кто что считает3 слоя
| Слой | Что делает | Как проверяем | Чего не делает |
|---|---|---|---|
| 1Расчёт | Формулы заказа, страхового запаса, дней покрытия, округление до кратности | Пересчитать вручную на тех же данных | Не угадывает спрос |
| 2Прогноз | Статистические и ML-модели, выбранные по проверке на прошлых периодах; дают диапазон | Прогноз на дату в прошлом сравниваем с фактом | Не гарантирует продажи |
| 3Языковая модель | Объясняет рекомендацию, собирает контекст из писем и комментариев, сортирует исключения | Сверяем объяснение с расчётными данными | Цифры не считает и не меняет |
Заказ = прогноз до следующей поставки + страховой запас − свободный остаток − товары в пути. Затем округление до кратности и ограничения поставщика. Параметры — ваши.
03 / пример
Одна позиция, пять шагов
От истории продаж до предложенного заказа и решения планировщика по исключению.
Условный пример на вымышленных данных. Позиция, продажи и параметры поставщика придуманы для показа расчёта. Реальные системы здесь не подключены.
Позиция
Герметик силиконовый 280 мл, короб 24 шт. Основной склад дистрибьютора.
Расчёт заказаУсловные данные
Допущение Условия примера:
- День 0 — день текущего пересмотра заказа.
- Заказ пересматривается раз в 14 дней. Новый заказ поступает через 21 день — в день 21. Заказ следующего пересмотра (день 14) поступит в день 35.
- Горизонт расчёта — 35 дней: срок поставки 3 недели плюс интервал пересмотра 2 недели.
- Прогноз описывает новые заказы клиентов. Уже принятые заказы в прогноз не входят и покрываются резервом из физического остатка.
- Страховой запас 300 шт задан компанией как параметр.
Шаг 1 / факт
Что есть в учёте
Продажи по неделям, шт факт
- н1420
- н2395
- н3440
- н4 акция610
- н5405
- н6 3/7 дн.190
- н7430
- н8415
Неделя 4 — акция. Неделя 6 — товар был на складе 3 дня из 7.
- Физический остаток
- 650 шт факт
- Резерв под принятые заказы
- 120 шт факт
- Свободный остаток
- 530 шт = 650 − 120 факт
- В пути
- 960 шт, поступление в день 6 по подтверждению поставщика факт
Шаг 2 / очистка истории
Отделить акцию и восстановить неделю без товара
- н1420
- н2395
- н3440
- н4 отдельно610
- н5405
- н6 оценка443
- н7430
- н8415
- Неделя акции
- В отдельный расчёт акций, обычный спрос не поднимает
- Неделя 6
- 190 ÷ 3 × 7 ≈ 443 шт прогноз
- Правило восстановления
- В дни без товара спрос был таким же, как в дни с товаром той же недели допущение
- Обычный спрос
- Около 421 шт в неделю, около 60 шт в день — среднее семи недель без акции
Восстановленное значение — оценка, а не факт. Правило согласуем с компанией.
Шаг 3 / прогноз
Новые заказы на 35 дней
- Прогноз
- 2 100 шт — около 420 в неделю × 5 прогноз
- Условный диапазон
- 1 850–2 400 шт
Диапазон показывает, что спрос может отклониться от средней оценки. В проекте способ построения диапазона и его смысл задаются вместе с моделью и проверяются на ваших прошлых периодах.
Шаг 4 / заказ
Расчёт и проверка по дням
- Прогноз новых заказов на 35 дней прогноз
- 2 100
- Страховой запас допущение
- 300
- Свободный остаток: 650 − 120 резерв факт
- 530
- В пути, поступит в день 6 факт
- 960
- Потребность → округление до короба 24 шт
- 910 → 912
Заказать 912 шт (38 коробов) при текущем пересмотре заказа рекомендация
Товар в пути учитывается, потому что поступает раньше нового заказа. Проверка по дням при спросе около 60 шт в день, значения округлены:
| День | Событие | Остаток до поступления | После поступления |
|---|---|---|---|
| 0 | Пересмотр, заказ 912 шт | 530 | — |
| 6 | Поступают 960 шт в пути | 170 | 1 130 |
| 21 | Поступает новый заказ 912 шт | 230 | 1 142 |
| 35 | Поступает заказ следующего пересмотра | 302перед следующей поставкой, около страхового запаса | —объём следующего заказа в примере не задан |
Расчёт: 530 − 6 × 60 = 170; 170 + 960 = 1 130; 1 130 − 15 × 60 = 230; 230 + 912 = 1 142; 1 142 − 14 × 60 = 302. Это одна средняя траектория: при другом спросе или сроках результат будет другим.
Шаг 5 / исключение
Поставщик переносит отгрузку
Входящее письмо поставщика
Отгрузка товара в пути переносится на 10 дней.
- Новая дата поступления
- День 16 вместо 6 факт из письма
- Свободного остатка хватит
- 530 ÷ 60 ≈ 8,8 дня
- Нехватка
- Около 7 дней, около 430 шт: 16 × 60 − 530
- Вариант 1
- Переместить 432 шт (18 коробов) со склада Б: там 1 300 шт при продажах около 40 шт в неделю. Перемещение должно успеть примерно до дня 8,8 рекомендация
- Вариант 2
- Запросить у поставщика ускоренную поставку
Свободный запас склада Б и срок перемещения проверяет планировщик. Цифры посчитаны расчётом. Языковая модель нашла письмо и объяснила последствия. Решение принимает планировщик; после решения расчёт заказа повторяется.
Подтвердить перемещениеИзменитьОтправить на согласование
Пример интерфейса: действия здесь не выполняются.
Пять шагов условного примера.
Обсудить похожую задачу04 / проверка качества
Сначала проверяем на ваших прошлых периодах
Берём историю, строим прогноз на дату в прошлом и сравниваем с тем, что было на самом деле. Затем — пилот на группе товаров или одном складе.
Отклонение — сумма модулей разниц прогноза и факта, делённая на сумму факта. Смещение — сумма разниц прогноза и факта, делённая на сумму факта: показывает, завышает модель или занижает.
Качество прогноза
Отклонение и смещение на прошлых периодах, рядом с вашим текущим способом.
Было
Стало
Дефицит
Дни без товара и доля ходовых позиций без остатка.
Было
Стало
Излишки
Дни запаса сверх нормы и медленные остатки.
Было
Стало
Трудозатраты
Часы на подготовку заказа в неделю.
Было
Стало
Клетки пустые: заполним на ваших данных.
05 / подход PilotMT
Подход PilotMT
Здесь описано решение для вашего процесса планирования. Оно использует подход PilotMT: показатели рассчитываются программно, AI помогает анализировать и объяснять результат.
Возможность использовать компоненты PilotMT и состав дополнительных модулей определяем при разборе задачи.
06 / начало работы
Начинаем с одной группы товаров
Сначала проверяем подход на ваших данных. Затем определяем объём внедрения и сопровождения.
Стоимость зависит от числа позиций и складов, интеграций и качества данных. Ниже — ориентиры; состав и условия проекта согласуем после разбора задачи.
Обсуждение задачи
Вы рассказываете, как сейчас считаете заказ и что болит сильнее. Определяем, как оценить результат.
Итог: задача и следующий шаг.
Аудит данных и проверка на прошлых периодах
Смотрим историю продаж и остатков по одной группе товаров, дни без товара, акции, сроки поставки. Строим прогноз на прошлые даты и сравниваем с фактом.
Итог: что можно прогнозировать, план пилота и метрики.
Ориентир: 30 000 ₽ · 3–5 днейСтоимость аудита засчитывается в пилот.
Пилот на группе товаров или складе
Расчёт заказа работает рядом с вашим текущим способом. Меряем дефицит, излишки, качество прогноза и время на заказ.
Итог: проверенный расчёт и решение о внедрении.
Ориентир: 150–250 тыс. ₽ · 2–3 недели
Подключение и сопровождение
Подключаем согласованные системы, настраиваем передачу проекта заказа в 1С и разбор исключений, следим за качеством прогноза.
Итог: рабочий процесс и понятные правила обслуживания.
07 / вопросы
Что важно до начала работы
1Прогноз будет считать ChatGPT?
Нет. Прогноз считают статистические и ML-модели, которые выбираются по проверке на ваших прошлых периодах. Заказ считается формулой с вашими параметрами. Языковая модель объясняет результат, читает письма и комментарии и разбирает исключения.
2У нас в истории были дни без товара. Прогноз получится?
Такие дни занижают продажи. Их отмечаем и восстанавливаем спрос по согласованному правилу или исключаем из расчёта; восстановленное значение остаётся оценкой. Сколько истории нужно, зависит от сезонности ваших товаров — это видно на аудите данных.
3Как быть с новинками и акциями?
Новинки прогнозируем по похожим товарам и подтверждаем у планировщика. Акции считаются отдельно по плану акций и не искажают обычный спрос.
4В 1С уже есть min-max. Зачем ещё что-то?
Учёт остаётся в 1С. Мы берём из неё данные и возвращаем проект заказа. Добавляется то, чего нет в фиксированных нормах: очистка истории, диапазон прогноза, ограничения поставщика и объяснение каждого заказа.
5Как проверить, что прогноз лучше нашего?
На прошлых периодах: строим прогноз на дату в прошлом и сравниваем с фактом и с вашим текущим способом. Затем пилот на группе товаров или складе с метриками дефицита, излишков и времени на заказ.
6Это только для маркетплейсов?
Нет. Страница рассчитана на дистрибьюторов и оптовые компании. Если часть запаса лежит на складах маркетплейсов, это учитывается как ещё один склад.
7Как это связано с PilotMT?
Здесь описано решение для вашего процесса планирования. Оно использует подход PilotMT: показатели рассчитываются программно, AI помогает анализировать и объяснять результат. Возможность использовать компоненты PilotMT и состав дополнительных модулей определяем при разборе задачи.
8Что нужно для первого разговора?
Выгрузка продаж и остатков по одной группе товаров, сроки поставки основных поставщиков и пример того, как сейчас считается заказ.
Соседние задачи
У кого купить и другие задачи
Поиск поставщиков, сведения о кандидатах, конкурентный лист из писем, PDF и таблиц. ИИ для закупок
Многошаговые задачи с данными и инструментами под контролем сотрудника. AI-агенты для бизнеса
08 / личная консультация
Обсудим ваши запасы
Расскажите, как сейчас считаете заказ поставщику. С вами лично общается владелец MarkeTalent — от первого разбора до согласования проекта.
С чего начнём разговор
- Сколько позиций и складов
- Где сейчас считаете заказ
- Что болит сильнее: дефицит, излишки или время
Перейдите к общему разделу связи MarkeTalent и опишите свой процесс.