Астор: RS.SCM

Отраслевое решение RS.SCM – это инструмент, предназначенный для автоматизации управления цепочками поставок в розничных сетях любого размера и формата.

Преимущества RS.SCM

• Снижение зависимости от человеческого фактора. В отличие от автоматизированной системы, даже лучший менеджер цепочки поставок не сможет показывать одинаково высокие результаты на длительном отрезке времени и на больших объемах данных.
• Качественное прогнозирование. Специализированные методы пронозирования, разработанные всемирно известными математиками и применяемые мировыми лидерами розничной торговли позволяют строить прогноз потребительского спроса, а не продажи товаров.
• Высокая производительность. Автоматические инструменты пополнения товарного запаса, ориентированы на большой объем данных розничной торговли.
• Простота внедрения. RS.SCM – коробочный продукт, полностью готовый к использованию, и обладающий всем необходимым для успешной работы функционалом.
• Быстрый старт. Модель обслуживания SaaS позволяет стартовать без необходимости приобретения и настройки серверного оборудования и сопутствующей инфраструктуры.
• Упрощенная интеграция. RS.SCM совместима с любыми розничными учетными системами, и для начала использования не требуется их изменять. SOA-архитектура решения позволяет быстро создавать полноценную, надёжную и легко формализуемую интеграцию с системами заказчика, что обеспечивает лёгкое и быстрое построение гарантированного обмена данными.

Задачи, которые решает RS.SCM

1.Обеспечение максимальной доступности товара в магазине

• Отсутствие товара на полке – это упущенные продажи, а как следствие потеря прибыли. Инструменты контроля Out-of-Stock в системе RS.SCM позволяют оказывать прямое влияние на увеличение продаж.
• RS.SCM позволяет успешно избегать естественного вымывания оптимального ассортимента коммерчески выгодных товаров, что ведет к достижению лучших показателей по продажам и маржинальности.
• Обеспечение конкурентного уровня сервиса повышает лояльность и предотвращает отток постоянных покупателей, приносящих основную прибыль компании.

2.Снижение уровня избыточных товарных запасов

• RS.SCM позволяет строить качественный прогноз потребительского спроса, который является основой для расчета оптимального страхового запаса. Уменьшение страхового запаса позволяет высвободить «замороженные» оборотные средства.
• Снижение избыточного товарного запаса в магазине дает возможность минимизировать размеры склада, и увеличить полезные площади магазина. Также уменьшение уровня запасов магазина пропорционально уменьшает потери от краж и порчи товаров.

3.Сокращение затрат на логистику

• Для разных товарных групп, RS.SCM, в автоматическом режиме применяет наиболее подходящий метод пополнения, что приводит к оптимизации ритмичности и количества поставок в магазины и распределительные центры.
• При расчёте заказов RS.SCM учитывает различные параметры, влияющие на логистические издержки, такие как: плечо доставки, кратность упаковки, множественность единиц измерения, учёт сроков годности, ограничения времени утверждения заказа и т.п.
• Точный расчёт поставки позволяет использовать на складе процессы Cross-Docking, Pick-by-Line и другие экономически выгодные технологии грузообработки.

4. Увеличение эффективности Промо-акций

• Более точный автоматизированный прогноз промо-акций в RS.SCM, основанный на экстраполяции прошлых тенденций на планируемые мероприятия, позволяет увеличить экономический эффект от проведения Промо, путем уменьшения количества списаний и неликвидных товаров, что особенно важно для работы со скоропортящимися товарами и товарами сезонного спроса.

5.Снижение объёма и трудоемкости ручных корректировок

• Автоматизация процессов прогнозирования и пополнения товарных запасов ведет к увеличению скорости работы менеджеров цепочки поставок
• Инструменты для сравнения KPI цепочки поставок при автоматической работе алгоритмов и сформированных вручную заказов, ведет к повышению прозрачности принятия решений.

Функциональные возможности

• Построение прогноза на базе очищенной статистики спроса, с учетом информации об отсутствии товаров на полке, аномальных всплесков продаж, промо-акций, сезонности и праздников.
• Автоматический выбор специализированного метода прогнозирования для разных товарных групп.
• Для учета специфики розничной торговли используются подходы, позволяющие «улавливать» разреженные продажи и/или сезонность на агрегированных уровнях иерархии с последующим распределением прогноза до товара.
• Автоматический подбор оптимальных методов пополнения товарных запасов с учетом специфики товарных конкретных групп. Для разных групп используются наиболее подходящие специализированные методы пополнения с оптимальным вариантом способом расчета страхового товарного запаса.
• Прогноз промо-акций и праздников с учетом сезонности, статистики прошедших событий и эффекта от их проведения.
• Заказ товара у Поставщика под акции в несколько волн, с использованием РЦ в качестве буфера для выравнивания погрешностей прогноза отдельно взятых магазинов.
• Анализ KPI цепочки поставок с возможностью «проваливания в детали», с возможностью корректировки «на лету» связанных параметров пополнения товара без необходимости их поиска в отдельном интерфейсе.