«Маковка» — франчайзинговая сеть пекарен-магазинов, около 100 «точек» по России.
Вся сеть управляется в режиме реального времени единым диаспаром, реализующим собственную версию цифрового двойника для каждого франчайзи.
Как в нем реализованы бизнес-процессы бэк-офиса франчайзинговой «точки», и почему франчайзи «Маковки» выбирают диаспар.
Интеллектуальное формирование плана производства, или Big Data с Machine Learning на самом деле
Рассказывает Андрей Левкин, руководитель проекта внедрения dia$par в «Маковке».
Для того, чтобы посчитать, сколько чего надо произвести, сначала надо предположить, сколько и чего мы сможем продать. Это очевидно.
Менее очевидно то, что для оценки ассортимента и количества возможных продаж надо знать не сколько чего было продано, а...
...сколько чего не было продано из за отсутствия в продаже!
«Ошибка выжившего» в ритейле.
Системно разбиралось в кейсе «Оптимальное распределение товаров по торговой сети».
Ключевым фактором является знание остатка позиции в момент продажи, и знание нулевых периодов, пробелов иными словами.
Поясню на примере.
Вы за день сделали 10шт. сосисок, и на конец дня видите остаток 1шт.
Сколько шт поставите в план на завтра? 9? 10? 12?
Все эти ответы могут быть верными, и ключевое тут «могут быть». А могут — и не быть!
Прогноз использует неверную аналитическую модель. Мало исходных данных.
Добавим аргументов.
Сосиску делали 2 партиями по 5 шт, первый выход пришелся на 13:00 и за 30 минут были проданы все 5 шт, второй выход случился в 19:00, и пришелся на самый мертвый интервал, в который все равно было продано 4 из 5 до конца дня.
Таким образом, dia$par вычислит, что ашлама в хорошие часы продается по 10 шт в час, а в плохие по 2 шт/час, что в итоге дает 50 шт/день. И этот расчет будет тем точнее, чем шире период расчета.
Однако — «суха теория, мой друг».
Мы понимаем, что покупатель, не купив сосиску, купил что-то другое.
Если бы ассортимент пекарни ограничивался одним артикулом ашламы, то расчетные данные были бы близки к реальности.
Но поскольку реальный ассортимент (и опции потребителя в выборе артикула) много шире, то лобовой расчет даст заведомо нерелевантные данные. Поэтому применительно к описанной ситуации диаспар даст рекомендацию 20 шт, и дальше будет смотреть на правильность прогноза.
Прогноз продаж строится и рассчитывается постоянно как для каждой единицы, так и для всей витрины сразу с учетом взаимной корреляции продаж артикулов внутри ассортиментной матрицы пекарни!
Спросите, мол, как? Дайте, мол, алгоритм расчета.
Хе-хе. «Кто на что учился!»
Учился, в данном случае, суровой матстатистике (журналистск. «Big Data») и IEM.
А пока что — наслаждайтесь результатом.
В конечном счете получается динамическая АВС витрина, где самые прибыльные артикулы выявляются и выводятся в топы сами собой. Количество сосисок из примера выше будет постепенно увеличиваться до тех пор, пока не будет найден оптимум (он же максимум соответствующей функции).
Аутсайдеры выявляются и исключаются автоматически (тот же алгоритм, с обратным вектором).
Для удовлетворительной работы автоматического прогноза продаж необходимо накопление первичного объема данных для обработки методами математической статистики (для модной хайтечности не забудем вставить звучные термины Business Intelligence, да пресловутая Big Data).
Набор данных уникален для каждой точки, и накапливается он в среднем за пару месяцев. Чем больше времени прошло, тем точнее предсказания диаспара (хайтечн. Machine Learning).
После накопления первичного массива статистики (а она уникальна для каждой точки) можно включать прогноз.
Кассир все так же делает заказы, только теперь ориентируется (или не ориентируется) на прогноз.
Мы же, в свою очередь, наблюдаем, кто был правее.
Диаспар в фоновом режиме регистрирует результаты наблюдений, и если ошибается, то вносит корректировку в логику расчета самостоятельно (причем на порядки эффективнее типовой «нейросети»).
Спустя некоторое время, мы на цифрах доподлинно убеждаемся, что диаспар лучше прогнозирует очередь, нежели вы и/или ваш продавец, и системно передаем формирование очереди ему.
При этом, естественно, сохраняется возможность вмешаться вручную в любой момент.
И вот, наконец, dia$par полностью управляет процессом формирования витрины, думает, ставит задачи, проверяет своевременность, «стучит» на ленивых, выделяет активных и т.п.
И если в сферически-вакуумном случае, когда ассортимент состоит из единственной позиции, человек может соперничать с диаспаром — теоретически...
То если в ассортименте хотя бы мизерные 20-30 позиций, абсолютный выигрыш бизнеса, оснащенного диаспаром, у бизнеса, оснащенного только людьми, вопросов не вызывает даже теоретических.
А если товаров — десять тысяч?... А — миллион?...
Для каждого артикула в номенклатуре франчайзи прописано сопоставление артикулу поставщика. Правильный артикул контекстно заполняется автоматически при заполнении приходных документов.
Пример:
У нас есть ингредиент «молоко».
В учете и во всех техкартах используем мы используем именно его.
Но: закупать мы можем разное молоко, у разных поставщиков, и по разным ценам.
Например, в «Метро» берем «Домик в деревне 3,2%» 1л, в Пятерочке «Останкино 3,2% 0,9л» и т.д.
Заполняя приходную накладную, мы используем номенклатуру поставщика и сопоставляем их с нашим ингредиентом «молоко».
Что это дает?
Во-первых, мы понимаем, какое именно молоко мы купили, и где-когда-почем.
Во-вторых, это значительно ускоряет ввод накладных.
В-третьих, это позволяет практически полностью исключить ошибки ввода.
Например, вы покупаете горбушу в банках.
В приходной накладной значится:
«Горбуша дальневосточная 245 гр», 5 шт х 80 руб = 400 руб
Именно так и вводите, а сопоставление будет таким:
Единица измерения измерения штуки, грамм нетто в 1 штуке 180, ингредиент «горбуша», количество во внутренних учетных единицах (в данном случае в граммах) 900 гр.
Рис. 1 Интерфейс франчайзи, сопоставление своего артикула с поставщиками. Десктопное Windows-приложение dia$par
При следующих поступлениях тех же консервов, ввести нужно будет только количество банок, и актуализировать цену, если изменилась.
Если же поставщик может предоставлять приходные документы в электронном виде, то загрузка и вовсе делается в пару кликов.
В случае закупок в розничных магазинах, когда у вас на руках есть кассовый чек, достаточно отсканировать QR-код и диаспар самостоятельно загрузит данные через сервисы ОФД.
Тут все достаточно просто.
Знаем расход сырья за последние 7 дней и вычисляем среднее значение за сутки.
Знаем текущие остатки и среднесуточный расход, легко вычисляем запас сырья в днях по каждой позиции.
Dia$par самостоятельно сформирует заказ поставщику, с учетом:
Текущих остатков
Суточного расхода
Периодичности поставок
Минимального остатка
Рис. 2 Заказ поставщику
Как вы уже понимаете, заказ будет сформулирован в «родной» номенклатуре для данного поставщика.
Например, у вас в остатках 2,5 кг кетчупа.
Кетчуп закупаем по средам в ООО «Ромашка».
Сегодня понедельник, расход в день 500 гр, минимальный запас = расход в день * 3 =1500 гр.
Таким образом нам нужно 3500гр кетчупа, чтобы к следующей среде выдержать минимальный остаток в 1500 гр.
Диаспар знает, что ООО «Ромашка» отгружает кетчуп в 700-граммовых бутылках, поэтому заказ на 3,5 кг диаспар сформирует в виде:
Кетчуп Heinz 700гр * 5 шт
А если бы ООО «Ромашка» отгружало кетчуп, допустим, в 2-х литровых бутылках?
Правильно, заказ бы выглядел как Кетчуп Heinz 2кг * 2 шт.
Описанная схема закупок (пафосн. «управление цепочкой поставок», она же supply chain management — SCM) колоссально облегчает жизнь как отдельно взятому франчайзи, так и сотрудникам ООО «Ромашка».
Сырье заказывается всегда вовремя, нет избыточного или забытого товара.
Склад всегда под контролем.
При росте выручки это особенно актуально, нет необходимости увеличивать складские площади и емкости холодильников, вводить дополнительных закупщиков-контролеров остатков.
Можно сокращать закупочные циклы (вместе с оборотными средствами в складских запасах) вплоть до одного дня.
«Деньги счет любят»...
«Лучше быть богатым и здоровым, чем бедным и больным»...
Однако, как показывает практика, большинство франчайзи ведут финансовый учет (как правило, карикатуру на него) в Excel, либо не ведут вовсе.
Главным требованием типичного франчайзи к организации финансового учета (помимо очевидных точности и достоверности) является простота.
Так мы и сделали.
Выручка считается автоматически, бОльшая часть операционных расходов тоже.
Собственно, что необходимо делать, это просто вносить накладные расходы, указывая к каким статьям они относятся.
Рис. 3 Учет расходов
Все остальное диаспар посчитает самостоятельно.
Учтены будут все доходы от продаж, результаты инвентаризаций, списания продукции, скидки бонусы и т.п.
В результате вы получите простой отчет, который наглядно покажет где вы зарабатываете, а куда тратите.
Рис. 4 Отчет по финансовому результату франчайзи
Предельно просто, и абсолютно достоверно. Парой кликов мыши каждый франчайзи точно знает финансовое состояние собственного бизнеса.
И не на какой-то там «закрытый период», а здесь и сейчас.
Конвейер — Термоядерная Бомба Упорядочивания для процессов материального производства.
ОС предприятия тотально синхронизирует бизнес-процессы любой отрасли.
Любой сложности. Любого масштаба.
Человек — организм биологический, компания — организм социальный.
Рабочая нервная система — Универсальный Секрет гарантированной победы в схватке любого организма, — над с любым организмом без неё.
Арифметика dia$par:
• Затраты на десятки % падают ↓
• Продажи на десятки % растут ↑
А прибыль, получается?..
Бинго!
dia$par Trade-In
А что с зоопарком ERP/CRM/...-«систем»?
Возьмем в музей ИТ-археологии
Зачтем в стоимость
Мы отправили копию запроса на:
Если вы не получили копию,
адрес почты указан неверно,
и мы не сможем связаться с вами.
