FMCG

Короткие сроки годности, промо каждый месяц, новинки каждый сезон — кейсы о том, как планирование в FMCG становится точным и быстрым.

Кейс 1 · Крупнейший международный FMCG-брендПрогнозирование спроса

Задача

Автоматизировать прогноз всех типов продаж — Sell-in, Sell-out, Baseline и Market Volume — для 1 200 SKU в 5 федеральных сетях. Точка сравнения — JDA Demand Planning.

Решение

Система прогнозирования с учётом специфики FMCG: технические недели и месяцы, ввод новинок, наследование истории продаж, промо и остатки, разное потребление у сетей. На стороне партнёра создан центр компетенций.

Результат
  • Точность прогноза: +12 п.п. к предыдущему решению (JDA)
  • Скорость расчёта: сокращена с 1,5 недель до 1 часа
  • Автоматизация: 100% автоматический расчёт всех типов прогнозов

Кейс 2 · Топ-3 мясоперерабатывающий холдинг РФЗамена SAP IBP

Задача

Заменить SAP IBP российским решением для планирования спроса в сегментах: птицеводство, индейка, свинина, колбасные изделия.

Решение

Контур планирования со статистическим прогнозом, прогнозом временных активностей и DFM. Учтены сезонность, промо, сценарное планирование, наследование объёмов спроса, категории FRESH/RTE. Автоматизирован ETL из множества ИТ-систем, настроены многоуровневые правила распределения объёмов, реализованы гибридные модели прогнозирования.

Результат
  • Импортозамещение: SAP IBP полностью заменён без потери функциональности
  • Точность: 75–90% по ключевым категориям
  • Уровень сервиса: out-of-stock снижен на 8 п.п.
  • Процессы: выстроена сквозная поддержка циклов S&OP и S&OE

Кейс 3 · Крупнейший производитель товаров для домаIBP-система

Задача

Построить IBP-систему: управление ассортиментом, прогнозирование спроса, планирование продаж и промо. Масштаб: ~8 000 SKU, ~1 200 вывесок и сетей.

Решение

Модель учитывает скрытую, событийную и региональную сезонность, аналоги, производство СТМ, вывод новинок и разное поведение федеральных сетей, маркетплейсов и мелкого опта. КАМам — рабочий кабинет для корректировок, продажам и трейд-маркетингу — единое пространство согласования промо.

Результат
  • Точность прогноза: рост на 22 п.п.
  • Скорость: расчёт прогноза занимает менее часа
  • Сквозной процесс: бесшовный цикл от ассортиментной матрицы до согласованного плана продаж
  • Управление: внедрены S&OP/S&OE, финансовая отчётность и P&L

Кейс 4 · Лидер рынка зоотоваров и кормовПрогнозирование и планирование

Задача

Заменить зарубежное решение единой средой прогнозирования спроса и планирования продаж. ~2 000 SKU, ~50 вывесок, ~20 каналов.

Решение

Прогноз с учётом технического календаря и потребности в итоговом (нефасованном) продукте; автоматическая очистка истории продаж от аномалий с корректировками бизнес-пользователей; учёт дефицита и неудовлетворённых заказов; алерты для планеров.

Результат
  • Точность: +11 п.п. к предыдущему решению
  • Импортозамещение: полная замена зарубежной системы
  • Скорость: расчёт прогноза — менее чем за несколько часов
  • Удобство: настроены индивидуальные рабочие кабинеты планеров

Кейс 5 · Топ-1 игрок рынка премиальной косметикиПрогнозирование розничных продаж

Задача

Построить ETL-контур, систему прогнозирования розничных продаж и аналитическую отчётность. Масштаб: 100 тыс. SKU, 100+ магазинов, партнёрская розница, ~20% ассортимента — новинки.

Решение

Прогнозная модель с учётом сезонных профилей, жизненного цикла, промо и трейд-маркетинга, внутригрупповой каннибализации и цветовых параметров продукта — тон, насыщенность, светлота.

Результат
  • Точность: +18 п.п. (до 80–95% по категориям)
  • Скорость планирования: цикл сокращён с 2 недель до 2 часов
  • Операционная эффективность: скорость обработки заказов выросла в 3,5 раза
  • Финансы: рост продаж на 15% при уровне in-stock 99%
  • Оборотный капитал: замороженные в запасах средства сокращены на 12%

Кейс 6 · Молочный холдинг — лидер рынкаПланирование производства

Задача

В рамках конкурсного запроса заказчика разработать и пилотно внедрить систему планирования: оптимизационная модель, полный цикл MRP, автоматизация рабочих мест 100+ планировщиков. Жёсткие условия: сроки годности 5–15 суток, требования к остаточной свежести ~70%, холодная цепь 4±2 °C, карантин до 21 суток, сырьё — 36 часов от дойки с вариативностью по объёму и качеству, 100+ линий на 12 заводах.

Решение

Оптимизационная модель строит графики производства от смешивания молока до фасовки — с учётом загрузки линий, переналадок и карантинов. MRP разузловывает план через рецептуры и считает чистую потребность в сырье и материалах. АРМы планировщиков: единая среда, ручные корректировки, сценарии «что-если».

Результат
  • Статус: пилот успешно пройден на реальных данных
  • Гибкость: пересчёт плана при изменении поставок молока или спроса — за минуты
  • Баланс: система автоматически балансирует минимизацию списаний и уровень сервиса
  • Эффективность: планировщики полностью отказались от ручного сведения таблиц