Neuroproject.ru / Главная страница
   Главная / О компании / Проекты


 

О компании
Програмные продукты
Услуги
Обучение
Материалы
Форум
     О компании       Проекты       Публикации       Партнеры       Контакты       Карта сайта       Новости компании   
Проекты
Краткое описание некоторых завершённых проектов



Здесь Вы можете ознакомиться с кратким описанием некоторых наиболее интересных проектов, выполненных нашей компанией. Информация публикуется по согласованию с компаниями-заказчиками.



Формирование методологии прогнозирования продаж
и её автоматизация в компании "ТБМ"




Профиль клиента

Компания "ТБМ" — российский лидер в области поставок комплектующих для производства окон, дверей, стеклопакетов и мебели. Торговый ассортимент компании насчитывает более 20 000 артикулов. Компания имеет широкую сеть продаж — 68 филиалов, обеспечивающих необходимую близость к клиенту.

Компания "ТБМ" является лидером российского рынка не только по масштабу бизнеса и уровню сервиса — компания является одной из наиболее инновационных и технологичных. Можно отметить такие особенности компании ТБМ как:
  • высокий уровень автоматизации процессов;
  • электронная торговля с клиентами;
  • технологии бережливого производства;
  • большое внимание, уделяемое обучению сотрудников (сеть собственных центров обучения).


Цели проекта

Руководством компании "ТБМ" перед компанией "НейроПроект" были поставлены следующие задачи:
  1. Разработка методологии формирования потоварных помесячных прогнозов для массовых артикулов во всех филиалах Компании.
  2. Автоматизация процесса прогнозирования и его интеграция в корпоративную ИТ-систему (платформа Oracle).
  3. Полученное решение должно обеспечивать:
    • наилучшее возможное качество прогнозирования;
    • снижение издержек недопрогнозирования (потеря спроса) и перепрогнозирования (излишки на складе);
    • сокращение ресурсов, затрачиваемых Компанией для поддержания процесса прогнозирования.


Решение

Для решения поставленных задач Консультантом была выбрана платформа Deductor Enterprise, как наилучшим образом сочетающая такие аспекты как:
  • лёгкость разработки и автоматизации;
  • широкие возможности интеграции;
  • надёжность создаваемых решений;
  • встроенное хранилище данных, поддерживающее различные БД;
  • оптимальная для заказчика стоимость проекта;
  • современные средства визуализации и отчётности.
Все необходимые исходные данные из нескольких источников были консолидированы в едином хранилище на базе Deductor Warehouse 6 для СУБД Oracle.

На этапе создания методологии специалистами компании НейроПроект было протестировано множество алгоритмов прогнозирования и очистки данных. Было отобрано десять лучших разнородных методов, которые могли бы дополнять друг друга, повышая надёжность единой системы.

На основании созданной методологии разработана масштабная автоматизированная система прогнозирования продаж.

Блок-схема автоматизированной системы прогнозирования продаж



Особенности решения



1. Масштаб решения

Контур системы охватывает десятки и сотни тысяч артикулов во всех филиалах Компании. С учётом множественного прогнозирования система создает от нескольких сотен тысяч до нескольких миллионов прогнозов в каждом цикле работы.

Фактически, общий цикл работы созданной системы не превышает нескольких часов (2–3 часа), из которых большая часть времени тратится на обслуживание хранилища данных, и работу нескольких наиболее "тяжелых" алгоритмов.



2. Параллельная обработка

Решение НейроПроекта очень технологично, и в полной мере реализует возможности параллельной обработки информации. Аналитическая часть системы развернута на двухпроцессорном сервере HP Proliant (2*Xeon 5520, общее количество ядер = 16).

Созданная система распределяет нагрузку по различным потокам обработки, и процессорные возможности сервера утилизируются очень эффективно.

Диаграмма загрузки процессора

Параллельная обработка — необходимый атрибут реализации решений промышленного масштаба. При необходимости на платформе Deductor Enterprise даже для таких масштабных случаев можно добиться работы в режиме реального времени.



3. Групповое прогнозирование

Система для каждого артикула в каждом филиале каждый раз строит несколько прогнозов (разные алгоритмы, разные первичные данные). Система автоматически отслеживает качество каждого из них на предыстории, и учитывает эту информацию для получения единого прогноза.

При анализе ретропрогнозов учитываются специфические требования ТБМ, предъявляемые к прогнозам продаж.

В отличие от наиболее простого случая, когда выбирается единственный прогноз из нескольких, созданное решение обладает высокой надёжностью и более высоким качеством прогнозирования. В различные периоды времени на прогноз могут влиять различные факторы и обстоятельства. Качество работы различных методов также меняется. При этом система автоматически ранжирует первичные прогнозы по уровню текущей актуальности, и создает из них единый прогноз.



Результат

В результате проекта достигнуты следующие цели и эффекты:
  1. Создано автоматизированное решение для прогнозирования продаж во всех филиалах Компании.
  2. Обеспечено высокое качество прогнозирования. Для товаров, продающихся регулярно, средняя погрешность прогнозирования ниже погрешности эксперта на 1-5% для большинства филиалов. При этом данные прогнозы строятся автоматически.
  3. Создано удобное хранилище данных, позволяющее проводить анализ продаж без знания языка запросов SQL.

Сравнение прогнозов эксперта и системы с реальными продажами
Сравнение прогнозов эксперта и системы с реальными продажами
     О компании       Проекты       Публикации       Партнеры       Контакты       Карта сайта       Новости компании   


Rambler's Top100 Rambler's Top100