Как выбирать софт для управления цепями поставок

Это реальная история. Для сохранения лица компании, все названия и имена вымышленные, чтобы уберечь вас от повторения чужих ошибок, все события описаны максимально подробно (Фарго).

Для посетителей нашего сайта не секрет, что мы активно развиваем тему использования специализированного софта в управлении цепями поставок и даже выделили этому направлению отдельный раздел на сайте, который так и называется «СОФТ SCM». Надо сказать, что раздел завоевал своих читателей. Они просят совета по выбору софта. Производители софта обращаются, чтобы мы добавили их в раздел… Именно так и началась наша история, из которой мы извлекли много уроков и хотим поделиться ими с вами.

Итак. Лето 2018.

История одного запроса

В наш адрес обратился представитель одного из крупнейших производителей скоропортящейся продукции России (далее КЛИЕНТ) с просьбой помочь подобрать софт, который бы решал проблематику «прогнозирования спроса и промоакций потребителей» для их предприятия. Как нам объяснили на этапе обсуждения, текущее прогнозирование осуществляется в Excel, и есть желание найти софт, который бы решал вопросы прогноза спроса (в том числе и промоакций), был производительный и точный в своих цифрах. Софт, который бы собирал спрос прошлого, с учётом промоакций, сезонности, праздников и тд. и выдавал прогноз спроса сетевых магазинов (далее СЕТИ) на будущие месяцы. А для чего нужны прогнозы? Чтобы производить то, что будет нужно клиенты – всё верно!

Клиент не мог понять, когда, сколько и чего производить, чтобы максимально удовлетворить запросы клиентов. Также не мог он понять и эффективность промоакций, предвидеть объёмы, которые они смогут продавать в эти дни и т.д.

 

Клиент просил: Мы хотим получить чудо-систему для точного прогнозирования спроса и промо-акций наших потребителей-сетей, которые они вдруг себе придумают. Система должна спрогнозировать сколько, какого SKU закажет каждый клиент в следующем периоде. Поклиентно. Подневно. При этом, утверждалось, что текущий уровень точности прогноза 98%! и им надо не то, чтобы увеличить его, но по крайней мере автоматизировать процесс, без потери качества. Прогнозирование сейчас осуществляется в excel«сотрудниками-шаманами», и руководству досконально непонятно как же осуществляется заказ готовой продукции в производство следующего месяца. Нас просили «сделать упор» на прогнозирование промо-акций. В текущих условиях эту работу выполняют 7 человек (готовят прогнозы и план производства у Клиента). Клиент переживает, что зависит от них, хочет автоматизировать процесс, но сомневается в том, что это возможно.

 

Условия работы: Предложив КЛИЕНТу  несколько вариантов, мы остановились на решении от компании ToolsGroup. Его мы и начали детально прорабатывать вместе с Клиентом

Надо заметить, что Клиент действовал вполне по-нашему, по-российски, предлагая «утром стулья, вечером деньги». Они оставляли за собой право отказать нам на любом из этапов, без какого-либо ущерба для себя. Это вполне «наш» подход, но чего не сделаешь ради клиента. Понимая, что предлагаемого софта нет на российском рынке, иностранцы-разработчики попросили нас содействовать в продвижении и курировать работу с КЛИЕНТом, детально разбирая все вопросы.

 

Мы предложили разбить работу на несколько этапов:

  • Сбор общей картиныпо предприятиям, складам, о продажах, оценка имеющихся данных для анализа и прогнозирования. Эта работа позволила бы оценить потенциальный эффект для клиента от нашей работы. Не секрет, что именно обработка и очистка данных для анализа – это и есть залог успешной операции. Это не просто «загрузитьexcel» в какую-то чудо-систему. Оценить эффект для Клиента от данной работы не просто. Сколько мы просили за этот этап? Символическая сумма.

 

  • После первого шага, если Клиенту всё нравится, то мы предложили выбрать один завод, на основании него строить модель функционирования, не только с «прогнозом», а с установкой того уровня запасов, при котором будет достигаться требуемый уровень сервиса. Право мы ведь не маги угадывать на 100%, а перечень функций для прогнозирования на основании данных прошлых периодов, хоть и обширен, но конечен. Потому мы предлагали не только «угадать спрос конкретного клиента», но сформировать запас SKU, который бы позволял с максимальной точностью удовлетворять заявки Сетей. Этот этап подороже, но опять же. Клиент такого масштаба мог бы потратить эти деньги, раз стоит такая серьёзная задача.

 

  • Если мы вместе с Клиентом проходим все 2 этапа, то предложили начать следующий. Более сложный, от того и более дорогой, но это уже развёртывание системы из п.2 на всю Компанию Клиента. При этом, если переходим к п.3, то работы по п.2 оплачиваются с дисконтом в 50%.

 

Клиенты же стояли на своём. Они хотят «прогнозную» машину, которая бы угадывала, когда, сколько и какого SKUзакажут их конкретные потребители — Сети. Клиент уверен, что управление запасами — это процесс совершенно оторванный от прогнозирования, а процесс S&OP – “нет, вы нам лучше прогноз сделайте точный”.

Мы не убедили их в обратном, так как слушать Клиент ничего не хотел, считая себя истиной в последней инстанции. Они настаивали, что хотят бесплатный тест, чтобы понять, как мы прогнозируем и какова точность нашего прогнозирования. А что мы? Мы решили попробовать.

Задача стояла нетривиальная, но +/- оцифровываемая. Спрогнозировать спрос потребителей КЛИЕНТа на условный Март 2017 по нескольким SKU, исходя из данных спроса прошлых периодов по этим же SKU.

Клиент:

—  предоставляет нам помесячные данные спроса на эти SKUза 2 года (Лето2015 – Зима2017).

Мы:

—  считаем прогноз на Март 2017 в нашей системе.

 

Как оценить результаты?

На словах (о это было ошибкой!), мы договорились, что сравниваем наш прогноз на Март, который сделали на основании данных прошлых периодов, с прогнозом Клиента на Март, который он также сделал и реальным СПРОСОМ на Март 2017. Зачем нужен реальный спрос в сравнении? Правильно. Чтобы понять, у кого в прогнозе, у нас или у Клиента, «разброс» данных между данными прогноза и факта Март 2017 находится в меньших диапазонах. То есть, чей прогноз ближе к факту и точнее. Пытаемся понять, как сработал предлагаемый софт по сравнению с людьми. Стоит ли говорить, что мы будем работать только с данными, а Клиент, знает конъюнктуру рынка, особенности своего рынка, спрос будущих месяцев или спецзапросы Сетей в конкретном месяце… Тем не менее, мы согласились и назад дороги не было.

Взяв данные, мы включились в работу. Данные были далеки от совершенства. В них не было отражено ни одного фактора, влияющего на заказ потребителя (например, промоакция) и срока его действия (например, акция длится одну неделю), чтобы увидеть как это могло повлиять на спрос. Только в зимние даты спроса в 2017 выделяли, какой же объём отгружали по промоакциям.  На базе предложенного нами софта и модуля по прогнозированию мы смоделировали их данные за несколько лет, оценили, что есть факторы, которые влияют на спрос. В нашей симуляции можно отключать некоторые параметры и подключать другие, чтобы оценить влияние и важность, оценить чувствительность! Нам казалось, мы были героями, но…

 

Дело Сделано.

Подготовив работу, мы направили результаты Клиенту и…получив их ответ и сравнение результатов были поражены гораздо больше, чем тогда, когда согласились на эту авантюру! Оказалось, что клиент направил нам для подготовки не СПРОС СЕТЕЙ(своих потребителей), а СВОИ ОТГРУЗКИ СЕТЯМ, которые совершал на основании заявок потребителей, которые получал + на основании того прогноза, который сделали его же «сотрудники-шаманы». Если был товар, его отгружали. Если плохо спрогнозировали, товар не произвели, то отгрузка «0» или неполная отгрузка. Как здесь можно попасть в «реальный спрос»?

Т.е. мы прогнозировали не на основании СПРОСА прошлых периодов (оказалось, что спрос потребителей вовсе не фиксируется!), а на основании ОТГРУЗОК КЛИЕНТА СЕТЯМ, что перечёркивало всю проделанную работу. Кто знает, отгружал Клиент всю партию клиенту или же нет (к слову и это не фиксировалось в системах)? Ведь как показала практика, «точность их прогноза» оказалась далеко не 98%, даже не 70%.

Соответственно и сравнивали наш результат не со спросом фактическим, как мы и договаривались, а с прогнозом самого же Клиента, который он же сделал на основании данных прошлых периодов (спроса?).

«Всё смешалось в доме Облонских». Мы старались объяснить Клиенту, что это недоразумение и глупость нельзя сравнивать между собой. Он же остался уверен, что мы были в единых условиях с ними, они сработали лучше и сравнивают «котлеты с котлетами». Им даже было не интересно узнать детали нашего прогнозирования, посмотреть, как работает система моделирования вживую, оценить как это могло бы заработать у них, как менять прогнозы «отключая» факторы сезона, акций и т.д. и т.п. Результаты признаны неудовлетворительными и точка.

Всем спасибо. Это было отличным уроком для нас, и мы решили поделиться ценным опытом с читателями. Никаких имён и названий мы не называем, так что обвинить нас «в ущемлённом самолюбии» нельзя, но наши советы, после нескольких месяцев раздумий, мы всё же решили донести до читателей. Подумайте над ними и вы. И может быть в следующий раз, когда будете выбирать софт или предлагать софт своим клиентам, то сможете сделать это эффективнее!


Вот несколько мыслей для тех, кто выбирает софт SCM для внедрения на предприятии:

  1. Если вы решили, что вам нужен софт, подготовьтесь к тому, что надо чётко понимать плюсы и минусы, которые это принесёт. Плюсы – повысит производительность, если свяжете crm, erp и scm софт в единую систему. Минусы – много времени на внедрение, так как нет двух одинаковых цепей поставок, потому нет и коробочного решения
  2. Собирайте реальный спрос покупателей. Данные собственной отгрузки – далеко не всегда спрос потребителя. Только если ваши склады не ломятся, и вы удовлетворяете на 100% все заявки клиентов. На основании данных спроса мы сможем помочь построить самообучающуюся модель.
  3. Подготовьте данные для анализа.Собранные цифры в таблице excel могут только казаться хорошим источником данных для анализа, но только на первый взгляд. В одной интересной статье по Машинному обучению (ru), мы нашли интересную фразу: «Если данные гавно, даже самый лучший алгоритм не поможет». Подумайте над этим.
  4. Предложить тестовое задание – это разумное решение. Только определите, что вы хотите проверить: сравнить как вы сейчас работаете в сравнении с системой на «сухих цифрах» и отказать, если не «попадут в цифры реального спроса» или же загрузить данные в системы подрядчиков и посмотреть как они позволяют улучшить работу, узнать какой алгоритм оценки и формирования прогнозов и запасов? Донастроить систему всегда будет нужно.

Нет двух одинаковых цепей поставок, а потому и одинаково настроенных систем. Вопрос в том, хотите ли вы ввязываться в эту историю? Будет сложно.

 


Для тех, кто предлагает софт SCM:

  1. Поговорите с клиентом, чтобы разобраться с тем, что же нужно Клиенту? Пока потенциальный клиент и вы вместе с ним, не поймёт суть проблемы, решать её нет смысла. Думать, что «ввяжемся, а там посмотрим» может стоит вам и затрат и репутационных рисков!
  2. Если вы решили «почеленджить» с клиентом и выяснить чья система лучше прогнозирует, просите «чистые» первичные данные спроса. Внимательно отнеситесь к тому, что это не производные данные клиента, на которых вы работаете. Иначе, повторите нашу историю.
  3. Если клиент предлагает вам тест. Заранее определите, а ещё лучше пропишите, что будет являться положительным результатом тестирования, и что это тестирование принесёт именно вашей компании.
  4. Старайтесь получить хоть небольшую оплату за тест.Небольшая оплата стимулирует людей не пускать всё на самотёк, так как в компании «с менеджеров спросят». Пусть это будут небольшие деньги, они не чтобы заработать, а начать дискуссию. Пусть даже это 0,5% от стоимости пакета, но это уже диалог, а не постоянные просьбы.
  5. Не верьте клиенту, что ему надо сделать лишь чуть-чуть.После того, как мы получили данные и верили, что у них точность прогноза 98%, то оказалось, что это не так. 65-70% точности считалось хорошим уровнем точности прогноза для Клиента.
  6. Старайтесь дойти до того, кто реально потеряет, если не будет интегрирован софт. К сожалению, наёмные менеджеры не всегда радеют за успех предприятия. Потому, постарайтесь в работе поговорить и с директором, и с собственником. Иначе, ещё на уровне среднего менеджмента вас могут запросто «отключить» от процесса, а вы с этим ну ничего не сделаете.
  7. Если клиент сначала пришёл полный энтузиазма, а позже вы чувствуете, что клиент потерял интерес к вашему продукту, вовремя остановитесь. Вы сэкономите много денег и нервов и рабочего времени, если переключитесь на тех, кому это реально интересно.

Мы надеемся, что нашим читателям будет полезна статья, так как она может сэкономить время и деньги – столь бесценные ресурсы, что их нельзя не беречь! Если же нужен совет или готовы предложить дополнения к нашим пунктам по выбору софта SCM, пишите. Сделаем UPD.

 

Подбор софта SCM

Наш проект продолжает изучать тему софта SCM на российском рынке, опыт внедрения, а также действующие системы. Кроме того, мы развиваем и нашу компетенцию в подборе софта для SCM, и если вы не знаете какой же софт и чем может помочь именно вам, напишите нам. Мы поможем с подбором.

Также если у вас есть софт SCM, который можно отнести к одной из представленных групп на сайте, напишите нам. Мы включим вашу компанию в перечень провайдеров или разработчиков.