Главная Проекты

Разработка системы планирования спроса

Информация о заказчике

Наш клиент – один из крупнейших производителей стали в России и мире. Производственные мощности данного холдинга составляют около 18 миллионов тонн стали в год. Компания имеет вертикально интегрированную структуру, которая охватывает все этапы производства: от добычи железной руды до конечной переработки стали. Имея 17 производственных активов в 7 странах мира, металлургический холдинг поставляет свою продукцию на российские и международные рынки, включая страны Европы, Азии и Америки. Планирование спроса (Demand Planning) – один из ключевых управленческих процессов в компании.

Задачи проекта

Основная задача проекта – создание эффективной системы планирования спроса как основы для всей цепочки планирования, а также импортозамещение западной системы SAP APO.

Новая система на базе KS также должна решать новые дополнительные задачи.

Увеличение горизонта планирования до 18–24 месяцев	для улучшения стратегического управления и возможности учитывать влияние сезонных факторов и ремонтных работ на спрос и маржинальность
Автоматизация процесса и интеграция всех участников	новая система должна объединить участников процесса планирования в единую среду, позволяя работать с детальным спросом и улучшать точность прогнозов
Рост маржинальности за счет более гибкого и точного планирования спроса и цен	позволит значительно улучшить управление объемом спроса и соответствие планов стратегическим инициативам предприятия
Создание удобных инструментов для работы с данными	автоматизация, гибкость настроек и возможность моделирования сценариев спроса должны повысить эффективность и снизить зависимость от ручного труда

Функционал системы

Система автоматизирует следующие процессы компании.

Планирование спроса

Обновление справочников
Формирование и очистка исторических данных
Моделирование статистического прогноза
Настройка и применение методов дезагрегации, очистки от минимальных объемов
Заведение прогноза спроса ответственными лицами
Согласование сценариев прогноза

Планирование цен

Обновление компонентов формульного ценообразования
Обновление и назначение формул цен
Расчет цен по формулам

Автодезагрегация (на основе собственной методологии Заказчика).

Особенности и преимущества системы

Решение представляет собой комплексный продукт, который включает в себя:

Приложения для работы пользователей (просмотр и корректировка данных, настройка параметров и запуск расчета, контроль результатов и поддержка процесса согласования).
Выделенные управляемые расчетные модули (такие как статистический прогноз или дезагрегация).
Интеграционную базу данных, предназначенную для хранения данных, передаваемых в смежные системы или полученных из этих систем.
Встроенный модуль интеграции, обеспечивающий взаимодействие со смежными системами классов: ERP, MDG, PDM и SNP.

Работа с большими данными:

Решение сформировано с учетом требований к скорости расчетов на большом объеме данных. Позиция спроса описывается большим количеством аналитик, на произвольной комбинации которых обеспечивается возможность планирования объемов.
Расчеты осуществляются в фоновом режиме и не блокируют работу пользователей.
В приложении поддерживается многопользовательский режим расчетов. Несколько планировщиков могут одновременно запустить формирование статистического прогноза, например, на разных уровнях агрегации спроса с использованием разных методов статистического прогнозирования.

Эффект от внедрения

Формирование статистического прогноза спроса
Управление версиями и сценариями прогноза, формирование консенсус-прогноза
Гибкая настройка правил балансировки прогноза
Поддержка процесса согласования и утверждения прогноза

Лучшее цифровое решение в металлургии 2024

Хочется отметить особую атмосферу взаимного уважения и доверия, которая сформировалась в ходе реализации проекта по планированию спроса и цен. Мы, специалисты вендора, работали в тесном взаимодействии с функциональным заказчиком, ИТ-специалистами холдинга и методологами. Безусловное понимание общих целей, взаимная поддержка и открытость позволили быстро и качественно справиться со всеми вызовами, с которыми мы столкнулись.

Инна Панченко Директор по моделированию Knowledge Space

Посмотреть другие кейсы