Прогнозирование закупок в TRUCK Center

О клиенте и полученных выгодах

Дубков Илья

Заместитель директора компании TRUCK Center

Компания Neti была выбрана как надежный партнер по применению Machine Learning для ERP-систем. Мы используем Microsoft Dynamics AX и в Neti прекрасно знают как ERP, так и выгоды от Machine Learning. При этом очень трезво оценивают, где ML поможет, а где можно обойтись административными мерами. Ребята работают на результат.

Кратко о клиенте

Клиент - сеть автосервисов по всей России, специализирующиеся на обслуживании и ремонте грузовиков. Основная сложность бизнеса - огромный перечень номенклатур деталей и расходных материалов, пригодных для малого количества моделей грузовиков. Покупать их про запас очень дорого, а в случае если клиент не находит нужных запчастей - есть риск потерять клиента. Кроме этого, модельный ряд грузовиков со временем меняется, что делает некоторые закупленные детали неликвидными. Клиент обратился в Нэти с целью снизить складские запасы, лежащие без движения (в рублях)

Что сделали

Наши специалисты подключились к учетной системе клиента (Dynamics AX) и провели тщательный анализ. Были выявлены сезонные и модельные тренды, а также среднее время использование модели грузовика в регионе и движение модельного ряда.

Выбранное решение

На основании проведенного анализа были выбраны ограничения и правила закупок запчастей для менеджеров в региональных представительствах, которые позволили более тщательно анализировать необходимость закупки деталей, с высоким шансом могущими стать неликвидом.

Экономический эффект

В регионах с большим количеством неликвида (Казань, Краснодар) удалось снизить запасы на 20% и поддерживать их на низком уровне. В регионах с низким уровнем запасов экономический эффект был не столь заметен.