Мы проводим расчет эффекта от внедрения решений теории ограничений, которые описаны здесь . Для этого запрашиваем данные о движении товаров на вашем складе/магазине за полгода-год, запускаем моделирование автоматического расчета и динамического управления размером буфера и «делаем» заказ исходя из его размера. Таким образом, можно посмотреть факт и смоделированный результат по складу/магазину и сравнить величину запасов, излишков, упущенных продаж, оборачиваемости запасов и ROI, как на рисунке. Здесь каждый столбец — неделя. Видим, как можно сократить запасы без ущерба для продаж, и как может увеличиться оборачиваемость.

На нём сравниваются результаты моделирования за 27 недель и результаты 8 недель пилотного проекта. И можно заметить, что за 8 недель внедрения мы достигли уже большую часть потенциала, которую увидели на моделировании.

Этот пример интересен тем, что проект был для нас особенный: на коротком пилотном запуске на несколько магазинов мы внедрили StockM на таких же условиях поставки, как были, без изменений. И на таких же условиях мы делали моделирование. Поэтому можем уверенно сравнивать их.

Распространенный кейс. Раньше вы отгружали поштучно, в сборных ящиках. Но подумали, что это хлопотно и лучше отгружать такой же кратностью, как приходит товар от поставщика, по 10 шт. Смотрим на рисунок № 4 и видим, что даже на примере одного магазина запасы увеличиваются на 25%, а оборачиваемость и ROI падают.

Вывод: товар не настолько ходовой, чтобы ввести изменение кратности без ухудшения показателей. Можно сравнить затраты на дополнительный персонал на складе с ростом запасов в магазинах, если мы решим увеличить кратность пополнения магазинов по ряду товаров.

Аналогично можно сделать расчеты, если хотите показать поставщику, как сокращение кратности поставки может привести к сокращению упущенных продаж, увеличению оборачиваемости или сокращению списаний.

Например, хотите заказывать его товары чаще. Но для начала хотелось бы измерить потенциальный эффект от этого решения по сравнению с увеличением транспортных затрат.

Видим, что увеличение частоты поставок приводит к росту затрат на доставку на 20 тыс. ₽, но при этом упущенные продажи сокращаются на 70 тыс. ₽.

Это лишь часть примеров ситуаций для ритейла, которые можно промоделировать. Аналогичные кейсы есть и для производственных компаний.

Если в одном из примеров вы увидели свои текущие задачи или сомнения, или же у вас есть своя уникальная задача, которую вы бы хотели промоделировать — напишите нам об этом ( внизу страницы есть кнопка « Задать вопрос»).Помните, что очень многие решения можно просчитать. А мы стремимся создать для вас быстрые и удобные инструменты для таких расчетов. И даже если у вас еще нет StockM, то моделирование разных сценариев сделать тоже возможно, загрузив данные из Excel.