Сетевое издание|18+|Вторник|16 апр 2024|07:35
rss PenzaInform в Одноклассниках PenzaInform в Вконтакте PenzaInform в Telegram PenzaInform в Дзен

Через социальные сети

Через аккаунт на сайте

Имя
Пароль
+6oC
+7oC
Погода | Сегодня | Облачно |
+20oC
+21oC
Завтра | Облачно |
 

Подпишитесь на Penzainform.ru


Группа компаний «Дамате» завершила разработку и внедрение проекта по математическому моделированию продаж. IT-решение на основе математической модели и машинного обучение позволяет прогнозировать продажи и более точно планировать заказы.

В проект инвестировано 35,5 млн рублей. Предполагается, что прибыль от его внедрения составит до 61 млн рублей в год.

Реализацией занимались специалисты Math Lab, лаборатории, которая была специально создана в «Дамате». У сотрудников имеется математическое образование и опыт работы в оптимизации производства, анализе данных.

В автоматизированной системе планирования два блока. Первый связан с прогнозированием. Его цель - построить оптимальный прогноз спроса и плана производства на краткосрочную перспективу. При этом учитываются ограниченные производственные мощности и объемы живого веса. В модель заложены алгоритмы анализа множество факторов, например история заказов, планы по новым продуктам и клиентам, текущие заказы и промоакции.

Второй - блок балансировки для подбора оптимальных процентов разделки с учетом возможных ограничений по сырью, производственным и упаковочным мощностям в каждом эшелоне для максимального подтверждения клиентских заказов/прогнозов согласно приоритетам.

До внедрения проекта Math Lab в «Дамате» вынуждены были просчитывать все вручную, не учитывая при этом множество факторов. Поэтому точность прогнозов была невысокой, а производство недозагружено. Оперативность и качество балансировки заказов не отвечало запросам агрохолдинга на текущем этапе развития.

Кроме того, при наличии реальных заказов необходимо определять приоритеты: какие из них принять и в какой мере удовлетворить. Для этого требуется сопоставить важность клиента, маржинальность и доходность.

В новой системе фактическим показателем точности прогнозирования является значение в 85%. В перспективе его можно увеличить, добавив в модель расчет внешних факторов, влияющих на прогноз заказа: анализ вторичных продаж, взаимодействие с экосистемами торговых сетей и другие параметры.

Благодаря автоматизации бизнес-процессов, балансировке заказов, компания «Дамате» будет точнее планировать производство конкретной продукции, заказывать необходимый объем упаковки, оптимизировать графики убоя, заморозки, промоакций. Внедрение проекта дает возможность рациональнее использовать ресурсы завода, его персонал и оборудование, производственные линии, исключить человеческий фактор, а также выстроить долгосрочные отношения с клиентами за счет более высокой степени покрытия заказов.

Проект по математическому моделированию продаж запустили летом 2021 года на базе комплекса по производству и переработке индейки в Пензенской области. Компания планирует сделать его IT-платформой, на основе которой появятся собственные автоматизированные решения в области прогнозирования продаж.

▶▶ Коротко о самом важном - telegram-канал Penzainform ◀◀

▶▶ Хотите сообщить новость? Напишите нам! ◀◀

0
0
0
 



Обсуждение новости закрыто

 
 
 
 
 
 
 
 

Последние новости

Народный репортер

Мы публикуем самые интересные новости от наших читателей.
Присылайте: editor@penzainform.ru

Адрес редакции: 440026, Россия, г. Пенза,
ул. Кирова, д.18Б.
Тел: 8(8412) 238-001

E-mail редакции: editor@penzainform.ru

Рекламный отдел: 8(8412) 238-003 или 8(8412) 30-36-37

e-mail: reklama@penzainform.ru

Если ВЫ заметили ошибку или опечатку в тексте, выделите его фрагмент и нажмите Ctrl+Enter!

Сетевое издание СМИ «ПензаИнформ» |18+| 2011—2024

Зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Свидетельство ЭЛ № ФС 77-77315 от 10.12.2019 года. Учредитель ООО «ПензаИнформ». Главный редактор — Белова С.Д. Телефон редакции 8 (8412) 238-001, e-mail: editor@penzainform.ru.
На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии.

Мобильная версия | Пользовательское соглашение | Реклама на сайте