ML и Anaplan — прогнозирование и процесс S&OP в Greenfields

КЛИЕНТ
Greenfields
СЕКТОР
Ритейл - дистрибуция и логистика
ГЕОГРАФИЯ
Россия
ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ОБЛАСТИ
Demand planning, ML прогнозирование
ПЛАТФОРМЫ
ML
ML и Anaplan — прогнозирование и процесс S&OP в Greenfields

Проект по переходу на прогнозирование продаж с помощью ML является частью большой инициативы по трансформации процесса S&OP в компании. Команда менеджеров по планированию получила не просто более качественный прогноз, учитывающий факторы и закономерности, которые было невозможно прежде включать в прогноз силами статистических методов и аналитиков, но и пользовательский интерфейс в платформе Anaplan для проверки, корректировки и утверждения прогноза продаж.

Иван Титов, Руководитель службы планирования
01
Предпосылки
Компания Greenfields является лидером по дистрибуции экзотических фруктов и ягод в России, реализуя свою продукцию в крупнейших национальных и региональных ... Читать дальше

Компания Greenfields является лидером по дистрибуции экзотических фруктов и ягод в России, реализуя свою продукцию в крупнейших национальных и региональных торговых сетях, а также в канале HORECA. Учитывая особенности работы со скоропортящейся продукцией, повышение качества прогноза продаж является приоритетом бизнеса. Особенно это актуально в отношении краткосрочного ежедневного прогноза продаж, который прежде создавался с помощью устаревшего IT решения и экспертизы менеджеров по планированию.

Создание модели прогнозирования спроса на базе алгоритмов Машинного обучения вошло в контур масштабного проекта по автоматизации процесса Планирования продаж и операций (S&OP) с помощью всемирно известной платформы интегрированного планирования Anaplan.

02
Решение
Командой Augmento была разработана и запущена ML-модель прогнозирования продаж для разных горизонтов: Разработана мультипараметрическая модель с использованием различных входящих данных ... Читать дальше

Командой Augmento была разработана и запущена ML-модель прогнозирования продаж для разных горизонтов:

  • Разработана мультипараметрическая модель с использованием различных входящих данных (исторические продажи, уровень цен, календарные события, COVID-эффект) и комбинации нескольких ML-алгоритмов, таких как gradient boosting, регрессия, нейросеть (многослойный перцептрон), KNN (ближайших соседей).
  • Команде Greenfields теперь доступны две версии прогноза продаж: операционный прогноз по дням на 12 недель вперед и долгосрочный скользящий прогноз по месяцам на следующие 12 месяцев.
  • Разработан интерфейс для работы с прогнозом в режиме реального времени на базе платформы Anaplan: проверка, создание сценариев, корректирование и утверждение.
  • Настроена автоматическая интеграция между входящими данными, ML-моделью и Anaplan для обновления прогноза по заданному графику без вовлечения консультантов.
03
Ценность для бизнеса
Повышение точности операционного прогноза более чем на 13 процентных пунктов по сравнению с существовавшим статистическим прогнозом. Повышение точности операционного прогноза, ... Читать дальше
  • Повышение точности операционного прогноза более чем на 13 процентных пунктов по сравнению с существовавшим статистическим прогнозом.
  • Повышение точности операционного прогноза, скорректированного менеджерами по планированию.
  • Ускорение общего процесса S&OP, благодаря запуску ML-прогнозирования и автоматизации всего процесса с Anaplan.