Компания BaseGroup Labs совместно с НейроПроект реализовала проект по прогнозированию в «ТБМ»
15 Июля 2010
Компания "ТБМ" (www.tbm.ru) – российский лидер в области поставок комплектующих для производства окон, дверей, стеклопакетов и мебели. Торговый ассортимент компании насчитывает более 20 000 артикулов. Компания имеет широкую сеть продаж – 68 филиалов, обеспечивающих необходимую близость к клиенту.
Компания "ТБМ" является лидером российского рынка не только по масштабу бизнеса и уровню сервиса – компания является одной из наиболее инновационных и технологичных. Можно отметить такие особенности компании ТБМ, как высокий уровень автоматизации процессов; электронная торговля с клиентами; технологии бережливого производства; большое внимание, уделяемое обучению сотрудников (сеть собственных центров обучения).
Руководством компании "ТБМ" перед компанией "НейроПроект" были поставлены следующие задачи:
1. Разработка методологии формирования потоварных помесячных прогнозов для массовых артикулов во всех филиалах Компании.
2. Автоматизация процесса прогнозирования и его интеграция в корпоративную ИТ-систему (платформа Oracle).
3. Полученное решение должно обеспечивать наилучшее возможное качество прогнозирования; снижение издержек недопрогнозирования (потеря спроса) и перепрогнозирования (излишки на складе); сокращение ресурсов, затрачиваемых Компанией для поддержания процесса прогнозирования.
Все необходимые исходные данные из нескольких источников были консолидированы в едином хранилище на базе Deductor Warehouse 6 для СУБД Oracle.
На этапе создания методологии специалистами компании НейроПроект было протестировано множество алгоритмов прогнозирования и очистки данных. Было отобрано десять лучших разнородных методов, которые могли бы дополнять друг друга, повышая надёжность единой системы.
На основании созданной методологии разработана масштабная автоматизированная система прогнозирования продаж.
1. Масштаб решения. Контур системы охватывает десятки и сотни тысяч артикулов во всех филиалах Компании. С учётом множественного прогнозирования система создает от нескольких сотен тысяч до нескольких миллионов прогнозов в каждом цикле работы. Фактически общий цикл работы созданной системы не превышает нескольких часов (2–3 часа).
2. Параллельная обработка. Решение НейроПроекта очень технологично и в полной мере реализует возможности параллельной обработки информации. Аналитическая часть системы развернута на двухпроцессорном сервере HP Proliant (2*Xeon 5520, общее количество ядер = 16). Созданная система распределяет нагрузку по различным потокам обработки, и процессорные возможности сервера утилизируются очень эффективно.
3. Групповое прогнозирование. Система для каждого артикула в каждом филиале каждый раз строит несколько прогнозов (разные алгоритмы, разные первичные данные). Система автоматически отслеживает качество каждого из них на предыстории, и учитывает эту информацию для получения единого прогноза.
В результате проекта достигнуты следующие цели и эффекты:
1. Создано автоматизированное решение для прогнозирования продаж во всех филиалах Компании.
2. Обеспечено высокое качество прогнозирования. Для товаров, продающихся регулярно, средняя погрешность прогнозирования ниже погрешности эксперта на 1-5% для большинства филиалов. При этом данные прогнозы строятся автоматически.
3. Создано удобное хранилище данных, позволяющее проводить анализ продаж без знания языка запросов SQL.
Подробности – http://www.basegroup.ru/clients/tbm/
Компания "ТБМ" является лидером российского рынка не только по масштабу бизнеса и уровню сервиса – компания является одной из наиболее инновационных и технологичных. Можно отметить такие особенности компании ТБМ, как высокий уровень автоматизации процессов; электронная торговля с клиентами; технологии бережливого производства; большое внимание, уделяемое обучению сотрудников (сеть собственных центров обучения).
Руководством компании "ТБМ" перед компанией "НейроПроект" были поставлены следующие задачи:
1. Разработка методологии формирования потоварных помесячных прогнозов для массовых артикулов во всех филиалах Компании.
2. Автоматизация процесса прогнозирования и его интеграция в корпоративную ИТ-систему (платформа Oracle).
3. Полученное решение должно обеспечивать наилучшее возможное качество прогнозирования; снижение издержек недопрогнозирования (потеря спроса) и перепрогнозирования (излишки на складе); сокращение ресурсов, затрачиваемых Компанией для поддержания процесса прогнозирования.
Все необходимые исходные данные из нескольких источников были консолидированы в едином хранилище на базе Deductor Warehouse 6 для СУБД Oracle.
На этапе создания методологии специалистами компании НейроПроект было протестировано множество алгоритмов прогнозирования и очистки данных. Было отобрано десять лучших разнородных методов, которые могли бы дополнять друг друга, повышая надёжность единой системы.
На основании созданной методологии разработана масштабная автоматизированная система прогнозирования продаж.
1. Масштаб решения. Контур системы охватывает десятки и сотни тысяч артикулов во всех филиалах Компании. С учётом множественного прогнозирования система создает от нескольких сотен тысяч до нескольких миллионов прогнозов в каждом цикле работы. Фактически общий цикл работы созданной системы не превышает нескольких часов (2–3 часа).
2. Параллельная обработка. Решение НейроПроекта очень технологично и в полной мере реализует возможности параллельной обработки информации. Аналитическая часть системы развернута на двухпроцессорном сервере HP Proliant (2*Xeon 5520, общее количество ядер = 16). Созданная система распределяет нагрузку по различным потокам обработки, и процессорные возможности сервера утилизируются очень эффективно.
3. Групповое прогнозирование. Система для каждого артикула в каждом филиале каждый раз строит несколько прогнозов (разные алгоритмы, разные первичные данные). Система автоматически отслеживает качество каждого из них на предыстории, и учитывает эту информацию для получения единого прогноза.
В результате проекта достигнуты следующие цели и эффекты:
1. Создано автоматизированное решение для прогнозирования продаж во всех филиалах Компании.
2. Обеспечено высокое качество прогнозирования. Для товаров, продающихся регулярно, средняя погрешность прогнозирования ниже погрешности эксперта на 1-5% для большинства филиалов. При этом данные прогнозы строятся автоматически.
3. Создано удобное хранилище данных, позволяющее проводить анализ продаж без знания языка запросов SQL.
Подробности – http://www.basegroup.ru/clients/tbm/
Последние новости раздела
17 апреля 2024