Оптимизация планов продаж, производства и отгрузки

Решение для управления цепочками поставок

Цифровизация процессов оптимизации планов продаж, производства и отгрузки.

Аналитическая система BI.Qube для оптимизации планов продаж, производства и отгрузки была разработана для ЕВРАЗ — компании, входящей в число крупнейших производителей стали в мире. Целью проекта было сокращение “окна” отгрузки товара потребителю.

О заказчике

ЕВРАЗ — вертикально интегрированный холдинг, включающий в себя несколько производственных компаний. Специализация Заказчика — производство металлопроката для нужд строительных и промышленных предприятий. По объемам производства и продаж ЕВРАЗ уже несколько лет занимает первое место в России и одно из ведущих — в мире.

Предпосылки и задачи

Одно из слабых мест почти любого большого дискретного производства — прогнозирование отгрузки товара. До реализации проекта клиенты ЕВРАЗ не могли получить точную информацию о том, когда будет выпущен с производства комплексный заказ из набора номенклатур. Вероятный диапазон сроков отгрузки определялся с разбросом не менее месяца. Чтобы дать клиенту приблизительный прогноз отгрузки проката, сотрудник должен был открыть одновременно 5 файлов и надолго погрузиться в процесс поиска и сопоставления информации из них.

Проектное решение

Задача требовала цифровизации и перестройки процесса обработки данных на протяжении всей цепочки от контрактования до отгрузки продукции. Необходимо было создать единое хранилище данных, в которое должна была поступать информация из всех источников, включая графики проката, графики и приоритеты отгрузки

После создания хранилища мы разработали алгоритмы автоматической обработки данных — система в режиме, приближенном к реальному времени, определяет приоритеты заказов, сопоставляет заказы с графиками отливки заготовок и графиками проката.

Для визуальной аналитики обработанной информации Заказчику был предложен пакет дашбордов, на которых представлены актуальные данные по нескольким важным показателям:

Прогноз проката – выполняется или не выполняется заказ в рамках графика, имеется ли не обеспеченный заказами план
Сравнение прогнозных дат– взаимное соответствие прогнозов и данных о фактической отгрузке с детализацией до номенклатурных ключей и до грузополучателей
Мониторинг производства по основным стадиям в разрезе трех показателей: остатки, количество и отклонение от предыдущей стадии в разрезах профиля, цеха, покупателя, направления отгрузки, вида доставки и ответственного сотрудника
Рабочий стол менеджера по продажам по заказам в разрезах графика проката, даты отливки, плановой даты отгрузки и лимитов в разрезах профиля, покупателя, ответственного сотрудника, договора, вида отгрузки, номера заказа и номера вагона

Также для анализа данных и принятия решений на их основе бизнес-пользователь может ознакомиться с автоматически обновляемыми аналитиками:

Прогноз даты проката, где отображается план производства продукции по разным заказам. Прогнозная дата проката определяется исходя из анализа заказов каждого клиента по номеру учета и в соответствии с графиком проката. При изменении статуса заказа дата автоматически корректируется. Расчет дат проводится итерациями: сначала составляются прогнозы на каждую дату проката разных позиций в заказе, затем — на весь заказ. При прогнозировании учитываются объемы наполнения графика проката и планы сбыта
Приоритеты заказа, где представлены приоритеты запуска в производство разных заказов от разных клиентов. Приоритет присваивается каждой позиции заказа, при этом фиксируется дата и точное время размещения позиции. Предусмотрено несколько статусов приоритета: дата и время приема заказа, свободный лимит, состояние других заказов и др. При расчете учитываются тип доставки, вагонная/машинная норма и данные из реестра лимитов тоннажа. По всем заказам автоматически проводится сверка с отгрузкой по времени размещения заказа и наличию свободного объема
График оплаты заказа: сводная таблица с графиком оплаты заказа на несколько дней вперед. Период бизнес-пользователь может настроить самостоятельно
Сравнение с фактической отгрузкой для контроля исполнения прогнозов по отгрузке заказов и сравнения фактических дат отгрузки с плановыми. В отчете автоматически обновляются данные о том, сколько было фактических отгрузок без просрочки от всего количества заказов и сколько раз менялась плановая дата проката позиции заказа. Фактические даты отгрузки, не попавшие в спрогнозированный диапазон, подсвечиваются красным.

Информация на дашбордах и в аналитиках обновляется каждый день, что позволяет бизнес-пользователю в любой момент увидеть актуальную ситуацию по любому заказу.

Результаты внедрения

Разработанное аналитическое решение обеспечило достижение важнейшей цели, стоявшей перед Заказчиком: “окно отгрузки” сократилось от месяца и более до 7 дней.

Кроме того, внедрение системы позволило решить следующие задачи:

Автоматическое сопоставление заказов с графиком проката
Ежедневное информирование производства о приоритетах отгрузки проката в разрезе клиентов и заказов
Ежедневное информирование клиентов о прогнозе отгрузки по заказам на ближайшие три рабочих дня

Интерфейс системы

Преимущества

Представители заказчика выделяют следующие ключевые достоинства разработанной системы:

Кратное повышение точности прогнозирования — сокращение “окна отгрузки” в 4 раза
Ускорение работы отделов логистики и продаж
Существенное снижение трудозатрат на прогнозирование проката и отгрузки
Возможность максимально прозрачного взаимодействия с клиентами

ЕВРАЗ получил преимущество перед конкурентами за счет возможности давать клиентам более точные прогнозы доставки, сервис приблизился к принципу «Just in Time»

Стратегическое преимущество системы с фреймворком BI.Qube — в широких возможностях ее развития. Уже сейчас в планах ЕВРАЗ масштабирование решения на другие области деятельности холдинга за счет подключения новых данных и расширения аналитической модели.

Система может быть адаптирована под нужды любого крупного дискретного производства.

Проект реализован с использованием продукта BI.Qube командой интегратора IT Pro, которая отвечала за создание ETL-процессов, настройку хранилища данных, формирование витрин для высокопроизводительной аналитики, а также создание оптимизационных алгоритмов. С помощью коннектора BI.Qube к 1С, работающему в визуальном режиме с метаданными, интегрированы данные из учётной системы 1С. Экспертиза IT Pro позволила устранить множество проблем, связанных со скоростью и качеством транспорта данных из систем-источников. Выявленные на проекте особенности работы с данными и требования заказчика к интерфейсу переданы команде разработки BI.Qube и включены в очередное обновление ядра и компонентов фреймворка.