Точка заказа

Прогноз спроса и закупок

Сервис подсказывает, что и сколько закупить, чтобы не уйти в дефицит и не заморозить деньги в лишнем запасе.

Роль: Разобрался в процессах закупок, разработал систему и методику расчётов, внедрил.
Для кого: Собственный продукт, работает как сервис для нескольких компаний.
Статус: Используется, развивается как продукт

Обзор закупок на сегодня: 43,8 млн ₽ заморожены в неликвидах, рекомендованный заказ на 16,9 млн ₽, 131 позиция ниже точки заказа и 23 поставки, которые придут позже, чем кончится запас.

Задача

Закупки планируют вручную по выгрузкам из учётной системы. В итоге в запасах копятся неликвиды и в них замораживаются деньги, а ходовых позиций не хватает, и компания теряет выручку.

Решение

загрузка продаж и остатков из 1С и других систем в CSV, XLS, XLSX: колонки распознаются автоматически, ручная разметка не нужна
ABC/XYZ-анализ, поиск неликвидов и расчёт их стоимости
прогноз спроса по товарам и складам: скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание, линейный тренд, метод выбирается автоматически
точка заказа и страховой запас
потребность к заказу с учётом кратности упаковки и минимальной партии
приоритеты поставок по риску дефицита
выгрузка заказа в XLSX
несколько компаний в одной системе, роли и журнал действий

Что это даёт финансисту

Сколько денег заморожено в неликвидах и излишках. Страховой запас и точка заказа — это управление оборотным капиталом, а приоритеты поставок — риск упущенной выручки.

Демо-версия

Демо работает на выдуманных данных, данные сбрасываются раз в сутки.

Доступ к демо — по запросу

Оставьте почту и название компании, и я пришлю личный код на 14 дней. Логин и пароль появятся после ввода кода.

Запросить доступ Код уже есть — открыть демо

Открыть демо

Экраны

Матрица ABC/XYZ: ассортимент разложен по вкладу в продажи и предсказуемости спроса, для каждой ячейки — своя политика запаса. Ровный ходовой товар пополняется автоматически, эпизодический — под заказ клиента.

Прогноз спроса на 90 дней: недельные продажи за год и прогноз по выбранной позиции. Модель подбирается автоматически по точности на истории, здесь — линейный тренд для товара с растущим спросом.

Неликвиды: запас без продаж больше 90 дней, отсортированный по замороженным деньгам. По каждой позиции видно остаток, цену, сумму и дату последней продажи — готовый список для распродажи или возврата поставщику.

Рекомендованный заказ поставщикам: сколько заказать по каждой позиции с учётом прогноза, страхового запаса, товара в пути, кратности упаковки и минимальной партии, и во что это обойдётся. Закупщик подтверждает заказ или разбирает расчёт.

Приоритеты поставок: заказы поставщикам, по которым товар кончится раньше прихода. Для каждой позиции — через сколько дней ноль на складе, когда ждать поставку и что сделать, чтобы не потерять выручку.

Технологии: Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Celery, React, TypeScript