Supply Chain Intelligence: как аналитика изменила управление заказами и стоком

Платформа направлена на повышение прозрачности цепочек поставок, управление доступностью продукции и поддержку совместного планирования с ключевыми клиентами. Решение объединяет большие массивы данных из множества гетерогенных источников, включая SAP, Cargo, Чикаго, Восток, а также клиентские данные. Микросервисная архитектура системы обеспечивает масштабируемость, гибкость развития и ежедневное обновление аналитических витрин.

Ключевой задачей аналитического контура стало создание единой, согласованной логики работы с данными, которая связывает бизнес-требования, модели данных и алгоритмы расчёта показателей. В рамках проекта выполнялись:

• сбор, структурирование и формализация бизнес-требований;
• разработка логических и физических моделей данных;
• проектирование расчетных алгоритмов и бизнес-правил;
• построение контрольных примеров и валидация логик с использованием SQL (Trino) и PySpark (Databricks, Zeppelin);
• подготовка детализированных технических заданий для дата-инженеров и команд backend/frontend-разработки.

Одним из ключевых функциональных направлений платформы стал модуль, ориентированный на управление заказами, прогнозированием спроса и контролем запасов в разрезе клиентов. Основной фокус аналитического проектирования был направлен на создание инструментов, позволяющих бизнесу не просто видеть показатели, а понимать причины отклонений и принимать обоснованные управленческие решения.

Анализ открытых заказов

В рамках модуля была разработана комплексная логика анализа проблемных заказов. Вместо традиционного отображения статусов система использует механизм аналитических срезов и причинно-следственных зависимостей.
Для интерпретации отклонений была внедрена модель «дерева причин», позволяющая последовательно разложить проблему от симптома к первопричине. Такой подход обеспечивает:

• классификацию типов среза по заказу;
• выявление фактической причины возникновения проблемы;
• формирование автоматизированных рекомендаций пользователю.

Алгоритмы учитывают множественные бизнес-ограничения и сценарии: превышение по квоте, отсутствие свободного остатка, блокировки запасов, ограничения по срокам годности, а также влияние производственных планов. В результате пользователь получает не просто сигнал о проблеме, а готовую интерпретацию ситуации и возможные варианты действий.
Также были реализованы аналитические модели оценки качества планирования и исполнения заказов. Система сопоставляет прогноз заказов, клиентский прогноз, фактическое выполнение и показатели выполнения, что позволяет:

• выявлять системные отклонения в цепочке поставок;
• анализировать точность прогнозирования;
• корректировать стратегию планирования и пополнения.

Оценка качества запасов

Отдельным направлением аналитики стала разработка алгоритмов классификации запасов на распределительных центрах и торговых точках клиентов.
Модель позволяет оценивать состояние стока с точки зрения операционной эффективности и доступности продукции, выделяя ключевые категории:

• нормальный запас;
• малый запас (риск дефицита);
• избыточный запас;
• нулевой запас.

В отличие от простого анализа остатков, классификация строится с учетом динамики продаж, дискретности поставок и логистических ограничений.
В дополнение была реализована модель проекции запасов на несколько недели вперёд. Расчёты учитывают текущие остатки, подтвержденные заказы, пополнения от торговых точек и фактическую динамику продаж. Такой подход позволяет:

• прогнозировать потенциальные дефициты до их возникновения;
• выявлять риски формирования избыточных остатков;
• поддерживать решения по перераспределению стока и корректировке заказов.

Фактически система трансформирует статичный контроль запасов в инструмент проактивного управления доступностью продукции.

Результаты внедрения

Платформа активно используется сотнями пользователей – от специалистов по планированию до коммерческих подразделений – и стала частью ежедневных управленческих процессов. Высокий уровень вовлеченности и удовлетворенности бизнес-заказчиков подтверждает востребованность решения и его практическую ценность.