Компания ЧДК Автоматизация внедрила единый контур закупочной логистики на базе 1С:УНФ для сети из двух распределительных центров и сорока восьми магазинов. Проект охватил анализ данных, разработку моделей планирования и обучение персонала (подробности — https://ca4dk.ru/info/stati/zakupki-dlya-raspredelitelnykh-tsentrov-po-zayavkam-ot-obektov/).
Основная цель — снизить дефицит, одновременно сократив излишки. Для обоих показателей выбран единый KPI — оборачиваемость по дням наличия (DOH).
Исходные данные
Перед проектом система хранила заказы разрозненно: магазины формировали заявки вручную, склады уточняли остатки в таблицах, поставщики получали письма без вложенных спецификаций. Доля ошибок достигала девятнадцати процентов.
Внутренний аудит показал три ключевых барьера: отсутствие единого справочника единиц измерения, неодинаковое округление при заказах весовых групп и несогласованные графики приемки. Запланированный срок исправления — шесть недель.
На стартовой фазе мы экспортировали историю продаж за восемнадцать месяцев, классифицировали товары по ABC/XYZ, а затем настроили автоматическую синхронизацию цен и штрих-кодов через EDI.
Ключевые механики
Прогнозирование спроса основано на адаптированном скользящем среднем с исключением пиков промо-акций. Алгоритм ежедневно пересчитывает базовую потребность, корректируя план с учётом сезонности, срока годности и минимальной партии поставщика.
Для распределительных центров создан двухступенчатый процесс. Сначала магазины формируют предзаказы через мобильное рабочее место. Далее консолидатор агрегирует их, добавляет страховой запас и формирует заказ поставщику. Высокий оборотный товар переводится в формат пополнения по целевому ууровню запасов без ручного участия.
График приемки хранит допустимые временные интервалы и лимит по паллетам. При создании заказа программа проверяет свободное окно и резервирует слот. При переполнении система предлагает альтернативный склад или снежный день.
Расчёт финансовой потребности происходит параллельно. Каждому заказу назначается статья бюджета, статус и планируемая дата платежа. Категорийный менеджер видит текущее использование лимита в процентах и принимает решение о переносе части позиций.
Контроль качества данных ведётся через набор дэшбордов. Маркеры зелёного, жёлтого и красного уровня сигнализируют о запасе ниже страхового, о просрочках поставщика и о превышении срока хранения. Информационная панель обновляется каждые двадцать минут.
Для оценки партнёров внедрён рейтинг, основанный на точности отгрузки, сроки документооборота и доля претензий. Баллы влияют на приоритет при размещении объединённых заказов и на доступ к кампусным акциям.
Интеграция с УТМ ЕГАИС закрыла контроль по алкогольной продукции, а обмен с Меркурием — по молочной и мясной группе.
Для промо-позиций выделен отдельный пул, заказы которого помещаются в приоритетную отгрузку независимо от базовых ограничений. Такой подход защищает акционную выкладку от дефицита.
Результаты внедрения
Через три месяца сеть сократила остатки на складе на восемнадцать процентов, сохранив доступность на уровне девяноста восьми процентов. Высвобождено тридцать семь миллионов рублей оборотного капитала.
Средний DOH упал с тридцати двух до двадцати шести, а коэффициент недопоставки снизился с восьми до шести десвятых. Скорость обработки заказа поставщика сократилась с трёх дней до пяти часов.
Команда категорийных менеджеров тратит на операционные действия двадцать минут вместо двух часов, так как рутинную проверку выполняют сценарии 1С:УНФ.
Данные по фактическим срокам исполнения транслируются финансовому блоку, что ускорило прогноз кассовых разрывов на неделю вперёд. Контроль критических дат годности снижает риск потерь по списанию на четырнадцать процентов.
Опыт показал, что регулярный анализ параметров страхового запаса приносит лучший результат, чем разовое вычисление. При пересмотре коэффициентов сезонности раз в две недели прогноз остаётся точным при изменении ассортимента.
Следующий этап — интеграция с модулем WMS, развитие cross-docking и запуск автозаказа материалов для собственных кулинарных цехов. Команда ЧК Автоматизация продолжит поддержку через SLA двенадцать часов.
Розничная сеть «ЧДК Автоматизация» управляет тремя распределительными центрами и 47 магазинами в Сибирском федеральном округе. До цифровизации планы закупок формировались вручную: данные о продажах выгружались в Excel, менеджеры самостоятельно высчитывали объём, контролировали срок доставки и сезонные колебания. При обороте 920 млн руб. такая схема снижало оборачиваемость, приводила к избыточным запасам на складе и дефициту нескольких ходовых позиций в торговом зале.
Исходная ситуация
Обнаружилась цепочка проблем: разрозненная номенклатура, дубли, отсутствие единого календаря поставок, ошибки при расчёте потребности, непрозрачная ответственность. Каждый распределительный центр применял собственные шаблоны, поэтому сводный анализ занимал два дня и завершался повторным уточнением.
Руководство определило цель — перестроить процессы закупок на основе 1С:Управление нашей фирмой, внедрить алгоритмы планирования, получить сквозную аналитику «продажи-закупка-остатки» в режиме T+1.
Ключевые решения
Команда «ЧДК Автоматизация» за шесть месяцев выполнила подготовительный аудит, скорректировала справочник номенклатуры и внедрила матрицу классификации ABC/XYZ с учётом сезонности. На базе стандартных механизмов 1С разработан регламент «пересмотр параметров каждый понедельник», расписание контрагентов и картография поставок. Порог минимального остатка рассчитывается из фактической скорости продаж за последние восемь недель, максимальный — с учётом срока поставки плюс запас безопасности.
Для прогноза спроса подключён модуль машинного обучения 1С:API Data Science. Модель Holt-Winters аанализирует динамику продаж и генерирует заказ на девять бюджетных периодов вперёд. Выгрузка списка заказов в электронный обмен EDI сокращает время согласования с поставщиком до четырёх часов против прежних двух дней.
К программе интегрированы весовые терминалы, WMS и кассы. Данные перемещений поступают в 1С онлайн, что исключает ручной пересчёт приёмки. Переработана логика ролей: менеджер видит только поставщиков своей категории, руководитель получает интерактивную панель KPI с прогнозом оборачиваемости, закупочной рентабельности и долей OOS.
Результат проекта
Через три месяца после запуска запасы сократились на 17 %, доля отказов покупателю из-за отсутствия товара снизилась с 6,8 % до 2,1 %. Оборачиваемость выросла с 44 до 53 дней. Экономический эффект оценён в 28,4 млн руб. за счёт освобождения оборотного капитала и сокращения списаний просрочки.
Сервис-деск фиксирует уменьшение обращений от магазинов на 56 %. Менеджеры тратят на составление заказа 45 минут против прежних четырёх часов, нагрузка на бухгалтерию снизилась после перехода на электронный документооборот.
Проект вышел за рамки классического «прогноза-заказа». В систему добавлен калькулятор будущей закупочной цены с учётом валюты и таможенных рисков. Отчёт «доходность по группе» размещён в мобильном приложении руководителя, что ускоряет корректировку ассортимента во время визитов в магазины.
План развития на год вперед включает подключение модуля «1С:RAS» для моделирования объёма распределения между центрами и внедрение витрины данных на ClickHouse для глубокого анализа маржинальности вплоть до SKU-магазин-день.
