Наша команда оказывает комплексные услуги по оптимизации цепи поставок предприятий оптово-розничной торговли. Именно такой подход полного цикла является гарантом устойчивого роста наших клиентов в условиях постоянно меняющегося рынка. То, что работает сегодня, должно и может быть модифицировано (улучшено) завтра. Мы владеем такими передовыми технологиями для проведения анализа и разработки соответствующих изменений в цепи поставок, как интеллектуальный анализ данных (Data Mining) и системная динамика (System Dynamics). Эти и другие подобные инструменты с успехом используются не просто компаниями-лидерами, а инноваторами в индустрии ритэйла (например, Wal-Mart), обеспечивая прогнозируемость, прозрачность и, соответственно, стабильность их бизнеса.

НАШИ УСЛУГИ направлены на выявление и предотвращение потерь, связанных как с (1) возможной халатностью, бездействием и/или незнанием передовых практик сотрудниками объектов проверки в условиях отсутствия детальных инструкций, так и с (2) их намеренными действиями (мошенничеством).

ПРИМЕРЫ ПОТЕРЬ В ПЕРИМЕТРЕ ЦЕПИ ПОСТАВОК ПРЕДПРИЯТИЙ ОПТОВО-РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ

• Ошибки и злоупотребления в планировании закупок продукции, приводящие к дефициту (out-of-stock) и/или чрезмерному скоплению продукции.
• Некорректный расчет параметров программ скидок и бонусов как для закупок, так и для реализации готовой продукции.
• Ошибки планирования, приводящие к неверным решениям по управлению поставками (срыв сроков, рост себестоимости, дефицит/ избыток).

• Закупки по завышенным ценам, а также фиктивные, двойные и/или избыточные закупки, в том числе намеренно совершаемые сотрудниками компании.
• Потери, связанные с отклонениями от запланированных параметров закупок.
• Закупки сырья с контрагентами и/или с вовлечением контрагентов, аффилированных с ключевыми сотрудниками, на условиях, которые дискриминируют интересы собственников бизнеса.
• Необоснованные финансовые условия поставок/ работ/ услуг контрагентов (финансовые риски и потери).
• Потери, связанные с отклонениями (в том числе намеренными) от политики бонусов и скидок, например, при систематическом невыполнении необходимых для их получения договорных условий.

• Формирование излишков и недостач готовой продукции, в том числе посредством искажения данных складского учета, а также манипуляций с нормами отбраковки.
• Низкая эффективность выполнения заказов (задержки с отгрузкой, ошибки формирования заказов, срыв обязательств и т.п.).
• Недостаточная утилизация складских площадей и/или оборудования.
• Низкая продуктивность складского персонала, выполняющих рутинные операции.
• Потери по причине несоблюдения технологии размещения продукции на складе.

• Формирование излишков и недостач готовой продукции, в том числе посредством искажения данных складского учета и манипуляций с нормами отбраковки.
• Потери, связанные с некорректным предоставлением скидок, например, не соответствующих принятой практике реализации низкомаржинальной продукции и реализации в «высокий» сезон.
• Потери от несоблюдения условий хранения продукции.

ПОДХОДЫ И МЕТОДЫ

Это метод математического моделирования, который позволяет эффективно решать комплексные задачи широкого спектра направлений – от управлениями цепями поставок в производстве и логистике до выбора стратегических параметров развития бизнеса. Данный метод был разработан в 1950-х годах в Массачусетском институте технологий и был призван помочь топ-менеджерам улучшить их понимание производственных процессов и, соответственно, учитывать взаимосвязь управленческих и финансовых решений с производственным циклом. Модели, построенные с помощью System Dynamics, решают задачи на основании имеющихся причинно-следственных связей между всеми параметрами (включая эффект отсрочки по времени действия принятых решений), составляющими часть сложной динамической системы. Как показывает передовая логистическая практика, возможности System Dynamics позволяют находить оптимальное решение в задачах ритэйла по треугольнику «планирование закупок - управление запасами - дистрибуция заказов».

Цель использования FDA – формирование таких «умных» выборок данных (транзакций, операций), в которых концентрация потерь в результате намеренных действий (злоупотреблений) вовлеченных в анализируемые процессы сотрудников, гораздо выше по сравнению со случайными выборками и даже выборками, построенными с использованием стандартного статистического аппарата. Интеллектуальный анализ данных – это подход, который скорее можно назвать особым образом мышления для отбора транзакций с использованием аналитических тестов. Высокая результативность данного подхода обеспечивается специфичными алгоритмами, которые разрабатываются индивидуально для каждого предприятия, исходя из специфики бизнеса, имеющихся недостатков в системе внутреннего контроля и уровня детализации в учете.