Управление товарными запасами для компаний с выручкой от 1 млрд ₽/год
Построим систему управления запасами под ваш бизнес: автозакуп, ML-прогноз спроса, единые остатки 1С + OZON + Wildberries, аналитика в реальном времени.
Один из крупнейших пищевых холдингов России. Бренды «Яшкино», «Кириешки», «Бабкины семечки», Calve. 15 фабрик, 700 видов продукции, 39 000 сотрудников, сеть магазинов «Ярче!».
Выручка ~305 млрд ₽/год
ROSSKO
Ведущий дистрибьютор автозапчастей России. 365 центров дистрибуции в 125 городах, 230+ розничных магазинов, 1.5 млн наименований, сеть автосервисов FIT SERVICE, собственный завод тормозных дисков.
Выручка ~47 млрд ₽/год
Интеграции:OZONWildberriesЯндекс Маркет1С
Знакомо?
Без системы управления запасами каждая проблема стоит денег
Мы видим одни и те же боли в каждом втором бизнесе. Проверьте — сколько из этого про вас?
✕
Ручной закуп «на глаз»
Менеджер заказывает по интуиции, без данных о сезонности и скорости продаж. Результат — то переизбыток, то пустые полки.
✕
Расхождение остатков
В 1С одни цифры, на OZON другие, на Wildberries третьи, на складе четвёртые. Пересортица, двойное списание, потерянный товар.
✕
Замороженные деньги
Часть товара стоит месяцами без движения, замораживая оборотные средства. Нет ABC/XYZ-анализа — все SKU «одинаковые».
✕
Нет прогноза спроса
Заказ поставщику — вручную, без учёта сезонности и статистики продаж. Каждый сезон — одни и те же ошибки.
✕
Зависимость от людей
Уход менеджера = потеря методологии закупа, базы знаний и отношений с поставщиками. Всё в головах.
✕
Ручная аналитика
Excel-таблицы, нет автоматических KPI. Отчёты считаются раз в месяц. Нет дашбордов в реальном времени.
Трансформация
Из хаоса — в систему
Мы чётко знаем, откуда и куда вести бизнес. Вот как выглядит путь:
✕ Ручной заказ — Excel и «на глаз»
✕ Нет учёта товара в пути
✕ Данные МП выгружаются вручную
✕ Прогноз = интуиция менеджера
✕ Склад без адресного хранения
✕ KPI считаются раз в месяц
→
✓ Авто-заказ на основе ROP + прогноза
✓ Учёт товара в пути от инвойса
✓ API-интеграция с МП каждые 15 мин
✓ ML-прогноз с учётом сезонности
✓ WMS: адресное хранение + ТСД
✓ Power BI дашборды — KPI онлайн
Экономия времени
AS-IS → TO-BE: 3 150 ч/год экономии
Конкретные цифры по каждому процессу: сколько времени тратите сейчас, сколько будете после внедрения, и что это даёт в часах и рублях.
Процесс
Как есть (AS-IS)
Будет (TO-BE)
Экономия
Формирование заказа поставщику
4–6 часов вручную Excel + 1С, ежедневно
15–30 мин автозаказ ROP, система формирует сама
−5 ч/день ≈ 1 300 ч/год
Синхронизация остатков OZON / WB / Яндекс
1–2 часа вручную Выгрузка, риск ошибок
Авто каждые 15 мин API-интеграция без участия
−2 ч/день ≈ 520 ч/год
Аналитика, KPI и отчёты
2–3 дня/мес в Excel Только ретроспектива
Онлайн Power BI KPI в реальном времени
−2 дн/мес ≈ 480 ч/год
Выверка остатков и данных 1С
1 неделя/мес вручную Сверка таблиц и документов
Авто: DQ-алерт Ежедневно, автоматически
−5 дн/мес ≈ 600 ч/год
Прогнозирование спроса
4–8 ч/мес интуиция Раз в месяц, низкая точность
Авто: ML еженедельно Точность ≥85% (MAPE)
−8 ч/мес ≈ 96 ч/год
Инвентаризация и пересчёт склада
2–3 дня вся команда Квартально / полугодие
4–8 часов ТСД + WMS Выборочно ежемесячно
−2 дня ≈ 160 ч/год
Детальный разбор
До и после: подробно по каждому процессу
Как именно выглядит работа сейчас — и как будет после внедрения. Конкретные шаги, без абстракций.
Заказ поставщику
Сейчас: 4–6 ч/деньБудет: 15–30 мин
КАК ЕСТЬ
✕ Менеджер вручную смотрит остатки в 1С
✕ Открывает Excel, считает нужное кол-во
✕ Проверяет договоры и цены поставщика
✕ Формирует заявку, отправляет письмо
✕ Ждёт подтверждения — без контроля статуса
БУДЕТ
→ WMS/1С авто-формирует список по ROP
→ Алгоритм считает EOQ + страховой запас
→ Менеджер за 15 мин проверяет и утверждает
→ Заказ уходит по EDI / API автоматически
→ Статус отслеживается в дашборде онлайн
📅 Периодичность: Ежедневно
Синхронизация с OZON / WB
Сейчас: 1–2 ч/деньБудет: 0 мин (авто)
КАК ЕСТЬ
✕ Выгрузка отчётов OZON/WB вручную
✕ Копирование в Excel, сверка с 1С
✕ Поиск расхождений по каждому SKU
✕ Исправление вручную в каждой системе
✕ Данные теряются при уходе сотрудника
БУДЕТ
→ API обновляет остатки каждые 15 мин
→ Заказы из МП автоматически в 1С
→ DQ-алерт при расхождении — сразу на экран
→ Единая база: 1С = WMS = МП актуальна
→ Полная история хранится в DWH
📅 Периодичность: Ежедневно
Аналитика и отчёты
Сейчас: 2–3 дня/месБудет: Онлайн, 0 часов
КАК ЕСТЬ
✕ Аналитик 2–3 дня собирает данные из Excel
✕ Ручное сведение нескольких таблиц
✕ Данные устаревают к моменту сдачи
✕ Нет план/факт в реальном времени
✕ При ошибке — пересчёт с нуля
БУДЕТ
→ Power BI дашборды обновляются ежечасно
→ 8 дашбордов: склад, МП, закуп, KPI
→ Drill-down по любому разрезу за 1 клик
→ План/факт авто по всем показателям
→ RLS — каждый видит свой периметр
📅 Периодичность: Ежемесячно
Суммарный эффект
Куда уходит время сейчас — и что освобождается
Визуальный разбор: сколько часов в год тратится на каждый процесс — и сколько высвобождается после внедрения.
Заказ поставщику1 300 ч
Выверка данных600 ч
Синхронизация с МП520 ч
Аналитика и отчёты480 ч
Инвентаризация160 ч
Прогноз спроса96 ч
ИТОГО≈ 3 156 ч/год
ЧТО ОСВОБОЖДАЕТСЯ
1.5 FTE
Высвобождается штат
≈ 250 ч/мес на команду
2.1 млн ₽
Стоимость
высвобождённого времени/год
−70%
Ручного труда
в процессах закупа
×4–5
Быстрее подготовка
управленческих отчётов
24/7
Мониторинг и алерты
без участия людей
* Высвобождённое время направляется на: развитие ассортимента · работу с поставщиками · анализ новых каналов · масштабирование бизнеса
Отраслевые решения
Решения, заточенные под вашу отрасль
Мы не продаём универсальную коробку. Каждое решение адаптировано к специфике бизнеса, регуляторике и каналам продаж.
E-commerce & дистрибуция
Спорттовары и товары для дома
Для дистрибьюторов, работающих через маркетплейсы и оптовые каналы. Интеграция с OZON, Wildberries, Яндекс Маркет.
Синхронизация остатков 1С ↔ маркетплейсы каждые 15 минут
Сезонная модель закупа по 4 категориям товаров
Размерные кривые для обуви и одежды
ABC/XYZ-матрица с автопересчётом еженедельно
Оптовый канал B2B: ценообразование, дебиторка, ABC клиентов
8 дашбордов Power BI с KPI онлайн
Медицина & госсектор
Лечебные учреждения и фарма
Для сетей клиник с централизованным складом. Полное соответствие 44-ФЗ, 223-ФЗ, маркировке «Честный ЗНАК».
Тендерный модуль закупок по 44-ФЗ / 223-ФЗ
FMS-анализ: приоритеты по критичности для здравоохранения
Серийный учёт по партиям с контролем сроков годности (FEFO)
Интеграция с госреестром ЛП и «Честным ЗНАКом»
Портал поставщика + электронный документооборот
Уровень сервиса 95–99% для критически важных ЛП
Автоиндустрия
Автозапчасти и автокомпоненты
Для дистрибьюторов и розничных сетей автозапчастей. Десятки тысяч SKU, кросс-применяемость, длинные цепочки поставок.
Управление каталогом 50 000+ SKU с кросс-номерами и аналогами
Прогноз спроса с учётом автопарка региона и его возраста
Интеграция с TecDoc / LAXIMO для точной идентификации деталей