aisol/решения/прогноз спроса
решение 4 / 8

AI-прогноз спроса и управление товарными запасами

Прогноз спроса по каждой SKU и региону — с рекомендациями по закупкам и сигналами о дефиците и избытке. Интеграция с 1С, SAP и любой ERP.

прогноз спроса · SKUобновлено
−25%неликвид
−30%дефицит
+15%оборот
SKU 4821 · заказать 1 250 едпоставка до 12 апрелядефицит 84%
Алматы+8%
Астана+3%
Шымкент−2%
проблемы

Что происходит без системы

!

Закупщик опирается на интуицию — склад то затоварен, то пуст. Оба сценария стоят денег.

!

Сезонность, акции и внешние события не учитываются — дефицит в пиковые периоды гарантирован.

!

Рассчитать потребность по 5 000+ SKU вручную невозможно — считают по крупным позициям, на хвост внимания не хватает.

!

Распределение по регионам одинаковое для всей сети — не учитывает разный профиль спроса.

!

Риск просрочки товара никто не видит заранее — убыток обнаруживается при инвентаризации.

!

Планирование занимает 2–3 дня коллективной работы ежемесячно — при том что данные уже есть.

ориентиры пилота

Целевые показатели фиксируем до старта

Показатели согласуем с вами до начала работ. Если не достигаем — работаем до результата или возвращаем деньги пропорционально.

до 25%снижение объёма неликвидных запасов
до 30%сокращение дефицита по ключевым SKU
до 15%рост оборачиваемости товарных запасов
в 3 чполный прогноз вместо 2–3 дней планирования
состав системы

Что умеет AI-система прогнозирования

ML-прогноз по SKU

Модель обучается на вашей истории продаж. Учитывает тренды, сезонность, выходные, праздники и внешние факторы.

Алерт на риск просрочки

Уведомление, когда позиция рискует не продаться в срок — с рекомендацией по акции или перемещению.

Прогноз по регионам

Разные модели для каждой точки или региона. Перераспределение остатков на основе локального спроса.

Интеграция с 1С / SAP / ERP

Подтягивает продажи, остатки и заказы напрямую. Заказы на закупку создаются в 1С автоматически.

Учёт акций и событий

Заносите плановые акции — система корректирует прогноз. Исторические данные по прошлым акциям учитываются.

ABC/XYZ-анализ автоматически

Классификация ассортимента по объёму и стабильности спроса. Обновляется еженедельно без аналитика.

Рекомендации по закупкам

План заказов: что, сколько, когда и у какого поставщика — с учётом сроков поставки и страхового запаса.

Dashboard для команды

Закупщик видит приоритетный список, коммерческий директор — сводку по всей сети в одном экране.

пример сценария

Вопросы закупщика и коммерческого директора

ВопросСколько единиц позиции 4821 заказать до конца апреля с учётом прошлогоднего майского пика?
СистемаПрогноз спроса на апрель–май — 2 340 единиц. Остаток — 890, в пути — 200. Рекомендованный заказ: 1 250 единиц с поставкой не позже 12 апреля. Без заказа — вероятность дефицита в первую неделю мая 84%.
ВопросКакие позиции из «Бытовой химии» рискуют уйти в просрочку до конца квартала?
Система14 позиций с риском. Наибольший объём: артикул 7734 (320 ед., срок истекает 30 мая) и 8201 (180 ед., 15 мая). Рекомендация: акция −20% или переброс в точку с высоким спросом.
частые вопросы

Что нужно знать

Минимум 3–6 месяцев продаж. Чем больше история — тем выше точность, особенно для сезонных позиций. Оптимально — 2 года.
Помогаем с первичной очисткой и нормализацией. Работаем с выгрузками из любой версии 1С, Excel и других форматов.
Для аномальных периодов настраиваем исключение данных или корректирующий коэффициент. Модель не «запоминает» нетипичные всплески как норму.
Закупщики — для заказов, категорийные менеджеры — для анализа ассортимента, коммерческий директор — для сводной аналитики. Каждая роль видит свой интерфейс.
Да. Алерты на дефицит и просрочку — в Telegram или email. Сводный дашборд адаптирован для мобильного. Данные — в Kazakhtelecom Cloud (Закон № 94-V).

Готовы перейти от интуиции к данным?

Начнём с анализа вашей истории продаж — за 5 рабочих дней покажем первый прогноз по ассортименту. Пилот — 8–10 недель: 3 недели на данные и модель, 5–7 на замер точности.