Глобальные цепочки поставок сталкиваются с беспрецедентной волатильностью — от внезапных изменений спроса до непредсказуемых сроков поставки. Менеджеры по запасам вынуждены балансировать между поддержанием заполненных полок и минимизацией связанного капитала. Избыток запасов ведет к высоким затратам и потерям, недостаток — к дефициту и недовольству клиентов.
Сложности логистики цепочек поставок
Сложность управления запасами заключается в компромиссах. Избыточные запасы создают буфер — снижают вероятность дефицита, сглаживают неожиданные всплески спроса и поддерживают удовлетворенность клиентов. Однако это связано с затратами на оборотный капитал, увеличением расходов на хранение и риском устаревания продукции. С другой стороны, работа с минимальными запасами снижает требования к капиталу и уменьшает потери, но повышает риск дефицита и задержек поставок.
Даже с современными инструментами прогнозирования планировщики сталкиваются с неопределенностью. Статические правила и стандартные формулы редко достаточно точны, чтобы учесть сложность современных цепочек поставок. Именно поэтому большинство компаний поддерживают страховой запас — дополнительный буфер, который поглощает шоки и помогает поддерживать уровень обслуживания. Однако ключевой вопрос заключается в том, сколько именно страхового запаса необходимо держать.
Интеллектуальный подход с корпоративным ИИ
Решение C3 AI Inventory Optimization устраняет догадки из планирования запасов. Приложение на основе ИИ рассчитывает оптимальный уровень страхового запаса, точек повторного заказа и минимально-максимальных уровней для каждого продукта и местоположения. Эти переменные, известные как параметры заказа, формируют основу политики управления запасами.
Вместо статических настроек решение постоянно оценивает ошибки прогнозирования, изменчивость сроков поставки и целевые показатели уровня обслуживания. Оно рекомендует динамические корректировки, реагирующие на реальные колебания спроса и предложения.
- Моделирование эволюции уровней запасов с учетом реальной динамики
- Непрерывная адаптация к изменяющемуся ландшафту спроса и предложения
- Оптимизация параметров заказа для минимизации общих затрат
- Использование методов Монте-Карло для анализа сотен сценариев
C3 AI Inventory Optimization в действии
Рассмотрим пример менеджера по запасам, отвечающего за один SKU. На складе находится двадцать единиц, еще пять — в пути. Прогноз предполагает потребление четырех единиц в неделю, время выполнения заказа — пять недель. К концу пятой недели останется всего пять единиц. Если бизнес хочет поддерживать страховой запас в десять единиц, запасы уже окажутся недостаточными.
Это базовая логика планирования потребностей в материалах (MRP), которую автоматизируют большинство ERP-систем. Однако в реальности условия редко остаются стабильными. Потребление может превысить прогнозы, заказы могут задерживаться, или промоакции могут поднять спрос выше ожидаемого. В таких нестабильных ситуациях менеджеры часто действуют хаотично, размещая срочные заказы по более высоким ценам для предотвращения дефицита.
Рисунок 1. Выходные данные MRP согласованы с начальными запасами, прогнозами спроса, сроками поставки и запланированными поступлениями, поддерживая запасы выше порога безопасности.
C3 AI Inventory Optimization масштабирует этот ручной процесс. Моделируя тысячи подобных сценариев и оптимизируя параметры заказа соответственно, система предоставляет организациям основанную на данных структуру, которая предвосхищает изменчивость вместо простой реакции на нее.
Подход C3 AI выглядит логичным развитием классических методов управления запасами, но с важным нюансом — вместо статических формул система предлагает адаптивную модель, обучающуюся на реальных данных. Особенно впечатляет применение симуляций Монте-Карло, которые позволяют оценивать риски в условиях неопределенности. Однако успех внедрения таких систем зависит от качества данных и готовности компаний пересмотреть устоявшиеся бизнес-процессы — часто именно организационные барьеры, а не технические ограничения, становятся главным препятствием.
Подход начинается с внедрения ИИ в симуляцию запасов, которая отражает реальное поведение планирования с историческим потреблением, прогнозами, сроками поставки и производительностью поставщиков. Затем добавляется оптимизация, балансирующая стоимость хранения избыточных запасов против штрафов за дефицит. Наконец, стратегии проверяются через обратное тестирование, воспроизводя их против исторических условий, чтобы убедиться, что оптимизированные политики работают на практике, а не только в теории.
В одном из кейсов клиентов постоянная неэффективность в планировании запасов создавала как избыточные затраты, так и риски для уровня обслуживания. Уровни запасов постоянно превышали необходимые, блокируя капитал, в то время как прогнозы регулярно не учитывали краткосрочные колебания спроса. При этом сроки поставки поставщиков колебались до двух недель, усугубляя проблему и приводя к дефициту несмотря на избыточные запасы.
По сообщению C3 AI, их система позволяет компаниям одновременно сокращать затраты и укреплять устойчивость цепочек поставок, что особенно критично в современных условиях глобальной нестабильности.