Система интеллектуального планирования потребности в МТР с использованием методов машинного обучения
Издержки на содержание запасов регулярно потребляемой номенклатуры материально-технических ресурсов составляют значительную долю совокупных операционных затрат производственного предприятия.
При этом расходы обусловлены прежде всего со сложностью решения нетривиальных расчетных задач при планировании объемов и сроков поставки МТР:
- большое количество переменных, параметров и ограничений
- широкая линейка планируемой номенклатуры
- индивидуальные особенности планирования каждой номенклатуры
Сложности в расчётах ведут к ошибкам при планировании, что, в свою очередь, приводит к образованию сверхнормативных запасов и дополнительным затратам:
- транспортные расходы
- складские издержки
- замороженный капитал
ИнтелПлан встраивается в процессы планирования потребности по регулярно потребляемой номенклатуре:
- Формирование и обновление витрины аналитических данных
- Ежемесячное построение прогнозов расхода регулярно потребляемой номенклатуры на период 1,5 — 2 лет
- Формирование на основании прогноза расхода документов прогнозной потребности в соответствии с закупочными регламентами предприятия
- Включение документов прогнозной потребности в заявки на закупку
Витрина аналитических данных (показателей) ИнтелПлан использует:
- Исторические данные процессов планирования закупки и фактического расхода МТР
- Данные производственных программ (бизнес планы, факты)
- Внешние факторы — курсы валют, стоимости энергетических и сырьевых ресурсов
Прогнозирование расхода МТР в ИнтелПлан основано на проверенных моделях предиктивного анализа:
- Модели регрессии — решается задача нахождения зависимости целевой переменной от рассматриваемых показателей (гипотез) как функции 𝑌=𝑓(𝑏,𝑋)+𝑒
– Метод гребневой регрессии
– Метод наименьших квадратов
- Модели временного ряда — декомпозиция целевой переменной на составляющие:
– Модель прогноза каждой составляющий, выбор лучшей модели
Проект внедрения ИнтелПлан в процессы предприятия включает следующие основные этапы:
- Анализ бизнес-процессов планирования потребности в МТР
- Анализ данных, выявление регулярно потребляемой номенклатуры
- Определение предикторов, построение и анализ моделей прогнозирования фактического потребления номенклатуры с использованием методов машинного обучения на тестовом массиве
- Анализ результатов, выбор классов/групп регулярно потребляемой номенклатуры для включения в продуктивный контур
- Развертывание платформы машинного обучения в продуктивном контуре, настройка и включение моделей прогнозирования в процессы оперативного планирования объемов и сроков поставки МТР
- Настройка инструментов анализа предиктивных моделей и сценариев самообучения
ИнтелПлан является эффективным инструментом анализа факторов, влияющих на фактическое потребление регулярно потребляемой номенклатуры, позволяющим достичь:
- Снижение трудоемкости операций оперативного планирования потребности в МТР — до 50% на цикл планирования
- Снижение объемов сверхнормативных запасов — до 10% в год