Вход Контакты

AI-решения для оптимизации retail

Повышайте наличие товара на полке и сокращайте избыточные запасы по всей сети магазинов и ecommerce-хабов с помощью AI-автоматизации Lokad.
Запросить ознакомительный звонок
AI-решения для оптимизации retail
Worten

Worten продвигает цифровую стратегию, в которой остаются и магазины, и человеческий контакт. Наше партнерство с LOKAD позволяет цифровизировать и обновить управленческую экспертизу, благодаря чему магазины лучше готовы давать клиентам именно то, что им нужно. В конечном итоге это партнерство стало технологическим и управленческим прорывом в том, как мы видим и управляем цепочкой поставок.

Bruno Thiago Saraiva

Head of Stock, Worten

Смотреть видео Читать PDF
Trek

Управлять крупномасштабным бизнесом по кастомным велосипедам с помощью стандартных инструментов планирования означало не закрывать ни потребности клиентов, ни потребности команды. Индивидуальный подход Lokad и экспертиза Supply Chain Scientists изменили наш способ работы, автоматизировав наиболее трудоемкие задачи аналитиков и дав более глубокое понимание происходящего в бизнесе.

Dan Scharneck

Supply Chain Director | Project One, Trek

Смотреть видео Читать PDF

Какие retail-проблемы мы устраняем

  • Хронические out-of-stock по товарам с высокой оборачиваемостью, которые бьют по продажам и лояльности покупателей.
  • Избыточные запасы и markdowns, которые замораживают оборотный капитал и режут маржу.
  • Часы, потерянные в таблицах при планировании тысяч SKU и связок SKU-локация.
  • Разорванные потоки между магазинами, DC и ecommerce, создающие дорогие перемещения и фантомные запасы.
  • Промо-, сезонный и new-item спрос, с которым традиционный forecasting не справляется.
Supply chain в retail
Посмотреть наши модули

Как мы это делаем

  • Supply Chain Scientists (SCS)

    За каждой инициативой закреплен эксперт или небольшая команда экспертов, которые сопровождают клиента от kickoff до go-live и далее на этапе постоянного улучшения.

  • Вероятностные forecast'ы

    Наши SCS строят полные распределения спроса на уровне SKU-локация, заменяя слабые point forecasts и ручные таблицы страхового запаса.

  • Оценка риска

    Каждое пополнение, распределение и перемещение выбирается через моделирование миллионов будущих сценариев и оценку экономического эффекта каждого решения.

  • Дифференцируемое программирование

    MOQ, ценовые ступени, многоуровневые структуры и миллионы SKU пересчитываются каждую ночь, чтобы лучшие решения были готовы к утру.

  • AI-автоматизация

    Оптимизированные заказы напрямую поступают в ERP или WMS. Планировщики возвращают себе время для стратегии, работы с поставщиками и роста.

  • Cloud-native архитектура

    Не требуется новое оборудование или замена ERP. Решения Lokad ежедневно интегрируются в уже существующее ПО.

  • Быстрый запуск

    Полный go-live в среднем занимает менее 6 месяцев.

Внедрение проекта

Частые вопросы

Как быстро мы увидим результат?

Большинство ритейлеров видит заметное снижение дефицита и уровня запасов через 6-8 недель после go-live.

Может ли Lokad работать с сильно промо- или сезонным спросом?

Да. Вероятностные модели учитывают промо-эффект, сезонность и другие факторы, автоматически подстраивая буферы.

Нужно ли менять ERP или WMS?

Нет. Lokad накладывается на существующий стек и обменивается данными и решениями через файлы, API или EDI.

Планировщики сохраняют контроль?

Да. Они могут проверять, фиксировать и переопределять рекомендации, избавляясь при этом от рутинной работы в таблицах.

Как тарифицируется решение?

Через простую ежемесячную подписку, привязанную к масштабу сети.

Что происходит с новыми SKU без истории?

Наши SCS выводят спрос из сопоставимых товаров и атрибутов каталога, формируя правдоподобные распределения с первого дня.

Технические детали

Вероятностные, а не точечные forecast'ы

Каждый товар моделируется как вероятностная кривая, а не как одно число, поэтому неопределенность спроса и поставок можно оценивать экономически.

Работа с разреженным и взрывным ассортиментом

Высокий churn по SKU, короткие жизненные циклы и one-shot позиции моделируются через обучение по атрибутам, которое переносит сигнал от сопоставимых товаров.

Совместная оптимизация сети

Пополнение, распределение и перемещения решаются как единая стохастическая задача, а не как набор разрозненных силосов.

Многоконстрейнтный solver

MOQ, пространство, транспортная емкость, рабочие окна и бюджетные ограничения учитываются за один проход.

Дифференцируемое программирование для supply chain

Бизнес-логика описывается на Envision, специализированном языке Lokad, где forecasting и оптимизация живут в одном скрипте.

Cloud-scale и безопасность

Ежедневные расчеты масштабируются в Azure и затем автоматически схлопываются обратно для снижения затрат, а данные остаются зашифрованными end-to-end.

Клиентские кейсы

Worten
Читать PDF
Trek
Читать PDF
Свяжитесь с нами
Ask Lokad