Информация на данном сайте предназначена для юридических лиц

RS.GLOBAL SCM

Полная автоматизация управления запасами и заказами на основе технологий AI

[ML, DL, NLP, LLM, Rule-Based AI]

Каким ритейлерам подходит?

любого размера
любого формата
любого ассортимента

а также сетям ресторанов быстрого питания

Что улучшает?

Качество работы всей цепочки поставок, от поставщика товара до полки магазина

Как быстро?

Эффект — с первых недель.

Улучшение показателей бизнеса сразу после внедрения.

Внедрение за 2 месяца

Возможности RS.Global SCM

Retail Suite.Global SCM автоматизирует ключевые процессы управления поставками:

Расчет потребности и формирование заявок поставщикам и на распределительные центры (РЦ)

Оптимизация графиков и объёмов поставок

Планирование пополнения с учетом оборачиваемости, сроков годности и ограничений по хранению

Больше, чем автозаказ: управление под контролем ИИ

RS.Global SCM берет на себя весь процесс управления запасами: от глубокого анализа данных и прогнозирования спроса до формирования и утверждения заказов.

Система ежедневно и самостоятельно:

очищает и анализирует данные о продажах и остатках
прогнозирует спрос с учетом сезонности, промо, трендов и поведения покупателей
определяет оптимальный объем заказа для каждой позиции
корректирует заказы с учетом фактических остатков и сроков годности
генерирует заказы, готовые для утверждения менеджером или автоматически, по расписанию

В результате — до 100% заказов формируются без участия менеджера. Вмешательство требуется только при возникновении нестандартных ситуаций.

…и даже тогда система подсказывает, где именно требуется внимание.

Модель эффективности RS.Global SCM

Многоступенчатый ИИ-прогноз спроса

Верхнеуровневый ИИ-прогноз для товарных групп
Индивидуальный ИИ-прогноз для каждого товара
Синтез верхнеуровневого и детального прогнозов

Автоматическое пополнение

Система рассчитывает оптимальный заказ и целевой уровень запаса, с учетом прогноза спроса, требуемого уровня сервиса, частоты и плеча поставок, текущих остатков, срока годности и других релевантных параметров, в том числе для Fresh и других специфичных категорий.

Проактивное распределение

Улавливая ранние сигналы нарушений в цепи поставок, RS.Global SCM позволяет перераспределить и оптимизировать запасы по сети. Это помогает ритейлеру предотвратить дисбаланс запасов до того, как он перерастет в видимые для покупателей проблемы.

ИИ-технологии, адаптированные под задачи ритейла

В основе RS.Global SCM — технологии машинного обучения и интеллектуального анализа, которые решают практические задачи прогнозирования, пополнения и планирования. Это действенные и высокоэффективные AI-алгоритмы, которые:

непрерывно обучаются на ваших данных и повышают точность прогнозов со временем;
применяют разные подходы в зависимости от канала продаж: магазины, e-commerce, опт, маркетплейсы;
автоматически подбирают аналоги для новинок, даже если у товара еще нет истории продаж;
прогнозируют промо-заказы с учетом глубины скидки, места выкладки и сезонных факторов.

ИИ-ассистент для обоснованных решений экспертного уровня

Встроенный виртуальный помощник в формате чат-бота поясняет как был рассчитан заказ: показывает, почему сформировано именно такое количество, выделяет ключевые факторы и риски и делает расчёт прозрачным для сотрудника.

Он также формирует сводку по алертам за день, выделяет самое критичное и помогает быстро определить приоритеты. Ассистент поддерживает основные рабочие сценарии SCM и снижает нагрузку на команду.

Помощь по графикам пополнения: Графики пополнения являются наиболее сложным объектом системы SCM. ИИ-помощник дает ответы диаграммами, а также выводит списки, например графиков пополнения или товаров графика.
Помощь по строкам заказов: AI-помощник анализирует расчёты заказов и помогает понять, почему система сформировала заказ именно в таком объёме. Он также подсказывает, какие факторы повлияли на результат и какие действия можно предпринять, чтобы скорректировать ситуацию.
Помощь по алертам: Ключевая особенность ИИ-помощника — способность обрабатывать большие объёмы данных в автоматическом режиме. Он превращает массив разрозненной информации в структурированную картину и помогает сфокусироваться на важных отклонениях.