ВЛИЯНИЕ АНАЛИТИЧЕСКИХ ИНСТРУМЕНТОВ НА ТОЧНОСТЬ ПЛАНИРОВАНИЯ ЗАПАСОВ НА СКЛАДЕ

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается влияние применения аналитических инструментов на точность планирования складских запасов. Приводится обзор методов анализа, таких как BI-системы, прогностические модели и ABC/XYZ-анализ. Исследование проведено на примере компании ООО «Бест Сервис», специализирующейся на поставках технических жидкостей. На основе сравнения данных до и после внедрения аналитики показано, что использование аналитических инструментов позволяет значительно снизить издержки, повысить точность прогноза и уровень обслуживания клиентов. Статья может быть полезна специалистам в области логистики, бизнес-аналитики и управления цепями поставок.

Ключевые слова: планирование запасов, аналитические инструменты, BI-системы, прогнозирование, складская логистика, ABC-анализ, точность прогноза.

ВВЕДЕНИЕ

В современных условиях высокой конкуренции и нестабильного спроса эффективность управления товарными запасами становится ключевым фактором успешной логистической стратегии компании. Недостаток или избыток запасов напрямую влияет на прибыльность бизнеса. В связи с этим возрастает роль аналитических инструментов, позволяющих точно прогнозировать потребность в запасах и своевременно корректировать закупочную деятельность.

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ

Большинство российских компаний малого и среднего бизнеса по-прежнему опираются на интуитивные подходы или устаревшие Excel-модели при планировании складских запасов. Однако доступность современных BI-систем, машинного обучения и аналитических платформ позволяет значительно повысить точность прогнозов и сократить издержки. Анализ опыта ООО «Бест Сервис» демонстрирует, как внедрение даже базовых аналитических инструментов положительно сказывается на эффективности логистики.

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Цель: Оценить влияние внедрения аналитических инструментов на точность планирования складских запасов на примере компании ООО «Бест Сервис».

Задачи:

- Изучить существующие подходы к прогнозированию запасов.

- Описать используемые в компании аналитические инструменты.

- Сравнить точность прогноза до и после внедрения инструментов.

- Выявить эффекты и проблемы при переходе от ручного учета к аналитике.

ОПИСАНИЕ АНАЛИТИЧЕСКИХ ИНСТРУМЕНТОВ

В условиях цифровизации логистических процессов аналитические инструменты становятся ключевыми компонентами эффективного управления запасами. Они позволяют обрабатывать большие массивы данных, выявлять закономерности и формировать обоснованные прогнозы спроса.

Одним из наиболее востребованных решений являются BI-платформы, такие как Power BI и Google Data Studio*. Эти инструменты позволяют визуализировать ключевые показатели: оборачиваемость запасов, динамику продаж, сезонность, уровень сервиса и др. Благодаря интеграции с учетными системами, BI-платформы обеспечивают актуальность данных и помогают руководству оперативно принимать решения [6; 7].

В качестве основы для аналитики в компаниях часто используются инструменты Excel с добавлением надстроек Power Query и Power Pivot. Здесь применяются методы ABC/XYZ-анализа, скользящего среднего, экспоненциального сглаживания и построения прогностических моделей. Такие подходы позволяют сегментировать товарные позиции по значимости и степени предсказуемости спроса [1; 2].

Современные подходы включают в себя применение моделей машинного обучения, таких как линейная регрессия, алгоритмы градиентного бустинга и модели Prophet. Эти методы позволяют учитывать тренды, сезонность, циклы и внешние факторы, влияющие на спрос [4; 5].

В дополнение к вышеперечисленным инструментам, широко используются ERP-системы, содержащие встроенные модули для автоматического расчета закупок, учета остатков, создания заявок поставщикам и контроля логистических цепочек. Такие системы способствуют снижению человеческого фактора и повышают точность планирования [3].

Таким образом, применение аналитических инструментов на разных уровнях (от Excel до ML и BI-систем) позволяет значительно улучшить процессы прогнозирования и управления запасами, снижая издержки и увеличивая удовлетворенность клиентов.

В исследовании рассматриваются следующие категории аналитических инструментов:

- BI-платформы: Power BI, Google Data Studio* — визуализация динамики запасов, продаж, оборачиваемости.

- Excel + формулы/модели: ABC/XYZ-анализ, скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание.

- Прогностические модели: ARIMA, Prophet, машинное обучение (например, регрессия на Python).

- ERP-системы: автоматизация учета остатков и заявок поставщикам.

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ТОЧНОСТИ ПЛАНИРОВАНИЯ

Для оценки эффективности прогнозирования складских запасов применяются количественные метрики, отражающие точность и стабильность прогноза. Наиболее распространёнными показателями являются:

• MAE (Mean Absolute Error) — средняя абсолютная ошибка, показывает среднее отклонение прогноза от фактических значений в абсолютном выражении.
• MAPE (Mean Absolute Percentage Error) — средняя абсолютная процентная ошибка, позволяет оценивать точность в относительных величинах, удобна для сравнения различных товарных групп [4].
• RMSE (Root Mean Squared Error) — среднеквадратичная ошибка, чувствительна к большим отклонениям, позволяет учитывать влияние "провалов" в прогнозе [5].
• Уровень сервиса (Service Level) — доля заказов, удовлетворённых без задержек, показывает, насколько склад способен своевременно покрывать спрос [2].

Оценка проводится по историческим данным за сопоставимые периоды "до" и "после" внедрения аналитических инструментов. В исследовании анализировались месячные данные по остаткам и продажам за 2023 и 2024 гг. Расчёт показателей производился с использованием Excel и Python (библиотеки Pandas, NumPy, scikit-learn).

Использование нескольких метрик позволяет объективно оценить эффективность прогнозных моделей, выявить их слабые места и выбрать наиболее подходящие алгоритмы под разные группы товаров [1; 4].

ПРАКТИЧЕСКИЙ КЕЙС: ООО «БЕСТ СЕРВИС»

Компания ООО «Бест Сервис» занимается поставками технических жидкостей и смазочных материалов. До 2023 года планирование товарных запасов осуществлялось вручную с использованием Excel и экспертных оценок сотрудников. Отсутствие централизованной аналитики приводило к регулярным дефицитам востребованных позиций и, напротив, накоплению избыточных запасов для маловостребованных товаров.

В начале 2024 года компанией было принято решение внедрить аналитический подход к планированию. Были реализованы следующие меры:

• Разработка BI-дэшбордов в Power BI для визуализации текущих остатков, динамики продаж и оборачиваемости [6; 7].
• Внедрение модели скользящего среднего и экспоненциального сглаживания для товаров с выраженной сезонностью.
• Проведение ABC/XYZ-анализа для сегментации номенклатуры и дифференцированного планирования поставок [1].

Результаты внедрения аналитических инструментов оценивались по метрикам точности прогноза (MAE, MAPE) и уровню сервиса. По сравнению с 2023 годом, в 2024 году были достигнуты следующие улучшения:

• Снижение уровня дефицита на 18%,
• Сокращение избыточных запасов на 22%,
• Повышение точности прогнозов: среднее значение MAPE снизилось с 37% до 14%,
• Повышение удовлетворённости заказчиков за счёт сокращения времени доставки и повышения доступности позиций [3][4].

Таким образом, кейс ООО «Бест Сервис» демонстрирует эффективность даже базовых аналитических инструментов при системном подходе к управлению запасами.

ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

Применение аналитических инструментов позволяет существенно повысить точность планирования запасов и снизить логистические издержки. Даже простые BI-системы и модели прогноза в Excel уже дают заметный эффект. Внедрение требует адаптации персонала и наличия качественных данных, но выгоды от аналитического подхода очевидны.

Рекомендуется:

- Проводить регулярную проверку прогностических моделей

- Использовать BI-платформы для визуализации и мониторинга

- Разделять товары по уровню важности и предсказуемости (ABC/XYZ)

*(По требованию Роскомнадзора информируем, что иностранное лицо, владеющее информационными ресурсами Google является нарушителем законодательства Российской Федерации – прим. ред.)

Список литературы:

1. Балабанов И.Т. Управление запасами на предприятии: учебное пособие. — М.: Финансы и статистика, 2021. — 224 с.
2. Лапидус М.В. Логистика: Учебник / М.В. Лапидус. — М.: Юрайт, 2022. — 352 с.
3. Чуев И.В. Применение BI-систем в управлении складскими процессами // Современные технологии в управлении. — 2023. — №2. — С. 45–51.
4. Zhang, Y., & Zheng, J. (2021). Forecasting inventory demand using machine learning models: A case study. Journal of Business Analytics, 4(1), 22–35.
5. Makridakis, S., Spiliotis, E., & Assimakopoulos, V. (2018). Statistical and Machine Learning Forecasting Methods: Concerns and Ways Forward. PLOS ONE, 13(3): e0194889.
6. Gartner Research. (2022). Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms. URL: https://www.gartner.com/en/research (дата обращения: 18.06.2025).
7. Power BI Documentation. Microsoft. URL: https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/ (дата обращения: 18.06.2025).