+7 499 135-41-63
   info@forecsys.ru

Фонд перспективных исследований, 2017 год

Конкурс по созданию интеллектуальных технологий дешифрирования видовой аэрокосмической информации

ММВБ, 2016 год

Проект «САФРАН. Внедрение функциональности по выявлению практик манипулирования в высокочастной торговле на финансовых рынках»

Avito, 2016 год

Конкурс анализа данных по распознаванию категорий объявлений

Avito, 2016 год

конкурса анализа данных по распознаванию марки и модели автомашин на изображениях

ММВБ, 2016 год

Проект «САФРАН. Внедрение функциональности по мониторингу открытых инсайдеров»

Фонд перспективных исследований, 2015 год

Конкурс для поиска лучшего отечественного коллектива, способного преодолеть существующие недостатки технологий распознавания лиц

Avito, 2015 год

Конкурс анализа данных, посвященный проблематике Uplift modelling для решения задачи распознавания отклика клиентов на маркетинговое предложение

Avito, 2014 год

Конкурс по распознаванию контактной информации на изображениях

Банк Траст, 2014 год

Внедрение системы прогнозирования поведения клиентов и оптимизации кампаний целевого маркетинга Sell4Cast

ОТП Банк, 2011 год

Конкурс анализа данных по решению задачи предсказания отклика клиентов на предложение новой услуги

Компания «Балтика», 2011 год

Автоматизация прогнозирования вторичных продаж

ММВБ, 2010 год

Система анализа финансовых рынков «САФРАН 3.0»

ГК «Лама», 2010 год

Внедрение системы автоматического формирования заказа на распредительном центре компании

ЗАО «НСС», 2009 год

Внедрение BI/CRM систем Forecsys & Teradata

ГК «Видео Интернешнл», 2009 год

Улучшения системы прогнозирования компании

ГК «Лама», 2009 год

Внедрение системы прогнозирования спроса и управления запасами Goods4Cast

Банк «Петрокоммерц», 2009 год

Система поддержки принятия кредитных решений

М-Видео, 2008 год

Оптимизации процессов планирования продаж и закупок товаров

Компания «Балтика», 2008 год

Внедрение системы прогнозирования спроса и планирования продаж

ГК «Комстар – ОТС», 2008 год

Поведенческая сегментация клиентов

ГУ-ВШЭ, 2007 год

Внедрение системы Антиплагиат

Сеть «Связной», 2007 год

Создание и внедрение ИС «Ценообразование»

Сеть «Связной», 2007 год

Внедрение системы прогнозирования спроса

X5 Retail Group, 2007 год

Объединение процессов ведения номенклатуры нескольких розничных торговых сетей

ГВЦ РАО «ЕЭС России», 2006 год

Анализ отраслевых данных энергетических компаний

AntiPlagiat.ru, 2005 год

Интернет-сервис анализа текстов на наличие заимствований

АП «Домодедово», 2005 год

Решение для имитационного моделирования транспортной сети аэропорта

Яндекс, 2005 год

Технология выявления взаимосогласованных структур сходства пользователей и ресурсов

ТД «Перекресток», 2005 год

Система прогнозирования потребительского спроса Goods4Cast

Брок-Инвест-Сервис, 2005 год

Анализ и сегментация клиентской базы

ОАО «МТС», 2004 год

Исследование поведенческой сегментации клиентов

Банк «Петрокоммерц», 2004 год

Система поддержки принятия кредитных решений

«Интер РАО ЕЭС», 2004 год

Автоматизированная система поддержки принятия решений на энергетических рынках «Aprel 1.0»

РАО «ЕЭС России», 2001 год

Автоматизированная система поддержки принятия решений «Форель 1.0»

ММВБ, 1999 год

Учебная имитационная торговая система «Имитрейд»

Правительство Москвы, 1998 год

Информационная система «Мосторгпрогноз»

ММВБ, 1997 год

Система анализа финансовых рынков «САФРАН»

Сеть «Связной», 2007 год

Компания-заказчик: Группа компаний «Связной»

Сроки проекта:       февраль 2007 — июль 2007

История проекта

В январе 2007 года по итогам тендера ЗАО «Связной» выбрал компанию Forecsys в качестве поставщика системы прогнозирования спроса.

Для выбора поставщика системы прогнозирования спроса среди ведущих российских и международных ИТ-компаний был проведен конкурс точности прогнозов. Ежедневно 5 компаний-участников давали свои прогнозы спроса на ассортимент каждой из 10 торговых точек, выделенных для проведения конкурса. При этом в качестве шестого участника выступал сам «Связной» с системой собственной разработки. Когда была накоплена двухнедельная статистика прогнозов участников, «Связной» сравнил их с реальными продажами товаров и выбрал систему прогнозирования спроса от Forecsys.

В июле 2007 года Goods4Cast была запущена в опытную эксплуатацию на 10 торговых точках Заказчика. Осенью 2007 года система прогнозирования спроса была введена в промышленную эксплуатацию на всех (1600) торговых точках сети Заказчика.

Повышение точности прогнозов спроса позволило «Связному» сократить потери от хранения дорогостоящих товарных запасов и уменьшить размер недополученной прибыли, вызванной временным отсутствием товаров в магазинах.

Основа подхода

Основу проекта составила платформа Goods4Cast, разработанная компанией Forecsys для оптимизации планирования деятельности компании.

Особенности проекта

Основная цель проекта – сокращение товарных запасов при сохранении той же доступности товаров для покупателей. Задача проекта - развертывание и настройка системы для автоматического более точного прогнозирования спроса и управления товарными запасами Goods4Cast.

На первом этапе работ было выполнено обследование бизнес-процессов и согласовано техническое задание на внедрение Системы. В библиотеку алгоритмов системы Goods4Cast было решено добавить привычные для Заказчика алгоритмы прогнозирования.

На втором этапе система Goods4Cast была настроена в соответствии с закупочной политикой ЗАО «Связной» и интегрирована в информационную среду Заказчика.

Во время выполнения проекта Заказчик ввел в эксплуатацию новое хранилище данных о продажах, и потребовалось выполнить дополнительную интеграцию системы с новым источником данных.

Функциональные характеристики

  • Система Goods4Cast автоматически рассчитывает потребность в товаре для каждого магазина сети с учетом прошлых продаж, факторов, влияющих на спрос, а также экономических рисков управления запасами.
  • Система самообучается. Для различных товаров используются различные методики прогнозирования.
  • Cистема ежедневно определяет оптимальное количество заказа каждого товара в каждую торговую точку розничной сети.
Производительность системы

Система Goods4Cast ежедневно используется для расчета прогнозов спроса для каждого из 1600 магазинов ЗАО «Связной». Активный ассортимент товаров насчитывает 15000 наименований. Для обработки такого объема данных используется рабочая станция на базе 2 x Dual Core AMD Opteron Processor 2218 2.6GHz, 16GB, raid 600GB.

Расчет прогнозов для всех торговых точек занимает 4-5 часов в день.

Награды

Внедрение компанией Forecsys системы прогнозирования спроса Goods4Cast в сети «Связной» отмечено наградой CNews AWARDS 2008 как лучший ИТ-проект 2007 года в номинации «Модернизация торговли»

Перспективы проекта

В рамках развития системы осуществляетсят обновление компонентов системы, а также работы по учету при прогнозировании ряда дополнительных факторов, по которым идет накопление статистики.

Отзывы о проекте

Отзыв Рената Абдалова — заместителя директора по закупкам компании «Связной».