Остатки и склад / Lead time

Как учесть срок поставки с ИИ

Срок поставки (lead time) — это время от заказа до получения товара. Чтобы не допустить дефицита, заказ нужно делать заранее, с учетом этого срока. ИИ помогает точнее прогнозировать спрос и корректировать срок поставки по фактическим данным, чтобы запас был реалистичным.

Почему это важно

Без учета срока поставки компания рискует остаться без товара: заказ размещается слишком поздно, и к моменту поставки спрос уже не покрыт. В результате — потерянные продажи, недовольные клиенты и срочные закупки по завышенным ценам.

Почему возникает

  • Срок поставки оценивается на глаз или берется из прайса, но не проверяется по факту
  • Спрос считается по среднему за длинный период, без учета сезонности и трендов
  • Страховой запас устанавливается произвольно, без привязки к вариативности спроса и срока поставки

Риски и потери

  • Дефицит товара и потеря продаж
  • Излишние остатки и заморозка оборотных средств
  • Штрафы за срыв сроков перед клиентами

Что влияет на результат

  • Среднедневной спрос
  • Вариативность спроса
  • Средний срок поставки
  • Вариативность срока поставки
  • Желаемый уровень сервиса

Типичные ошибки ручного подхода

  • Использование фиксированного срока поставки без учета задержек
  • Игнорирование сезонных колебаний спроса
  • Расчет страхового запаса без учета разброса срока поставки

Что важно понимать

Lead time

Время от заказа до получения товара

Определяет, насколько заранее нужно делать заказ, чтобы не допустить дефицита

Точка заказа

Уровень остатка, при достижении которого размещается новый заказ

Позволяет автоматизировать пополнение запасов

Страховой запас

Дополнительный запас на случай колебаний спроса или задержек поставки

Снижает риск дефицита, но увеличивает затраты на хранение

Какие данные нужны

История продаж

Для расчета среднедневного спроса и его вариативности

  • дата продажи
  • товар
  • количество
  • цена

Данные о поставках

Для расчета фактического срока поставки и его отклонений

  • дата заказа
  • дата поставки
  • поставщик
  • товар
  • количество

Справочник поставщиков

Для группировки сроков поставки по поставщикам и товарам

  • поставщик
  • товар
  • нормативный срок поставки

Методика учета срока поставки

Принципы

  • Точка заказа = среднедневной спрос × срок поставки + страховой запас
  • Страховой запас зависит от вариативности спроса и срока поставки
  • Срок поставки должен пересматриваться по фактическим данным

Допущения

  • Спрос распределен нормально (для простоты)
  • Срок поставки и спрос независимы

Ошибки

  • Использование среднего срока без учета задержек
  • Игнорирование сезонности спроса
  • Установка страхового запаса на глаз

Как ИИ решает задачу

Машинное обучение

Прогнозирование спроса

Данные на входе: История продаж, Сезонность, Тренды

Что делает модель: Обучаемая модель прогнозирует будущий спрос на каждый день

Результат: Прогноз спроса на горизонт, равный сроку поставки

Как используется: Система использует прогноз для расчета точки заказа

Статистический метод

Оценка фактического срока поставки

Данные на входе: Даты заказов и поставок, Поставщик, Товар

Что делает модель: Статистический расчет среднего срока и его стандартного отклонения

Результат: Средний срок поставки и его вариативность

Как используется: Система подставляет эти значения в формулу страхового запаса

Машинное обучение

Выявление аномалий в сроках поставки

Данные на входе: Фактические сроки поставки по каждому заказу

Что делает модель: Модель обнаруживает нетипично долгие или короткие поставки

Результат: Список аномальных поставок с указанием причины

Как используется: Менеджер проверяет аномалии и корректирует данные

Как это работает

  1. 1

    Вход: история продаж и поставок. Действие: система загружает данные и очищает их от ошибок. Результат: подготовленный набор данных.

  2. 2

    Вход: очищенные данные. Действие: ИИ прогнозирует спрос на каждый день горизонта поставки. Результат: прогноз спроса.

  3. 3

    Вход: данные о поставках. Действие: система рассчитывает средний срок поставки и его стандартное отклонение. Результат: параметры срока поставки.

  4. 4

    Вход: прогноз спроса и параметры срока. Действие: система вычисляет точку заказа и страховой запас по формуле. Результат: рекомендуемый уровень запаса.

  5. 5

    Вход: рекомендуемый уровень. Действие: система сравнивает текущий остаток с точкой заказа. Результат: сигнал о необходимости заказа.

  6. 6

    Вход: сигнал о заказе. Действие: система формирует заказ поставщику с учетом срока поставки. Результат: заказ размещен вовремя.

Формулы для учета срока поставки

Основная формула — точка заказа. Страховой запас можно рассчитать через стандартное отклонение спроса и срока поставки.

Точка заказа

ROP = d × L + SS
  • d — среднедневной спрос
  • L — срок поставки в днях
  • SS — страховой запас

Условный пример: d = 10 шт/день, L = 7 дней, SS = 20 шт. ROP = 10 × 7 + 20 = 90 шт.

Допущение: Заказ размещается, когда остаток падает до 90 шт.

Страховой запас (упрощенно)

SS = Z × σ_d × √L
  • Z — коэффициент уровня сервиса (например, 1.65 для 95%)
  • σ_d — стандартное отклонение дневного спроса
  • L — срок поставки в днях

Условный пример: Z = 1.65, σ_d = 3 шт, L = 7 дней. SS = 1.65 × 3 × √7 ≈ 13.1 шт.

Допущение: Упрощение: не учитывает вариативность срока поставки.

Как это выглядит в цифрах

Условный пример

Условный пример: расчет точки заказа для товара

  • Допущение: Среднедневной спрос — 10 шт.
  • Допущение: Срок поставки — 7 дней
  • Допущение: Страховой запас — 20 шт.
ROP = 10 × 7 + 20 = 90 шт. При остатке 90 шт. размещается заказ.

Если размещать заказ при остатке 90 шт., товар поступит, когда остаток будет около 20 шт. (страховой запас). Это защищает от дефицита при нормальных колебаниях.

Почему дана такая рекомендация

Что повлияло на решение

  • Среднедневной спрос
  • Срок поставки
  • Вариативность спроса и срока
  • Желаемый уровень сервиса

Какие риски учтены

  • Рост срока поставки
  • Рост вариативности спроса
  • Сезонные пики

Какие варианты рассматривались

  • Увеличить страховой запас
  • Найти альтернативного поставщика с меньшим сроком
  • Снизить уровень сервиса

Учет фактического срока и его вариативности позволяет сбалансировать риск дефицита и затраты на хранение

Если поставщик стабилен и срок мал, страховой запас можно уменьшить

Что видит пользователь

Дашборд с точкой заказа по каждому товару

Текущий остаток, точка заказа, прогноз спроса, срок поставки

Своевременно размещать заказы, не допуская дефицита

Уведомление о необходимости заказа

Список товаров, достигших точки заказа

Быстро формировать заказ поставщику

Что автоматизируется, а что нет

Выполняется автоматически

  • Сбор данных о продажах и поставках
  • Расчет точки заказа и страхового запаса
  • Формирование уведомлений о необходимости заказа

Требует настройки

  • Настройка уровня сервиса (Z)
  • Определение минимальной партии заказа
  • Настройка справочника поставщиков

Остаётся за человеком

  • Подтверждение заказа
  • Выбор поставщика при альтернативах
  • Разбор аномалий в сроках поставки

Как внедрить решение

Быстрый запуск

  • Собрать данные о продажах и поставках в Excel
  • Рассчитать средний срок поставки и его отклонение
  • Вручную пересчитать точку заказа для ключевых товаров

Рабочая система

  • Настроить автозагрузку данных из учетной системы
  • Создать дашборд с точкой заказа
  • Настроить уведомления о необходимости заказа

Расширенный вариант

  • Внедрить прогнозирование спроса с помощью ИИ
  • Учитывать сезонность и тренды
  • Автоматически корректировать срок поставки по фактическим данным

Чек-лист перед запуском

  1. 1

    Собрать историю продаж минимум за 12 месяцев

  2. 2

    Собрать данные о всех поставках за тот же период

  3. 3

    Рассчитать средний срок поставки по каждому поставщику

  4. 4

    Рассчитать стандартное отклонение срока поставки

  5. 5

    Определить желаемый уровень сервиса (например, 95%)

  6. 6

    Рассчитать страховой запас по формуле

  7. 7

    Рассчитать точку заказа для каждого товара

  8. 8

    Настроить уведомления о достижении точки заказа

  9. 9

    Проверить расчет на исторических данных

  10. 10

    Пересматривать параметры ежемесячно

Главное

Срок поставки — ключевой параметр, который нельзя игнорировать при расчете запасов

Основные данные — история продаж и поставок; расчет — точка заказа и страховой запас

ИИ помогает точнее прогнозировать спрос и динамически корректировать срок поставки

Начните с расчета фактического срока поставки по последним поставкам и пересчитайте точку заказа для топ-товаров

На чем основан вывод

Метод ReMetod показывает, как бизнес-проблема превращается в модель решения с данными и автоматизацией. В задаче учета срока поставки это означает: сначала формулируем проблему дефицита, затем строим модель расчета точки заказа, подключаем данные о продажах и поставках, автоматизируем расчет и получаем работающее решение.

В программе практикума этот подход разбирается пошагово: от формулировки бизнес-задачи до модели решения, данных, автоматизации, интерфейса и проверки результата.

Посмотреть программу практикума

Что обычно уточняют

У нас нет данных о фактических сроках поставки, что делать?

Начните фиксировать даты заказа и поставки в учетной системе. Для быстрого старта можно использовать нормативные сроки из договоров, но затем обязательно пересчитайте по факту.

ИИ — это сложно и дорого, нам подойдет?

Для начала достаточно простых формул в Excel. ИИ полезен, когда много товаров и данные меняются быстро — он автоматизирует пересчет и прогнозирование.

Выберите, как продолжить с ReMetod

Хотите научиться автоматизировать расчет запасов с учетом срока поставки? Приходите на бесплатный вебинар ReMetod.

Диагностика

Бесплатный разбор вашего кейса

25–30 минут: фиксируем задачу, данные, возможную автоматизацию и ближайший проверяемый результат.

Записаться на разбор
Практикум

Практикум 1 «Архитектор»

Полный путь от бизнес-проблемы до рабочей модели решения, интерфейса и проверки результата.

Перейти к практикуму