Автозаказ: классификация ABC/XYZ, прогноз спроса, страховой запас и оптимальный поставщик

Девять через сочетание ABC × XYZ. ABC — классы по обороту: A — первые 80% выручки (топ-продажи), B — следующие 15% (середняки), C — последние 5% (длинный хвост). XYZ — классы по стабильности спроса: X — стабильный (разброс по месяцам меньше 10%), Y — переменный (10–25%), Z — нерегулярный (больше 25%). На стыке получается матрица 3×3: AX — стабильный топ, CZ — редко продаваемые с непредсказуемыми всплесками, и так далее. Каждый класс требует своей стратегии закупки, и система это учитывает.

Класс XYZ напрямую задаёт количество дней страхового запаса. Для X-товаров (стабильный спрос — риск нехватки минимален) — 3 дня. Для Y — 7 дней. Для Z (нерегулярный спрос, могут быть всплески) — 14 дней. Рекомендация считается так: средние продажи в день × (срок поставки + страховые дни) − текущий остаток. На Z-товары запас всегда выше, чтобы амортизировать скачки.

Это «средние продажи в день» с поправкой на свежесть данных. Система берёт продажи за последние 16 недель и считает среднее не плоское (где все недели равноправны), а с весами: самая свежая неделя имеет максимальный вес, самая старая — минимальный. Если две недели назад продажи выросли — это сразу отразится в прогнозе. Старые данные не глушат свежие тенденции, а плавно «выветриваются».

По тем же 16 неделям продаж строится линейная регрессия — насколько недельные продажи растут или падают. Возвращается процент изменения: +18% значит, что недельные продажи выросли почти в полтора раза за квартал; −30% — упали на треть. На карточке рекомендации видно «спрос растёт +18% за квартал». Это влияет на приоритет: товары с растущим трендом получают повышенную срочность — закупить больше, чем по плоскому среднему.

Численная оценка срочности. В формуле учитывается: класс ABC (A важнее B, B важнее C), класс XYZ, текущий запас против ожидаемого расхода за срок поставки + страховой запас, сезонный коэффициент и тренд. Все рекомендации сортируются по приоритету по убыванию: вверху — те, что критичны (закончатся не дожидаясь поставки). Закупщик закрывает топ списка — и попадает в самое важное.

Для каждого товара система проходит всех поставщиков, у которых он есть, узнаёт срок поставки конкретно по категории этого товара и запоминает поставщика с минимальным сроком. Если у одного поставщика товар в нескольких категориях с разными сроками — берётся срок для нужной категории. Если данных по сроку нет — подставляется значение по умолчанию (7 дней). Закупщик видит «лучший поставщик: такой-то, доставка 3 дня» — без ручного перебора.

Двумерная таблица «поставщик × категория → срок доставки в днях». У одного поставщика разные сроки на разные категории — это реальность: у дистрибьютора бытовая техника может ехать 3 дня (склад рядом), мебель — 14 (заказывается под клиента), электроника — 5. Система держит всю карту в оперативной памяти, чтобы для каждой рекомендации мгновенно выбрать срок без обращения в базу.

По каждому товару берутся помесячные продажи за всю историю. Сезонный коэффициент текущего месяца = продажи_этого_месяца / среднее_по_всем_месяцам. Если в августе товар продаётся в 2,5 раза лучше среднего — коэффициент 2,5. Средние продажи в день умножаются на этот коэффициент: «обычно 3 в день, но сейчас сезон — закупаем на 7,5». Так купальники в мае попадают в рекомендации заранее, а не «уже поздно».

Да. Доступные фильтры: по поставщикам (показать только этого), по срочности (высокая/средняя/низкая), по классу ABC (A/B/C), по классу XYZ (X/Y/Z), по поиску (название или артикул). Фильтры комбинируются. Один параметр с тремя значениями даёт «срочные A-товары от такого-то поставщика» — и закупщик работает только с этим срезом.

По умолчанию — 2 продажи за анализируемый период (90 дней). Товары с продажами ниже порога в рекомендации не попадают — это случайные продажи, по которым прогноз построить нельзя. Если нужен аналитический сценарий «покажи всё» — порог можно опустить до 0 параметром запроса. Это страховка от шумных рекомендаций «закупить эту экзотику, продалась один раз за квартал».

Больше десятка источников за один проход: агрегированные продажи за анализируемый период, остатки по складам пополнения, общий остаток по фирме, понедельные продажи за 16 недель (для прогноза и тренда), помесячные продажи (для XYZ-классификации и сезонности), сроки поставки по поставщикам и категориям, поставщики каждого товара, справочная информация по товарам. Из этого строятся классификации, прогнозы и рекомендации с приоритетом.

Все данные собираются пачечными запросами — один обращение в базу за продажами всех товаров, одно за остатками, одно за понедельными данными за 16 недель и т.д. Вместо тысяч маленьких запросов — десяток крупных. Внутри расчёта данные сгруппированы в карты «товар → данные» для мгновенного доступа. На каталоге 50 000 артикулов полный пересчёт укладывается в 3–5 секунд, повторный запрос из кэша — миллисекунды.

Отдельная операция выгрузки в XLSX с теми же параметрами, что и обычная сводка. В файле колонки: артикул, название, ABC, XYZ, текущий остаток, дни до нуля, средние продажи в день, прогноз, рекомендуемое количество, поставщик, срок поставки, сумма заказа. Строки залиты цветом по срочности: красный — закончится не дожидаясь поставки, жёлтый — на грани, белый — запас в норме. Группировка по поставщикам — закупщик отправляет каждому свой блок.

Три. Высокая — товар закончится за срок поставки, заказ уже опаздывает. Средняя — закончится за срок поставки плюс страховой запас, на грани. Низкая — запас достаточный, заказ можно отложить. Уровень считается автоматически по соотношению текущего остатка, средних продаж и срока поставки. На карточке рекомендации — цветной значок, чтобы срочное было видно сразу.

Сроки хранятся в справочнике «поставщик + категория → дней до поставки». Обновляются вручную закупщиком или автоматически — при импорте прайс-листов поставщиков, где указаны сроки. После обновления кэш рекомендаций сбрасывается, и следующий запрос пересчитывает по новым срокам.

Основная сводка с рекомендациями (с фильтрами по складам, периоду, категориям, типам, брендам, поставщикам, срочности, классам ABC/XYZ, поиску, порогу минимальных продаж) и выгрузка в Excel с теми же параметрами. Плюс отдельный модуль оперативного мониторинга остатков с собственной сводкой, справочниками складов и ценовых типов, настройками отображения пользователя, ручной правкой бонусов на товары и экспортом.

Это отдельный инструмент: сводная таблица остатков по всей сети, с настройками пользователя (какие колонки показывать, какая сортировка). Справочники складов и ценовых типов для фильтров. Точечная правка ручного бонуса на товар (используется в мотивации сотрудников). Экспорт. Это про оперативный контроль над массивом остатков сети, а не про рекомендации к закупке — задачу пополнения решает основной модуль.

Эмпирический выбор: 4 месяца — достаточно, чтобы поймать сезонные циклы внутри квартала, и не слишком много, чтобы устаревшие данные не глушили свежие тенденции. На меньшем периоде классификация XYZ становится неустойчивой — нужно минимум 8–12 точек, чтобы разброс посчитался значимо. Глубину можно адаптировать под отрасль, но в коробке — 16 недель.

Если у поставщика нет данных по сроку для категории — берётся 7 дней. Целевая оборачиваемость по умолчанию (для случаев, когда нет помесячных данных) — 14 дней. Эти значения дают предсказуемое поведение даже при неполных справочниках: новый поставщик без заполненных сроков не выпадает из рекомендаций, а считается по 7 дней, пока вы не уточните.

Да. Ключ кэша строится из всех параметров запроса (склады, период, фильтры). При изменении остатков или товаров кэш сбрасывается, следующий запрос пересчитывает заново. На больших каталогах кэш даёт ускорение в десятки раз — классификация ABC/XYZ не пересчитывается на каждый запрос пользователя, а только при изменении исходных данных.