Andrey Lisitsa– Mitbegründer und CEO von GoodsForecast. Seit 2005 - Entwickler, Manager
Sergey Kotik— Mitbegründer und Entwicklungsleiter des UnternehmensWarenprognose. Außerdem war er bei Forexis in den Positionen Entwickler, Projektmanager und Abteilungsleiter tätig. Abschluss an der Moskauer Staatlichen Universität im Jahr 2004, Abteilung für mathematische Prognosemethoden. Bei GoodsForecast begleitet sie Transaktionen und entwickelt Partnerprogramme und lockt auch finanzielle Investitionen in das Unternehmen.
Prognose der Verbrauchernachfrage undDurch die Kontrolle über die Bestellprozesse können Hersteller, Händler und Einzelhändler möglichst effizient arbeiten. Und vor allem - helfen Sie ihnen, zwei negative Faktoren zu vermeiden: den Neustart des Lagers und die Unzulänglichkeit der Produktpalette.
Am Anfang standen die Algorithmen
GoodsForecast wurde 2013 auf Basis von gegründetForexis, gegründet von einer Gruppe von Mathematikern und Kybernetikern aus dem Rechenzentrum der Russischen Akademie der Wissenschaften (RAS) und der Moskauer Staatlichen Universität im Jahr 2000. Die Hauptaufgabe von Forexis bestand in der Nutzung wissenschaftlicher Forschung durch Akademiker Yury Zhuravlev zu wissenschaftlichen Zwecken - wissenschaftliche Arbeiten zur Theorie lokaler Optimierungsalgorithmen und des algebraischen Algorithmus-Systems.
Yuri Ivanovich Zhuravlev
"In den 50er Jahren vor Yuri Ivanovich Zhuravlevdamals hatten junge Wissenschaftler die Aufgabe, Informationen über Goldvorkommen zu analysieren, - sagt einer der Gründer von GoodsForecast, Andrei Lisitsa. - Die Suche nach Goldvorkommen war ein sehr schwieriges und teures Geschäft. Zhuravlev war der erste, der ein mathematisches Modell entwickelte, das es möglich machte, auf der Grundlage der verfügbaren Daten mit hoher Genauigkeit zu bestimmen, ohne Testbohrungen durchzuführen, um zu sagen, ob geologisches Prospektieren am erwarteten Standort erforderlich war oder die Wahrscheinlichkeit, Gold zu finden, zu gering wäre. So hat seine gut entwickelte Karriere eine neue Wendung erhalten. Was er in der Sowjetzeit gemacht hat, ist seine wissenschaftliche Schule heute noch, tatsächlich ist es eine Entwicklung des maschinellen Lernens, der heute so beliebt ist. “
Zhuravlev Yuri Ivanovich- Sowjetischer und russischer Mathematiker.Zu seinen Fachgebieten gehören angewandte Mathematik und Informatik. Die Hauptforschungsgebiete sind diskrete Mathematik, Erkennungs- und Vorhersagetheorie sowie Boolesche Funktionen. Zu den neuen von Zhuravlev geschaffenen Richtungen gehören die Theorie lokaler Optimierungsalgorithmen und die algebraische Algorithmentheorie, die aus einem algebraischen Ansatz für das Problem der Synthese korrekter Algorithmen besteht.
Der algebraische Ansatz von Zhuravlev basiert aufdie Idee, parametrische Algorithmenfamilien zu verwenden. Er glaubt, dass der Prozess der Lösung schlecht formalisierter Probleme, die nicht gelöst werden können, es einem ermöglicht, Lösungen für spezifische Probleme einer bestimmten Klasse zu finden. Basierend auf diesem Ansatz wurden Ergebnisse zur Lösung sogenannter kanonisch schwieriger Probleme erzielt.
Basierend auf dem von den Wissenschaftlern verwendeten TestalgorithmusEs wurde eine völlig neue Richtung der Anerkennung geschaffen, die auf diskreten Analysen beruht. Das einzigartige Modell zur Berechnung von Schätzungen, das von Zhuravlev erstellt wurde, gilt heute als klassisch.
Im Jahr 2000 hatte Zhuravlev schon genugumfangreiche wissenschaftliche Schule. Konstantin Vladimirovich Rudakov, einer seiner führenden Studenten und heute Akademiker der Russischen Akademie der Wissenschaften, ist ein berühmter Mathematiker. Zhuravlev und Rudakov beschlossen gemeinsam mit einem ihrer Absolventen, eine auf dem Rechenzentrum der Akademie der Wissenschaften basierende kommerzielle Struktur zu schaffen, die auf den Errungenschaften der naturwissenschaftlichen Fakultät basieren wird und Mathematik zum Nutzen von Unternehmen und Behörden nutzt, dh Daten analysiert und kundenspezifische Projekte in diesem Bereich durchführt.
"Und" Forexis "funktioniert wie eine Artein Inkubator, - ergänzt Sergey Kotik, Mitbegründer von GoodsForecast. - Wenn ein Unternehmen eine skalierbare Aufgabe anstrebt und erkennt, dass seine Lösung nicht nur vom Kunden, sondern vom gesamten Markt benötigt wird, und dies kann verwendet werden, um eine Seriengeschichte zu erstellen, wächst dieser Trend für eine Weile in Forexis und dann einer separaten Gesellschaft zugeordnet. So war es mit Antiplagiat, Antirutin Company, mit uns - mit GoodsForecast. In naher Zukunft wird Forexis weitere Tochtergesellschaften haben. “
Aktien unter Kontrolle
Im russischen Markt der analytischen undberatungsleistungen es bestand eine hohe nachfrage nach der erstellung professioneller Prognosen für mittlere und große unternehmen. Um effektiv arbeiten zu können, brauchten die Unternehmen einen klaren Verkaufs- und Einkaufsplan. Für die Zusammenstellung systematisierten Spezialisten Daten über die Aktivitäten des Unternehmens. Dieser Vorgang dauerte mehrere Monate. Als die Informationen schließlich aufbereitet wurden, waren die gesammelten Informationen nicht mehr aktuell. Hilfe wurde von externen Spezialisten benötigt, die über eine innovative Methode zur Systematisierung, Analyse und Prognose verfügen. In Russland begann die aktive Digitalisierung und IT-Implementierung in der Wirtschaft.
Sergey Kotik. Foto: Eugene Feldman / "Hightech"
Dies sind die Möglichkeiten, die in angeboten werdenGoodsForecast: Basierend auf mathematischen Modellen wurden die ersten Prognosesysteme erstellt. Forexis befasste sich jedoch nicht nur mit Prognosen. Analytik- und Handelsüberwachungssysteme wurden an der Moskauer Börse erfolgreich als Arbeitsinstrument eingesetzt. Die Experten von Forexis modellierten den Flugplan des Flughafens Domodedovo und machten eine Prognose für den Bedarf an Güterbeförderungen mit der Eisenbahn an die Russische Eisenbahn. Für Studenten und Forscher hat Forexis den Antiplagiat-Dienst entwickelt, mit dem der Prozentsatz der Eindeutigkeit von Text bestimmt werden kann.
„Wir nutzen verschiedene mathematische Modelle“erklärt Sergey Kotik. — Diejenigen, die zur Prognose verwendet werden, unterscheiden sich von denen, die zur Lösung von Optimierungsproblemen verwendet werden. Wir gehen von einem konkreten Fall aus, von einer Reihe von Kundendaten, die unsere Analysten recherchieren und analysieren. Unser Unternehmen beschäftigt sich mit den folgenden Bereichen: Softwareentwicklung, Datenanalyse, Unternehmensberatung. Es ist diese Kombination unserer Fähigkeiten, die es uns ermöglicht, aktuelle Projekte umzusetzen. Denn um das Problem richtig zu formulieren und mit der Mathematik zu verbinden, muss man den Geschäftsprozess des Kunden gut verstehen. Und um das Problem zu lösen, müssen Sie in der Lage sein, Modelle zu erstellen und zu konfigurieren. Nun, damit diese Lösung mit großen Datenmengen funktioniert und die Anforderungen an Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz in einer Mehrbenutzerstruktur erfüllt, muss man in der Lage sein, die entwickelten Modelle in Form von Industriesoftware umzusetzen.“
Im Jahr 2013 gab sich GoodsForecast bekanntAls unabhängige juristische Person wurde es eine Tochtergesellschaft von Forexis und wurde im selben Jahr einer der Bewohner des IT-Clusters Skolkovo. Fünf Jahre später erreichte der Jahresumsatz 100 Millionen Rubel. Die Belegschaft des Unternehmens umfasst rund 50 Personen. Neben der Verwaltung, dem Vertrieb und der Marketingabteilung gibt es ein Projektbüro, eine Analytics-Abteilung (Mathematik) und vier Produktbereiche, die die Software entwickeln, verfeinern und implementieren.
"Der Prozess des Direktverkaufs an Großkundenziemlich standard. Ansehen und Mundpropaganda. Jemand ist zu einem Bekannten gegangen, jemand hat sich selbst angesprochen, jemand ist "kalt" geworden, hat jemanden auf Konferenzen kennengelernt - sagt Sergey Kotik. - Die Kosten unserer Projekte variieren von Hunderttausenden bis zu mehreren zehn Millionen Rubel. Und es gab viele interessante Projekte. Wir arbeiten beispielsweise seit 2008 mit Baltika zusammen. Lösen Sie fast alle Probleme, die mit der Prognose in Ihrem Unternehmen verbunden sind. TechnoNIKOL bietet ein sehr interessantes Projekt in Bezug auf Komplexität - dies ist die Optimierung von Fertigungsstraßen. Innovative Projekte in der Produktion sind in der Regel komplex und sehr individuell. Ein interessantes Projekt jetzt bei der Firma Knauf. Es besteht aus zwei ziemlich großen Teilen: der Vertriebsplanung und der Optimierung der Produktionsplanung, dh der Verteilung dieses Plans auf die zahlreichen Produktionsstandorte in Russland und den GUS-Staaten. Wenn wir regionale Projekte nennen, arbeiten wir mit der Firma Tscheljabinsk "Unichel" zusammen. Sie verfügen über eines der größten Netzwerke - mehr als 600 Geschäfte. Jetzt beenden wir das Projekt mit der Planung der Bestandsführung. Auch hier gibt es sehr interessante Momente, die genau mit den Besonderheiten des Schuhmarktes verbunden sind. “
Tops nachfragen
Offensichtliche Wirksamkeit der umgesetzten Programmeimmer noch nicht der Garant für die hundertprozentige Einführung eines innovativen Produkts. Einer der negativen Faktoren, die die Geschwindigkeit der Weiterentwicklung von Prognose- und Planungsprogrammen auf dem Markt beeinflussen, ist die fehlerhafte Einführung von Daten durch Kundenunternehmen. Um mit der Prognose fortfahren zu können, müssen die Experten von GoodsForescast sie in der Vorphase mit den Anfangsdaten unterstützen. Diese Notwendigkeit war der Grund, die Aktivitäten des Unternehmens um Beratungsdienste in einer bestimmten Richtung zu ergänzen.
Andrey Lisitsa Foto: Eugene Feldman / "Hightech"
„Bevor wir einen Vertrag abschließen,eine ziemlich lange Zeit der Kommunikation mit dem Kunden. Um ihm das Konzept des Projekts anzubieten, um die Zeit, die Kosten und die Parameter zu beschreiben, dauert es von einem Monat bis zu sechs Monaten und manchmal mehr ", sagt Sergey Kotik.
Alle Arbeiten an dem Projekt sind in drei Phasen unterteilt:
- Entwicklung technischer Spezifikationen für das Implementierungsprojekt. Darin ist alles dargelegt: die Funktionalität des Systems, das Szenario seiner Nutzung, der algorithmische Apparat, die Akzeptanzkriterien.
- Der Prozess der Implementierung der Lösung und Verfeinerung, wenn siewerden benötigt. Dies umfasst die Integration mit Datenquellen, Algorithmuseinstellungen, Benutzerschulungen und Abnahmetests. Nach den Ergebnissen dieser Stufe wird das System in den Probebetrieb gebracht.
- Probebetrieb.Wenn das System bereits im Einsatz ist, aber möglicherweise nicht voll ausgelastet ist, z. B. nicht auf allen Waren des Unternehmens oder nicht auf allen Lagern. Eventuell auftretende Fehler werden korrigiert und Algorithmen angepasst. Am Ende dieser Phase wird das gesamte System in den kommerziellen Betrieb überführt.
Was können die Lösungen des Unternehmens auf mathematischen Lösungen basieren:
- Nachschubmacht den Prozess der Verwaltung von Vorratsgüternautomatisch, während die Funktion der Anpassung der Bestellmenge bleibt, was für Händler, produzierende Organisationen und den Einzelhandel wichtig ist.
- Planungumfasst eine Reihe von Funktionen für die strategische und taktische Vertriebsplanung.
- Verteilungverteilt den Plan optimal auf die Produktionsstandorte und schätzt die Dauer der Erledigung der zugewiesenen Aufgaben im Verhältnis zur Anzahl der Kundenaufträge.
- Terminplanunglöst das Problem der optimalen Planung von Produktionslinien, um die Kundenaufträge bei minimalen Kosten zu maximieren.
- Promoprognostiziert die Wirksamkeit von Werbeaktionen durch Durchführungihre Analyse. Das System ermittelt anhand des Verhältnisses seiner verschiedenen Parameter und der Nachfragedynamik, wie sich das Verkaufsvolumen durch die Aktion verändert. Wenn die Aktion zum ersten Mal durchgeführt wird und nicht genügend personenbezogene Daten für eine Auswertung vorliegen, werden ähnliche Aktivitäten in derselben Region mit denselben Parametern, jedoch mit unterschiedlicher Rabatttiefe, berücksichtigt.
Herausforderungen und Erfolge
"Schwierigkeiten bei der Verwaltung von Projekten natürlichEs gibt unterschiedliche - politische, technische und manchmal sogar wirtschaftliche. Wenn wir die technischen Aspekte berücksichtigen, ist hier die Qualität und Struktur der Ausgangsdaten des Kunden von zentraler Bedeutung, - erklärt Sergey Kotik. - Im Rahmen der Integration können immer Schwierigkeiten auftreten, die in der Regel sehr individuell sind. Manchmal gibt es sehr spezifische Probleme. Ein Kunde möchte beispielsweise ein Projekt erstellen, und seine IT-Spezialisten sind sehr beschäftigt, ihre Aufgaben sind ein Jahr im Voraus geplant und sie geben an, dass sie nicht an dem Projekt teilnehmen werden. Dies gilt insbesondere für große Unternehmen. Beispielsweise arbeiten wir derzeit an einem Projekt, bei dem Mitarbeiter es ohne die Hilfe ihrer IT-Spezialisten umsetzen, die Geschäftskunden haben uns alle erforderlichen Daten zur Verfügung gestellt. Das ist in der Tat eine titanische Arbeit. Auch wenn die IT-Abteilung des weltweit führenden Unternehmens alles aufgegeben hat, das Projekt läuft, andere Abteilungen bewältigen die Aufgabe. “
GoodsForecast zielt zum Teil auf große Kunden ab, weil ihnen die Datenmengen fehlen, die für eine algorithmische Analyse sinnvoll sind.
"Wir arbeiten mit großen Unternehmen, vor allemDenn die Optimierung, die wir machen, bringt dem Kunden in großen Mengen noch einen erheblichen Nutzen. Stellen Sie sich einen Stand vor, der monatlich 100 Tausend Rubel kostet. Wenn er eine Nachfrageprognose erstellt und komplexe Modelle für das Bestandsmanagement erstellt, wird er anfangen, 45.000 statt 40 zu verdienen. Das Projekt selbst wird jedoch mehrere Millionen Rubel kosten. Es ist einfach unrentabel, sagt Sergey Kotik. - Unser Produkt sollte nur eingeführt werden, wenn das Unternehmen einen erheblichen Umsatz erzielt. Es ist unwahrscheinlich, dass das Projekt kostengünstig umgesetzt wird, da jedes Unternehmen sehr individuell ist und jedes seiner Produkte seine eigenen Merkmale aufweist. Und dies erfordert bereits gewisse Lohnkosten. Sie können ein bestimmtes Modell nicht für sich nehmen, es anpassen und Prognosen, Empfehlungen für Aufträge abrufen oder die Produktion optimieren.
Sergey Kotik. Foto: Eugene Feldman / "Hightech"
Wir arbeiten jedoch an der Idee, einige zu schaffenUniverselle Lösung, die es uns ermöglicht, kleine Unternehmen bei ihrer Arbeit zu skalieren und zu unterstützen. Für kleine Unternehmen sind jedoch heute andere Aufgaben relevant. Wichtiger ist die Automatisierung, insbesondere die Einführung von Buchhaltungssystemen und ein qualitativ hochwertiges Datenmanagement. Mittlerweile gibt es für kleine Unternehmen, die mit Handel und Produktion zu tun haben, eine Vielzahl praktischer Buchhaltungssysteme. Wenn es sich jedoch um ein so kleines Unternehmen handelt, das den Verkauf in einem Papiermagazin durchführt und alle Daten mit einem Stift aufzeichnet, ist jetzt oder in absehbarer Zeit keine Optimierung erforderlich. “
Die Hauptschwierigkeit laut Andrei Lisitsy:wurde die Unwilligkeit der russischen Unternehmen, mit Besonderheiten zu arbeiten. Unternehmen haben große Hoffnungen in die Analyse der Datenmengen. Gleichzeitig ist es ihnen jedoch egal, dass sie in ihrem eigenen Geschäft tätig sind, was dazu beitragen wird, das Ergebnis der Analyse effektiv zu nutzen.
"Es ist wichtig zu verstehen, dass künstliche Intelligenz dies nicht istlöst alle Probleme durch Anklicken der Finger, fügt Andrei Lisitsa hinzu. - Es reicht nicht aus, einfach eine leistungsstarke Nord- und Softwareplattform zu erwerben und Daten in das System zu laden. Es werden kompetente Spezialisten benötigt, die die Datenerhebung organisieren und mit deren Hilfe ein algorithmisches Gerät im Rahmen der Aufgabe einrichten. Die Experten, die die Ergebnisse entschlüsseln und im Handel einsetzen können, sind wichtig. Selbst ein erfahrener Manager kann die Logik der Arbeit komplexer Modelle und den Einfluss von Indikatoren auf das Ergebnis nicht direkt verstehen. Daher wird er das System nicht verwalten können, was dem Unternehmen zugute kommt. “
Was das kommende Jahr vorbereitet
Heute verzeichnet der russische Markt für Analyse und Prognose ein starkes Wachstum. Laut GoodsForecast wird es 2019 um mindestens 30 % wachsen.
„Wir erwarten das gleiche Wachstum unseres eigenen Umsatzesam Ende des Jahres - fügt Sergey Kotik hinzu. - Die größte Nachfrage besteht im Einsatz von Lagerverwaltungssystemen, den prognostizierten Warenreserven und der Absatzplanung. Wir werden Lösungen entwickeln, die sich auf Prognosen im Bereich Promo beziehen. Sie erfreut sich eines stetigen Interesses am Markt und ist in der Tat sehr groß - mindestens 60% der Waren werden über Promo verkauft. Solche Verkäufe sind sehr labil und die Arbeit schwer vorhersagbar. Denn zum einen ist die Kette „Hersteller-Einzelhändler“ involviert und zum anderen wird sie durch viele Faktoren beeinflusst. “
Andrei Lisitsa, Sergey Kotik und Daniil Kanevsky (Direktor für Analytics). Foto: Eugene Feldman / "Hightech"
GoodsForecast wird im Jahr 2019 eine Reihe von Neuheiten präsentierenProdukte, von denen eines auf der Analyse von Daten von Finanzdatenbetreibern (CRF) basiert. Durch einen Check in den Filialen können Sie den Verbraucherkorb analysieren, feststellen, welche Produkte normalerweise gleichzeitig in einer Hand gekauft werden, und die Leistung der Kassierer bewerten. Anhand dieser Daten ist es möglich, die Warenanzeige am Point of Sale optimal aufzubauen, die Arbeitsbelastung der Kassen vorherzusagen und einen Schichtplan für die Mitarbeiter zu erstellen.
„Wir entwickeln bereits bestehende Produkte: Insbesondere fügen wir Funktionen hinzu, die es uns ermöglichen, neue auf Basis bestehender Produkte zu erstellen “, sagt Andrey Lisitsa. „Außerdem lösen wir jetzt weitere Probleme im Zusammenhang mit der Optimierung der Produktion: Wie kann man die Produktion richtig planen, um den prognostizierten oder aktuellen Bedarf so gut wie möglich zu decken und gleichzeitig die Kosten zu halten.“