Andrey lisitsa— Cofundador y director ejecutivo de GoodsForecast. Desde 2005 - desarrollador, gerente
Sergey Kotik— cofundador y director de desarrollo de la empresaPrevisión de mercancías. También trabajó en Forexis en los puestos de desarrollador, director de proyectos y jefe de departamento. Graduado de la Universidad Estatal de Moscú en 2004, departamento de métodos matemáticos de predicción. En GoodsForecast, acompaña transacciones y desarrolla programas de afiliados, además de atraer inversiones financieras al negocio.
Previsión de la demanda del consumidor yEl control sobre los procesos de pedido de productos permite a los fabricantes, distribuidores y minoristas trabajar de manera más eficiente. Y lo más importante: ayúdelos a evitar dos factores negativos: el reinicio del almacén y la falta de gama de productos.
En un principio fueron los algoritmos.
GoodsForecast se estableció en 2013 sobre la base deForexis, fundada por un grupo de matemáticos y cibernéticos del centro de cómputo de la Academia de Ciencias de Rusia (RAS) y la Universidad Estatal de Moscú en 2000. La principal misión de Forexis era el uso con fines comerciales de la investigación científica del académico Yury Zhuravlev, trabajos científicos sobre la teoría de los algoritmos de optimización local y el sistema algebraico de algoritmos.
Yuri Ivanovich Zhuravlev
"En los años 50 antes de Yuri Ivanovich Zhuravlev,luego, los jóvenes científicos tuvieron la tarea de analizar la información sobre los depósitos de oro, dice uno de los fundadores de GoodsForecast, Andrei Lisitsa. - La búsqueda de depósitos de oro fue un negocio muy difícil y costoso. Zhuravlev fue el primero en construir un modelo matemático que hizo posible, con gran precisión, basándose en los datos disponibles, sin realizar perforaciones de prueba, decir si era necesario realizar una prospección geológica en la ubicación esperada o la probabilidad de encontrar oro sería demasiado pequeña. Por lo tanto, su carrera bien desarrollada ha recibido un nuevo giro. Lo que hizo en la era soviética, su escuela científica continúa haciendo hoy, de hecho, es un desarrollo del campo del aprendizaje de máquinas, que es tan popular hoy en día ".
Zhuravlev Yuri Ivanovich- Matemático soviético y ruso.Sus áreas de especialización incluyen matemáticas aplicadas e informática. Las principales áreas de investigación son las matemáticas discretas, la teoría del reconocimiento y la predicción y las funciones booleanas. Las nuevas direcciones creadas por Zhuravlev incluyen la teoría de los algoritmos de optimización local y la teoría algebraica de los algoritmos, que consiste en un enfoque algebraico del problema de sintetizar los algoritmos correctos.
El enfoque algebraico de Zhuravlev se basa enla idea de utilizar familias paramétricas de algoritmos. Él cree que el proceso de resolución de problemas mal formalizados, que no se pueden resolver, permite encontrar soluciones a problemas específicos de una clase determinada. Con base en este enfoque, se obtuvieron resultados para resolver los llamados problemas canónicamente difíciles.
Basado en el algoritmo de prueba utilizado por los científicos.se creó una dirección completamente nueva en reconocimiento, que se basa en el uso del análisis discreto. El modelo único para calcular estimaciones creadas por Zhuravlev se considera hoy como clásico.
Para el año 2000, Zhuravlev ya tenía suficiente.Escuela científica extensa. Konstantin Vladimirovich Rudakov, uno de sus principales estudiantes, hoy académico de la Academia de Ciencias de Rusia, es un famoso matemático. Zhuravlev y Rudakov, junto con uno de sus graduados, decidieron crear una estructura comercial basada en el centro de cómputo de la Academia de Ciencias, que se basará en los logros de la escuela científica y utilizará las matemáticas para beneficiar a las empresas y las agencias gubernamentales, es decir, analizar los datos y realizar proyectos personalizados en esta área.
"Y" Forexis "funciona como una especie deuna incubadora, - agrega Sergey Kotik, cofundador de GoodsForecast. - Cuando una empresa busca a tientas una tarea que se puede escalar, cuando se da cuenta de que su solución es necesaria no solo por el cliente, sino por el mercado en general, y esto se puede usar para hacer un historial en serie, por un tiempo esta tendencia crece dentro de Forexis y asignado a una empresa separada. Así fue con Antiplagiat, la compañía Antirutin, con nosotros, con GoodsForecast. En un futuro cercano, Forexis tendrá otras subsidiarias ".
Stocks bajo control
En el mercado ruso de analítica yservicios de consultoría hubo una gran demanda para la preparación de pronósticos profesionales para empresas medianas y grandes. Para trabajar con eficacia, las empresas necesitaban un plan claro de ventas y compras. Para compilarlo, los especialistas sistematizaron datos sobre las actividades de la empresa. Este proceso llevó varios meses. Pero cuando finalmente se preparó la información, la información recopilada estaba desactualizada. Se necesitaba ayuda con la ayuda de especialistas externos que poseen un método innovador de sistematización, análisis y pronóstico. Así en Rusia comenzó la digitalización activa y la implementación de TI en los negocios.
Sergey Kotik. Foto: Eugene Feldman / "Alta tecnología"
Estas son las oportunidades que se ofrecen enGoodsForecast: basado en modelos matemáticos, se crearon los primeros sistemas de pronóstico. Sin embargo, Forexis no solo se dedicaba a la previsión. Los sistemas analíticos y de supervisión de operaciones se utilizaron con éxito como una herramienta de trabajo en la Bolsa de Moscú. Los expertos de Forexis modelaron el horario de los vuelos en el aeropuerto de Domodedovo y también pronosticaron el grado de demanda del transporte de mercancías por ferrocarril a los ferrocarriles rusos. Para estudiantes e investigadores, Forexis ha creado el servicio Antiplagiat, que permite determinar el porcentaje de singularidad del texto.
"Utilizamos varios modelos matemáticos"explica Serguéi Kotik. — Los que se utilizan para realizar predicciones difieren de los que se utilizan para resolver problemas de optimización. Partimos de un caso concreto, de un conjunto de datos de clientes, que nuestros analistas investigan y analizan. Nuestra empresa se dedica a lo siguiente: desarrollo de software, análisis de datos, consultoría empresarial. Es esta combinación de nuestras capacidades la que nos permite implementar proyectos actuales. Después de todo, para plantear correctamente el problema y conectarlo con las matemáticas, es necesario tener una buena comprensión del proceso de negocio del cliente. Y para resolver el problema, es necesario poder construir modelos y configurarlos. Bueno, para que esta solución funcione con grandes volúmenes de datos, cumpliendo con los requisitos de confiabilidad y tolerancia a fallas en una estructura multiusuario, es necesario poder poner los modelos desarrollados en forma de software industrial”.
En 2013, GoodsForecast se anunciócomo entidad legal independiente, convirtiéndose en una subsidiaria de Forexis, y ese mismo año se convirtió en uno de los residentes del clúster de TI de Skolkovo. Cinco años más tarde, su facturación anual alcanzó los 100 millones de rublos. La plantilla de la empresa asciende a unas 50 personas. Además de los departamentos de administración, ventas y marketing, hay una oficina de proyectos, un departamento de análisis (matemáticas) y cuatro áreas de productos que desarrollan, perfeccionan e implementan el software.
"El proceso de venta directa a grandes clientes.bastante estándar Reputación y trabajo boca a boca. Alguien se acercó a un conocido, alguien se dirigió a sí mismo, alguien se acercó a "frío", conoció a alguien en conferencias, dice Sergey Kotik. - El costo de nuestros proyectos es diferente, de cientos de miles a varias decenas de millones de rublos. Y hubo muchos proyectos interesantes. Por ejemplo, hemos estado cooperando con Baltika desde 2008. Casi resuelve todos los problemas asociados con la previsión en su empresa. Hay un proyecto muy interesante en términos de complejidad con TechnoNIKOL: esta es la optimización de las líneas de producción. Los proyectos innovadores en producción suelen ser complejos y muy individuales. Un proyecto interesante ahora con la empresa Knauf. Consiste en dos partes bastante grandes: la planificación de ventas y la optimización de la planificación de la producción, es decir, la distribución de este plan en sus numerosos sitios de producción en Rusia y los países de la CEI. Si llamamos a proyectos regionales, entonces trabajamos con la compañía de Chelyabinsk "Unichel". Tienen una de las redes más grandes: más de 600 tiendas. Ahora ahí terminamos el proyecto de planificación de la gestión de inventario. Allí, también, hay momentos muy interesantes relacionados precisamente con las características específicas del mercado del calzado ".
Demanda tops
Eficacia obvia de los programas implementados.Todavía no es un garante de la adopción al cien por cien de un producto innovador. Uno de los factores negativos que afectan la velocidad de avance de los programas de previsión y planificación en el mercado es la introducción incorrecta de datos por parte de las empresas clientes. Para continuar con el pronóstico, los especialistas de GoodsForescast tienen que ayudarlos con los datos iniciales en la etapa preliminar. Dicha necesidad se ha convertido en la razón para complementar las actividades de la empresa con la prestación de servicios de consultoría en una dirección elegida.
Andrey lisitsa. Foto: Eugene Feldman / "Alta tecnología"
"Antes de entrar en un contrato,Un largo período de comunicación con el cliente. Con el fin de ofrecerle el concepto del proyecto, describir el tiempo, el costo y ponerse de acuerdo sobre estos parámetros, se tarda de un mes a seis meses, y algunas veces más ", dice Sergey Kotik.
Todo el trabajo en el proyecto se divide en tres etapas:
- Desarrollo de especificaciones técnicas para el proyecto de implementación. En él se detalla todo: la funcionalidad del sistema, el escenario para su uso, el aparato algorítmico, los criterios de aceptación.
- El proceso de implementación de la solución y el refinamiento, sison necesarios Esto incluye la integración con las fuentes de datos, la configuración de algoritmos, la capacitación del usuario y las pruebas de aceptación. De acuerdo con los resultados de esta etapa, el sistema se pone en operación de prueba.
- Operación de prueba.Cuando el sistema ya está en uso, pero quizás no a plena capacidad, no en todos, por ejemplo, los bienes de la empresa o no en todos los almacenes. Cualquier error que ocurra se corrige y se ajustan los algoritmos. Al finalizar esta etapa, todo el sistema se pone en operación comercial.
¿Qué pueden hacer las soluciones de la empresa basadas en soluciones matemáticas?
- ReposiciónRealiza el proceso de gestión de los bienes de reserva.Automático, mientras que queda la función de ajustar la cantidad de productos pedidos, lo cual es importante para los distribuidores, las organizaciones productoras y los minoristas.
- PlanificacionIncluye una gama de capacidades para la planificación de ventas estratégica y táctica.
- Distribuciondistribuye de manera óptima el plan entre los sitios de producción y estima la duración de la finalización de las tareas asignadas en relación con el número de pedidos de los clientes.
- ProgramaciónResuelve el problema de la programación óptima de las líneas de producción para maximizar los pedidos de los clientes con costos mínimos.
- Promopredice la efectividad de las promociones mediante la realizaciónsu análisis. El sistema determina cómo cambiará el volumen de ventas como resultado de la promoción, utilizando la relación entre sus diversos parámetros y la dinámica de la demanda. Si la promoción se realiza por primera vez y no hay suficientes datos personales para la evaluación, entonces se realizan actividades similares en la misma región utilizando los mismos parámetros, pero con una profundidad de descuento diferente.
Desafíos y éxitos.
"Las dificultades en la gestión de proyectos, por supuesto,Hay diferentes - políticas, técnicas y, a veces, incluso económicas. Si consideramos los aspectos técnicos, aquí el punto clave es la calidad y la estructura de los datos iniciales del cliente, explica Sergey Kotik. - En el marco de la integración, siempre pueden surgir dificultades y, por regla general, son muy individuales. A veces hay problemas muy específicos. Por ejemplo, un cliente desea realizar un proyecto y sus especialistas de TI están muy ocupados, sus tareas están programadas con un año de anticipación y dicen que no participarán en el proyecto. Esto es especialmente cierto para las grandes empresas. Por ejemplo, actualmente estamos trabajando en un proyecto en el que los empleados lo implementan sin la ayuda de sus especialistas de TI, los propios clientes empresariales nos proporcionaron todos los datos necesarios. Eso es, de hecho, hizo un trabajo titánico. Incluso a pesar del hecho de que el departamento de TI de la empresa líder global ha renunciado a todo, el proyecto está en marcha, otros departamentos están haciendo frente a la tarea ".
GoodsForecast se dirige a grandes clientes en parte porque son ellos los que carecen de los volúmenes de datos que tiene sentido analizar algorítmicamente.
"Trabajamos con grandes empresas, sobre todo,porque la optimización que hacemos aún le brinda al cliente un beneficio significativo en grandes volúmenes. Imagina un puesto que se vende por 100 mil rublos al mes. Si para él construir un pronóstico de demanda y crear modelos complejos de gestión de inventario, comenzará a ganar 45 mil en lugar de 40. Sin embargo, el proyecto en sí costará varios millones de rublos. Es simplemente no rentable, - dice Sergey Kotik. - Nuestro producto solo se debe introducir cuando la empresa tiene una facturación importante. Es poco probable que el proyecto se implemente de forma económica porque cada empresa es muy individual y cada uno de sus productos tiene sus propias características. Y esto ya requiere ciertos costos de mano de obra. No puede tomar un determinado modelo, uno para todos, ajustarlo y obtener pronósticos, recomendaciones sobre pedidos, o para optimizar la producción.
Sergey Kotik. Foto: Eugene Feldman / "Alta tecnología"
Sin embargo, estamos trabajando en la idea de crear algunosSolución universal que nos permitiría escalar y ayudar a las pequeñas empresas en su trabajo. Pero para las pequeñas empresas de hoy son otras tareas relevantes. Son la automatización más importante, en particular, la introducción de sistemas contables y la gestión de datos de alta calidad. Ahora hay muchos sistemas contables convenientes para pequeñas empresas que están asociados con el comercio y la producción. Pero si estamos hablando de un negocio tan pequeño que realiza ventas en una revista de papel, registrando todos los datos con un bolígrafo, entonces no se necesita optimización ahora ni en el futuro inmediato ".
La principal dificultad, según Andrei Lisitsy,se convirtió en la falta de voluntad de las empresas rusas para trabajar con detalles. Las empresas tienen grandes esperanzas de analizar los volúmenes de datos, pero al mismo tiempo no se preocupan por el hecho de que están comprometidos en su propio negocio, lo que ayudará a utilizar de manera efectiva el resultado del análisis.
"Es importante entender que la inteligencia artificial no esSolucionará todos los problemas haciendo clic con los dedos, agrega Andrei Lisitsa. - No es suficiente simplemente adquirir una plataforma de software y de norte potente, cargar datos en el sistema. Se necesitan especialistas competentes que organizarán la recopilación de datos y, al usarlos, configurarán un aparato algorítmico en el contexto de la tarea. Los expertos que pueden descifrar los resultados y usarlos en el comercio son importantes. Incluso un gerente experimentado no puede entender directamente la lógica del trabajo de los modelos complejos y la influencia de los indicadores en el resultado. Por lo tanto, no podrá administrar el sistema, lo que beneficiará a la empresa ".
Lo que se prepara el año que viene.
Hoy en día, el mercado ruso de análisis y previsión está experimentando un fuerte crecimiento. Según GoodsForecast, crecerá al menos un 30% en 2019.
“Esperamos el mismo crecimiento de nuestra propia facturación.A finales de año, - añade Sergey Kotik. - La mayor demanda será el uso de sistemas de gestión de inventario, las reservas de previsión de bienes y la planificación de ventas. Desarrollaremos soluciones relacionadas con la previsión en el campo de la promoción. Goza de un interés constante en el mercado y, de hecho, es muy grande: al menos el 60% de los productos se venden a través de la promoción. Tales ventas son muy lábiles y difíciles de predecir el trabajo. Porque, en primer lugar, la cadena "productor-minorista" está involucrada, y en segundo lugar, muchos factores influyen en ella ".
Andrei Lisitsa, Sergey Kotik y Daniil Kanevsky (Director de análisis). Foto: Eugene Feldman / "Alta tecnología"
En 2019, GoodsForecast presentará una serie de nuevosproductos, uno de los cuales se basa en el análisis de datos de operadores de datos fiscales (CRF). Mediante el control de los puntos de venta, puede analizar la cesta del consumidor, identificar qué productos se compran normalmente al mismo tiempo en una mano y evaluar el desempeño de los cajeros. Sobre la base de dichos datos, es posible construir de manera óptima la exhibición de productos en el punto de venta, predecir la carga de trabajo de los mostradores de efectivo, crear un programa de turnos de personal.
“Estamos desarrollando productos ya existentes: En particular, agregamos una funcionalidad que nos permitirá crear nuevos sobre la base de los productos existentes ", dice Andrey Lisitsa. "Además, ahora estamos resolviendo más problemas relacionados con la optimización de la producción: cómo planificar la producción correctamente, para satisfacer la demanda actual o prevista tanto como sea posible y al mismo tiempo nivelar los costos".