Andrey Lisitsa— Co-fondatore e CEO di GoodsForecast. Dal 2005: sviluppatore, manager
Sergey Kotik— co-fondatore e direttore dello sviluppo dell'aziendaPrevisioni delle merci. Ha lavorato anche presso Forexis nelle posizioni di sviluppatore, project manager e capo dipartimento. Laureato presso l'Università statale di Mosca nel 2004, dipartimento di metodi matematici di previsione. Presso GoodsForecast accompagna le transazioni e sviluppa programmi di affiliazione e attira anche investimenti finanziari nell'azienda.
Previsione della domanda dei consumatori eil controllo sui processi di ordinazione dei prodotti consente a produttori, distributori e rivenditori di lavorare in modo più efficiente. E, cosa più importante, aiutarli a evitare due fattori negativi: il riavvio del magazzino e l'inadeguatezza della gamma di prodotti.
All'inizio c'erano gli algoritmi
GoodsForecast è stato istituito nel 2013 sulla base diForexis, fondato da un gruppo di matematici e cibernetici dal centro informatico dell'Accademia Russa delle Scienze (RAS) e dall'Università Statale di Mosca nel 2000. La missione principale di Forexis era l'uso a fini commerciali della ricerca scientifica da parte dell'Academy Yury Zhuravlev - lavori scientifici sulla teoria degli algoritmi di ottimizzazione locale e il sistema algebrico degli algoritmi.
Yuri Ivanovich Zhuravlev
"Negli anni '50 prima di Yuri Ivanovich Zhuravlev,allora i giovani scienziati avevano il compito di analizzare le informazioni sui depositi d'oro, - dice uno dei fondatori di GoodsForecast, Andrei Lisitsa. - La ricerca di depositi auriferi era un'attività molto difficile e costosa. Zhuravlev fu il primo a costruire un modello matematico che rese possibile, con grande accuratezza, sulla base dei dati disponibili, senza condurre sondaggi di prova, per stabilire se fosse necessario condurre una prospezione geologica nella posizione prevista o la probabilità di trovare l'oro sarebbe troppo piccola. Quindi, la sua carriera ben sviluppata ha ricevuto una nuova svolta. Quello che ha fatto in epoca sovietica, la sua scuola scientifica continua a fare oggi, infatti, è uno sviluppo del campo di apprendimento automatico, che è così popolare oggi. "
Zhuravlev Yuri Ivanovich- Matematico sovietico e russo.Le sue aree di competenza includono la matematica applicata e l'informatica. Le principali aree di ricerca sono la matematica discreta, la teoria del riconoscimento e della previsione e le funzioni booleane. Le nuove direzioni create da Zhuravlev includono la teoria degli algoritmi di ottimizzazione locale e la teoria algebrica degli algoritmi, che consiste in un approccio algebrico al problema della sintesi di algoritmi corretti.
L’approccio algebrico di Zhuravlev si basa sul’idea di utilizzare famiglie parametriche di algoritmi. Crede che il processo di risoluzione di problemi scarsamente formalizzati, che non possono essere risolti, consenta di trovare soluzioni a problemi specifici di una determinata classe. Sulla base di questo approccio, sono stati ottenuti risultati per la risoluzione dei cosiddetti problemi canonicamente difficili.
Basato sull'algoritmo di test utilizzato dagli scienziatiè stata creata una nuova direzione nel riconoscimento, basata sull'uso dell'analisi discreta. Il modello unico per calcolare le stime create da Zhuravlev è oggi considerato classico.
Nel 2000, Zhuravlev ne aveva già abbastanzaampia scuola scientifica. Uno dei suoi studenti principali, oggi accademico dell'Accademia Russa delle Scienze, Konstantin Vladimirovich Rudakov è un famoso matematico. Zhuravlev e Rudakov insieme a uno dei loro laureati hanno deciso di creare una struttura commerciale basata sul centro di calcolo dell'Accademia delle scienze, che si baserà sui risultati della scuola scientifica e utilizzerà la matematica a beneficio delle imprese e delle agenzie governative, cioè per analizzare i dati e realizzare progetti personalizzati in quest'area.
"E" Forexis "funziona come una sorta diun incubatore, - aggiunge Sergey Kotik, co-fondatore di GoodsForecast. - Quando un'azienda cerca un compito che può essere ridimensionato, quando si rende conto che la sua soluzione è necessaria non solo al cliente, ma al mercato nel suo complesso, e questo può essere usato per creare una cronologia seriale, per un po 'questa tendenza cresce all'interno del Forexis, e poi assegnato a una società separata. Così è stato con Antiplagiat, compagnia Antirutin, con noi - con GoodsForecast. Nel prossimo futuro, il forex avrà altre filiali. "
Scorte sotto controllo
Nel mercato russo di analitica eservizi di consulenza c'era una forte domanda per la preparazione di previsioni professionali per le medie e grandi imprese. Per funzionare in modo efficace, le aziende avevano bisogno di un chiaro piano di vendita e di acquisto. Per compilarlo, gli specialisti hanno sistematizzato i dati sulle attività dell'impresa. Questo processo ha richiesto diversi mesi. Ma quando le informazioni furono finalmente preparate, le informazioni raccolte non erano aggiornate. Era necessario un aiuto con l'assistenza di specialisti esterni che possiedono un metodo innovativo di sistematizzazione, analisi e previsione. Così, in Russia, è iniziata la digitalizzazione attiva e l'implementazione IT nel mondo degli affari.
Sergey Kotik. Foto: Eugene Feldman / "Hightech"
Queste sono le opportunità offerte inGoodsForecast: basato su modelli matematici, sono stati creati i primi sistemi di previsione. Tuttavia, il Forexis non era solo impegnato nelle previsioni. Analisi e sistemi di monitoraggio del trading sono stati utilizzati con successo come strumento di lavoro sulla Borsa di Mosca. Gli esperti di Forex hanno modellato il programma dei voli all'aeroporto di Domodedovo, e anche fatto una previsione del grado di domanda per il trasporto di merci su rotaia alle ferrovie russe. Per studenti e ricercatori, Forexis ha creato il servizio Antiplagiat, che consente di determinare la percentuale di univocità del testo.
"Utilizziamo vari modelli matematici"spiega Sergej Kotik. — Quelli utilizzati per le previsioni differiscono da quelli utilizzati per risolvere problemi di ottimizzazione. Partiamo da un caso specifico, da un insieme di dati del cliente, che i nostri analisti ricercano e analizzano. La nostra azienda si occupa di: sviluppo software, analisi dati, consulenza aziendale. È questa combinazione delle nostre capacità che ci consente di implementare i progetti attuali. Dopotutto, per porre correttamente il problema e collegarlo alla matematica, è necessario avere una buona conoscenza del processo aziendale dei clienti. E per risolvere il problema bisogna essere in grado di costruire modelli e configurarli. Ebbene, affinché questa soluzione possa funzionare su grandi volumi di dati, soddisfacendo i requisiti di affidabilità e tolleranza ai guasti in una struttura multiutente, è necessario poter tradurre i modelli sviluppati sotto forma di software industriale”.
Nel 2013, GoodsForecast si è annunciatocome entità giuridica indipendente, diventando una filiale di Forexis, e nello stesso anno divenne uno dei residenti del cluster IT di Skolkovo. Cinque anni dopo, il suo fatturato annuo raggiunse i 100 milioni di rubli. L'organico dell'azienda conta circa 50 persone. Oltre all'amministrazione, al reparto vendite e al reparto marketing, c'è un ufficio progetti, un reparto di analisi (matematica) e quattro aree di prodotto che sviluppano, perfezionano e implementano il software.
"Il processo di vendita diretta ai grandi clientipiuttosto standard. Reputazione e passaparola. Qualcuno andò da un conoscente, qualcuno si rivolse a se stesso, qualcuno andò a "raffreddare", fece conoscenza con qualcuno alle conferenze, - dice Sergey Kotik. - Il costo dei nostri progetti è diverso, da centinaia di migliaia a diverse decine di milioni di rubli. E c'erano molti progetti interessanti. Ad esempio, collaboriamo con Baltika dal 2008. Quasi risolvere tutti i problemi associati con le previsioni nella loro azienda. C'è un progetto molto interessante in termini di complessità con TechnoNIKOL: questa è l'ottimizzazione delle linee di produzione. I progetti innovativi nella produzione sono tutti di solito complessi e molto individuali. Un progetto interessante ora con la compagnia Knauf. Si compone di due parti piuttosto grandi: pianificazione delle vendite e ottimizzazione della pianificazione della produzione, ovvero la distribuzione di questo piano attraverso i loro numerosi siti di produzione in Russia e nei paesi della CSI. Se chiamiamo progetti regionali, lavoriamo con l'azienda "Unichel" di Chelyabinsk. Hanno una delle reti più grandi - più di 600 negozi. Ora finiamo il progetto sulla pianificazione della gestione delle scorte. Anche lì ci sono momenti molto interessanti legati alle specificità del mercato delle scarpe ".
Cime della domanda
Efficacia evidente dei programmi implementatinon è ancora il garante dell'adozione al cento per cento di un prodotto innovativo. Uno dei fattori negativi che influenzano la velocità di avanzamento dei programmi di previsione e di pianificazione sul mercato è l'errata introduzione dei dati da parte delle aziende clienti. Per procedere con la previsione, gli specialisti di GoodsForescast devono aiutarli con i dati iniziali nella fase preliminare. Tale necessità è stata la ragione per integrare le attività della società con i servizi di consulenza in una direzione scelta.
Andrey Lisitsa. Foto: Eugene Feldman / "Hightech"
"Prima di stipulare un contratto,un lungo periodo di comunicazione con il cliente. Per offrirgli il concetto del progetto, per descrivere il tempo, i costi e concordare su questi parametri, ci vogliono da un mese a sei mesi, e qualche volta di più ", afferma Sergey Kotik.
Tutto il lavoro sul progetto è diviso in tre fasi:
- Sviluppo delle specifiche tecniche per il progetto realizzativo. In esso è esplicitato tutto: la funzionalità del sistema, lo scenario per il suo utilizzo, l'apparato algoritmico, i criteri di accettazione.
- Il processo di implementazione della soluzione e la raffinatezza, se lorosono necessari Ciò include l'integrazione con fonti di dati, impostazioni dell'algoritmo, formazione degli utenti, test di accettazione. In base ai risultati di questa fase, il sistema viene avviato in prova.
- Operazione di prova.Quando il sistema è già in uso, ma magari non a pieno regime, non su tutte, ad esempio, le merci dell’azienda oppure no su tutti i magazzini. Eventuali errori che si verificano vengono corretti e gli algoritmi vengono adeguati. Al termine di questa fase, l’intero sistema viene messo in esercizio commerciale.
Cosa possono le soluzioni dell'azienda basate su soluzioni matematiche:
- Rifornimentorende il processo di gestione dei beni di riservaautomatico, mentre rimane la funzione di regolare la quantità di merci ordinate, che è importante per i distributori, le organizzazioni produttrici e la vendita al dettaglio.
- pianificazioneinclude una gamma di funzionalità per la pianificazione strategica e tattica delle vendite.
- distribuzionedistribuisce in modo ottimale il piano tra i siti di produzione e stima la durata del completamento delle attività assegnate in relazione al numero di ordini dei clienti.
- programmazionerisolve il problema della pianificazione ottimale delle linee di produzione al fine di massimizzare gli ordini dei clienti con costi minimi.
- Promoprevede l'efficacia delle promozioni conducendola loro analisi. Il sistema determina come cambierà il volume delle vendite a seguito della promozione, utilizzando il rapporto tra i suoi vari parametri e la dinamica della domanda. Se la promozione viene effettuata per la prima volta e non ci sono dati personali sufficienti per la valutazione, attività simili nella stessa regione vengono intraprese utilizzando gli stessi parametri, ma con una diversa profondità di sconto.
Sfide e successi
"Difficoltà nella gestione dei progetti, ovviamente,ce ne sono diversi: politici, tecnici e talvolta anche economici. Se consideriamo gli aspetti tecnici, qui il punto chiave è la qualità e la struttura dei dati iniziali del cliente, - spiega Sergey Kotik. - Nell'ambito dell'integrazione, le difficoltà possono sempre insorgere e, di norma, sono molto individuali. A volte ci sono problemi molto specifici. Ad esempio, un cliente desidera realizzare un progetto e i suoi specialisti IT sono molto impegnati, i loro compiti sono programmati con un anno di anticipo e affermano che non parteciperanno al progetto. Questo è particolarmente vero per le grandi aziende. Ad esempio, stiamo attualmente lavorando a un progetto in cui i dipendenti lo implementano senza l'aiuto dei loro specialisti IT, i clienti aziendali stessi ci hanno fornito tutti i dati necessari. Questo è, infatti, un lavoro titanico. Anche se il reparto IT della capogruppo globale ha rinunciato a tutto, il progetto è attivo, altri reparti stanno affrontando il problema ".
GoodsForecast si rivolge ai grandi clienti in parte perché sono quelli a cui mancano i volumi di dati che ha senso analizzare algoritmicamente.
"Lavoriamo con i grandi affari, soprattutto,perché l'ottimizzazione che facciamo ancora offre al cliente un vantaggio significativo in grandi volumi. Immagina una bancarella che vende per 100 mila rubli al mese. Se per lui si costruisce una previsione della domanda e si creano modelli complessi di gestione dell'inventario, inizierà a guadagnare 45 mila anziché 40. Tuttavia, il progetto stesso costerà diversi milioni di rubli. È semplicemente non redditizio, - dice Sergey Kotik. - Il nostro prodotto dovrebbe essere introdotto solo quando l'azienda ha un fatturato significativo. È improbabile che il progetto venga implementato a buon mercato perché ogni azienda è molto individuale e ciascuno dei suoi prodotti ha le sue caratteristiche. E questo richiede già alcuni costi di manodopera. Non è possibile prendere un determinato modello, uno per tutti, regolarlo e ottenere previsioni, consigli sugli ordini o ottimizzare la produzione.
Sergey Kotik. Foto: Eugene Feldman / "Hightech"
Tuttavia, stiamo lavorando all'idea di crearne alcunisoluzione universale che ci consentirebbe di ridimensionare e aiutare le piccole imprese nel loro lavoro. Ma per le piccole aziende oggi sono rilevanti altri compiti. Sono l'automazione più importante, in particolare l'introduzione di sistemi di contabilità e la gestione dei dati di alta qualità. Ora ci sono molti sistemi di contabilità convenienti per le piccole imprese che sono associate al commercio e alla produzione. Ma se stiamo parlando di una piccola azienda che svolge vendite in una rivista cartacea, registrando tutti i dati con una penna, non è necessaria alcuna ottimizzazione ora o nel prossimo futuro. "
La principale difficoltà, secondo Andrei Lisitsy,divenne la riluttanza delle imprese russe a lavorare con specifiche. Le imprese nutrono grandi speranze nell'analisi dei volumi di dati, ma allo stesso tempo non si preoccupano del fatto che siano impegnati nella propria attività, il che aiuterà a utilizzare efficacemente il risultato dell'analisi.
"È importante capire che l'intelligenza artificiale non lo èrisolverà tutti i problemi facendo clic sulle dita, aggiunge Andrei Lisitsa. - Non è sufficiente acquisire semplicemente una potente piattaforma nord e software, caricare i dati nel sistema. Sono necessari specialisti competenti che organizzeranno la raccolta dei dati e, utilizzandoli, installeranno un apparato algoritmico nel contesto dell'attività. Gli esperti che possono decifrare i risultati e usarli nel commercio sono importanti. Anche un manager esperto non può comprendere direttamente la logica del lavoro di modelli complessi e l'influenza degli indicatori sul risultato. Quindi, non sarà in grado di gestire il sistema, a vantaggio dell'impresa ".
Che cosa sta preparando il prossimo anno
Oggi il mercato russo dell'analisi e delle previsioni mostra una forte crescita. Secondo GoodsForecast crescerà almeno del 30% nel 2019.
"Ci aspettiamo la stessa crescita del nostro fatturatoalla fine dell'anno, - aggiunge Sergey Kotik. - La maggiore domanda sarà in uso di sistemi di gestione delle scorte, le riserve di previsione delle merci e la pianificazione delle vendite. Svilupperemo soluzioni relative alla previsione nel campo del promo. Gode di un interesse costante nel mercato ed è davvero molto grande - almeno il 60% delle merci viene venduto tramite promo. Tali vendite sono molto labili e difficili da prevedere. Perché, in primo luogo, è coinvolta la catena "produttore-dettagliante" e, in secondo luogo, molti fattori la influenzano ".
Andrei Lisitsa, Sergey Kotik e Daniil Kanevsky (direttore di Analytics). Foto: Eugene Feldman / "Hightech"
Nel 2019, GoodsForecast presenterà un numero di nuoviprodotti, uno dei quali si basa sull'analisi dei dati degli operatori di dati fiscali (CRF). Tramite il controllo dei punti vendita, è possibile analizzare il paniere dei consumatori, identificare quali prodotti vengono in genere acquistati contemporaneamente in una sola mano e valutare le prestazioni dei cassieri. Sulla base di tali dati, è possibile costruire in modo ottimale l'esposizione delle merci nel punto di vendita, prevedere il carico di lavoro dei cash desk, costituire un programma di turni di dipendenti.
"Stiamo sviluppando prodotti già esistenti: In particolare, aggiungiamo funzionalità che ci consentiranno di crearne di nuove sulla base di prodotti esistenti ", afferma Andrey Lisitsa. "Inoltre, stiamo risolvendo più problemi relativi all'ottimizzazione della produzione: come pianificare correttamente la produzione, al fine di soddisfare il più possibile la domanda prevista o attuale e allo stesso tempo i costi".