Andrey Lisitsa— Cofundador e CEO da GoodsForecast. Desde 2005 - desenvolvedor, gerente
Sergey Kotik— cofundador e diretor de desenvolvimento da empresaPrevisão de mercadorias. Também atuou na Forexis nos cargos de desenvolvedor, gerente de projetos e chefe de departamento. Graduado pela Universidade Estadual de Moscou em 2004, departamento de métodos matemáticos de previsão. Na GoodsForecast, ela acompanha transações e desenvolve programas de afiliados, além de atrair investimentos financeiros para o negócio.
Previsão da demanda do consumidor eo controle sobre os processos de pedidos de produtos permite que fabricantes, distribuidores e varejistas trabalhem de maneira mais eficiente. E o mais importante - ajude-os a evitar dois fatores negativos: a reinicialização do depósito e a inadequação da gama de produtos.
No começo foram os algoritmos
GoodsForecast foi estabelecido em 2013 com base emForexis, fundada por um grupo de matemáticos e cibernéticos do centro de computação da Academia Russa de Ciências (RAS) e da Universidade Estadual de Moscou em 2000. A principal missão do Forexis foi o uso para fins comerciais de pesquisa científica pelo acadêmico Yury Zhuravlev - trabalhos científicos sobre a teoria de algoritmos de otimização local e o sistema algébrico de algoritmos.
Yuri Ivanovich Zhuravlev
"Nos anos 50 antes de Yuri Ivanovich Zhuravlev,então jovens cientistas tinham a tarefa de analisar informações sobre depósitos de ouro - diz um dos fundadores da GoodsForecast, Andrei Lisitsa. - A busca por depósitos de ouro foi um negócio muito difícil e caro. Zhuravlev foi o primeiro a construir um modelo matemático que possibilitou, com grande precisão, com base nos dados disponíveis, sem realizar perfurações de teste, dizer se era necessário conduzir a prospecção geológica no local esperado ou se a probabilidade de encontrar ouro seria muito pequena. Assim, sua carreira bem desenvolvida recebeu uma nova reviravolta. O que ele fez na era soviética, sua escola científica continua a fazer hoje, na verdade, é um desenvolvimento do campo de aprendizado de máquina, que é tão popular hoje em dia ”.
Zhuravlev Yuri Ivanovich- Matemático soviético e russo.Suas áreas de especialização incluem matemática aplicada e ciência da computação. As principais áreas de pesquisa são matemática discreta, teoria de reconhecimento e previsão e funções booleanas. As novas direções criadas por Zhuravlev incluem a teoria dos algoritmos de otimização local e a teoria algébrica dos algoritmos, que consiste em uma abordagem algébrica para o problema de sintetizar algoritmos corretos.
A abordagem algébrica de Zhuravlev é baseada ema ideia de usar famílias paramétricas de algoritmos. Ele acredita que o processo de resolução de problemas mal formalizados, que não podem ser resolvidos, permite encontrar soluções para problemas específicos de uma determinada classe. Com base nesta abordagem, foram obtidos resultados para a resolução de problemas ditos canonicamente difíceis.
Baseado no algoritmo de teste usado pelos cientistasuma direção completamente nova em reconhecimento foi criada, baseada no uso de análises discretas. O modelo único de cálculo de estimativas criado por Zhuravlev é considerado hoje clássico.
Em 2000, Zhuravlev já tinha o suficienteextensa escola científica. Um de seus principais alunos, hoje acadêmico da Academia Russa de Ciências, Konstantin Vladimirovich Rudakov é um matemático famoso. Zhuravlev e Rudakov, juntamente com um de seus graduados, decidiram criar uma estrutura comercial baseada no centro de computação da Academia de Ciências, que se baseará nas conquistas da escola científica e utilizará matemática para beneficiar empresas e agências governamentais, ou seja, analisar dados e realizar projetos personalizados nessa área.
"E" Forexis "funciona como uma espécie deuma incubadora - acrescenta Sergey Kotik, co-fundador da GoodsForecast. - Quando uma empresa procura uma tarefa que pode ser escalada, quando percebe que sua solução é necessária não apenas pelo cliente, mas pelo mercado como um todo, e isso pode ser usado para fazer um histórico serial, por um tempo essa tendência cresce dentro do Forexis. atribuído a uma empresa separada. Assim foi com a Antiplagiat, empresa Antirutin, conosco - com a GoodsForecast. No futuro próximo, o Forexis terá outras subsidiárias. ”
Ações sob controle
No mercado russo de analítica eserviços de consultoria houve uma alta demanda para a elaboração de previsões profissionais para médias e grandes empresas. Para trabalhar de forma eficaz, as empresas precisavam de um plano claro de vendas e compras. Para compilar, especialistas sistematizaram dados sobre as atividades da empresa. Esse processo levou vários meses. Mas quando as informações foram finalmente preparadas, as informações coletadas estavam desatualizadas. Ajuda foi necessária com a ajuda de especialistas externos que possuem um método inovador de sistematização, análise e previsão. Então, na Rússia começou a digitalização ativa e implementação de TI nos negócios.
Sergey Kotik. Foto: Eugene Feldman / "Hightech"
Estas são as oportunidades oferecidasGoodsForecast: baseado em modelos matemáticos, os primeiros sistemas de previsão foram criados. No entanto, o Forexis não estava envolvido apenas na previsão. Analítica e sistemas de monitoramento de negociação foram utilizados com sucesso como uma ferramenta de trabalho na Bolsa de Valores de Moscou. Especialistas da Forexis modelaram o cronograma de vôos no Aeroporto de Domodedovo, e também fizeram uma previsão do grau de demanda para o transporte de mercadorias por ferrovia até a Russian Railways. Para estudantes e pesquisadores, o Forexis criou o serviço Antiplagiat, que permite determinar a porcentagem de exclusividade do texto.
“Usamos vários modelos matemáticos”,explica Sergei Kotik. — Aqueles usados para previsão diferem daqueles usados para resolver problemas de otimização. Partimos de um caso específico, de um conjunto de dados de clientes, que os nossos analistas pesquisam e analisam. Nossa empresa atua nas seguintes áreas: desenvolvimento de software, análise de dados, consultoria empresarial. É esta combinação das nossas capacidades que nos permite implementar os projetos atuais. Afinal, para colocar o problema corretamente e conectá-lo com a matemática, é preciso ter um bom entendimento do processo de negócio do cliente. E para resolver o problema, você precisa ser capaz de construir modelos e configurá-los. Pois bem, para que esta solução funcione em grandes volumes de dados, atendendo aos requisitos de confiabilidade e tolerância a falhas em uma estrutura multiusuário, é necessário conseguir colocar os modelos desenvolvidos na forma de software industrial.”
Em 2013, a GoodsForecast anunciou-secomo pessoa jurídica independente, tornando-se subsidiária da Forexis, e no mesmo ano tornou-se um dos residentes do cluster de TI Skolkovo. Cinco anos depois, o seu volume de negócios anual atingiu 100 milhões de rublos. O quadro de funcionários da empresa chega a cerca de 50 pessoas. Além da administração, departamento comercial e departamento de marketing, existe um escritório de projetos, um departamento analítico (matemática) e quatro áreas de produto que desenvolvem, refinam e implementam o software.
"O processo de vendas diretas para grandes clientesbastante padrão. Reputação e boca a boca. Alguém foi a um conhecido, alguém se dirigiu, alguém foi para "frio", se familiarizou com alguém em conferências, - diz Sergey Kotik. - O custo de nossos projetos é diferente, de centenas de milhares a várias dezenas de milhões de rublos. E havia muitos projetos interessantes. Por exemplo, temos cooperado com a Baltika desde 2008. Quase resolva todos os problemas associados à previsão em sua empresa. Existe um projeto muito interessante em termos de complexidade com o TechnoNIKOL - esta é a otimização das linhas de produção. Projetos inovadores em produção são geralmente complexos e muito individuais. Um projeto interessante agora com a empresa Knauf. Consiste em duas partes razoavelmente grandes: planejamento de vendas e otimização do planejamento de produção, isto é, a distribuição desse plano em seus inúmeros locais de produção na Rússia e nos países da CEI. Se chamarmos projetos regionais, então trabalhamos com a empresa Chelyabinsk “Unichel”. Eles têm uma das maiores redes - mais de 600 lojas. Agora, terminamos o projeto de planejamento de gerenciamento de estoque. Lá também há momentos muito interessantes ligados precisamente às especificidades do mercado de calçados. ”
Demanda tops
Eficiência óbvia dos programas implementadosainda não é o garante de cem por cento de adoção de um produto inovador. Um dos fatores negativos que afetam a velocidade de avanço dos programas de previsão e planejamento no mercado é a introdução incorreta de dados pelas empresas clientes. Para prosseguir com a previsão, os especialistas da GoodsForescast devem ajudá-los com os dados iniciais na fase preliminar. Tal necessidade foi a razão para suplementar as atividades da empresa com a prestação de serviços de consultoria em uma direção escolhida.
Andrey Lisitsa. Foto: Eugene Feldman / "Hightech"
“Antes de entrarmos em um contrato,um longo período de comunicação com o cliente. A fim de oferecer-lhe o conceito do projeto, para descrever o tempo, custo e concordar com esses parâmetros, leva de um mês a seis meses, e às vezes mais ", - diz Sergey Kotik.
Todo o trabalho no projeto é dividido em três etapas:
- Desenvolvimento de especificações técnicas para o projeto de implantação. Nele está tudo explicitado: a funcionalidade do sistema, o cenário de sua utilização, o aparato algorítmico, os critérios de aceitação.
- O processo de implementação da solução e refinamento, se elessão necessários. Isso inclui integração com fontes de dados, configurações de algoritmos, treinamento de usuários, testes de aceitação. De acordo com os resultados desta etapa, o sistema é lançado em operação experimental.
- Operação experimental.Quando o sistema já está em uso, mas talvez não em plena capacidade, nem em todas, por exemplo, as mercadorias da empresa ou não em todos os armazéns. Quaisquer erros que ocorram são corrigidos e os algoritmos são ajustados. Ao final desta etapa, todo o sistema é colocado em operação comercial.
O que as soluções da empresa podem basear em soluções matemáticas:
- Reabastecimentotorna o processo de gerenciamento de mercadorias de reservaautomático, enquanto permanece a função de ajustar a quantidade de mercadorias encomendadas, o que é importante para os distribuidores, organizações produtoras e varejo.
- Planejamentoinclui uma gama de recursos para planejamento estratégico e tático de vendas.
- Distribuiçãodistribui de forma otimizada o plano entre os locais de produção e estima a duração da conclusão das tarefas atribuídas em relação ao número de pedidos do cliente.
- Agendamentoresolve o problema de programação ideal das linhas de produção, a fim de maximizar os pedidos dos clientes com custos mínimos.
- Promoprevê a eficácia das promoções através da realizaçãosua análise. O sistema determina como o volume de vendas mudará em decorrência da promoção, utilizando a relação entre seus diversos parâmetros e a dinâmica da demanda. Se a promoção for realizada pela primeira vez e não houver dados pessoais suficientes para avaliação, serão realizadas atividades semelhantes na mesma região com os mesmos parâmetros, mas com profundidade de desconto diferente.
Desafios e sucessos
"Dificuldades na gestão de projetos, é claro,existem diferentes - políticos, técnicos e às vezes até econômicos. Se considerarmos os aspectos técnicos, aqui o ponto chave é a qualidade e estrutura dos dados iniciais do cliente, - explica Sergey Kotik. - No quadro da integração, as dificuldades podem sempre surgir e são geralmente muito individuais. Às vezes há problemas muito específicos. Por exemplo, um cliente quer fazer um projeto, e seus especialistas em TI estão muito ocupados, suas tarefas são agendadas com um ano de antecedência e eles dizem que não participarão do projeto. Isto é especialmente verdadeiro para grandes empresas. Por exemplo, estamos atualmente trabalhando em um projeto em que os funcionários o implementam sem a ajuda de seus especialistas em TI. Os próprios clientes empresariais nos forneceram todos os dados necessários. Isso é, na verdade, um trabalho titânico. Mesmo a despeito do fato de que o departamento de TI da empresa global tenha desistido de tudo, o projeto está em andamento, outros departamentos estão lidando com a tarefa ”.
A GoodsForecast tem como alvo grandes clientes, em parte porque são eles que carecem dos volumes de dados que fazem sentido analisar algoritmicamente.
"Trabalhamos com grandes empresas, acima de tudo,porque a otimização que fazemos ainda dá ao cliente um benefício significativo em grandes volumes. Imagine uma barraca que é vendida por 100 mil rublos por mês. Se para ele construir uma previsão de demanda e criar modelos complexos de gerenciamento de estoque, ele começará a ganhar 45 mil em vez de 40. No entanto, o projeto em si custará vários milhões de rublos. É simplesmente inútil - diz Sergey Kotik. - Nosso produto deve ser apresentado apenas quando a empresa tiver um volume de negócios significativo. É improvável que o projeto seja implementado a baixo custo porque cada empresa é muito individual e cada um de seus produtos tem suas próprias características. E isso já requer certos custos trabalhistas. Você não pode pegar um determinado modelo, um para todos, ajustá-lo e obter previsões, recomendações sobre pedidos - ou otimizar a produção.
Sergey Kotik. Foto: Eugene Feldman / "Hightech"
No entanto, estamos trabalhando na ideia de criarsolução universal que nos permitiria dimensionar e ajudar as pequenas empresas em seu trabalho. Mas para as pequenas empresas, hoje são relevantes outras tarefas. Eles são automação mais importante, em particular, a introdução de sistemas de contabilidade e gerenciamento de dados de alta qualidade. Agora, existem muitos sistemas contábeis convenientes para pequenas empresas associadas ao comércio e à produção. Mas se estamos falando de uma empresa tão pequena que realiza vendas em uma revista de papel, registrando todos os dados com uma caneta, então não é necessária nenhuma otimização agora ou no futuro previsível ”.
A principal dificuldade, segundo Andrei Lisitsy,tornou-se a falta de vontade das empresas russas para trabalhar com detalhes. As empresas têm grandes esperanças de analisar os volumes de dados, mas, ao mesmo tempo, não se importam com o fato de estarem envolvidas em seus próprios negócios, o que ajudará a usar efetivamente o resultado da análise.
"É importante entender que a inteligência artificial não évai resolver todos os problemas, clicando nos dedos, acrescenta Andrei Lisitsa. - Não basta simplesmente adquirir um poderoso norte e uma plataforma de software, carregar dados no sistema. Especialistas competentes são necessários para organizar a coleta de dados e, usando-os, configurar um aparato algorítmico no contexto da tarefa. Os especialistas que conseguem decifrar os resultados e usá-los no comércio são importantes. Mesmo um gerente experiente não pode entender diretamente a lógica do trabalho de modelos complexos e a influência de indicadores no resultado. Então, ele não será capaz de gerenciar o sistema, beneficiando a empresa ”.
O que o ano que vem está se preparando
Hoje, o mercado russo de análise e previsão apresenta um forte crescimento. Segundo a GoodsForecast, crescerá pelo menos 30% em 2019.
“Esperamos o mesmo crescimento de nosso próprio faturamentono final do ano, - acrescenta Sergey Kotik. - A maior demanda será no uso de sistemas de gerenciamento de estoque, as reservas previstas de mercadorias e planejamento de vendas. Vamos desenvolver soluções relacionadas à previsão no campo da promoção. Goza de um interesse constante no mercado e é realmente muito grande - pelo menos 60% dos produtos são vendidos através de promo. Essas vendas são muito instáveis e difíceis de prever o trabalho. Porque, em primeiro lugar, a cadeia “produtor-varejista” está envolvida e, em segundo lugar, muitos fatores a influenciam. ”
Andrei Lisitsa, Sergey Kotik e Daniil Kanevsky (diretor de análise). Foto: Eugene Feldman / "Hightech"
Em 2019, a GoodsForecast apresentará vários novosprodutos, um dos quais é baseado na análise de dados de operadores de dados fiscais (CRF). Por meio de cheque nos pontos de venda, você pode analisar a cesta básica, identificar quais produtos são normalmente comprados ao mesmo tempo em uma mão e avaliar o desempenho dos caixas. Com base em tais dados, é possível construir otimamente a exibição de mercadorias no ponto de venda, prever a carga de trabalho de caixas de caixa, compõem um cronograma de turnos de empregados.
“Estamos desenvolvendo produtos já existentes: Em particular, adicionamos funcionalidades que nos permitirão criar novas com base em produtos existentes ”, diz Andrey Lisitsa. “Além disso, estamos agora resolvendo mais problemas relacionados à otimização da produção: como planejar a produção corretamente, para atender a demanda prevista ou atual tanto quanto possível e, ao mesmo tempo, nivelar os custos.”