Содержание:

1. Почему стандартных отчетов 1С уже недостаточно

2. Машинное обучение в управлении запасами: как работает интеграция большими данными из 1С

3. Ключевые выгоды для бизнеса

Управление товарными запасами — одна из ключевых задач любого торгового или производственного предприятия. Классическая дилемма: заказать слишком много — заморозить оборотные средства и понести расходы на хранение; заказать слишком мало — столкнуться с упущенной выгодой и потерей лояльности клиентов из-за пустых полок. Стандартные инструменты «1С: Предприятие» предлагают для анализа продаж ABC/XYZ-анализ и отчеты по оборачиваемости, но в современных условиях этого часто недостаточно.

На смену статичным отчетам приходит новая технология — машинное обучение (Machine Learning, ML). Интеграция системы 1С с ML-системами позволяет перейти от анализа прошлого к точному прогнозированию будущего, превращая управление запасами из интуитивного искусства в точную науку.

Почему стандартных отчетов 1С уже недостаточно

Встроенные в 1С механизмы анализа, как правило, оперируют простыми средними значениями или линейными трендами. Они отлично работают в стабильных условиях, но пасуют перед сложными, нелинейными зависимостями. Стандартные отчеты 1С не могут учесть:

• Сложную сезонность: не только годовую, но и недельную (например, рост продаж стройматериалов по выходным) или даже дневную.
• Влияние промоакций: как именно скидка в 15% на конкретный товар повлияет на его продажи и продажи сопутствующих товаров?
• Внешние факторы: погода, праздники, курсы валют, экономическая обстановка в регионе.
• Эффект «каннибализации»: когда введение нового товара снижает спрос на старый аналог.

Менеджер по закупкам, полагаясь на свой опыт и стандартные отчеты, пытается учесть эти факторы вручную. Но человеческий мозг не способен обработать такой массив данных по тысячам номенклатурных позиций. Результат — ошибки, которые стоят компании реальных денег.

Машинное обучение в управлении запасами: как работает интеграция большими данными из 1С

Суть интеграции заключается в том, чтобы «скормить» специально обученной математической модели огромный массив исторических данных из вашей 1С. Модель находит в этих данных скрытые закономерности и учится строить на их основе точные прогнозы.

Процесс интеграции можно разбить на несколько ключевых этапов:

Этап 1: Сбор и подготовка данных. Это самый важный шаг. Из 1С выгружается вся необходимая информация за максимально доступный период (желательно, не менее 2-3 лет):

• История продаж (чеки, реализации) в разрезе товаров, дат, времени, магазинов.
• Данные об остатках на складах.
• Информация о ценах и проведенных акциях (скидки, спецпредложения).
• Данные о закупках и поставках.

Ключевое требование — чистота данных. Все продажи должны быть корректно проведены, акции зафиксированы, остатки — актуальны. «Мусор на входе — мусор на выходе» — главный закон для любого ML-проекта.

Этап 2: Создание и обучение модели. На основе подготовленных данных специалисты по Data Science создают и обучают прогностическую модель. Она может быть развернута как на собственных серверах компании, так и с использованием облачных сервисов (например, Yandex DataSphere, SberCloud AI). Модель анализирует, как продажи зависели от дня недели, месяца, акций, и учится предсказывать спрос на будущие периоды.

Этап 3: Техническая интеграция. После обучения модель готова к работе. Теперь нужно «подружить» ее с 1С. Самый современный и гибкий способ — через API (программный интерфейс).

1. 1С по расписанию (например, раз в день) отправляет в ML-сервис запрос, содержащий актуальные данные об остатках и плановых акциях.
2. ML-сервис обрабатывает эти данные с помощью обученной модели и генерирует прогноз спроса на заданный период (например, на ближайшие 2 недели).
3. Прогноз возвращается обратно в 1С и автоматически загружается в систему.

Этап 4: Использование прогноза в 1С. Полученные данные — это не просто цифры в отчете. Они становятся основой для автоматизации. На базе прогноза система 1С может автоматически формировать и заполнять документ – Заказ поставщику, рассчитывая оптимальный объем закупки с учетом текущих остатков, сроков поставки и страхового запаса.

Ключевые выгоды для бизнеса

Внедрение ML-прогнозирования — это не просто модная технология, а мощный инструмент для повышения эффективности:

• Снижение избыточных запасов (overstock): Система не позволит заказать товар, на который не ожидается спроса. Это высвобождает замороженные в товаре деньги.
• Предотвращение дефицита (out–of–stock): Точный прогноз гарантирует, что ходовые позиции всегда будут в наличии, предотвращая потерю продаж и клиентов.
• Оптимизация работы закупщиков: Автоматизация рутинных расчетов освобождает время менеджеров для решения стратегических задач — поиска новых поставщиков, улучшения условий и анализа рынка.
• Повышение точности планирования: Бизнес получает возможность заглянуть в будущее и принимать решения, основанные на данных, а не на интуиции.
• Рост рентабельности: Сокращение издержек на хранение и минимизация упущенной выгоды напрямую ведут к увеличению прибыли.

Вывод:

Традиционные методы управления запасами в 1С все еще выполняют свою функцию, но в конкурентной борьбе побеждает тот, кто использует более совершенные инструменты. Интеграция с системами машинного обучения — это эволюционный скачок, позволяющий превратить накопленные за годы данные в ценный стратегический актив. Это инвестиция, которая окупается за счет прямого экономического эффекта: оптимизации склада, повышения оборачиваемости и, как следствие, роста чистой прибыли компании.

Специалист компании ООО “Кодерлайн”,

Радченко Степан