АО «Эйч энд Эн» (бывш. Danone Россия) — ML-прогнозирование спроса и оптимизация складской логистики

После выхода Danone из российского бизнеса АО «Эйч энд Эн» провело масштабное замещение иностранного ИТ-ландшафта. Параллельно компания развивала применение ML-технологий в ключевых операционных процессах.

ML-прогнозирование спроса: В 2024 году компания продолжила развитие прогнозных ML-моделей спроса и отгрузок, повысив их точность на 1,5 п.п. Модели используются для планирования производства и управления запасами.

Оптимизация складской логистики (Process Mining): Пилотный проект по применению Process Mining для анализа и оптимизации процессов склада был запущен в 2021 году на одной площадке в Самаре. В 2024 году проект масштабирован на 7+ площадок. На основе анализа данных изменена модель сборки заказов, что кардинально улучшило ключевые складские KPI.

Компания нуждалась в точных прогнозах спроса для сокращения потерь от избытка/нехватки запасов. Складские операции содержали скрытые узкие места и неэффективности, которые не были видны без инструментов Process Mining. После ухода иностранных вендоров возникла необходимость полного перехода на российское ПО.

• Повысить точность прогнозных моделей спроса и отгрузок

• Оптимизировать складскую логистику и ускорить сборку заказов

• Заместить иностранные ИТ-решения российскими аналогами

• Снизить зависимость от зарубежных технологий

• Финансы

• Расходы на ИТ-проекты по импортозамещению: ~350 млн руб. в 2024 году (масштаб программы)

• Снижение потерь от неточного прогноза за счёт повышения точности ML-моделей Время

• Скорость сборки заказов на складе: +30%

• Время ожидания пополнения запасов и производственных простоев: -15% Качество и эффективность

• Точность прогнозных ML-моделей спроса/отгрузок: +1,5 п.п.

• Количество возвратов к ячейке при сборке: -29%

• Точность инвентаризации: +25%

• Доля ручных операций на складе: -10% Нагрузка и масштаб

• Масштаб Process Mining: пилот на 1 площадке (Самара, 2021) → 7+ площадок (2024)

• Охват ML-моделей: все производственные площадки и дистрибуционная сеть компании Надёжность

• Стабильная работа прогнозных моделей в продакшн-среде

• Process Mining обеспечивает непрерывный мониторинг процессов в реальном времени Импортозамещение и compliance

• Замещено 70+ иностранных ИТ-решений российскими аналогами

• Переход на VK Process Mining (замена иностранных process mining инструментов)

• Внедрены: Navicon Дельта (BI), JUME Platform (APS-планирование), Datareon/Axelot (MDM)

• Расходы на импортозамещение: ~350 млн руб. в 2024 году Качественный эффект: Компания полностью локализовала ИТ-ландшафт после выхода иностранного акционера и при этом сохранила и улучшила операционную эффективность. Проект Process Mining стал одним из крупнейших в российской молочной промышленности.