TRI
Промышленность и оборудование
Россия
Ноябрь 2025
TRI разрабатывает и производит клеи, герметики, компаунды и гидроизоляционные покрытия. Расчёт закупок сырья каждый месяц собирал в Excel один сотрудник: менеджеры присылали изменения прогноза в личных сообщениях, и каждая правка плана продаж возвращала закупки к ручному пересчёту. Данные из 1С выгружали и сводили в Excel сотрудники нескольких подразделений.
Задача — автоматизировать расчёт потребности в сырье и сохранить конфиденциальность рецептур, которые хранились отдельно у специалистов по разработке продуктов.
Вместо закрытых таблиц с рецептурами нашли в 1С отчёт о выпуске продукции: в записях о выпуске есть артикул, объём партии и количество каждого потраченного компонента. По этим записям рассчитали средний расход каждого материала на 1 кг или 1 л готового продукта.
Прогноз по товарной группе распределяли между артикулами по истории продаж, рассчитывали расход компонентов и учитывали складские остатки. Расчёт уточняли вместе со специалистом по закупкам TRI, сравнивая способы усреднения и статистику за 3 и 6 месяцев.
Расширение для 1С (его разработал отдельный подрядчик) ежедневно выгружает файлы в S3, оттуда данные загружаются в ClickHouse.
Расчёт показывается в отчёте Yandex DataLens.
Если менеджер меняет прогноз, на дашборде появляется индикатор изменения.
По каждому продукту и материалу можно проверить исходные выпуски до заказа поставщику.
Специалист по закупкам сравнила рассчитанные количества со своей оценкой и сказала, что в целом заказала бы примерно столько же.
При правке прогноза потребность по материалам пересчитывается в системе с учётом остатков — без сборки расчёта в Excel.
Примерно на четвёртый-пятый месяц сотрудники сами отказались от дублирующих Excel-таблиц.
По оценке TRI, ручная аналитика в таблицах обходилась в среднем примерно в 250 тысяч рублей в месяц по нескольким сотрудникам.
Закрытые таблицы с рецептурами переносить не пришлось.
Полный кейс на сайте Smart Easy BI: https://smarteasybi.com/tri-raschet-potrebnosti-v-syre/