Лидеры года — новая категория на Workspace Digital Awards! Номинируйте вашу команду, продукты и проекты.
Smart Easy BI
Как мы автоматизировали расчёт потребности в сырье для TRI
Smart Easy BI
#Разработка программного обеспечения

Как мы автоматизировали расчёт потребности в сырье для TRI

13 
Smart Easy BI Россия, Москва
Поделиться: 0 0 0
Клиент

TRI

Сфера

Промышленность и оборудование

Страна

Россия

Сдано

Ноябрь 2025

Задача

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.

Решение

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.

Результат

  • 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/

https://smarteasybi.com/tri-raschet-potrebnosti-v-syre/

Стек технологий


Оцените кейс
Спасибо за оценку
Выскажите мнение
Авторизуйтесь, чтобы добавить свой комментарий.
оставить заявку

Хотите заказать похожий проект?

Smart Easy BI с удовольствием обсудит вашу задачу

Оставить заявку