Задайте вопрос эксперту по автоматизации продаж!
Наш бизнес-аналитик поможет Вам
← Все кейсы
План производства «от спроса», а не «от хотелок продаж»
19 ЯНВАРЯ 2026
Открою карты сразу: если ваш начальник отдела продаж приходит в понедельник с очередным «амбициозным планом» на квартал, и производство послушно запускает станки — вы сливаете деньги в пустую. Медленно, но верно.
Мы видели это десятки раз. Компания с оборотом 200+ млн рублей, собственное производство мебели, 30 человек в цехе. Директор по продажам на планёрке бодро рапортует: «В этом месяце возьмём 15 миллионов, уже есть три крупных заявки!» Производство получает план, закупает материал на 12 млн, запускает линию.
Через три недели выясняется: две заявки «подвисли в согласованиях», третья хочет отсрочку на 60 дней. А на складе уже лежит продукция на 8 миллионов, которую некому продать. Денежные средства заморожены в запасах. Кредитная линия использована на 80%. Зарплату цеху платить не из чего.
Через три недели выясняется: две заявки «подвисли в согласованиях», третья хочет отсрочку на 60 дней. А на складе уже лежит продукция на 8 миллионов, которую некому продать. Денежные средства заморожены в запасах. Кредитная линия использована на 80%. Зарплату цеху платить не из чего.
Где теряются деньги (спойлер: везде)
Далее в статье разберем следующие причины:
- Почему планы продаж врут
- Что происходит в реальности
- Производственная ловушка
- Как выглядит планирование «от спроса»
- Что мешает перейти на планирование от спроса
Почему планы продаж врут
Проблема не в том, что продавцы некомпетентны. Проблема в системе стимулирования и в природе профессии.
Продавец зарабатывает на оптимизме. Его премия зависит от выполнения плана, поэтому он искренне верит в каждую воронку. «Клиент тёплый», «почти согласовали», «на этой неделе точно подпишем». В его картине мира каждая потенциальная сделка — это будущая отгрузка. Он не врёт намеренно. Он просто видит мир через розовые очки конверсии.
Руководитель продаж зарабатывает на амбициях. Ему нужно мотивировать отдел, держать планку высоко. Поэтому план всегда больше, чем факт прошлого месяца плюс 20%. Это нормальная практика управления продажами. Но это катастрофа для производства.
Продавец зарабатывает на оптимизме. Его премия зависит от выполнения плана, поэтому он искренне верит в каждую воронку. «Клиент тёплый», «почти согласовали», «на этой неделе точно подпишем». В его картине мира каждая потенциальная сделка — это будущая отгрузка. Он не врёт намеренно. Он просто видит мир через розовые очки конверсии.
Руководитель продаж зарабатывает на амбициях. Ему нужно мотивировать отдел, держать планку высоко. Поэтому план всегда больше, чем факт прошлого месяца плюс 20%. Это нормальная практика управления продажами. Но это катастрофа для производства.
Факты говорят жёстче:
- Средняя конверсия воронки продаж в B2B сегменте — 20-30%. Это значит, что из 10 «горячих» сделок закроется максимум 3.
- Средний срок сделки постоянно растягивается. То, что планировалось на февраль, реально закрывается в марте или апреле.
- Каждая крупная сделка имеет множество точек согласования, каждая из которых может сорвать сроки.
Что происходит в реальности
Давайте посмотрим на цифры конкретного предприятия. Производитель промышленного оборудования, 50 сотрудников, оборот 250 млн/год.
Итог за квартал:
- Произвели: 78 млн
- Продали: 53 млн
- Заморожено в запасах: 25 млн
- Занимает склад (аренда или собственные площади — это расходы)
- Требует учёта и контроля (зарплата кладовщика)
- Теряет актуальность (через 3 месяца клиент хочет новую модификацию)
- Связывает оборотные средства (кредит под 18% годовых)
Хотите развивать производство?
Покажем, как связка CRM и ERP FreedomBI
заработает у вас в бизнесе.
Покажем, как связка CRM и ERP FreedomBI
заработает у вас в бизнесе.
Производственная ловушка
Теперь самое неприятное. Когда склад забит, производство не может просто остановиться и ждать реального спроса. Потому что:
1. Цех должен работать. Станки простаивают это прямые убытки. Люди простаивают — платим зарплату за воздух. Производственный директор начинает «оптимизировать» — запускать то, что «может потом пригодиться». Так склад превращается в кладбище полуфабрикатов.
2. Материалы уже закуплены. Под план 25 млн закупили металла на 12 млн. Металл лежит, по контракту возврат невозможен. Бухгалтерия давит: «Надо перерабатывать, иначе запишем в убыток».
3. Продажи продолжают гнать планы. Отдел продаж приходит с новым списком: «Вот это срочно нужно, клиент готов купить!» Производство мечется: делать новое (при забитом складе старым) или отказывать продажам?
4. Финансовый разрыв нарастает. Закупка материалов — сегодня. Производство — через неделю. Отгрузка — через три недели. Оплата от клиента — через 30-60 дней по отсрочке. А зарплату платить надо каждые две недели. Кассовый разрыв — это когда на счету минус, а на складе плюс 25 миллионов никому не нужного товара.
1. Цех должен работать. Станки простаивают это прямые убытки. Люди простаивают — платим зарплату за воздух. Производственный директор начинает «оптимизировать» — запускать то, что «может потом пригодиться». Так склад превращается в кладбище полуфабрикатов.
2. Материалы уже закуплены. Под план 25 млн закупили металла на 12 млн. Металл лежит, по контракту возврат невозможен. Бухгалтерия давит: «Надо перерабатывать, иначе запишем в убыток».
3. Продажи продолжают гнать планы. Отдел продаж приходит с новым списком: «Вот это срочно нужно, клиент готов купить!» Производство мечется: делать новое (при забитом складе старым) или отказывать продажам?
4. Финансовый разрыв нарастает. Закупка материалов — сегодня. Производство — через неделю. Отгрузка — через три недели. Оплата от клиента — через 30-60 дней по отсрочке. А зарплату платить надо каждые две недели. Кассовый разрыв — это когда на счету минус, а на складе плюс 25 миллионов никому не нужного товара.
Как выглядит планирование «от спроса»
Давайте сразу к делу. Без воды про «философию бережливого производства» и «клиентоориентированность».
Планирование от спроса — это когда производство делает только то, что УЖЕ заказано, либо то, спрос на что можно ИЗМЕРИТЬ.
Не «угадать». Не «предположить». Не «верим, что продастся». А измерить.
Что такое измеримый спрос:
1. Твёрдые заказы с оплатой или договором. Клиент подписал контракт, внёс предоплату или открыл аккредитив. Это 100% спрос. Под него можно планировать.
2. Статистика продаж с повторяемостью. Если вы продаёте винты М6×20 последние 12 месяцев по 10 000 штук/месяц с отклонением ±15%, это спрос. Его можно планировать.
3. Сезонные и циклические паттерны. Если каждый август последние 5 лет у вас падение на 30%, а в октябре рост на 50% — это измеримый тренд.
4. Заявки в работе с высокой вероятностью. Если из 100 заявок на стадии «коммерческое предложение отправлено» закрывается 40 штук — это 40% конверсия. Можно планировать под 40%, а не под 100%.
Планирование от спроса — это когда производство делает только то, что УЖЕ заказано, либо то, спрос на что можно ИЗМЕРИТЬ.
Не «угадать». Не «предположить». Не «верим, что продастся». А измерить.
Что такое измеримый спрос:
1. Твёрдые заказы с оплатой или договором. Клиент подписал контракт, внёс предоплату или открыл аккредитив. Это 100% спрос. Под него можно планировать.
2. Статистика продаж с повторяемостью. Если вы продаёте винты М6×20 последние 12 месяцев по 10 000 штук/месяц с отклонением ±15%, это спрос. Его можно планировать.
3. Сезонные и циклические паттерны. Если каждый август последние 5 лет у вас падение на 30%, а в октябре рост на 50% — это измеримый тренд.
4. Заявки в работе с высокой вероятностью. Если из 100 заявок на стадии «коммерческое предложение отправлено» закрывается 40 штук — это 40% конверсия. Можно планировать под 40%, а не под 100%.
Как это работает на практике:
Этап 1: Сбор данных о реальном спросе
Не планы продаж, а факты:
Этап 2: Прогноз на основе статистики
Берём факт предыдущего периода, корректируем на:
Этап 3: Производственный план = спрос + буфер
Этап 4: Ежедневная корректировка
Спрос меняется? План меняется. Пришёл новый заказ — включили в производство. Заказ сорвался — убрали из плана. Не раз в месяц, а каждый день.
Не планы продаж, а факты:
- Сколько РЕАЛЬНО продали за прошлый период (месяц, квартал)
- Какие позиции и в каком объёме
- Какие позиции в твёрдых заказах СЕЙЧАС
- Какая конверсия воронки по каждому типу продукта
Этап 2: Прогноз на основе статистики
Берём факт предыдущего периода, корректируем на:
- Тренд (рост/падение рынка)
- Сезонность
- Известные события (выставка, акция, закрытие конкурента)
Этап 3: Производственный план = спрос + буфер
- Твёрдые заказы → в производство с приоритетом 1
- Прогнозный спрос → в производство с буфером безопасности (обычно 10-15% сверху)
- Всё остальное → НЕ ПРОИЗВОДИМ
Этап 4: Ежедневная корректировка
Спрос меняется? План меняется. Пришёл новый заказ — включили в производство. Заказ сорвался — убрали из плана. Не раз в месяц, а каждый день.
Главное отличие: кто за что отвечает
При планировании «от продаж»:
- Продажи строят планы
- Производство выполняет планы
- Когда план срывается — виноваты продажи («не продали»)
- Когда план выполнен, но склад забит — виноваты продажи («не те планы дали»)
- Результат: конфликт, запасы, убытки
- Продажи отвечают за привлечение заказов
- Производство отвечает за выполнение заказов в срок
- Планирование — это отдельная функция на стыке продаж, производства и финансов
- Результат: производим то, что продаётся. Продаём то, что производится.
Что мешает перейти на планирование от спроса
1. Придётся признать реальные объёмы. Когда продажи планируют 30 млн, а производство понимает, что реальный спрос всего 18 млн, это означает, что надо либо сокращать мощности, либо искать новые рынки. Правду не все готовы услышать.
2. Продажи теряют рычаг давления. «Нам срочно надо произвести!» перестаёт работать. Производство отвечает: «Покажи твёрдый заказ или статистику спроса». Это новая реальность для продаж, и многие этому сопротивляются.
3. Нужны данные и система учёта. Чтобы планировать от спроса, надо собирать факты продаж в разрезе номенклатуры, видеть конверсию воронки, отслеживать статистику. Excel и блокноты не подходят. Нужна нормальная ERP-система, где всё это есть.
4. Меняется система мотивации. Продавца нельзя премировать только за «план». Его надо премировать за факт с учётом прогнозной точности. Если продал меньше, чем планировал, но в рамках реалистичного прогноза — это хороший результат.
2. Продажи теряют рычаг давления. «Нам срочно надо произвести!» перестаёт работать. Производство отвечает: «Покажи твёрдый заказ или статистику спроса». Это новая реальность для продаж, и многие этому сопротивляются.
3. Нужны данные и система учёта. Чтобы планировать от спроса, надо собирать факты продаж в разрезе номенклатуры, видеть конверсию воронки, отслеживать статистику. Excel и блокноты не подходят. Нужна нормальная ERP-система, где всё это есть.
4. Меняется система мотивации. Продавца нельзя премировать только за «план». Его надо премировать за факт с учётом прогнозной точности. Если продал меньше, чем планировал, но в рамках реалистичного прогноза — это хороший результат.
Что в итоге
Производство, которое работает «от хотелок продаж», похоже на корабль без навигации. Капитан (продажи) кричит: «Туда!». Команда (производство) гребёт изо всех сил. Но никто не смотрит на карту и не проверяет компас. В итоге приходим куда-то не туда, груз (запасы) гниёт в трюмах, команда устала, а горючее (деньги) кончилось.
Планирование от реального спроса — это когда у вас есть карта, компас и навигатор. Вы видите, куда плывёте, почему и сколько времени это займёт. Продажи могут строить любые планы, но производство движется по фактам.
Если у вас на складе постоянно лежит продукция «про запас», если производство работает на 60-70% загрузки, но при этом денег нет, если финансовый директор в панике каждый месяц ищет кассовые разрывы — вы планируете от «хотелок». И каждый месяц теряете деньги.
Правда в том, что без планирования от реального спроса производство работает вслепую. Можно бежать быстро, можно бежать энергично, но если бежишь не туда — это просто быстрый способ потратить энергию впустую.
Систему планирования производства от реального спроса можно выстроить с помощью современных ERP-систем. Freedom.bi, например, позволяет связать воедино данные из CRM (реальные заказы и конверсия воронки), складской учёт (что есть в наличии) и производственное планирование (что нужно запустить). Когда все данные в одном месте, планировать от спроса становится технически возможно, а не только теоретически правильно.
Но главное — это не технология. Главное — решиться посмотреть правде в глаза. Признать, что производить «на авось» дороже, чем вообще не производить. И начать строить процессы вокруг реальности, а не вокруг амбиций.
Планирование от реального спроса — это когда у вас есть карта, компас и навигатор. Вы видите, куда плывёте, почему и сколько времени это займёт. Продажи могут строить любые планы, но производство движется по фактам.
Если у вас на складе постоянно лежит продукция «про запас», если производство работает на 60-70% загрузки, но при этом денег нет, если финансовый директор в панике каждый месяц ищет кассовые разрывы — вы планируете от «хотелок». И каждый месяц теряете деньги.
Правда в том, что без планирования от реального спроса производство работает вслепую. Можно бежать быстро, можно бежать энергично, но если бежишь не туда — это просто быстрый способ потратить энергию впустую.
Систему планирования производства от реального спроса можно выстроить с помощью современных ERP-систем. Freedom.bi, например, позволяет связать воедино данные из CRM (реальные заказы и конверсия воронки), складской учёт (что есть в наличии) и производственное планирование (что нужно запустить). Когда все данные в одном месте, планировать от спроса становится технически возможно, а не только теоретически правильно.
Но главное — это не технология. Главное — решиться посмотреть правде в глаза. Признать, что производить «на авось» дороже, чем вообще не производить. И начать строить процессы вокруг реальности, а не вокруг амбиций.
ЧАСТЫЕ ВОПРОСЫ
Планы продаж строятся на оптимизме продавцов, а не на подтверждённых заказах. Средняя конверсия воронки в B2B — 20-30%, а по данным CSO Insights около 60% прогнозируемых сделок переносятся на следующий квартал. Когда производство работает по таким планам, оно рискует заморозить миллионы в непроданных запасах.
Ключевые признаки: склад забит готовой продукцией без гарантированного сбыта, производство загружено на 60-70%, но при этом постоянные кассовые разрывы, растёт объём НЗП (незавершённого производства), финансовый директор каждый месяц ищет деньги на зарплату при формально хорошей выручке.
Это методология, при которой производство запускает только то, что уже заказано клиентами (с договором и предоплатой), либо то, спрос на что можно измерить статистически. Не угадать, не предположить — а именно измерить на основе исторических данных продаж, сезонности и конверсии воронки.
В производство запускаются: 1) Твёрдые заказы с зафиксированной ценой, сроками и предоплатой. 2) Позиции с устойчивой статистикой продаж (например, 12 месяцев по 10 000 штук ±15%). 3) Прогнозный спрос с буфером 10-15% на основе сезонности и трендов. Всё остальное — НЕ производится.
По данным Deloitte (2024), стоимость хранения избыточных запасов составляет около 20% от их стоимости в год. Это включает: аренду склада, зарплату кладовщиков, страховку, потери от устаревания товара, стоимость замороженного капитала. При кредитной ставке 18% годовых каждый миллион на складе обходится в 180-200 тысяч рублей ежегодно.
По данным Gartner, менее 50% руководителей продаж уверены в точности своих прогнозов. Лучшие B2B-компании достигают точности 85-95%, но большинство работает на уровне 80-85%. При этом менее 20% организаций попадают в диапазон ±5% от факта. Исследования показывают, что улучшение точности прогноза на 15% даёт рост прибыли до налогообложения на 3%.
Для этого нужна интеграция CRM с ERP-системой. CRM даёт данные о реальных заказах, конверсии воронки и стадиях сделок. ERP — информацию о запасах, загрузке производства и закупках. Связка позволяет планировать производство на основе твёрдых заказов из CRM и статистики продаж, а не на основе «хотелок» отдела продаж.
Базовую связку CRM и ERP можно настроить за 2-3 месяца. Но ключевой этап — это изменение бизнес-процессов и культуры планирования. По опыту McKinsey, компании могут оптимизировать оборотный капитал на 30% и более за несколько недель при правильном подходе к процессам и технологиям.
Gartner — Sales Forecasting Research
Менее 50% руководителей продаж имеют высокую уверенность в своих прогнозах. К 2026 году 65% B2B-организаций перейдут от интуитивного к data-driven подходу в продажах.
gartner.com/en/newsroom/press-releases/gartner-predicts-65--of-b2b-sales-organizations-will-transition-
CSO Insights — B2B Sales Pipeline Research
Около 60% прогнозируемых сделок в B2B-продажах переносятся на следующий квартал, что делает точное прогнозирование крайне сложным.
forecastio.ai/blog/sales-forecasting-accuracy-and-analysis
SiriusDecisions — Forecast Accuracy Study
79% организаций продаж промахиваются в прогнозе более чем на 10%. Менее 20% B2B-организаций стабильно прогнозируют в пределах ±5% от факта.
dearlucy.co/blog/sales-forecast-accuracy
McKinsey — Forecast Accuracy and Profitability
Улучшение точности прогноза на 15% даёт рост прибыли до налогообложения на 3%. AI-системы снижают ошибки прогнозирования на 20-50%.
articsledge.com/post/sales-forecast-accuracy-machine-learning-vs-traditional-benchmarks
Управление запасами и оборотным капиталом
Deloitte (2024) — Inventory Management Study
Стоимость хранения избыточных запасов составляет около 20% от их стоимости в год. Компании с автоматизированным управлением запасами сокращают излишки на 25-30%.
deloitte.com/cz-sk/en/Industries/automotive/perspectives/inventory-insights.html
Deloitte — Working Capital Optimization
Ритейлеры по всему миру сталкиваются с уровнем избыточных запасов более 30% из-за нарушений в цепочках поставок.
deloitte.com/ca/en/pages/finance/articles/strategies-to-optimize-inventory-management.html
McKinsey — Working Capital Transformation
Компании могут оптимизировать баланс кредиторской и дебиторской задолженности на 30% и более за несколько недель при правильном подходе к процессам.
mckinsey.com/capabilities/transformation/our-insights/gain-transformation-momentum-early-by-optimizing-working-capital
McKinsey — Retail Inventory Analysis
В США общий объём складских запасов ритейлеров вырос на $78 млрд до ~$740 млрд в 2022 году (+12%). Один ритейлер высвободил более $100 млн дополнительных продаж за счёт улучшения доступности товара.
mckinsey.com/industries/retail/our-insights/thinking-beyond-markdowns-to-tackle-retails-inventory-glut
McKinsey — Aerospace & Defense Inventory
Отрасль A&D рискует потратить дополнительные $60 млрд на неэффективное управление запасами. Data-driven подход к прогнозированию спроса может значительно сократить избыточные запасы.
mckinsey.com/industries/aerospace-and-defense/our-insights/fly-high-stock-higher-managing-a-and-d-inventory-to-save-60-billion-dollars
Demand-Driven планирование
International Journal of Production Research — DDMRP Study
Demand-Driven MRP сокращает lead time на 41% и уровень запасов на 18%, предотвращая как дефицит, так и избыток товара. Успех зависит от правильного позиционирования буферов.
tandfonline.com/doi/full/10.1080/00207543.2019.1650978
Springer — Demand Forecasting Systematic Review
Исследование спроса является фундаментальным для планирования производства и контроля (PPC). Большинство менеджеров отказываются от сложных моделей из-за их непонятности, несмотря на превосходную точность.
link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-26466-5_25
ResearchGate — DDMRP Under Resource Constraints
DDMRP интегрирует традиционный MRP, pull-стратегии пополнения и demand-driven концепции в динамическую систему, решающую сложные проблемы управления материалами.
researchgate.net/publication/371760523_An_efficient_production_planning_approach
S&OP (Sales and Operations Planning)
APICS — S&OP Performance Report
Эффективный процесс S&OP направляет бизнес-решения, обеспечивает стратегии решения проблем и даёт руководителям больший контроль над предприятием.
apics.org/docs/default-source/industry-content/apics-sop-performance-report.pdf
Scholarly Commons — S&OP Group Effectiveness
Совместные вознаграждения и стимулы (которые часто отсутствуют в S&OP-командах) являются главным драйвером эффективности S&OP. Социальная сплочённость и автономия в принятии решений критичны для успеха.
commons.erau.edu/publication/1121/
MDPI — Predictive S&OP Research
Предиктивная модель S&OP способна предсказывать потенциальные неэффективности, определять причины, находить эффективные меры и внедрять решения, повышая эффективность использования ресурсов.
mdpi.com/2076-3417/11/1/233
AI и автоматизация прогнозирования
Snowflake — Data-Driven Demand Forecasting
Data-driven прогнозирование спроса использует продвинутую аналитику и машинное обучение для генерации более точных прогнозов с учётом множества факторов влияния на спрос.
snowflake.com/trending/data-driven-demand-forecasting-manufacturing/
Gartner — AI-Guided Selling Prediction
К 2025 году 75% B2B-организаций дополнят традиционные playbook'ы продаж AI-решениями. AI-прогнозирование улучшает точность на 20-30%.
gartner.com/en/newsroom/press-releases/gartner-predicts-75--of-b2b-sales-organizations-will-augment-tra
InsightSquared — State of Sales Forecasting 2021
После удаления человеческого bias и ошибок от ручных процессов, удовлетворённость точностью прогнозов вырастает до 76%. К 2025 году 90% B2B-организаций продолжат полагаться на интуицию вместо продвинутой аналитики.
insightsquared.com/blog/dont-ignore-five-forecasting-stats/
Менее 50% руководителей продаж имеют высокую уверенность в своих прогнозах. К 2026 году 65% B2B-организаций перейдут от интуитивного к data-driven подходу в продажах.
gartner.com/en/newsroom/press-releases/gartner-predicts-65--of-b2b-sales-organizations-will-transition-
CSO Insights — B2B Sales Pipeline Research
Около 60% прогнозируемых сделок в B2B-продажах переносятся на следующий квартал, что делает точное прогнозирование крайне сложным.
forecastio.ai/blog/sales-forecasting-accuracy-and-analysis
SiriusDecisions — Forecast Accuracy Study
79% организаций продаж промахиваются в прогнозе более чем на 10%. Менее 20% B2B-организаций стабильно прогнозируют в пределах ±5% от факта.
dearlucy.co/blog/sales-forecast-accuracy
McKinsey — Forecast Accuracy and Profitability
Улучшение точности прогноза на 15% даёт рост прибыли до налогообложения на 3%. AI-системы снижают ошибки прогнозирования на 20-50%.
articsledge.com/post/sales-forecast-accuracy-machine-learning-vs-traditional-benchmarks
Управление запасами и оборотным капиталом
Deloitte (2024) — Inventory Management Study
Стоимость хранения избыточных запасов составляет около 20% от их стоимости в год. Компании с автоматизированным управлением запасами сокращают излишки на 25-30%.
deloitte.com/cz-sk/en/Industries/automotive/perspectives/inventory-insights.html
Deloitte — Working Capital Optimization
Ритейлеры по всему миру сталкиваются с уровнем избыточных запасов более 30% из-за нарушений в цепочках поставок.
deloitte.com/ca/en/pages/finance/articles/strategies-to-optimize-inventory-management.html
McKinsey — Working Capital Transformation
Компании могут оптимизировать баланс кредиторской и дебиторской задолженности на 30% и более за несколько недель при правильном подходе к процессам.
mckinsey.com/capabilities/transformation/our-insights/gain-transformation-momentum-early-by-optimizing-working-capital
McKinsey — Retail Inventory Analysis
В США общий объём складских запасов ритейлеров вырос на $78 млрд до ~$740 млрд в 2022 году (+12%). Один ритейлер высвободил более $100 млн дополнительных продаж за счёт улучшения доступности товара.
mckinsey.com/industries/retail/our-insights/thinking-beyond-markdowns-to-tackle-retails-inventory-glut
McKinsey — Aerospace & Defense Inventory
Отрасль A&D рискует потратить дополнительные $60 млрд на неэффективное управление запасами. Data-driven подход к прогнозированию спроса может значительно сократить избыточные запасы.
mckinsey.com/industries/aerospace-and-defense/our-insights/fly-high-stock-higher-managing-a-and-d-inventory-to-save-60-billion-dollars
Demand-Driven планирование
International Journal of Production Research — DDMRP Study
Demand-Driven MRP сокращает lead time на 41% и уровень запасов на 18%, предотвращая как дефицит, так и избыток товара. Успех зависит от правильного позиционирования буферов.
tandfonline.com/doi/full/10.1080/00207543.2019.1650978
Springer — Demand Forecasting Systematic Review
Исследование спроса является фундаментальным для планирования производства и контроля (PPC). Большинство менеджеров отказываются от сложных моделей из-за их непонятности, несмотря на превосходную точность.
link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-26466-5_25
ResearchGate — DDMRP Under Resource Constraints
DDMRP интегрирует традиционный MRP, pull-стратегии пополнения и demand-driven концепции в динамическую систему, решающую сложные проблемы управления материалами.
researchgate.net/publication/371760523_An_efficient_production_planning_approach
S&OP (Sales and Operations Planning)
APICS — S&OP Performance Report
Эффективный процесс S&OP направляет бизнес-решения, обеспечивает стратегии решения проблем и даёт руководителям больший контроль над предприятием.
apics.org/docs/default-source/industry-content/apics-sop-performance-report.pdf
Scholarly Commons — S&OP Group Effectiveness
Совместные вознаграждения и стимулы (которые часто отсутствуют в S&OP-командах) являются главным драйвером эффективности S&OP. Социальная сплочённость и автономия в принятии решений критичны для успеха.
commons.erau.edu/publication/1121/
MDPI — Predictive S&OP Research
Предиктивная модель S&OP способна предсказывать потенциальные неэффективности, определять причины, находить эффективные меры и внедрять решения, повышая эффективность использования ресурсов.
mdpi.com/2076-3417/11/1/233
AI и автоматизация прогнозирования
Snowflake — Data-Driven Demand Forecasting
Data-driven прогнозирование спроса использует продвинутую аналитику и машинное обучение для генерации более точных прогнозов с учётом множества факторов влияния на спрос.
snowflake.com/trending/data-driven-demand-forecasting-manufacturing/
Gartner — AI-Guided Selling Prediction
К 2025 году 75% B2B-организаций дополнят традиционные playbook'ы продаж AI-решениями. AI-прогнозирование улучшает точность на 20-30%.
gartner.com/en/newsroom/press-releases/gartner-predicts-75--of-b2b-sales-organizations-will-augment-tra
InsightSquared — State of Sales Forecasting 2021
После удаления человеческого bias и ошибок от ручных процессов, удовлетворённость точностью прогнозов вырастает до 76%. К 2025 году 90% B2B-организаций продолжат полагаться на интуицию вместо продвинутой аналитики.
insightsquared.com/blog/dont-ignore-five-forecasting-stats/