INTEBRIX Optimization Platform
INTEBRIX · Supply Chain

Планирование и оптимизация закупок: сквозная (end-to-end) цепочка поставок

Оптимизация запасов и перевозок в реальной цепочке поставок не живёт отдельно: транспорт упирается в запасы, производство — в окна отгрузки, а «дешёвый маршрут» снижает service level. INTEBRIX связывает планирование пополнения запасов, перевозки, сеть и производство в одну оптимизационную задачу с KPI и ограничениями.

Единая цель: сервис / затраты / запасы — в одном контуре и одной модели
Explainable: где узкое место, почему «не помещается» и что двигает KPI
Маршруты и коридоры: альтернативы + правила выбора на сети
Переход к исполнению: рамки «приземляются» в APS и диспетчеризацию

On-prem • Cloud • Пилот 2-6 недель • Интеграции: ERP / 1C / Excel / API

Результат

Что вы получаете

Сквозная оптимизация превращает споры между функциями в проверяемые решения: KPI, причины и сценарии.

Единый план

Согласованный план по сети, производству, логистике и запасам.

AlignmentOne plan
Trade-offs

Сервис vs затраты vs запасы — сравнение вариантов на одной шкале (service level / cost / inventory).

KPIWhat-if
Explainable bottlenecks

Где ограничение и что его создаёт: мощность, окно, дефицит, правило.

BottleneckReasons
Быстрое перепланирование

При изменениях пересчитываете и видите impact: что поменялось, где выросли penalties и почему.

RescheduleImpact
Детали

Что на выходе

Артефакты, которые можно защищать и внедрять: план, причины, сценарии и паспорт решения.

План перевозок и маршрутов

Распределение объёмов по плечам и коридорам с учётом окон, квот и правил выбора. Для временных окон и SLA применимы модели уровня VRPTW.

RoutesConstraints
План поставок, запасов и производства

Единый план по цепочке: что произвести, где держать запас и как обеспечивать склады и рынки. Сеть и правила потоков — ключевой драйвер.

SupplyInventory
Паспорт решения и дельта

KPI по периодам + драйверы: что двигает cost / service / stock и какие рычаги дают эффект. Baseline vs scenario (what-if).

BaselineScenario
Данные

Какие данные нужны

Можно стартовать с минимума. Если часть данных в беспорядке — используем упрощения и уточняем по мере работы.

Спрос

План / прогноз, заказы, приоритеты, SLA / окна, сегменты сервиса.

ForecastOrders
Сеть и ресурсы

Узлы / плечи, мощности, пропускные, календари, маршруты и альтернативы.

NetworkCapacity
Экономика и правила

Тарифы, себестоимость, штрафы, правила приоритизации, минимальные партии / окна. Если поток мультимодальный — учитываем факторы кроме тарифа.

CostRules
KPI

Какие KPI оптимизируем

На пилоте фиксируем «как сейчас», затем сравниваем сценарии.

Service level

OTIF / fill rate / соблюдение SLA и окон.

OTIFSLA
Total cost

Перевозки + производство + penalties + cost-to-serve.

TCOCost
Inventory

Запасы, страховые уровни, оборачиваемость, WIP.

StockTurns
Stability

Стабильность плана: минимизация дерганья между циклами и стоимость изменений.

StabilityChange cost

Контекст задачи

Сквозной контур нужен там, где оптимизация закупок и оптимизация поставок должны работать вместе. Мы считаем влияние решения на запасы, сервис, стоимость и ограничения сети, чтобы локальная экономия на одном участке не создавала потери на другом.

FAQ

Чем end-to-end отличается от набора отдельных оптимизаторов?
В end-to-end KPI и ограничения общие для всей цепочки: решение в перевозках не должно ухудшать запасы и производство, а план производства — создавать невыполнимые отгрузки. Результат — единый план + объяснимые причины, почему что-то не помещается и как меняется service level.
Можно стартовать с укрупнённой модели?
Да. Начинаем с минимума и агрегирования, считаем baseline и сценарии, затем детализируем только то, что реально влияет на KPI и решения.
Как приземляется в исполнение?
Сквозной план формирует рамки (целевые уровни, ограничения, правила приоритизации), а APS/MRP и Dispatching строят исполнимое расписание по ресурсам/окнам и перепланируют при изменениях.
Когда нужен учёт временных окон и SLA в перевозках?
Когда доставка ограничена окнами и есть штрафы за нарушение сервиса. Тогда логика уровня VRPTW помогает сделать план исполнимым и учесть penalties в общей оптимизации.

Готовы оптимизировать?

Запустим пилот на ваших данных за 2-6 недель. Покажем baseline и измеримый эффект.

Запросить демо