позволяет предприятиям всех типов на основе исторических данных получать прогнозы продаж товаров и услуг с минимальными усилиями и без нагрузки на локальное оборудование. А это, в свою очередь, помогает этим предприятиям решить две важные задачи по управлению товарными запасами – минимизация избыточных запасов и сокращение случаев дефицита товаров.

Для решения этих задач ритейлеры, оптовики и производители пользуются различными инструментами, начиная с Excel и заканчивая специализированными программами. «1С:Прогнозирование продаж» позволит прогнозировать продажи и использовать результаты прогноза в программе 1С, без передачи данных из других систем.

«1С:Прогнозирование продаж» использует в своей работе различные методы анализа данных и прогнозирования, включая статистический анализ и машинное обучение.

Архитектура решения представляет собой облачный сервис прогнозирования, в который можно из информационной базы 1С:ERP, 1С:Управление торговлей или 1С:Комплексная автоматизация передать данные о продажах и дополнительные данные, позволяющие повысить качество прогноза. Обратно в информационную базу сервис возвращает прогноз на выбранный период, с которым можно работать – создавать план продаж, закупок, производства. Сценарий работы в общем случае выглядит следующим образом:

Подготовка данных (настройка состава передаваемых данных, автоматическая проверка корректности данных).
Выгрузка данных в «1С: Прогнозирование продаж». (синхронизация настраивается один раз, после чего выгрузка выполняется автоматически по заданному расписанию)
Выбор и настройка модели, получение прогноза и оценка точности (для обучения используются все доступные данные, наиболее подходящая модель выбирается автоматически, есть возможность настройки модели).
Ручная корректировка прогноза с учетом экспертных знаний (информация о конкурентах, планируемые рекламные компании и т.п.).
Использование прогноза для планирования продаж, закупок, производства (на основании полученного прогноза можно создать план продаж, закупок, производства в 1С:ERP, КА, УТ.
Данные для прогнозирования обрабатываются на высокопроизводительном облачном оборудовании, предоставляемом «1С». Такой подход обеспечивает быстрые и эффективные прогнозы, не требуя от пользователей вложений в дополнительное оборудование. Фирма «1С» не передает никакие данные третьим лицам в процессе прогнозирования.

Использование различных моделей прогнозирования: скользящее среднее, сезонная модель, экспоненциальное сглаживание, градиентный бустинг, рекуррентные нейросети.
Настройки периода прогнозирования: интервал прогнозирования (день/неделя/месяц), горизонт прогнозирования (от 1 до 30 периодов вперед), разрезы прогнозирования (номенклатура, характеристики номенклатуры, склады/магазины, клиенты).
Оценка точности прогноза по выбранной метрике (MAE – среднее абсолютное отклонение, RMSE – среднеквадратичное отклонение, MAPE, SMAPE, PMAPE – варианты измерения относительной ошибки прогноза).
Сглаживание выбросов в данных для исключения аномальных (слишком высоких или низких) исторических значений. Аномальные значения заменяются на значения, близкие к средним для данного ряда. Агрессивностью сглаживания аномалий (что считать выбросом, а что нет) можно управлять с помощью настроек модели прогнозирования.
Использование дополнительных источников данных, которые могут повысить точность прогноза (в разных задачах могут быть полезны производственный календарь, информация о скидках и т.п.).