Наши проекты

Компания BearingPoint помогла реализовать решение по планированию спроса, поставок и производства на базе SAP APO.

Краткая информация о клиенте 

Клиент — российская агропромышленная компания, крупнейший вертикально интегрированный агрохолдинг в России, производственная цепочка которого включает полный цикл — от производства кормов и выращивания животных до мясопереработки и реализации готовой продукции в торговые сети. 

Задачи клиента 

Компания-клиент реализовала комплексный проект по трансформации бизнеса и внедрению новой информационной системы на базе SAP S/4HANA. В реализации проекта помогала компания BearingPoint. В рамках этой программы в части планирования производства были поставлены следующие задачи: 

• Автоматизация процесса планирования спроса на базе SAP APO,
• Замена «самописного» решения по краткосрочному планированию поставок и производства на SAP APO, 
• Автоматизация процесса среднесрочного планирования поставок и производства (перевод из Excel в SAP APO), 
• Выстраивание процесса долгосрочного планирования бизнеса на основе SAP APO, 
• Внедрение лучших практик в области планирования. 

Вклад BearingPoint 

Для достижения поставленных целей было реализовано решение на основе SAP APO DP, а также эвристик и оптимизатора в APO SNP. Функциональный объем проекта включал планирование спроса, поставок и производства. В задачи BearingPoint входила разработка технического решения в инструменте SAP APO. Разработанное решение, в интеграции c SAP S/4HANA, автоматизировало процесс планирования на всех трех горизонтах, включая оптимизацию с учетом маржинальности. Организационные рамки проекта включали отделы планирования и клиентского сервиса торгового дома, а также пять производственных площадок. 

Ключевые факторы успеха 

Одним из факторов успеха проекта является значительный опыт команды в реализации комплексных проектов трансформации бизнеса на базе решений SAP для крупных вертикально интегрированных компаний. 

Результаты для бизнеса клиента 

Реализация решения по планированию производства позволила: 

• Автоматизировать процесс планирования спроса на базе статистических методов прогнозирования, 
• Автоматизировать планирование межфилиальной и межзаводской логистики с использованием линейных алгоритмов, 
• Обеспечить бесшовную интеграцию между всеми горизонтами планирования (краткосрочный, среднесрочный, долгосрочный), 
• Оптимизировать производственные планы с учетом производственных мощностей, остатков сырья и полуфабрикатов, а также ограничений производства, снабжения и логистики.