Система долгосрочного планирования и контрактования потребности в МТР «Газпром нефти»

Заказчик
ПАО "Газпром нефть"
Руководитель проекта со стороны заказчика
ИТ-поставщик
ООО "Газпромнефть - Цифровые решения"
Год завершения проекта
2020
Сроки выполнения проекта
Февраль, 2018 - Ноябрь, 2020
Масштаб проекта
20 автоматизированных рабочих мест
Цели
Создание системы долгосрочного планирования "ИнтелПлан" для долгосрочного планирования и контрактования потребности в МТР ПАО "Газпром нефть".

Уникальность проекта

Использование машинного обучения и предиктивного планирования для сложных алгоритмов расчета необходимого количества МТР при планировании из-за индивидуальности каждой потребности.
Использованное ПО
SAP ERP, SAP Predictive Analytics.
Описание проекта

В ходе проекта создана система для долгосрочного планирования и контрактования потребности в МТР, что позволяет повысить эффективность бизнес-процесса и сократить запасы МТР за счет применения предиктивного планирования.

Проект построен на основе четко регламентированного бизнес процесса.

Какие задачи удалось решить:

Разработка сложных алгоритмов расчета необходимого количества МТР при планировании из-за индивидуальности каждой потребности, отсутствие инструмента исследования ретроспективных данных по движению МТР.

Результаты:

Создан инструмент исследования ретроспективных данных по движению МТР компании.

Достижение целевого уровня - сокращение стоимости запасов НВИ на 10%.

Сокращение больших трудозатрат пользователей для работы во внешних системах, при расчете потребности в МТР, на основании производственной программы и исторических данных из ERP.


География проекта
ПАО "Газпром нефть".
Коментарии: 1
  • Максим Часовиков
    Рейтинг: 1020
    МГУ имени М.В.Ломоносова, Центр цифровой экономики
    Заместитель руководителя службы управления проектами
    06.01.2021 03:21

    А за счет чего планируется обеспечеть снижение запасов? За счет повыешение качества планирования? нет ли ощущения, что повышая эффективность планирования запасов мы повышаем риски, что модели не предвидят будущего, но знают только прошлое?

Год
Предметная область
Отрасль
Управление