तीसरा अतिश्योक्तिपूर्ण नहीं है: कैसे हमने एक और लिंक जोड़कर उत्पाद लिस्टिंग श्रृंखला को कम कर दिया

स्टोर में आने वाले प्रत्येक उत्पाद के लिए, बड़ी मात्रा में मास्टर डेटा की आवश्यकता होती है जो लेखांकन प्रणाली के लिए आवश्यक है। और प्रत्येक विभाग, वाणिज्यिक से परिवहन तक, माल के लिए लेखांकन का अपना रूप तैयार करता था, तब हमें उनके समन्वय और परिवर्तनों का सामना करना पड़ा। ऐसी परिस्थितियों में, उत्पाद कैटलॉग को संकलित करने के लिए एक और "विभाग" बनाना पागलपन होगा, लेकिन हमने जोखिम लिया और एक विशेषज्ञ प्रयोगशाला में लाया गया। यद्यपि वर्गीकरण में उत्पाद प्रविष्टि की श्रृंखला लंबी हो गई है, कुल लिस्टिंग समय एक सप्ताह कम हो गया है। इस पोस्ट में हम इस बात का विवरण साझा करेंगे कि हमने प्रयोगशाला के साथ कैसे काम किया और इसके परिणामस्वरूप हमें क्या मिला।



हमारे पास 5,000 आपूर्तिकर्ता, 25,000 SKU, 811 स्टोर और 1,200,000 सामान प्रति स्टोर हैं - ऐसे संसाधनों के साथ, आपको माल के बारे में सभी डेटा को सही ढंग से पकड़ने के लिए बहुत प्रयास करना होगा।

मास्टर डेटा (पूरी जानकारी जो एक विशिष्ट नामकरण इकाई से संबंधित है) कंपनी के सभी डिवीजनों के काम के लिए आवश्यक है, खरीद और रसद से लेकर वित्त और माल के विभागों तक। डेटा में त्रुटियां और गलतियाँ समस्याएँ पैदा करती हैं:

• यदि उत्पाद के वजन और आकार की विशेषताओं (WGH) को गलत तरीके से निर्धारित किया गया है तो वेयरहाउस के घाटे में वृद्धि होगी।
• यदि ऑर्डर क्वांटम गलत तरीके से निर्धारित किया गया है (एसकेयू प्रति सामान की न्यूनतम मात्रा जो एक आपूर्तिकर्ता खुदरा ग्राहक को भेज सकता है) तो सेवा हानि बढ़ जाएगी।
• वर्गीकरण को अपडेट करने में देरी होगी।
• ईंधन भरने (अन्य वाहनों में पुनः लोड करना) और इसी तरह से इसे पूरा करना आवश्यक होगा।

विशेष रूप से मास्टर डेटा के साथ काम करना मुश्किल हमेशा वर्गीकरण में नए पदों की शुरूआत रहा है। यह हमारे देश में विकेंद्रीकृत हुआ करता था। सबसे पहले, आपूर्तिकर्ता ने एक एक्सेल फॉर्म भरा, जो वाणिज्यिक विभाग के एक कर्मचारी को भेजा गया था। उन्होंने इसे आईबीएम एमडीएम प्रणाली में डाउनलोड किया। जब त्रुटियों की पहचान की गई थी, तो ई-मेल द्वारा इस फॉर्म को भेजने के साथ सुधार की एक लंबी प्रक्रिया शुरू हुई। सुलह हफ्तों तक खिंच सकती थी। अंत में, सहमत डेटा को हमारे ईआरपी सिस्टम में लोड किया गया था, माल को गोदाम में भेजा गया था, फिर से मापा गया और एक अलग डब्ल्यूएमएस सिस्टम में प्रवेश किया गया। और उसके बाद, परिवहन विभाग, बदले में, इसे अपने टीएमएस सिस्टम में दर्ज किया। नतीजतन, प्रत्येक विभाग, वास्तव में, अपना अलग डेटा स्टोरेज सिस्टम बनाया। जब "क्लीन" डेटा प्राप्त करना आवश्यक था, तो अक्सर विसंगतियां थीं, क्योंकि अलग-अलग स्टोरेज से प्राप्त डेटा एक-दूसरे से भिन्न होते थे। इस तथ्य का उल्लेख नहीं करने के लिए कि माल की आवाजाही की श्रृंखला के प्रत्येक खंड ने डेटा को फिर से दर्ज किया, और इससे समय की हानि हुई।



इस प्रक्रिया को कैसे अनुकूलित किया जाए, यह सोचकर, हम (X5 रिटेल ग्रुप) सामानों की एकल इलेक्ट्रॉनिक सूची बनाने का विचार लेकर आए। पायलट लॉन्च में भाग लेने के लिए, हमने पहले आपूर्तिकर्ता भागीदार के रूप में MARS को आमंत्रित किया।

हमने उत्पाद डेटा आपूर्ति श्रृंखला में एक नया आइटम जोड़ने का फैसला किया। यह तत्व सामग्री सेवा प्रदाता द्वारा बनाई गई विशेषज्ञ प्रयोगशाला थी। हमारे पायलट, मंगल के लिए, यह कोरस परामर्श था। कार्य की योजना इस प्रकार है: आपूर्तिकर्ता डिजिटलीकरण के लिए उत्पादों के नमूनों के साथ प्रयोगशाला प्रदान करता है। प्रयोगशाला फोटोकॉन्ट्रोल, 3 डी-शूटिंग के साथ उत्पादों का स्वत: माप करती है, अंतर्राष्ट्रीय मानकों और X5 डेटा मॉडल के अनुसार अतिरिक्त विशेषताओं में सामानों को भरती है। इसलिए हमें एक ऐसा व्यक्ति मिला जो डेटा की गुणवत्ता के लिए ज़िम्मेदार है और उन्हें यथासंभव प्राप्त करने की प्रक्रिया का अनुकूलन करना चाहता है। प्रयोगशाला प्राप्त आंकड़ों को सीधे पोर्टल प्रणाली (आपूर्तिकर्ता के खाते में) में स्थानांतरित करती है। इसलिए हमारे पायलट के चरण में, हमें एक्सेल फाइल भेजने के साथ मंच से छुटकारा मिला।

इलेक्ट्रॉनिक कैटलॉग "MARS" और हमारे पोर्टल के बीच एपीआई के माध्यम से एकीकरण, हमने डेटा प्राप्त किया, उनकी गुणवत्ता को मापा और इसे हमारे एमडीएम सिस्टम में स्थानांतरित कर दिया।



बेशक, प्रयोगशाला के साथ बातचीत को भी स्थापित करने की आवश्यकता है। जब डेटा आपूर्तिकर्ता पोर्टल सिस्टम में प्रवेश किया, तो हमने इसे जांचा। यदि हमने डेटा को अमान्य माना, तो हमने प्रतिक्रिया दी। प्रयोगशाला कर्मचारियों ने सुधार किए, और फिर एकीकरण प्रणाली के माध्यम से सही डेटा स्वचालित रूप से (मैनुअल प्रविष्टि के बिना) माल की शुरूआत के लिए एक आवेदन शुरू करने के लिए हमारे मास्टर डेटा सिस्टम में चला गया। उसके बाद, वाणिज्यिक विभाग के कर्मचारियों ने एक नई पीएलयू के लिए एक आवेदन बनाने के लिए केवल 3-4 आंतरिक विशेषताओं को भर दिया। पहले ऐसी दर्जनों विशेषताएँ थीं।

आपूर्तिकर्ता और रिटेलर दोनों के लिए एक बार में प्रयोगशाला को आकर्षित करने से कई फायदे हुए:

• प्रतिपक्ष से एक ही संसाधन और स्वतंत्र विशेषज्ञता के कारण, रिटेलर और आपूर्तिकर्ता की संयुक्त योजना को सरल बनाया गया है।
• गलत डेटा से जुड़े महत्वपूर्ण रूप से कम हुए नुकसान (ऑर्डर में त्रुटि, रिटर्न)।
• प्रत्येक उत्पाद के बारे में जानकारी सबसे पूर्ण और सही हो गई है।
• इस प्रक्रिया में ही तेजी आई है, इसके अलावा, जिनके डेटा को सही माना जाता है उनका सवाल अब प्रासंगिक नहीं है।

मानकों ने हमें पैकेजिंग माप में विसंगतियों से बचने में भी मदद की है। कभी-कभी कुछ इकाइयों में उपकरण खराब तरीके से समायोजित या गलत तरीके से कॉन्फ़िगर किए गए थे, इसलिए ऊंचाई-चौड़ाई-गहराई-मात्रा के माप में त्रुटियां हुईं। इस मामले में, हमने माप की फोटोकॉपी करने का अनुरोध किया। यदि आप एक गलती पाते हैं, तो इसके बारे में बात की और परिवर्तन किए हैं। अब हम वाणिज्यिक विभाग के कर्मचारियों को शामिल किए बिना जानकारी प्राप्त करते हैं, और हम तुरंत सिस्टम में डेटा का उपयोग कर सकते हैं। और सभी विभाग (परिवहन विभाग और वितरण केंद्रों सहित) आईबीएम से डेटा का उपयोग कर सकते हैं, अर्थात, वे इसे अपने दम पर दर्ज नहीं करते हैं।



हम त्रिपक्षीय सहयोग के प्रारूप में मास्टर डेटा बाजार में प्रवेश करने वाले पहले व्यक्ति थे। यह, ज़ाहिर है, कंपनियों और डिवीजनों के बीच डेटा स्थानांतरित करने के लिए बहुत अधिक श्रम की आवश्यकता होती है: वितरण केंद्रों का उपयोग करना आवश्यक था, ध्यान से जांचें कि सभी आईडी संयोग से, और वाणिज्यिक विभाग के कर्मचारियों के लिए प्रशिक्षण का संचालन करते हैं। अब रूस में, खुदरा विक्रेताओं और आपूर्तिकर्ताओं (यहां तक ​​कि वैश्विक वाले) दोनों के लिए, ऐसे मानकों के साथ काम करना अभी भी नया है: डेटा विकेन्द्रीकृत है, और कई अभी उन्हें समेकित करने की आवश्यकता के बारे में सोचना शुरू कर रहे हैं। हालांकि, यह निश्चित रूप से काम की गुणवत्ता में सुधार और भविष्य में कठिनाइयों और लागतों को कम करने के लिए लायक है।

परिणामस्वरूप, हम इसमें सक्षम थे:

• आदेशों में त्रुटियों की संख्या को 10% तक कम करें।
• VHC डेटा की गुणवत्ता में 40% तक सुधार।
• एक सप्ताह में कुल लिस्टिंग समय कम करें। लगभग दो दिन हमें त्रुटियों को ठीक करते समय एक्सेल फाइल के आदान-प्रदान पर जोड़तोड़ के बहिष्कार के कारण मिला - वास्तव में यह प्रतीत होता है सरल ऑपरेशन वर्कफ़्लो को धीमा कर देता है।

भविष्य में, हम सभी आपूर्तिकर्ताओं को नई इलेक्ट्रॉनिक कैटलॉग प्रणाली में स्थानांतरित करने की योजना बनाते हैं, और न केवल इनपुट के लिए प्रक्रियाओं का काम करते हैं, बल्कि एक ही पोर्टल के माध्यम से सभी इन्वेंट्री आइटम को बदलने के लिए भी करते हैं। हम आश्वस्त थे कि एकल खिड़की सीधे डेटा प्राप्त करके आपूर्तिकर्ता के साथ संचार को गति देती है, और लिंक जो डेटा की गुणवत्ता के लिए जिम्मेदार है, आमतौर पर नेटवर्क की गुणवत्ता में सुधार करता है।