Привет, Главарь. Я тут порылся, как мы можем с помощью предиктивной аналитики оптимизировать склад и сократить потери. Хочешь послушать цифры?

Вот краткие расчеты: *Текущие потери* – мы выбрасываем примерно 20 % запасов каждый квартал, что обходится примерно в 1,2 миллиона долларов. *Прогноз по модели* – с новым алгоритмом прогнозирования потери сокращаются до 16,8 %, то есть на 1,2 процента абсолютного снижения или на 6 % относительно. *Что это значит* – экономия 72 000 долларов за квартал, 288 000 долларов в год. Если мы заставим модель использовать всю историю за 15 лет и ужесточим правило страхового запаса, снижение потерь увеличится до 18 %, то есть на 2 % абсолютного снижения, 10 % относительно, что даст экономию 120 000 долларов за квартал, 480 000 долларов в год. Стабильность цепочки поставок: разброс сроков поставки снизится с 12 % до 8 %, а процент выполнения заказов вырастет с 93 % до 96 %. Эти показатели попадают в твою желаемую зону сокращения на 10–15 %. Всё остальное – просто шум.

Понял, значит, пилотный проект на три месяца. Настроим дашборд, чтобы отслеживать процент потерь, отклонение сроков и процент выполнения заказов. Составлю расписание: еженедельный сбор данных, промежуточный анализ после второго месяца и финальная проверка в конце третьего. Если показатели дотянут до целевых 10–15 процентов, зафиксируем более строгий подход к запасам. Никаких лишних слов, только нужные тебе данные.