Проект

Hochland реализует цифровую трансформацию на платформе Optimacros

Заказчики: Хохланд Руссланд

Москва; Пищевая промышленность

Продукт: Optimacros Платформа для оптимизационного и консолидационного планирования

Дата проекта: 2023/11 — 2024/02
Количество лицензий: 60
Технология: BI
подрядчики - 451
проекты - 3063
системы - 1151
вендоры - 560
Технология: BPM
подрядчики - 483
проекты - 6333
системы - 478
вендоры - 320
Технология: CPM
подрядчики - 268
проекты - 1157
системы - 129
вендоры - 76
Технология: OLAP
подрядчики - 104
проекты - 857
системы - 60
вендоры - 49
Технология: SaaS - Программное обеспечение как услуга
подрядчики - 1166
проекты - 14989
системы - 1820
вендоры - 1025

2024: Внедрение Optimacros

19 февраля 2024 года компания АТОМС Консалтин сообщила о том, что ООО «Хохланд Руссланд» (Hochland), один из отечественных производителей сыра, завершила очередной этап цифровой трансформации предприятия – автоматизирован анализ себестоимости и процесс прогнозирования затрат. Проекты реализованы на отечественной платформе Optimacros. Подрядчиком выступила компания «АТОМС Консалтинг».

По информации компании, предполагалось, что оптимизация планирования будет осуществляться на базе системы SAP, в которой ведется учетная деятельность. Но из-за рисков использования иностранного ПО, рассматривались отечественные разработки. Одним из ключевых требований Hochlandк подрядчику было применение современных технологий.

Чтобы удостовериться, что отечественная платформа Optimacros закроет все потребности, компания вместе с интегратором реализовала два проекта: был разработан пример отчета по себестоимости и автоматизировано планирование расходов по МВЗ (места возникновения затрат) и заказам. Убедившись в возможностях платформы и компетенциях сотрудников ИТ-компании, руководство Hochland приняло решении о масштабировании проекта.

Заказчик поставил перед специалистами «АТОМС Консалтинг» две задачи:

  • создать инструмент для анализа себестоимости, т.е. доработать решение, созданное в тестовом проекте, для использования в рабочем режиме;
  • автоматизировать процесс прогнозирования затрат.

Для выполнения первой задачи была настроена автоматическая передача элементов справочника материалов из SAP: готовой продукции, полуфабрикатов и сырья, фактических и плановых данных себестоимости готовой продукции. Для переноса информации специалистами Hochland на базе модуля ETL Optimacros разработана шина данных. Также с помощью инструментов Optimacros были автоматизированы сложные расчеты себестоимости с детализацией до базовых элементов сырья. В результате специалисты отдела контроллинга получили отчет для анализа себестоимости в следующих разрезах: Заводы, Группы Материалов, элементы справочника Материалов разных уровней, переделы, количество и стоимость.

«
Автоматически формируемые в Optimacros отчеты позволяют детализировать себестоимость готовой продукции на всех уровнях производственного процесса до базовых элементов справочника Материалов (сырья). Благодаря этому скорость анализа данных и поиска отклонений повысилась в 2-3 раза. Работы по созданию модели в Optimacros выполнены за 1, 5 месяца.

отметил Максим Селезнев, партнер «АТОМС Консалтинг»
»

По второй задаче на февраль 2024 года автоматизированы четыре блока прогнозирования затрат: по местам и видам затрат, по заказам, затратам на доставку (Логистика) и на командировки.

Для автоматизации прогнозирования затрат специалисты «АТОМС Консалтинг» и Hochland настроили автоматическую передачу справочников – Заказов, МВЗ, Видов затрат, готовой продукции и других, необходимых для решения задачи, а также фактических данных (по МВЗ и Заказам) из SAP. Система осуществляет проверку их качества, что позволяет пользователям Михаил Рожков, PARMA TG: Большинство наших BPM-проектов выходят за рамки отдельных процессов и организаций 3.5 т оперировать единой непротиворечивой информацией, исключить проблемы при консолидации и оптимизировать время на поиск и анализ ошибок. Полученные фактические данные используются для сравнения при план-фактном анализе и заполнении прогноза.

Для сотрудников заказчика разработаны удобные формы ввода прогнозных данных, учитывающие возможность выбора срезов, по которым будет формироваться прогноз, и просмотр фактических результатов предыдущих периодов. По блокам «Логистика» и «Командировки» предусмотрен ввод нормативов и расчет затрат на их основании. Так, для расчетов по командировкам пользователю достаточно внести информацию по количеству сотрудников, пунктах назначения и количестве суток, а система автоматически добавит нормативы по стоимости билетов и проживания, суточным и рассчитает прогноз затрат. По блокам МВЗ и заказам затраты вносятся в суммарном виде.

Благодаря созданному интерфейсу управления мэппингами и справочниками, у специалистов отдела контроллинга появился инструмент для управления всей моделью прогнозирования. Они могут добавить или убрать статьи для определенных ответственных, внести новые или поменять действующие нормативы, добавлять дополнительные элементы в справочники, менять атрибуты.

Система консолидирует все прогнозы в итоговый отчет для директоров и руководителей подразделений. Полученные данные можно детализировать по запланированным затратам, ответственным, которые их планировали, подразделениям, заказам. Кроме этого, пользователи получили возможность сравнить план-факт, «провалиться» до фактических проводок, чтобы посмотреть, из чего сформировалась конкретная сумма.

«
Hochland реализует масштабную стратегию трансформации, которая затрагивает все направления бизнеса. Мы рассматриваем автоматизацию процесса прогнозирования затрат на основе российского ПО, как одну из составляющих системы интегрированного планирования, которая позволит превратить стратегические цели компании в операционные задачи. Мы думаем о единой цифровой платформе, которая объединит бизнес- и финансовые процессы компании. И в качестве следующего шага планируем автоматизацию процесса прогнозирования продаж и планирования производства.

прокомментировал Павел Пузанов, руководитель отдела информационных технологий и цифровой трансформации Hochland
»

Проект реализовывался в 2 этапа: на первом этапе с моделью работали 10 пользователей, на втором – около 60 специалистов. Для реализации потребовалось 3,5 месяца.