Управление запасами

Управление запасами

Основной капитал дистрибьюторов и торговых компаний сосредоточен в их товарных запасах. Ресурсы на поддержание запаса могут быть разделены на собственно финансовые средства, - «замороженные» в находящихся на складе товарах, и затраты на приобретение (аренду) складских помещений, технологии и оборудование. При уменьшении товарного запаса понадобится и склад меньших размеров, а значит, затраты снизятся.

Сразу же, как только возникли товарные запасы, появились способы управления ими. Сегодня качественное, т. е. эффективное проектирование склада невозможно без опоры на технологии управления запасом.

С появлением современной компьютерной техники, с усилением рыночной конкуренции и приходом «технарей» в бизнес тема управления запасом обрела «второе дыхание». Появились новые возможности, позволяющие решать проблемы эффективности использования ресурсов на уровне, который еще совсем недавно считался фантастическим.

О практической реализации одной из новейших разработок отечественных специалистов по научному управлению запасом мы и расскажем в настоящей статье. Наибольший интерес она представляет для компаний-дистрибьюторов многономенклатурного ассортимента товаров массового спроса.

Существует убеждение, что сложная задача не может иметь адекватного математического воплощения. Такого мнения придерживаются те, кто не способен в силу различных причин применить к практической проблеме соответствующий математический аппарат. Однако, на мой взгляд, это в корне неверно.

Актуальность афоризма «нет ничего более практичного, чем хорошая теория», приписываемого Л. Больцману, с годами только увеличивается. Руководители, которые считают, что их «уникальный» бизнес может делаться только «уникальными» людьми, частенько не только не владеют современными методами работы (что не удивительно), но (что удивительно) абсолютизируют свое, зачастую устарелое, представление о возможностях науки именно в приложении к их конкретному бизнесу.

Логист - это человек, который должен уметь хорошо считать. В наше время существует масса инструментов, доступных как по цене, так и по уровню квалификации пользователя. Прикладной математикой разработаны очень мощные алгоритмы, а современная компьютерная техника позволяет проводить расчеты весьма оперативно. Все сказанное имеет самое непосредственное отношение к управлению товарным запасом. В постановке этой задачи нет ничего нового, еще в шестидесятые годы ХХ века Ю.И. Рыжиковым написаны классические труды по управлению запасом, а в 2001 г. вышла его книга, которую мы бы рекомендовали всем, кто интересуется этим вопросом. Попытки реализовать теорию на практике явно опередили свое время. Отсутствие удобных и быстрых вычислительных машин, а также, что еще важнее, отсутствие естественных бизнес-мотиваций в обществе тотального дефицита не позволило воплотить на практике теоретические разработки. При грамотном управлении запасом потребность в складских площадях, как правило, оказывается существенно меньше, чем планировалось ранее, что значительно уменьшает издержки предприятия. В плановой экономике личные интересы управленцев зачастую прямо противоположны эффективности предприятия.

Следует признать, что по меркам развитых стран уровень управления запасом в нашей стране достаточно низок. В период «нефтяного изобилия» об эффективности в России мало кто задумывался всерьез. Вопрос о том, как эффективно управлять запасом сегодня, когда маржинальный доход от деятельности предприятий снижается, доступ к заемным средствам ухудшается, а конкуренция растет, приобретает первостепенное значение.

Традиционные аналитические (в отличие от чисто экспертных, на которых мы останавливаться не будем) модели опираются на трех «китов»:

во-первых, на АВС-анализ, во-вторых, на формулу оптимального заказа EOQ (economic order quantity), и, наконец, на предположение, что все случайные процессы можно описать нормальным распределением (распределением Гаусса).

АВС-анализ - это метод элементарного ранжирования и группировки объектов, обобщающий принцип, предложенный итальянским экономистом и социологом Вильфредо Парето в 1897 г.

АВС-анализ широко применяется в логистике для целей анализа запасов товарно-материальных ценностей, позволяет существенно упростить управление запасами в случае широкой номенклатуры материалов и сосредоточиться на наиболее важных позициях. В процессе АВС-анализа все запасы товарно-материальных ценностей (ТМЦ) делятся на три группы - А, В и С - по стоимости или степени важности.

Запасы ТМЦ, относящиеся к группе А, - это ключевые запасы. К этой группе относят обычно 15-20% позиций ассортимента, обеспечивающих 75-80% от всех запасов. ТМЦ группы А обеспечивают непрерывность производства, их отсутствие может стать критичным для производства и привести к ощутимым потерям.

Запасы ТМЦ группы В являются менее важными, их объем, как правило, не превышает 15% общего объема запасов, в ассортименте они занимают около 30%.

Группа С - это малоценные и быстро заменяемые ТМЦ, составляющие около 50% номенклатурных позиций, чей совокупный вклад в объем запасов не превышает 5%.



Рис. 1. Процент от общего числа позиций номенклатуры запаса товаров

Группирование запасов ТМЦ далеко не всегда удается сделать объективным. Но в любом случае его цель заключается в том, чтобы отделить существенные позиции запасов от несущественных. После того, как удается достичь этой цели, следующей целью является установление соответствующего учета и контроля в разрезе групп запасов. Кроме этого в разрезе групп запасов осуществляются адекватные мероприятия по оптимизации размеров заказа и поставок. Так запасы группы А требуют особого контроля и внимательного подхода к определению их размеров. В то же время запасы группы С не нуждаются в столь большом внимании, что очень важно для оптимизации труда персонала, занятого в логистике.

Модель EOQ 

Модель EOQ, которую часто называют формулой Уилсона, является простейшей оптимизационной моделью для детерминированного спроса, и отсутствия дефицита. Модель, впервые предложенная Ф. Харрисом в 1913 г. и развитая Р. Уилсоном в 1934 году, минимизирует в простейших предположениях суммарные затраты на хранение и пополнение товара.

На рис. 2 показано взаимоотношение между кривыми издержек размещения заказа (обратно пропорционально размеру заказа), хранения запаса (прямо пропорционально размеру заказа), кривой общих издержек и оптимальным размером заказа.

Формула оптимального размера заказа для единственного продукта может быть представлена как точка минимума суммарной функции издержек.

Если:

EOQ - оптимальный размер заказа

C - издержки размещения заказа (не зависит от величины заказа)

R - ежемесячный детерминированный спрос на продукт

H - издержки хранения единицы товара в месяц,

то:





Рис. 2. Зависимость издержек от размера заказа в модели EOQ

Поскольку управление запасом осуществляется на фоне случайного спроса, часто предполагают, что спрос распределен по нормальному закону. Нормальное распределение случайной величины определяется двумя параметрами: математическим ожиданием и стандартным отклонением. Частным случаем такого предположения является XYZ-анализ, а также все другие модели, в которых определяющим параметром выступает стандартное отклонение. Распределение Гаусса для спроса обосновывают ссылкой на Центральную предельную теорему теории вероятностей. Не углубляясь в детали, заметим, что применимость ЦПТ в управлении запасом носит весьма ограниченный характер, а нормальное распределение адекватно описывает реальный спрос достаточно редко.



Рис. 3. Иллюстрация свойств нормального распределения

Вероятность нормальной случайной величины не превышать сумму математического ожидания и одного, двух и трех стандартных отклонений составляет соответственно 84,1%, 97,7% и 99,9%.

С помощью этих моделей в прошлом веке был достигнут значительный прогресс в управлении товарным запасом. Если учесть, что сто лет назад не было современных компьютеров и на сложные вычисления требовалось очень много времени, а рассмотренные модели весьма просты, они по праву считаются классическими. Сегодня эти модели могут быть превосходным учебным материалом, на практике же они выглядят несколько архаично. Хотя следует с грустью признать, что из современных российских логистов мало кто освоил и эти «премудрости».

Современная компьютерная техника позволяет решать задачу управления товарным запасом корректно и на принципиально более высоком уровне, чем раньше. Эра быстродействующих настольных компьютеров открыла новые, доселе невиданные возможности для управления запасами, в полной мере пока еще плохо осознанные. Объективной причиной тому служит незрелость российского рынка, а субъективной - недостаточная математическая грамотность персонала коммерческих предприятий. Сегодня невозможно разрабатывать методы управления запасом, не имея хорошей математической подготовки. Кроме того, необходим опыт работы в складском и торговом бизнесе. Сочетание всех этих качеств позволило нам предложить новый подход и реализовать его в уникальном программном продукте - системе автоматизированного управления запасом «Инвентор», аналогов которому не находится пока что ни у нас в стране, ни за рубежом.

Как работает эта программа? Эффективное управление товарным запасом состоит в экономической оптимизации, а мерилом эффективности является прибыль. В системе «Инвентор» целевой функцией является чистая прибыль компании в единицу времени, а решение задачи состоит в определении параметров, при которых эта функция достигает максимума. Алгоритм быстрого «перебора» управляющих параметров составляет ядро оптимизационной процедуры.

Когда мы говорим об эффективности управления товарным запасом, то имеем в виду максимизацию чистой прибыли предприятия в той части, в которой эта прибыль зависит от управления товарным запасом. Одна из составляющих работы по увеличению эффективности управления запасом - корректная финансовая модель предприятия. Все текущие бизнес-процессы на предприятии нужно рассмотреть с точки зрения расходов, связанных с управлением товарным запасом. Это и стоимость хранения товарного запаса, и затраты на его пополнение, и издержки от дефицита в виде недополученной прибыли ( с учетом дополнительных штрафов за отказ в обслуживании). Все процессы в цепи поставок: транспорт, аренда зданий и оборудования, затраты на персонал, закупочная деятельность, организация продаж, проценты по кредитам, кредиторская задолженность, дебиторская задолженность, налоги и т. д. - должны найти адекватное отражение в финансовой модели. Корректная модель должна абсолютно точно, в рублях, показывать, насколько уменьшаются издержки при увеличении товарного запаса, насколько увеличивается стоимость хранения, снижаются издержки от дефицита и т.п.

Основой оптимизации является финансово-экономическая модель. Для каждой ассортиментной позиции необходимо получить ряд коэффициентов, характеризующих ее финансовую эффективность (доходность на штуку, стоимость хранения штуки в сутки, стоимость пополнения штуки). Номенклатурных позиций, которыми необходимо управлять в дистрибьюторском бизнесе, как правило, 10-20 тысяч ед., а в некоторых случаях ассортимент компании может доходить до 100 и более тысяч SKU (stock keeping unit). Это осложняет задачу, но тем не менее, современная компьютерная техника при использовании «продвинутых» алгоритмов позволяет с ней справиться. Поскольку задача оптимального управления многономенклатурным товарным запасом решается при случайном спросе, для каждой товарной позиции нужно восстановить реальную статистику движения ее запасов. Это то, что отличает (выделяет) нашу методику расчета (по сравнению с) от традиционного подхода, если и учитывающего случайность в спросе (в отличие от совсем простеньких детерминированных моделей), то в предположении, что распределения вероятностей для спроса являются нормальными. Такое предположение сплошь и рядом не выдерживает никакой критики. Особенно это наглядно проявляется в торговле товаром редкого или эпизодического спроса, что характерно, например, для фармацевтической розницы: в аптеках продается товар, который запрашивается в большинстве случаев не чаще 1-2 раз в месяц. При оптимизации в системе «Инвентор» используется эмпирическое распределение вероятностей спроса, т. е. то распределение, которое наблюдается в действительности, и никаких дополнительных гипотез не измышляется.

Опираясь на характеристики спроса и параметры финансовой модели, «Инвентор» математически корректно определяет состояние многономенклатурной системы, обеспечивающее максимум прибыли. Для каждого SKU находятся параметры управления, которые определяют, когда (при каком остатке) и в каком количестве следует делать заказ.

Описанная процедура - это только первая часть решения задачи по оптимальному управлению запасом компании. Мы называем это решение абсолютным оптимумом в отличие от условного оптимального решения, реализуемого при имеющихся дополнительных ограничениях. Абсолютное оптимальное решение позволяет рассчитать объем любых ресурсов, обеспечивающих его реализацию. Может случиться, что для данного бизнеса оптимальным окажется склад в два раза больше существующего. Значительное увеличение площадей возможно далеко не всегда, особенно за короткое время. Проектирование и строительство склада редко укладываются в 2 года. Как правило, сроки строительства существенно затягиваются по самым разным причинам - от банальной нехватки финансов до трудностей административного порядка. Однако и «урезать» все параметры вдвое на том основании, что «у нас есть тот склад, который есть», абсолютно ошибочно с точки зрения эффективности: какие-то SKU в рамках наложенных ограничений следует вообще выводить из ассортимента, а для других SKU изменение параметров управления может быть минимальным. В этом случае задача оптимизации формулируется так: какие параметры управления обеспечивают максимальную прибыль с учетом заданных ресурсных ограничений. В рассмотренном примере таким ограничением может быть вместимость склада в кубометрах. Другим ограничением может стать сумма денежных средств, «замороженная» в товаре. Для условий расширяющегося финансового кризиса нами разработана модель, оптимизирующая прибыль при ограничении на объем заемного капитала. В системе «Инвентор» может быть учтено произвольное ограничение на любой ресурс, а также любая комбинация из ресурсных ограничений. При таком подходе мы обеспечиваем корректное решение практических задач, которые, как показывает опыт, всегда имеют ресурсные ограничения.

Опыт апробации системы «Инвентор» показал, что в разных сферах бизнеса как в оптовых, так и в розничных, резервы эффективности в управлении товарным запасом просто колоссальны. Оказывается, что при оптимальном управлении запасом, дефицит товара уменьшается на десятки процентов, объем склада и частота пополнений сокращаются в разы. Прибыльные сферы бизнеса увеличивают чистую прибыль, как правило, на 60-80%, многие убыточные виды бизнеса при правильном управлении запасом становятся прибыльными.

О стратегическом управлении товарным запасом и практических проблемах, возникающих при внедрении системы «Инвентор», мы расскажем в следующем номере журнала.

Управление запасами как точная наука (продолжение).

Ваньян П.Л. журнал "Склад и техника", февраль 2009

В предыдущей статье (№ 1, январь 2009 года) мы рассмотрели теоретические основы оптимизации товарного запаса предприятия с помощью программы «Инвентор». В предлагаемой статье мы остановимся на практических трудностях внедрения автоматизированной системы управления запасом (УЗ), а также рассмотрим дополнительные возможности, открывающиеся перед компанией, обладающей современной системой УЗ.

Внедрение новых технологий всегда сопровождается определенными как объективными, так и субъективными, трудностями. В оптимизации запасов содержится большой экономический потенциал, но в то же время внедрение «продвинутой» программы весьма трудоемко. О некоторых специфических трудностях внедрения системы УЗ мы поговорим ниже.

Как и в любом IT-внедрении, преодолеть «подводные камни» внедрения можно только при полном взаимодействии и взаимопонимании между поставщиком решения и клиентом.

Для внедрения системы «Инвентор», прежде всего, необходимы корректные данные по движению товара в компании. Любая автоматизированная система управления критична к ошибкам, внесенным при вводе первичной информации. Оптимизационные системы, управляющие моментом и объемом закупки, вдвойне критичны к качеству исходных данных. Поэтому у себя в компании мы не жалеем сил и времени на вычищение исходных данных, их корректировку и пересчет. Одной из «болевых точек» при автоматизации системы УЗ является не слишком достоверная внутрифирменная статистика.

Достаточно давно работая в консалтинге, мы поняли, что добиваться от заказчика каких-то обобщенных агрегированных данных, тем более, переработанных - бессмысленно.

Сотрудники заказчика заняты решением текущих задач управления компанией, а масса вопросов, требующих разрешения при внедрении системы, остаются без внимания. Заказчик справедливо полагает, что он на то и привлекает консультантов, чтобы они решали, а не создавали дополнительные «проблемы». Поэтому в компании «Инвентор Софт», заведомо отказавшись от попыток получить «готовые» зависимости, мы просим предоставить нам первичные данные за максимальный период. В результате мы получаем огромные массивы транзакций - гигабайты детальной информации о товародвижении в компании.

Такая информация позволяет достоверно выявить динамику, тренды и сезонность различных характеристик запаса, включая финансовые параметры. Обработка первичной информации проводится сотрудниками «Инвентор Софт». Корректные данные позволяют системе «Инвентор» дать статистически достоверный прогноз вероятностных характеристик сбыта, ценовых и других финансовых параметров по каждой номенклатурной позиции.

К проблемам субъективного характера при внедрении системы «Инвентор» в основном относится некачественное ведение баз данных на предприятии. Сплошь и рядом приходится сталкиваться с различными несанкционированными корректировками первичных данных. Например, встречается ситуация, когда ошибочно проведенная поставка или ее часть «минусуется» фиктивной отгрузкой. При этом, зачастую, такая транзакция не имеет признака корректировки и с точки зрения анализа продаж такая отгрузка трудноотличима от реальных продаж. Такая ошибка может внести существенные, иногда в разы, погрешности при восстановлении параметров спроса.

Другим распространенным случаем является некорректное ведение справочников, в частности, справочника товаров. Бывает, что один и тот же товар заносится несколько раз под разными кодами. По названию товара человек ориентируется легко, но программа оперирует кодами и таких возможностей лишена. А бывает, что различный товар заносится на один код, потому что кому-то «так удобнее». Такие проблемы может разрешить только человек, автоматизированная система здесь бессильна.

Кроме субъективных, при внедрении автоматизированной системы УЗ существуют проблемы объективного характера. К ним относится проблема ведения справочника аналогичных товаров, или аналогов. Аналоги - это такие товары, оригинальные коды которых отличаются, но с потребительской точки зрения они одинаковы, например, анальгин, выпущенный на разных заводах. Для потребителя однотипного товара производитель зачастую безразличен, важно лишь то, что это российский препарат, скажем, содержащий 10 мг действующего вещества. Параметры спроса и процедура оптимизации управления товарным запасом должна относиться к аналогу, а не к конкретному SKU (stock keeping unit), объединенному в аналоге. Некорректное ведение справочника аналогов приводит, как правило, к завышению оценки спроса и, в результате, к ошибкам при управлении запасом.

Другая важная задача при автоматизации закупок - это отделение характерных продаж, ради которых, собственно, и делаются складские запасы, от отгрузок нехарактерных. Для нехарактерных отгрузок товар, как правило, доставляется «под заказ» или проходи через склад кросс-докингом, когда заказанные товары не ложатся в складской запас, не продаются пришедшему в случайный момент клиенту, а перегружаются и напрямую идут конкретному покупателю. Управление запасами с помощью системы «Инвентор» обслуживает «выталкивающую» логистику, а работа «под заказ» - это логистика «вытягивающая».

Первая имеет место тогда, когда товар складируется и удовлетворяет случайный спрос, но совсем другое дело, если продукция закупается под конкретный заказ. Управление запасом в вытягивающей логистической системе строится совершенно иначе, здесь главный вопрос в том, какова адекватная стоимость, при которой предприятие готово организовывать доставку товара под конкретного клиента. Такая технология в изощренных вероятностных моделях не нуждается. В более сложном случае выталкивающей логистики необходимо отделить «запасаемые» товары от «заказываемых».

При автоматизированном разделении приходится учитывать, что заказы могут ждать своего владельца определенное время, а также учитывать обстоятельство, что объем продаж под заказ может отличаться от регулярных продаж со склада масштабом или стоимостью, что характерно, например, для тендерных отгрузок. В системе «Инвентор» по специальным алгоритмам выявляются нехарактерные отгрузки, а складской запас оптимизируется исходя из «правильного» спроса, не учитывающего тендерные поставки или спецзаказы.

Оптимизационная схема программы «Инвентор» базируется на знании характеристик (случайного) спроса. К сожалению, корпоративные информационные системы, в которых бы адекватно фиксировался спрос, практически не встречаются. Поэтому для восстановления спроса из корпоративной информационной системы, приходится использовать характеристики удовлетворенного спроса, т.е. продаж. Если товара, а, следовательно, и отгрузок в какие-то периоды не было, отсутствие продаж в эти дни неинформативно. Для корректного анализа спроса следует устранить эти нулевые продажи из рассмотрения или, как говорят, убрать «нули».

Есть определенные «мировоззренческие» проблемы при взаимодействии с заказчиками при переходе на новые технологии «Инвентор Софт». Существуют «продвинутые» предприятия, которые задумываются об эффективности своего бизнеса. Они уверенно оперируют параметрами типа «уровень сервиса» или «оборачиваемость товарного запаса», классифицируют и группируют его в духе простейшего старомодного АВС-анализа.

В результате для разных групп товара (А, В и С) экспертно определяются нормативные параметры: уровень сервиса, оборачиваемость, страховой запас в днях продаж и т.п. Одним словом, такие компании идут в правильном направлении, но дедовскими методами. В системе «Инвентор» мы не делим товары по группам, а рассматриваем весь ассортимент комплексно и для каждой SKU находим оптимальное решение, не задаваясь, например, оборачиваемостью и не пытаясь ее «оптимизировать». Еще раз подчеркнем, что никакое значение коэффициента оборачиваемости целью бизнеса не является, цель - это прибыль, а оборачиваемость - это просто вспомогательный расчетный параметр. Максимальная прибыль для ассортиментной линейки товаров определяется всеми составляющими бизнеса: стоимости хранения, пополнения, дефицита, кредитных денег, средств, которые вам предоставил поставщик в виде стоимости кредиторской задолженности, средств, которые вы в свою очередь передали клиенту в виде дебиторской задолженности; стоимости заемных денег и т.п.

Не задаваясь нормативным уровнем сервиса по товарным позициям, для каждой из них мы находим оптимальный параметр управления, определяющий, когда и в каких количествах товар нужно восполнять, заказывать. При этом учитываются все детали бизнес-процесса, включая, например, случайность времени доставки. Программа «Инвентор» решает задачу автоматизации процесса закупки, то есть дает инструмент, который уже не на субъективном уровне, не экспертно, а на основе точного расчета определяет момент и объем закупки.

В компании «Инвентор Софт» мы придерживаемся точки зрения, что человек должен заниматься только трудно формализуемыми вопросами, которые нельзя поручить машине. Он обязан вносить корректировки, которые компьютер сделать не в состоянии. Но то, что можно поручить компьютеру, нужно ему поручить - это наша точка зрения. Соответственно, первостепенная задача - автоматизировать процесс закупки на основе четко сформулированной цели и на базе финансово-экономической оптимизационной модели, т.е. дать закупщику в руки высокотехнологичный инструмент. Другая цель внедрения системы «Инвентор» - это дать руководителю, менеджеру, возможность объективного контроля над ситуацией в закупках. В результате проведения оптимизации системы УЗ наилучшие, т.е. соответствующие оптимуму по прибыли, характеристики запаса (оборачиваемость, уровень сервиса, издержки по типам издержек, объем дефицита, количество поставок за период и т.д.) с помощью программы «Инвентор» рассчитываются для каждого SKU. Например, если для какого-то товара оптимален 95%-ный уровень сервиса, а по факту он окажется равен 99,9%, то это повод задуматься, равно как и в случае отклонения любого параметра, причем как в «худшую», так и в «лучшую» сторону. Для многих специалистов по УЗ такая постановка вопроса кажется ересью, но, опыт подтверждает истину: нельзя добиться оптимума, оптимизируя вспомогательные параметры. Необходимо твердо помнить о цели оптимизации системы УЗ - получении максимальной прибыли!

Подход компании «Инвентор Софт» к постановке и решению задач управления запасами уже сегодня успешно используется на практике. Результаты внедрения не заставляют себя долго ждать. Так, например, в сетевых аптеках уже на этапе апробации системы «Инвентор» количество пополнений сократилось втрое в течение месяца. Это позволило разгрузить распределительный центр сети и высвободить время аптечных работников для более качественного обслуживания покупателей. В той же аптечной сети в течение месяца использования системы «Инвентор» уровень клиентского сервиса увеличился с 85% до 98%, т.е. процент отказов уменьшился в 7 раз!!! Оборот аптек сети в среднем увеличился на 15%, а чистая прибыль аптеки увеличилась почти вдвое.

Кроме прямой выгоды использования системы «Инвентор» выяснилось, что аптеки обладают существенным резервом по количеству обслуживаемого ассортимента. Увеличение ассортиментного списка аптек приводит к увеличению оборота аптеки за счет привлечения и удержания новых покупателей, а также повышения их лояльности.

Прекрасные результаты показала апробация система «Инвентор» на оптовом складе регионального фармацевтического дистрибьютора с оборотом около 200 млн. руб./мес. За счет эффективного управления товарным запасом во время периода апробации, который пришелся на начало финансового кризиса, компании удалось удержать оборот. Складской запас в течение двух месяцев был сокращен более чем на 40%., что дало не только прямую экономию более 800 тыс. руб./мес. на процентах по кредиту, но и позволило сохранить бизнес при стихийном сокращении объема кредитов. При резко сократившемся товарном запасе удалось повысить уровень обслуживания и не допустить дефицита. В результате проведенной с помощью системы «Инвентор» оптимизации управления товарным запасом чистая прибыль компании увеличилась на 60%

Опыт показал, что даже приближение к оптимальному решению на начальном этапе внедрения системы «Инвентор» обеспечивает дополнительную прибыль, исчисляемую миллионами рублей в месяц, поэтому система «Инвентор» полностью окупается уже за один-два месяца использования!

Список литературы

http://www.logadvisory.ru/