1. “PRESTY”
Автор:
Романчук Елена Сергеевна

2. Большинство предприятий периодически испытывают проблемы,
связанные с недостатком оборотных средств. В значительной степени эта
проблема связана с неэффективным управлением товарными запасами.
Склады и магазинов переполнены неликвидными товарами, а нужных
позиций нет в наличии.
Повышение оборачиваемости – одна из самых актуальных бизнес-задач, и
не только для торговых компаний.
Решение этой задачи позволяет значительно увеличить рентабельность.
Таким образом множество предприятий в сфере торговли нуждаются
в программных продуктах для анализа, прогнозирования и помощи при
принятии управленческих решений в сфере управления запасами.

3. Цель:
Создание принципиально новой системы анализа статистической информации о
движении товарного запаса, прогнозирования и выдачи рекомендаций по
принятию управленческих решений с использованием облачных вычислений.
Поставщики Склады Магазины Покупатели
Программа или Веб-сервис
«Presty» «Presty»
Cloud computing
Microsoft
Cloud database
Azure
Cloud numeric

4. 1. Экспертная система нечеткого вывода, что позволяет:
- предоставлять рекомендации не только по закупке товаров, но и по
продажам, цене, поставщикам, покупателям, предлагая множество решений и
описаний зависимостей.
- добавить новые критерии и результаты анализа и прогнозирования.
Пример: «у товара “Булочка” часто истекает срок годности, потому что нет
сопутствующего товара “Чай”», «товар ”Аспирин” перестает быть самым
прибыльным».
2. Алгоритмы нечеткой логики, что позволяет:
- повысить точность методов анализа и прогнозирования.
- реализовать способ взаимодействия с пользователем на естественном языке.
Пример: «необходимо купить от 11 до 15 ед.товаров “Витамин С”», «Товар “Упса”
выгоднее покупать у поставщика “Фармацевт”, чем у поставщика “Медпрод”».
3. Облачный веб-сервис, что позволяет:
- обрабатывать данные быстрее и удаленно, не загружая ПК пользователя.
- предоставлять пользователям услугу недорогого «разового» анализа данных.

5. Обобщенный алгоритм: Пример анализа рентабельности продаж:
Начало 1. Определение вклада продажи товара Ti в
выручку компании: S Ti
Ввод данных S=
∑ S Ti
i
Предобработка 2. Определение функции принадлежности µ (x)
данного товара Ti к прибыльным товарам
Анализ данных 3. Ранжирование товаров Ti по степени
прибыльности
Прогнозирование 4. Введение лингвистических переменных для
прибыльности, например:
Формирование - 0 ≤ µ ( x) ≤ 0.2 – w1 = «очень низкая»
рекомендаций - 0.2 ≤ µ ( x) ≤ 0.3 – w2 = «низкая»
- 0.3 ≤ µ ( x) ≤ 0.6 – w3 = «средняя»
Визуализация
- 0.6 ≤ µ ( x) ≤ 0.9 – w4 = «высокая»
результатов
- 0.9 ≤ µ ( x) ≤ 1 – w5 = «очень высокая»
Генерация 5. Использование полученного факта (например,
отчетов «Товар A относится к категории высокой
прибыльности») для вывода рекомендаций по
Конец принятию управленческих решений

6. Технические требования:
Технические требования являются
минимальными за счет использования
технологии облачных вычислений:
CPU:1200Mhz,
RAM:512Мб,
HDD: свободное место не менее 100 Мб.
Операционные системы: Windows XP и выше.
Предустановленное ПО: Microsoft Framework 4.0.
Команда:
1. Романчук Елена Сергеевна – информатик-экономист
руководитель проекта, программист, бизнес-аналитик, маркетолог, экономист.
2. Крошилин Александр Викторович - кандидат технических наук
научный руководитель.
3. Романчук Виталий Александрович - кандидат технических наук
программист, бизнес-аналитик, системный аналитик, дизайнер.
4. Гуляев Иван Александрович – инженер-системотехник
тестировщик, дизайнер.

7. Интерфейс
программы

8. Возможные результаты: Возможное представление результатов:

9. Интерфейс облачного
веб-сервиса

10. Уже созданная:
 Модель программной системы
 Модель веб-сервиса
 Документы для регистрации электронного ресурса в ОФЭРНиО
 3 статьи («Аналитический обзор программных средств управления
запасами», «Алгоритмы анализа статистической информации о движении
товарного запаса с использованием нечетких множеств», «Разработка
экспертной системы нечеткого вывода рекомендаций по планированию
закупок»)
Планируется:
 Полностью готовая программная система «Presty»
 Полностью готовый веб-сервис «Presty» на платформе Microsoft Azure
 Патентование разработки
 Публикация статей в журналах
 Сайт, посвященный программной системе «Presty»
Права на объекты интеллектуальной собственности полностью
принадлежат автору проекта

11. Сравнение с конкурентами:
Функцио- Автома- Быстро-
Конкуренты Цена Удобство
нальность тизация действие
Presty 10000* 10 10 10 10
Deductor ISO («Basegroup») 618950 9 6 7 5
Логистик Эксперт (А.Позолотин) 7000 4 5 5 5
РСЗ («Virbis») 22500 4 5 5 4
SIMPLE-System («SimpleSoft») 178000 7 6 6 3
JDA («Solvo») >2млн. 14 8 6 9
Inventor («Inventor Soft») >2млн. 12 7 8 6
BUY©ER (А.Пруцков) 0 2 1 3 0
СППР («Тримас Групп») 0 3 3 4 1
Принципиальные отличия: Deductor:
Решения и рекомендации для бизнеса,
а не просто календарь закупок
Анализ и прогнозирование не только для
спроса, но и для поставщиков, цен,
покупателей Presty:
Выше скорость и большее
удобство работы
Способ взаимодействия с программой
на естественном языке 618 950 р.
10 000 р.

12. Технологические риски
 За время разработки на рынке появятся конкуренты с такими же или
даже лучшими характеристиками
- практически завершены необходимые научные разработки, поэтому
выход на рынок первоначальной версии продукта и ее патентование
можно реализовать за относительно малый срок
- дальнейшая доработка программы должна быть реализована
мгновенно при появлении новых технологий или идей
 Зависимость от технологии облачных вычислений Microsoft Azure
- система работоспособна без использования облачных вычислений
- в минимальные сроки есть возможность перейти на другую
платформу облачных вычислений
Экономические риски
 Могут быть проданы не все планируемые копии ПО
-использование защиты программного обеспечения
- наём профессионалов по маркетингу, работающих за процент с
продаж
- цена продукта немного ниже, чем у конкурентов
- больший набор функциональных возможностей

13. Товар:
На рынке будет представлен:
Продукт: Услуга:
Программа «Presty» Веб-сервис «Presty»
10000 р. 400 100
р./мес. р./сеанс
Потенциальные покупатели:
Магазины: Склады:
Около 1063000 Более 14000 крупных
предприятий в РФ предприятий в РФ
Стратегия маркетинга:
Публикация рекламных статей в журналах, распространение буклетов в
магазинах, участие в выставках, реклама в интернете, различные скидки, демо-
версии.
Бизнес-планирование:
Разработан предварительный бизнес-план.
Период: 3 года Период: 5 лет.
NPV: 50000 руб.; (IRR: 20) NPV: 450000 руб. (IRR: 20)

14. Спасибо за внимание