![]() |
Статьи Как команде строитьсяРаботодатели вживляют чипы сотрудникамAgile в личной жизниСети набираются опта «Магнит» хочет стать крупным дистрибутором Задачи тревел-менеджера… под силу роботу?8 основных маркетинговых трендов, которые будут главенствовать в 2017 годуСтатья является переводом одноименной статьи, написанной автором Дипом Пателем для известного англоязычного журнала «Entrepreneur» Нужно стараться делать шедеврыО том, почему для девелопера жилец первичен, а дом вторичен Интервью Лента новостей Более 60 женщин планируют подать в суд на Google из-за завышенных зарплат у мужчинМировой финал Global Management Challenge 2019 пройдет в России«Мегафон» станет единственным владельцем «Евросети»Магазин игрушек Disney появится в России осенью 2017 годаВ Castorama придумали интерактивные обои, рассказывающие детям сказки |
|||||||
Шпаргалка для оптимизатораПавел Бондарев Источник: E-xecutive добавлено: 09-04-2008
просмотров: 19510 Ваша компания растет, а значит, появляются проблемы с оптимизацией складских запасов, дистрибуцией и планированием финансов. Существует ли кратчайший путь к решению этих вопросов? Один из способов выхода из кризиса за счет программной реализации методологии, позволяющей оптимизировать вышеназванные процессы на примере одной из российских компаний, вы найдете в статье на E-xecutive.
ВведениеВ последнее время все больше российских торгово-закупочных компаний среднего уровня сталкиваются с проблемой формирования и поддержания оптимального товарного складского запаса. Зачастую подобное связано с отсутствием четкой и ясной стратегии деятельности компании и, как частный случай, некорректным подходом к самой методологии формирования товарного портфеля (либо вообще отсутствием таковой). Подавляющее большинство подобных компаний делают упор лишь на оперативное управление, в то время как вопросы снабжения и распределения товара целиком и полностью находятся в компетенции менеджеров по закупке и логистике. Последние, в большинстве случаев, не имеют прописанной методологии и действуют по наитию, либо применяя простейшие схемы (к примеру, просто переадресуя заказы от клиентов своим поставщикам, либо формируют запасы, исходя из средних продаж за некоторый выбранный период). Надо отметить, что в последнее время в связи с обострением конкуренции на большинстве российских рынков руководители компаний пытаются решать данную проблему. Однако в большинстве случаев они ограничиваются лишь внедрением в некой информационной системе (как правило, учетной системе компании) тех же самых простейших алгоритмов, которые применялись менеджерами в «ручном» режиме. Подобный подход, безусловно, способен привести к некой оптимизации оперативных бизнес-процессов. Но касается он, в основном, только оптимизации бизнес-процессов деятельности менеджеров как таковых, не являясь при этом каким-то качественным инструментом по оптимизации общего процесса по формированию сбалансированных складских запасов. Плюс к тому, подобные решения дают результат лишь в краткосрочной перспективе, в то время как причины «болезни» по-прежнему не устранены. А потому первоначальная задача по оптимизации товарного портфеля компании зачастую остается нерешенной. Таким образом, в большинстве компаний, пытающихся как-то реорганизовать и оптимизировать свои процессы, происходит подмена понятий – вместо качественной замены процессов происходит некоторое видоизменение существующих. И только редкие компании пытаются идти дальше, пытаясь внедрить более сложные механизмы в процесс формирования сбалансированного товарного портфеля, с целью как оптимизировать деятельность менеджеров по логистике и закупкам, так и получить мощный и достаточно гибкий инструмент управления данными по движению товарных потоков. Как правило, результатом внедрения становится некая информационная среда (ИС), представляющая из себя программный комплекс, подключенный к некой базе данных (БД), из которой (и в которую) извлекается вся необходимая информация о товародвижении в целом и о самих товарах в частности. При этом указанная ИС обладает достаточно серьезным математическим аппаратом, позволяющим проводить сложные и достаточно точные вычисления с целью проведения расчетов по прогнозируемым продажам (остаткам, перемещениям и др.) в течение будущих отчетных периодов, и, как итог, построением планов продаж, закупок, финансовых и т.п. Существует множество вариантов решения задачи по внедрению информационных систем, позволяющих проводить оптимизацию товарных потоков. Общемировая тенденция такова, что наибольшее распространение в мире получили глобальные ИС класса ERP, MPR и т.п., охватывающие практически всю деятельность компании в целом. Это продукты от таких корпораций как SAP, Microsoft, Oracle и др. При всех их несомненных преимуществах, внедрение подобных систем обходится компаниям во многие миллионы рублей, чего не может себе позволить большинство отечественных компаний среднего уровня. В добавление к этому, на постсоветском пространстве на текущий момент недостаточно квалифицированных специалистов, способных не только внедрять и настраивать столь сложные системы, но и поддерживать и модифицировать их под собственные нужды компании (а этого зачастую требует специфика бизнеса). Таким образом, для большинства отечественных компаний подобные системы не приемлемы, по крайней мере в обозримом будущем. Таким образом, не у всех есть возможность внедрять системы подобного уровня, а потому всегда существуют более дешевые и простые аналоги, разработанные под специфику отечественного бизнеса и учета. На нашем рынке существуют разработки и отечественных производителей ПО (к примеру, 1С, Парус, Галактика и др.), целью которых также является внедрение ИС, пытающихся охватить все сферы деятельности компании. Внедрение и сопровождение подобных отечественных систем на порядок ниже по стоимости, по сравнению с «брендовыми» аналогами, что является неоспоримым преимуществом для большинства руководителей компаний при выборе ПО. Дополнительным положительным моментом является также и наличие специалистов по внедрению, настройке и доработке систем под нужды заказчика (стоимость работы подобных специалистов также значительно ниже по сравнению с внедренцами «бренд»-систем). Казалось бы, внедрение отечественных систем способно оказать положительное влияние на деятельность компаний в целом, и на проблему оптимизации товарных запасов, в частности. Однако и здесь существуют свои подводные камни. Самый большой плюс в практическом применении таких «всеобъемлющих» систем (как отечественных, так и зарубежных) заключается, по мнению многих экспертов, в возможности хранения всех данных в одном месте и использование их в режиме онлайн по первому требованию пользователя, в необходимых отчетах. На этом, на мой взгляд, серьезные плюсы и заканчиваются. Даже более того, с этого момента начинаются минусы. Во-первых, хранение всех данных (для каждого из направлений – учет управленческий, учет товарный, учет бухгалтерский, маркетинг, аналитика, взаимодействие с клиентами и др.) приводит к постоянной и достаточно серьезной нагрузке на единую базу данных (ЕБД) ввиду великого множества запросов; во-вторых, возникают некоторые технические сложности с разграничением прав доступа к данным от различных подразделений; в-третьих, с ростом самой ЕБД в значительной мере снижается ее гибкость и увеличивается время на запросы и обработку данных; в-четвертых, значительно возрастает физическая (техническая) нагрузка на сервер; в-пятых, для всех направлений деятельности компании вся ЕБД в целом является источником избыточной информации; и в-шестых, как ни крути, а эти системы в большинстве своем являются просто учетными системами, предназначенными для внесения, хранения и извлечения данных, и осуществления оперативной деятельности. В добавок к озвученному выше, использование глобальных систем порождает множество проблем при осуществлении различных видоизменений и доработок (которые постоянно проводятся) по мере развития бизнеса либо некоторых из его направлений. Поскольку какие-либо видоизменения в одном блоке системы с большой долей вероятности влияют и на смежные области, а спрогнозировать все потенциальные угрозы не всегда представляется возможным, техническим специалистам приходится лезть все глубже и глубже в систему, чтобы, решая одну проблему, не породить другие. И в итоге, решив одну локальную проблему, на поверхности все-таки появляются три новых, и процесс этот цикличен. Ввиду озвученных выше причин в последнее время все больше компаний переходят к декомпозиции общей ИС компании на отдельные блоки, каждый для своего направления, сохраняя при этом единое информационное пространство в целом по компании. Каждое из направлений использует для решения своих задач специализированную систему, разработанную строго для решения поставленных узконаправленных задач, и пользуется данными непосредственно из своей локальной базы данных. Все данные в локальных базах хранятся в строго структурированном виде, не обладают избыточностью, легко извлекаются и обрабатываются. При необходимости настраивается взаимосвязь между различными базами, и по регламентированному протоколу проводится обмен необходимой информацией между ними. К примеру, для большинства локальных ИС первичные данные извлекаются из ЕБД, после чего обрабатываются и дополняются данными из других БД либо из внешних источников. Полученные таким образом данные используются в локальных (специализированных) ИС, исключая при этом какое-либо серьезное воздействие на «соседние» локальные ИС и на ЕБД. Подобный подход снимает большинство озвученных выше проблем, характерных в случае одновременной работы всех систем непосредственно в ЕБД. Безусловно, решив одни проблемы, компании порождают другие – к примеру, некоторым менеджерам приходится иногда открывать две программные системы вместо одной для формирования каких-либо отчетов. Однако, на мой взгляд, серьезность данной проблемы на порядок меньше всех остальных, озвученных выше, и компенсируется повышением общего качества работы и получаемого результата. Поэтому в ряде случаев решение проблем по внедрению систем прогнозирования и планирования также выносят в качестве отдельной ИС – для формирования методологии прогнозирования и планирования, и реализации ее в программном виде с целью оптимизации товарного портфеля компании и поддержания его в сбалансированном состоянии. Предлагаю рассмотреть на примере одной из компаний решение задачи по реализации проекта по внедрению системы планирования, позволяющей решать поставленные задачи по оптимизации товародвижения. Ранее на этом на сайте автором уже представлялась методология проведения расчетов, позволяющая осуществлять формирование планов продаж и закупок, а также финансовых планов на их основе (Павел Бондарев: Просто о непростом: планирование торгово-закупочной деятельности компании). Вторым этапом были представлены результаты реализации и внедрения программного комплекса по прогнозированию и планированию деятельности в одной из компаний (представлено в печатной публикации – журнал «Логистика и управление» № 3/2008). Теперь же предлагается дать более расширенное представление реализованных результатов в виде программных комплексов по автоматизации процессов товарно-логистического прогнозирования и планирования, дистрибьюции и финансово-экономического планирования. Одним из направлений деятельности рассматриваемой компании является сельскохозяйственная техника и запчасти к ней, номенклатура свыше 20 тыс. позиций, порядка 20 филиалов по территории РФ, ярко выраженная сезонность. В связи с тем, что сезонность представляется «пиковой» дважды в год, а большая номенклатура не позволяет менеджерам по закупкам корректно проводить расчеты по прогнозам продаж и планам закупок «вручную» по множеству позиций, было принято решение о внедрении системы, которая взяла бы на себя всю техническую и расчетную работу, выдавая менеджерам соответствующие рекомендации для дальнейшего анализа и принятия решений. Автор данной публикации возглавлял в компании подразделение аналитики и планирования, одним из направлений деятельности которого была разработка, реализация и внедрение различных систем по оптимизации бизнес-процессов компании. В компании было принято решение пойти по пути декомпозиции общей ИС на отдельные информационные блоки и источники хранения данных. Для решения задач управленческого учета и бухгалтерии была взята на вооружение 1С версии 7.7, маркетинговые задачи решались с помощью системы «Marketing Analytic», в качестве CRM использовалась система «Монитор» версии 3.0. Все системы работают в своих локальных базах данных, за исключением 1С, работающей непосредственно на исходных данных из ЕБД. Время показало корректность данного подхода. Когда же стал актуальным вопрос по оптимизации товарных запасов компании, выбор напрашивался сам собой – необходимо внедрить, по аналогии, независимую систему планирования товарных запасов. Проанализировав рынок систем прогнозирования и планирования, пришли к заключению, что не существует готовой удобной и достаточно гибкой системы, которая бы позволила решать задачи компании в вопросах прогнозирования и планирования продаж, планирования закупок, и, в общем, в вопросах оптимизации движения товарных потоков. Использование существующих математических систем (к примеру, Statistica, SPSS, Sales-Forecast и др.) показалось неэффективным и нецелесообразным ввиду относительно высокой стоимости продуктов и излишней локализации решаемых задач. Поскольку поиск систем, удовлетворяющих нашим потребностям, не привел к ожидаемому результату, пришлось браться за самостоятельную разработку и внедрение подобной системы, удовлетворяющей следующим требованиям: 1. Предоставление пользователю всей необходимой статистической информации как по каждой товарной позиции, так и по группам позиций за установленный анализируемый период, с необходимой дискретизацией – продажи, закупки, неудовлетворенный спрос, складской остаток, тенденции продаж и др. 2. Предоставление результатов прогнозов продаж на основании статистических данных на будущий отчетный период, с необходимой дискретизацией. Расчеты прогнозов должны быть представлены несколькими методами, с выбранным наиболее оптимальным результатом, и возможностью пользователем вносить свои корректировки по мере необходимости. 3. Предоставление всей необходимой информации по отдельной товарной позиции на текущий момент – продажи с начала отчетного периода, текущие остатки (как в целом, так и с разбивкой по всем филиалам), прогноз продаж до конца отчетного периода, складские нормативы, поставщики и их условия, сроки поставки товарных позиций, и мн.др. 4. Предоставление результатов аналитических расчетов по необходимым объемам и срокам закупки – по каждой товарной позиции, по группе позиций, по менеджеру, по поставщику, и т.д. 5. Формирование предварительных планов продаж, закупок и финансовых планов, как за отчетный период, так и за год, с установленной дискретизацией. 6. Формирование отчетов по состоянию склада с разбивкой по позициям, группам, срокам оборачиваемости, менеджерам, поставщикам, и т.п. 7. Возможность импорта (и экспорта) данных из БД существующей учетной системы и других локальных БД компании. 8. Простота в настройках и управлении. 9. Невысокая стоимость внедрения и сопровождения программного комплекса. На основании представленных требований была разработана, реализована и внедрена в действие система, состоящая из следующих блоков:
Ввиду принятия решения о декомпозиции данных для каждого из направлений деятельности компании, для данной задачи также была сформирована собственная база данных, куда из ЕБД ежедневно, по расписанию (в ночное время), стекается вся необходимая для проведения аналитических расчетов информация – все движения по всем товарным позициям за прошедший день накопительным итогом. Хранение данных осуществляется в аналитической базе данных (АБД) на сервере под управлением MS SQL. Для наиболее качественного расчета прогнозов продаж и построения планов продаж и закупок в АБД также накопительно хранятся статистические помесячные суммарные данные по движению товарных позиций за прошедшие 48 месяцев (продажи, остатки, закупки и т.п.). Поскольку специфика данного бизнеса не подразумевает частых постоянных отгрузок товарных позиций, было принято решение установить отчетный период средней длительности, то есть в рассматриваемом случае нам было достаточно ограничить себя месячными учетными периодами, и все проводимые расчеты по прогнозированию и планированию строить исходя из указанных временных интервалов. Согласно разработанному регламенту, ежемесячно, 25 числа, проводится расчет прогнозируемых продаж на последующие 12 месяцев, начиная со следующего, для каждой товарной позиции, каждый вновь полученный результат прогноза анализируется с прошлыми результатами прогнозов и фактическими движениями товарных позиций, с целью внесения корректировок в прогнозы и повышения общего качества прогноза; 15 числа следующего месяца проводятся очередные перерасчеты и вносятся корректировки. Все прогнозы строятся на основе методов с выделением трендов, сезонных компонент и величины погрешности; для каждой товарной позиции хранятся данные результатов прогнозов, полученных тремя-четырьмя методами, из которых система выбирает наиболее оптимальный. Выбор наиболее оптимального метода прогноза происходит по разработанному и внедренному в систему алгоритму, позволяющему на основе различных параметров определить наиболее оптимальный вариант. Каждый из параметров, таких как величина погрешности, локальная динамика продаж, уровень неудовлетворенного спроса, маркетинговые экспертные оценки и т.п., имеет собственный вес, который может быть оперативно изменен аналитиком, в связи с объективными условиями. Поскольку сезонность является ярко выраженной, то, с целью снижения рисков, были введена система экспертных оценок и корректирующих коэффициентов, накладываемых на товарные группы по мере необходимости. К примеру, перед входом в сезон автоматически повышается дискретность закупок с одновременным уменьшением заказываемого количества в каждой партии – система ежедневно отслеживает локальную динамику, вводит необходимые расчетные коэффициенты и выдает соответствующие рекомендации менеджерам. В добавление к этому, на полученные расчетные прогнозы накладываются экспертные коэффициенты (получаемые в процессе совместного обсуждения представителями подразделений по аналитике, продажам, закупкам, маркетингу, рекламе – к примеру, на основе метода Дельфи). Полученные экспертные коэффициенты позволяют повышать либо понижать расчетные результаты прогнозов в зависимости от ситуаций, и в дальнейшем проводить анализ расчетных и фактических данных, с целью повышения качества будущих прогнозов. Данные в АБД хранятся в строго структурированном оптимальном виде и в случае необходимости могут быть экспортированы в любую систему (учетная система, бухгалтерская система, маркетинговая система, CRM система, а также электронные таблицы Excel либо Access) посредством прописанных протоколов и регламентов. С целью оптимизации бизнес-процессов менеджеров по закупке, логистике и аналитике был реализован интерфейс, позволяющий без особого труда получать и визуализировать всю необходимую информацию по движению товарных позиций, и принимать решение исходя из представленных системой рекомендаций. Интерфейс данной ИС представлен ниже в детализированном виде. Программная реализация комплексаБлок прогнозирования Блок прогнозирования (Рис. 1) представляет пользователю все необходимые данные по товарной позиции (статистические, прогнозируемые, информационные), предназначен для менеджеров по закупкам, логистике, аналитике и содержит следующие элементы: Рис.1. Блок прогноза - общий вид 1. Список товарных позиций в виде уникальных числовых кодов (юникоды). 2. Блок информации о выбранной позиции. 3. Блок информации о режиме отбора. 4. Объем продаж в количественном выражении. 5. Графическое представление статистических данных. 6. Результаты прогноза. 7. Результаты прогнозов. 8. Настройка режимов отображения графика. 9. Блок для перехода в другие разделы комплекса. Рис. 2. Численное представление статистических данных 10. Меню программного комплекса.
Рис. 3. Меню «Отчеты» Рис. 4. Отчет «Экспорт прогнозов в Excel» В качестве примера представлен отчет «Экспорт прогнозов в Excel», предназначенный для экспорта из ИС данных по прогнозу продаж и плану закупок в случае необходимости. К примеру, в случае обращения к менеджеру по закупкам нового поставщика (либо одного из существующих, но с новыми условиями), менеджер может оперативно провести анализ прогнозов продаж на перспективу и оценить ориентировочное количество закупаемого товара, с разбивкой по месяцам (варьируя в отчете сроки поставки, суммы и т.п.). Для этого менеджер выбирает позицию из списка (блок 1) и, собирая найденные результаты (блок 2), перемещает их в поле анализируемых позиций (блок 3; либо выгружая их из файла Excel – блок 4), затем, устанавливая интересующие анализируемые периоды (блок 5), выбирает предмет анализа (закупки либо продажи, блок 6) и проводит расчет с одновременным экспортом данных (блок 7). Таким образом, в случае каких-либо непредвиденных обстоятельств, менеджер может оперативно провести аналитические расчеты по интересующим его позициям, и экспортировать полученные результаты в иную систему для дальнейшей обработки и импорту в учетную систему. По аналогии реализованы и остальные отчеты. 11. Вспомогательный блок. 12. Блок выбора периодов для графика. 13. Блок информации о проведенных корректировках. 14. Блок дополнительной информации о товаре Блок расчета необходимых закупок Блок расчета закупок (Рис. 5) представляет пользователю все необходимые данные об остатках и закупках по каждой товарной позиции, предназначен для менеджеров по закупкам, логистике, аналитике, и содержит следующие элементы: Рис. 5. Блок закупок - общий вид
Блок расчета складских нормативов и запасов Расчета складских нормативов и запасов (Рис.6) представляет пользователю все необходимые данные о локальном движении по товарной позиции, а также данные по складским нормативам по позиции на весь отчетный годовой период; предназначен для менеджеров по закупкам, логистике, аналитике, и содержит следующие элементы: Рис. 6. Блок расчета складских нормативов и запасов - общий вид
Таким образом, реализовав представленный программный комплекс, была решена задача по оптимизации бизнес-процессов сотрудников компании, непосредственно вовлеченных в процесс товародвижения, а также повышен качественный уровень самой системы планирования в целом. Реализованный и внедренный программный комплекс позволяет менеджерам качественно оптимизировать свою оперативную деятельность, предоставляя полный набор необходимой информации для принятия решения, и значительно снижая время на обработку и анализ информации; руководителям – позволяет анализировать состояние складских запасов в оперативной и среднесрочной перспективе, контролировать деятельность сотрудников компании, оперативно вносить необходимые корректировки как в деятельность сотрудников, так и в процессы деятельности компании. Кроме того, на основе представляемых системой результатов производится формирование планов продаж и закупок (как в количественном, так и в суммовом выражении). К сожалению, ввиду большого объема информации по описанию реализованных блоков в представленной публикации автором кратко показаны только общие результаты без детализации каждого из реализованных блоков. Однако, даже такой краткий вид способен дать приблизительное представление подхода к реализации комплекса по прогнозированию и планированию. Блок расчета нормативов по складам филиалов и дистрибьюция Поскольку задача по реализации и внедрению программного комплекса по оптимизации товарного портфеля была успешно выполнена, было принято решение о реализации следующего блока – для оптимизации распределения товара среди филиалов компании. По аналогии с первым блоком, был реализован и внедрен программный комплекс, позволяющий прогнозировать потребности филиалов компании и планировать распределение товаров между ними. В частности, по аналогии был введен в эксплуатацию блок по прогнозированию потребностей филиалов, и дистрибьюции товара между ними (Рис. 7), блок по расчету отгружаемого товара (Рис. 8), а также блока по расчету нормативов и складских запасов по филиалам (Рис. 9), с учетом глубины детализации (Рис. 10, Рис. 11): Рис. 7. Блок расчета потребности филиалов и дистрибьюции Рис. 8. Блок расчета отгружаемого на филиалы товара Рис. 9. Блок расчета складских нормативов Рис. 10. Блок расчета нормативов по филиалу Рис. 11. Статистика запасов по филиалу Блок финансово-экономического планирования В дополнение к описанному выше последним блоком шла реализация системы финансового планирования, как в оперативной, так и в долгосрочной перспективе. Финансовые планы строились исходя из планов продаж, планов закупок и прочих потоков (Рис. 12). Данный блок общей системы планирования позволяет не только представлять данные в графическом виде (это, в принципе, может быть сделано в любой табличной системе – к примеру, в Excel), но также позволяет в полуавтоматическом режиме осуществлять расчет прогнозируемых «всплесков» и «провалов», и выдавать расчетные рекомендации о потребностях в заемных средствах и оптимальных подходах в их погашении (Рис. 13). Безусловно, результаты программных расчетов не являются элементом, обязательным к исполнению. Однако, данный элемент в значительной мере упрощает работу специалистов в области экономики и финансов, позволяя им рассматривать различные варианты развития событий, «играя» с различными параметрами, с целью достижения наиболее оптимального результата. Сразу хочется отметить, что данная методология для рассматриваемой компании позволила достаточно точно спрогнозировать развитие событий в деятельности компании на среднесрочный период (1 год), и по факту расхождение с прогнозируемыми данными за данный временной интервал составило менее 0,5% в общем суммовом эквиваленте. Достаточно неплохо для крупной компании, на мой взгляд. Рис. 12. Блок финансового планирования в общем виде Рис.13. Блок расчета кредитов и их погашения ЗаключениеС целью оптимизации товарного портфеля рассматриваемой в качестве примера компании были формализованы и откорректированы процессы, непосредственно влияющие на формирование товарного портфеля компании, а также разработан, реализован и внедрен программный комплекс, позволяющий проводить прогнозирование продаж и планирование закупок в оперативной и долгосрочной перспективе. В основе комплекса лежит идея расчета прогноза продаж индивидуально для каждой товарной позиции, на основании статистических данных по продажам и неудовлетворенному спросу в предшествующих периодах, а также различных экспертных (маркетинговых) коэффициентов. Статистические данные рассматриваются с учетом нехарактерных пиков как продаж (к примеру, в случае крупных разовых сделок), так и неудовлетворенного спроса (с учетом сезонного фактора, мониторинга конкурентами и т.п.). Для каждой товарной позиции формируется помесячный прогноз и план продаж на год вперед несколькими методами, из которых автоматически выбирается наиболее оптимальный для каждой товарной позиции. При этом у менеджера по закупкам (логистике, аналитике) существует возможность вручную установить иной метод расчета прогноза, либо задать значения прогноза, построенного самостоятельно. Резюмируя, отмечу, что на основе рассчитываемых прогнозируемых значений, был реализован программный комплекс:
Комплекс включает в себя:
С появлением в компании комплекса появилась возможность:
Анализируя результаты внедрения программного комплекса в рассматриваемой компании, уже по прошествии года можно было говорить о полученных результатах (сравнения результатов по месяцам, непосредственно перед внедрением комплекса в эксплуатацию и год спустя):
Популярные статьи по теме:
↑ Наверх |
Контакты ![]() ЧОУ "Институт проблем предпринимательства"
190005, Санкт-Петербург,
ул. Егорова, д. 23а Поиск
|