Математика вместо интуиции: почему солверы будут все более популярны в российском ритейле?

В условиях быстро меняющегося рынка и все более сложных бизнес-процессов компании сталкиваются с необходимостью принятия обоснованных решений на основе большого объема данных. В таких условиях традиционных методов управления, которые зависят от человеческого внимания и интуиции, часто оказываются недостаточно. Одним из инструментов, который помогает решить эту проблему, являются солверы — программные решения для оптимизации и автоматизации принятия управленческих решений. 

Солверы (от английского «solve» - «решать») — это программные инструменты, которые используются для решения сложных задач, с помощью математической оптимизации. Солвер обрабатывает полученные данные и создает множество возможных сценариев, используя заранее заданную модель, которая анализирует все эти сценарии и находит наилучшее из возможных решение.

Например, если вы хотите оптимизировать выкладку товаров на полках гипермаркета, солвер может учитывать расположение товаров (на уровне глаз, рук, в углу полки) с учетом важных переменных, таких как ограничения раскладки, правила расположения, требования к минимальному и максимальному количеству товаров и так далее. Поэтому в таких отраслях, как логистика, ритейл, производство и управление персоналом, солверы приобретают всё большую популярность для оптимизации сложных процессов.

Представьте себе крупный супермаркет с множеством отделов и большим количеством сотрудников. У каждого отдела есть свои потребности в персонале в зависимости от времени суток и дня недели. Например, в выходные и вечером после работы покупателей больше, чем в будни утром. Кроме того, есть разные типы сотрудников: кассиры, продавцы, грузчики, и у каждого свои навыки и квалификация. Если необходимо составить график работы для всех сотрудников, то в солвер загружаются «переменные»:

• количество персонала в каждый момент времени;
• ограничения по количеству часов переработки в неделю;
• пожелания сотрудников по выходным дням и отпускам;
• правила трудового законодательства (например, минимальное количество часов отдыха между сменами);
• расходы на оплату труда (например, привлечение почасовых сотрудников в пиковые часы)
• компетентность сотрудника для работы на определенной позиции.

После того, как «переменные определены», задаются все возможные ограничение и цели оптимизации, например, сократить общие расходы на оплату труда, но при этом обеспечить высокий уровень обслуживания клиентов. В результате, солвер может предложить супермаркету график работы, который потенциально обеспечивает достаточное количество персонала в каждый момент времени, минимизирует расходы на оплату труда, учитывает пожелания сотрудников и соблюдает все правила.

По экспертной оценке аналитиков «КОРУС Консалтинг» на 2024–2025 годы солверы и системы математической оптимизации используют всего лишь порядка 15–25% крупных ритейлеров в России. В первую очередь это федеральные и региональные сети (гипермаркеты, супермаркеты, DIY, электроника), где сложность процессов и масштаб операций оправдывают инвестиции в такие технологии. В сегменте среднего и малого бизнеса проникновение существенно ниже — менее 5%, поскольку для них такие решения пока считаются дорогими и сложными для внедрения.

Среди наиболее популярных иностранных солверов можно назвать FICO, IBM CPLEX и Gurobi. Каждый из продуктов имеет свои особенности: FICO известен в первую очередь своими решениями для финансовой оптимизации, IBM CPLEX — универсальностью в решении сложных задач комбинаторной оптимизации, а Gurobi — высокой скоростью и точностью в обработке больших объемов данных. После ухода западных поставщиков программного обеспечения российские компании столкнулись с необходимостью импортозамещения этих инструментов.

В качестве альтернативы недоступным зарубежным решениям российский бизнес часто обращается к софту с открытым программным кодом, таким как: Google OR-Tools, SCIP, GLPK, COIN-OR. Однако такие решения уступают коммерческим аналогам в производительности, что создаёт трудности со скоростью расчётов.

В настоящее время российские разработчики находятся лишь в начале пути создания универсальных солверов, сравнимых по мощности с зарубежными аналогами. Разработка собственного решения на базе open-source технологий требует значительных ресурсов, экспертизы и времени, что оправдано лишь для крупнейших игроков с уникальными задачами.

В условиях ограниченных ресурсов и высокой сложности внедрения многие торговые сети предпочитают использовать готовые программные решения с возможностью настройки под свои бизнес-процессы. Такой подход позволяет значительно сократить сроки внедрения и снизить расходы по сравнению с разработкой уникальных оптимизационных систем с нуля. По мере развития рынка появляются специализированные российские решения для оптимизации различных задач ритейла, которые благодаря модульной архитектуре и гибкой настройке упрощают интеграцию и делают технологии доступнее для широкого круга компаний. Например, в логистической платформе KONCRIT уже заложены такие оптимизационные инструменты и алгоритмы.

Успех компаний всё чаще зависит от способности оперативно принимать обоснованные решения на основе данных.

Российский рынок только начинает осваивать эти инструменты, но уже сейчас можно увидеть, что компании, внедряющие подобные технологии, получают ощутимое конкурентное преимущество. Рекомендуем оценить потенциал солверов для вашего бизнеса — не только в ритейле, но и в логистике, закупках, финансах и других отраслях. Управление ограничениями и изменениями на основе данных становится не просто трендом, а фактором устойчивости и роста.