01
Диагностика процессов
As-is/to-be по закупкам, складу, производству.
- BPM
Кейс · Производство
ERP на производстве: −45% ошибок в остатках
Объединили закупки, склад и цех: plan/fact стал прозрачным, а остатки — достоверными. Снабжение перестало работать «по ощущениям».
−45%ошибки в остатках
12 недельсрок проекта
16человек в команде
Производствоотрасль клиента
Контекст
С какой задачей пришёл бизнес
Точные остатки и прозрачный plan/fact снижают хаос и стоимость ошибок. Операционный каркас, которому можно доверять
Склад, закупки и производство greлись разными таблицами. Plan/fact расходился, дефициты вскрывались поздно.
Клиент
Производственная компания
Отрасль
Производство
Срок
12 недель до промышленного контура
Команда ITRES
16 человек
Цели
Что требовалось изменить
Цели формулировали так, чтобы их можно было проверить цифрами после запуска.
- 01
Синхронизировать остатки
Склад и производство расходились в цифрах.
- 02
Ускорить закупки
Заявки терялись между отделами.
- 03
Видимость plan/fact
Отклонения замечали слишком поздно.
Состав работ
Что входило в проект
Разложили проект на понятные блоки — от discovery до стабилизации.
02
MDM и справочники
Чистка номенклатуры, правила ведения данных.
- MDM
03
ERP-контур
Настройка модулей, роли, отчёты, критичные доработки.
- ERP
04
Миграция и интеграции
Перенос данных, связи со смежными системами.
- ETL
05
Обучение и go-live
UAT, тренинги, гиперкейр, стабилизация.
- Change
Решение
Что внедрили
Архитектура, процессы и интеграции — под реальную операционную модель клиента.
- 01
Единый ERP-контур
Закупки, склады, производство в одной модели.
- 02
Master data
Правила и ответственность за качество справочников.
- 03
Операционная отчётность
Plan/fact, дефициты, оборачиваемость.
Артефакты
Что получил клиент на выходе
Не только «запущенный контур», но и материалы, с которыми команда клиента может жить дальше.
Целевая процессная модель
Карты процессов и зоны ответственности.
Настроенный ERP
Роли, документы, отчёты, критичные сценарии.
Чистые справочники
Правила MDM и миграция master data.
Обучение пользователей
Инструкции и тренинги ключевых ролей.
KPI-панель
Остатки, plan/fact, закупки.
План развития
Очередь улучшений после go-live.
Как работали
Этапы проекта
Контрольные точки и демо — чтобы заказчик видел прогресс, а не ждал финала.
- 01
Discovery
Процессы, данные, интеграции, риски.
- 02
Проектирование
Fit-gap, модель данных, роли.
- 03
Реализация
Настройка, доработки, миграция.
- 04
UAT и обучение
Приёмка, тренинги, cutover-план.
- 05
Go-live
Запуск, гиперкейр, тюнинг.
Кому релевантно
Кому будет полезен такой же подход
Если узнаёте свой контекст — обсудим, какой пилот даст быстрый измеримый эффект.
Производственные компании
Сложный поток материалов и много ручных стыковок.
COO / производство
Нужна достоверность plan/fact и остатков.
Финансы и снабжение
Нужна предсказуемость закупок и запасов.
Результат
Измеримый эффект
Зафиксировали после запуска и стабилизации. Ориентиры зависят от масштаба — в вашем проекте определим свои KPI.
- −45%ошибок в остатках
Зафиксировано после запуска
- +22%точность планирования
Зафиксировано после запуска
- −30%время на заявку закупки
Зафиксировано после запуска
- 12 недельдо стабильного go-live
Зафиксировано после запуска
FAQ
Вопросы по кейсу
Ниже — то, что чаще всего спрашивают после разбора проекта. Остальное обсудим на созвоне.
Это внедрение «с нуля» или развитие текущей ERP?
Оба варианта. Важно выбрать контур, где эффект максимален, и не расползтись scope.
Как вы мигрируете данные без остановки производства?
Через поэтапный cutover, сверки и пилот на ограниченном контуре.
Сколько длится гиперкейр?
Обычно 2–4 недели после go-live, затем — режим поддержки/развития.
Заявка
Хотите похожий результат?
Опишите процесс или боль — предложим подход, ориентиры по срокам и состав команды. Данные не передаём третьим лицам.
Следующий шаг
Готовы обсудить проект в вашей отрасли?
Даже если scope ещё нечёткий — поможем сформулировать пилот и критерии успеха.