← усі кейси
Виробник одягу В роботі Виробництво / Fashion · червень 2026 р.

Автономне замовлення товару для виробника одягу

Система щоночі сама переглядає тисячі позицій і готує замовлення - у потрібний час, обсязі та для потрібного постачальника, враховуючи різні терміни виробництва. Менеджер перестає бути калькулятором і починає контролювати систему.

  • Щоночі система сама перераховує тисячі позицій (моделі × кольори × розміри)
  • Кожне замовлення - з поясненням «чому саме стільки», а не чорна скринька
  • Враховано різні терміни виробництва: власна фабрика, підрядник, закордон
  • Запуск поетапний: спершу режим підказок, автономність - поступово
PythonPostgreSQLn8n
Статус проєкту

Кейс у активній розробці. Систему впроваджуємо поетапно: спочатку режим підказок (чернетки замовлень підтверджує людина), автономність вмикається поступово - з найпередбачуваніших товарів. Конкретні показники ефекту фіксуються на даних клієнта під час впровадження.

Український виробник жіночого одягу з власними швейними фабриками та мережею підрядників. Близько 1000 моделей, які в розрізі кольорів і розмірів перетворюються на тисячі окремих позицій. Понад 100 продажів щодня, облік - у 1С. Бізнес росте, а разом із ним - головний біль: що, скільки й коли дозамовляти.

Виклик: помилка коштує грошей з обох боків

Щодня хтось вручну переглядав тисячі позицій і «на око» вирішував, що пора замовляти. На такому масштабі це фізично неможливо робити без помилок - а кожна помилка б’є по грошах із одного з двох боків.

Ціна ручного рішення

📉 Дефіцит

  • Популярна модель зникла з наявності
  • Продаж просто не відбувся
  • Гроші пішли до конкурента

📦 Надлишок

  • Зайве замовлення лягло мертвим вантажем
  • Оборотні гроші заморожені в товарі
  • Продаватиметься місяцями

Ситуацію ускладнює те, що у кожної моделі свій маршрут і свій термін виробництва. Замовляти треба заздалегідь - рівно настільки, скільки триває виготовлення саме цієї позиції. Тримати це в голові по тисячах артикулів нереально.

Різні терміни виробництва - різний горизонт замовлення
Власна фабрика~ кілька днів
Підрядник~ 2 тижні
Закордондо 6 тижнів

Що довший термін виготовлення - то раніше система ставить замовлення.

Рішення: цифровий закупник, що не спить

Уявіть досвідченого закупника, який щовечора особисто проходить по всьому складу й вирішує, що пора дозамовити. Тільки робить це за секунди, без втоми й без помилок - одразу по всіх позиціях. Людина більше не рахує: вона переглядає готовий список і підтверджує.

Нічний цикл - три кроки
🌙 1. Дивиться бере з 1С продажі, залишки, що вже в дорозі
🧮 2. Рахує що скоро закінчиться, з огляду на динаміку попиту й термін виробництва
📋 3. Готує зранку - готовий список замовлень для кожної фабрики з поясненням «чому стільки»

Чому це складніше, ніж здається

Зовні все просто - «замовляти вчасно». Але за цим стоять десятки нюансів реального бізнесу, які ми врахували, щоб система не помилялася:

  • Якщо товару не було в наявності, продажів = 0, але попит був - система це розуміє й не занижує популярні моделі.
  • Нові моделі без історії прогнозуються за схожими позиціями попередніх колекцій.
  • Товар, який уже замовлений і їде в дорозі, не замовляється повторно.
  • Сплеск через акцію не сприймається як стійке зростання попиту.
  • Замовлення лягають у реальні мінімальні партії та розмірні ростовки фабрики, а не в «ідеальні» дробові кількості.

Саме ця кропітка робота з деталями відрізняє систему, якій можна довірити гроші, від «розрахунку на коліні».

Цінність для бізнесу

Чотири ефекти, навколо яких збудовано систему

🟢 Більше наявності

  • Ходовий товар частіше є на складі - менше втрачених продажів

💸 Менше заморожених грошей

  • Зайве не замовляється - капітал не лежить мертвим вантажем

🔄 Швидший оборот

  • Той самий капітал працює інтенсивніше: купується те, що продається

⏱️ Звільнений час

  • Менеджер перестає бути калькулятором і контролює систему

Важливо: кожне замовлення супроводжується зрозумілим поясненням, чому система пропонує саме таку кількість. Це не «чорна скринька» - рішення прозорі й такі, що їх можна перевірити.

Як це впроваджується

Робота йде зрозумілими фазами, кожна - з вимірюваним результатом. Уся система працює на власній інфраструктурі клієнта: дані продажів і залишків не залишають периметр компанії.

Дорожня карта впровадження
Фаза 1 ✓Аудит даних - підключення до 1С, перевірка історії продажів і довідників постачальників
Фаза 2 ◐ заразРозрахунковий рушій - навчання на історії та «бек-тест»: показуємо на минулих даних, скільки дефіциту й надлишку система усунула б
Фаза 3Автоматизація - нічний цикл, сповіщення, панель підтвердження замовлень
Фаза 4Розумніший прогноз і автономність - поступове розширення на весь асортимент

Кому це підійде

Виробникам і рітейлерам із великим асортиментом (сотні чи тисячі позицій), кількома постачальниками з різними термінами та регулярним головним болем «знову не вистачило ходового / знову затоварились». Не має значення, чи це одяг, взуття, косметика чи будь-який товар із повторюваними закупівлями - логіка однакова: правильна кількість, у правильний час, для правильного постачальника, автоматично.

Потрібне схоже рішення?

Опишіть задачу - підберу архітектуру під ваш бюджет і дані.