 |
In.Plan получила высокую оценку в исследовании «IBP Круг Громова 2026»
Платформа интегрированного бизнес-планирования In.Plan, разработанная компанией Axenix, получила высокую оценку за специализированные возможности управления цепями поставок в независимом исследовании «IBP Круг Громова 2026». Аналитики выделили глубину проработки логистических и производственных процессов, инструменты оптимизации запасов и стратегического проектирования сети поставок, а также встроенные функции искусственного интеллекта.
Платформа In.Plan объединяет прогнозирование спроса, планирование поставок и производства, управление запасами и математическую оптимизацию. Модули работают с многомерной моделью данных в единой среде. Это обеспечивает согласованность процессов прогнозирования спроса, планирования поставок, оптимизации запасов и производственного планирования, а также исключает дублирование данных между отдельными подсистемами.
Одной из наиболее развитых функциональных областей In.Plan аналитики назвали модуль мультиэшелонной оптимизации запасов (MEIO). Он рассчитывает запасы одновременно по всей цепи поставок с учетом структуры логистической сети, ограничений мощностей, сроков годности продукции и требований к уровню сервиса. Система определяет, как распределить запасы между звеньями сети и какие уровни сервиса будут экономически оптимальными. По оценке авторов исследования, такие возможности встречаются далеко не во всех российских IBP-решениях и представляют интерес для компаний с разветвленной сетью складов, распределительных центров и производственных площадок.
Отдельно отмечен модуль стратегического проектирования цепи поставок (Supply Chain Design). Он помогает определить количество, расположение и мощности инфраструктурных объектов, а также последовательность их развития. Сформированная модель используется для тактического планирования и оптимизации запасов, а также может пересчитываться при изменении спроса, тарифов и мощностей.
К сильным сторонам In.Plan авторы исследования также отнесли планирование сети поставок (Supply Network Planning). Платформа формирует планы производства, закупок, перемещений и распределения продукции с учетом производственных мощностей, ресурсных ограничений и логистических параметров. Инструменты работы с исключениями помогают пользователям сосредоточиться на отклонениях и проблемных ситуациях.
Дополнительно аналитики выделили три сценария применения встроенного искусственного интеллекта в In.Plan: поиск ответов в документации и базе знаний, анализ данных планирования по вопросам на естественном языке и объяснение результатов оптимизации. Например, в модуле проектирования цепи поставок ИИ-помощник поясняет предложенное решение, причины изменений и структуру затрат.
«Мы оценивали платформы по нескольким сотням критериев — от расчетных методов до технологической платформы и организационного потенциала вендора. In.Plan показал зрелую модель данных для многоуровневых цепей поставок и готовые инструменты там, где многие решения требуют донастройки. Отдельно стоит отметить применение ИИ-инструментов в In.Plan: такие возможности пока представлены не во всех отечественных IBP-решениях», – отметили авторы исследования.
«Для компаний со сложными цепями поставок важно согласовать решения на разных уровнях. Поэтому мы развиваем In.Plan как единую среду, в которой эти задачи связаны общей моделью данных. Оценка авторов исследования подтверждает сильные стороны такого подхода: глубокую проработку специализированных задач и возможность учитывать ограничения всей цепи поставок при планировании», – прокомментировал Сергей Мозжеров, директор по продукту In.Plan.
Исследование «IBP Круг Громова 2026» посвящено российскому рынку систем интегрированного бизнес-планирования, управления цепями поставок и финансового планирования. Для анализа решений авторы использовали 294 критерия, объединенных в функциональный, технический и бизнес-блоки. Оценивались как возможности продуктов, так и сложность их реализации: наличие готовых инструментов, необходимость настройки или проектной разработки.
«Круги Громова» – аналитический центр, специализирующийся на практико-ориентированном анализе рынка отечественного ПО в сегментах управления данными, бизнес-аналитики (BI) и корпоративных ИТ-систем. Центр с 2019 г. выпускает линейку независимых исследований в области BI, ETL, СУБД, MDM, IBP, DC, ESB, DQ, AI и предлагает глубокую техническую оценку российских вендоров и их решений.
Получить доступ к полному отчету можно на сайте аналитического центра, а подписаться на новые исследования – в Telegram-канале.
О Axenix
Российская компания Axenix (ранее Accenture) осуществляет деятельность под юридическим наименованием ООО «АксТим». Axenix предоставляет широкий спектр профессиональных услуг в области цифровых сервисов, облачных технологий и решений для обеспечения информационной безопасности. В офисах и центрах разработки в Москве, Твери, Ростове-на-Дону, Краснодаре, Санкт-Петербурге и Алматы работают около 2 800 сотрудников. Благодаря сочетанию уникальных знаний, опыта и компетенций более чем в 40 отраслях, предлагает услуги в области стратегии и бизнес-консалтинга, технологических решений и других операций, направленных на цифровизацию бизнеса.
Контактное лицо: Татьяна Алексеева
Компания: Axenix
Добавлен: 21:59, 12.10.2026
Количество просмотров: 53
Страна: Россия
| «НЭК ТЕХ» обучает специалистов электросетевой компании Екатеринбурга, ООО "НЭК ТЕХ", 20:24, 07.10.2026, Россия589 |
| В рамках программы обучения специалистов энергокомпаний работе с приборами учёта электроэнергии «НАРТИС», специалисты компании-разработчика «НЭК ТЕХ» (входит в Группу «НЭК») проводят обучение сотрудников электросетевой компании Свердловской области ООО «Энергошаля». |
| СберЛизинг обработал более 36 тысяч заявок с помощью ИИ-модели, СберЛизинг, 20:24, 07.10.2026, Россия596 |  |
| СберЛизинг подвёл первые итоги работы ИИ-модели подбора оптимального поставщика предметов лизинга. Решение запустили в эксплуатацию в третьем квартале 2025 года. За первый год с использованием ИИ-модели обработано более 36 тысяч заявок, а финансовый эффект только за 2025 год превысил 25 млн рублей. |
|
|
