100+ аптек, ИИ и 3 млн тенге экономии: кейс ГК «Садыхан»

От разрозненных систем к AI-аналитике: цифровая трансформация ГК «Садыхан»

Как за девять месяцев компания объединила более 100 аптек и 3 распределительных центра, внедрила единый контур 1С и перешла к интеллектуальной аналитике.

До проекта бухгалтерия, кадры, закупки, логистика, розница и аналитика ГК «Садыхан» работали в разных информационных системах. Часть решений устарела, обмен данными происходил периодически, а консолидированную отчетность сотрудники собирали вручную.

Архитектура до начала проекта

Для сети из более чем 100 аптек и трех распределительных центров такая архитектура стала ограничением. Компании требовалось объединить основные процессы и создать достоверную основу для управленческой аналитики.

За девять месяцев команда SOWITA внедрила единый контур 1С, автоматизировала аптечную сеть, настроила интеграции и подключила платформу Quant.AI. Проект охватил финансовый, бухгалтерский, кадровый и розничный контуры, управление ассортиментом, ценами и нормативно-справочной информацией.

Когда разрозненные системы стали риском

В фармацевтическом ритейле важно корректно учитывать каждую упаковку: маркировку, серию, срок годности, остаток и цену. Задержки обмена и ручной перенос данных могли влиять на закупки, работу касс и отчетность.

Отдельной задачей стала обязательная маркировка. Старые системы не поддерживали необходимую функциональность, хотя через аптеки ежедневно проходят тысячи транзакций. Ошибка при обработке кода могла затруднить закрытие кассовой смены и создать регуляторные риски.

Поэтому проект начали с обследования процессов — от приемки и перемещения товара до продажи, уценки, списания и передачи сведений во внешние системы.

Как построили единый контур за девять месяцев

Команда описала и стандартизировала процессы, внедрила решения 1С и настроила обмен между аптеками, распределительными центрами и центральным офисом. Изменения вводили поэтапно, поэтому более 100 аптек продолжали работать во время перехода.

Ядром новой архитектуры стала «1С: ERP WE». В общий контур также вошли:

— «1С: Бухгалтерия для Казахстана»;
— «1С: Зарплата и управление персоналом КОРП для Казахстана»;
— «1С: Розница. Аптека для Казахстана»;
— управление нормативно-справочной информацией;
— управление ассортиментом, ценами и маркетинговыми акциями;
— интеграции между подразделениями, филиалами и внешними сервисами.

Для обмена данными построили событийную архитектуру: информация об операциях передается по мере их возникновения. При временном обрыве связи сообщения сохраняются и доставляются после восстановления соединения. Для территориально распределенной сети это обеспечивает не только скорость обмена, но и целостность данных.

Архитектура после завершения проекта

Отдельную логику настроили для товаров с ограниченным сроком годности. Система заранее выявляет такие позиции, запускает сценарии уценки и формирует документы — без ежемесячной ручной проверки всего ассортимента.

Что получила компания

После внедрения решений 1С руководство получило единую картину бизнеса и согласованные данные по финансам, персоналу, закупкам, логистике и рознице. Компания централизовала управление ассортиментом, ценами и акциями, ускорила подготовку консолидированной отчетности и создала основу для дальнейшего масштабирования и интеллектуальной аналитики.

Результаты проекта в цифрах:

— 3 млн тенге в месяц — экономия на сопровождении информационных систем;
— на 40% меньше ручных операций после объединения процессов;
— на 2 млн тенге сократились потери, связанные с просроченными товарами.

Почему AI стал следующим этапом

Искусственный интеллект не может компенсировать разрозненные справочники, задержки обмена и разные правила расчета показателей. При неполных или противоречивых данных он лишь быстрее формирует недостоверные выводы.

Поэтому ГК «Садыхан» сначала объединила процессы, унифицировала нормативно-справочную информацию и накопила историю операций. Только после этого была внедрена платформа AI Analytics — Quant.AI.

«ИИ имеет смысл только тогда, когда бизнес может доверять данным, на которых он работает», — отмечает Темирлан Ануарханов, ИТ-директор ГК «Садыхан».

Платформа выявляет аномалии, скрытые закономерности и факторы, влияющие на ключевые показатели. Она используется для анализа продаж, товарных запасов, ассортимента и эффективности отдельных точек.

Например, снижение продаж категории может быть связано не только со спросом, но и с отсутствием отдельных позиций, избытком аналогов или различиями между аптеками. AI-аналитика помогает быстрее перейти от самого отклонения к его возможным причинам.

Что изменилось в управлении

Обычная отчетность показывает, что уже произошло, после чего руководителю приходится самостоятельно искать причины. При управлении по отклонениям система выделяет конкретные ситуации: падение продаж, рост возвратов, дефицит товара или отставание отдельной точки от динамики сети.

Руководитель получает не весь массив данных, а сигнал о зоне, которая требует внимания. Поэтому ценность AI зависит не только от алгоритмов, но и от качества цифрового контура под ними.

Главные выводы проекта

— Сначала необходимо объединить процессы и данные, а затем внедрять AI.
— Системный эффект возникает, когда автоматизация охватывает все ключевые функции бизнеса.
— Достоверная аналитика требует единых справочников, правил и интеграций.
— ИИ полезен не только для фиксации изменений, но и для поиска их причин.

Опыт ГК «Садыхан» показывает: AI-аналитика становится рабочим управленческим инструментом только после создания единой и достоверной цифровой основы.

Поделимся опытом проекта на вебинаре

19 августа Темирлан Ануарханов, ИТ-директор ГК «Садыхан», расскажет, как сеть внедряла AI-аналитику и использует ее для управления продажами, остатками и маржинальностью.

Зарегистрироваться на вебинар.