Привет, Хабр! Не мне вам рассказывать, что мы живем в эпоху цифровизации производств — вы наверняка читали статьи о «тяжёлой цифре». Но история цифровизации, которой я хочу поделиться, еще сложнее — потому что это история из мира фармпроизводства.
Я Иван Колесников, директор по цифровой трансформации в Группе компаний «Промомед». Наш фармацевтический холдинг растёт стремительно — в 6 раз быстрее рынка. Больше товара, складов, сотрудников, дистрибьюторов... И это на фоне и без того сложной цепочки планирования, производства и контроля качества. Чтобы все работало чётко и слаженно, нам понадобилась хорошая система ERP. Вот было бы здорово, если бы существовало такое решение — готовое, российское и чтоб умело всё, что нам нужно.
С готовым и российским оказалось проще — есть 1С:ERP. А вот до «умело все, что нам нужно» пришлось ещё существенно доработать и объединить с другими платформенными решениями. Получился «спрут», запустивший «щупальца» не только во внутренние системы холдинга, но и во внешние источники данных — а без этого в Фарме никак.
Расскажем, как мы с руководителем проекта по внедрению S&OP Еленой Никольской, директором по производству Алексеем Ключниковым, директорами ключевых бизнес-юнитов и компанией «Райтек» создавали этого «спрута». Разберём, что пришлось расширить в стандартной 1С:ERP, чтобы решение учитывало нашу специфику, что оно в итоге умеет и как мы планируем его улучшать дальше.
Немного о базе: что такое 1С:ERP и как она устроена
Прежде чем рассказывать о доработках, важно понять, что мы использовали как фундамент.
1С:ERP (Enterprise Resource Planning) содержит не только бухгалтерию и складской учёт. Эта платформа изначально задумывалась как единое пространство для управления ресурсами предприятия. В её основе лежит единая модель данных: все справочники, документы и регистры хранятся в согласованном виде, что исключает ситуацию, когда «данные в бухгалтерии одни, а на складе — другие».
С точки зрения архитектуры 1С:ERP построена на платформе 1С:Предприятие, которая предоставляет:
единую модель данных — справочники номенклатуры, контрагентов, складские регистры, документы учёта;
встроенный язык для бизнес-логики, т. е. всё, от простых расчетов до сложных алгоритмов распределения, написано на этом языке;
механизмы учета и оперативного управления закупками, продажами, складом, производством, финансами.
Но для нас ключевой особенностью стала возможность создавать расширения.
Они позволяют дорабатывать систему без изменения типовой конфигурации. Представьте, что у вас есть базовая версия ERP, которую регулярно обновляет вендор. Если вы вносите изменения напрямую в типовую конфигурацию, каждое обновление превращается в проблему: нужно переносить изменения, проверять работоспособность, исправлять конфликты. Расширения решают эту проблему.
Расширение является только надстройкой над типовой конфигурацией. Оно позволяет:
добавлять собственные объекты данных (справочники, документы, регистры);
расширять существующие интерфейсы (добавлять кнопки, поля, закладки);
внедрять дополнительную бизнес-логику (обработки, отчеты, алгоритмы);
перехватывать и дополнять стандартные процессы.
В результате мы можем развивать систему независимо от обновлений вендора. Приходит новая версия 1С:ERP — мы просто применяем наши расширения поверх, и все работает.
Именно этот механизм стал технологической основой для создания нашего IBP-слоя (Integrated Business Planning) — слоя интегрированного планирования, который мы надстроили над стандартной ERP.
Это другое. Почему в Фарме свой подход к планированию
Если говорить терминами, планирование — это задача согласования спроса (Demand) и возможностей его удовлетворения (Supply) с учётом ограничений. Современные подходы к планированию развивались последовательно:
MRP — расчёт потребности в материалах;
ERP — управление ресурсами предприятия;
IBP — интеграция планирования на уровне всего бизнеса.
IBP (Integrated Business Planning) — процесс координации решений между функциями компании: коммерцией, производством, снабжением, финансами. Ключевой механизм IBP — это S&OP (Sales and Operations Planning), регулярный цикл, в котором компания синхронизирует прогноз спроса, доступные мощности, ограничения по ресурсам и финансовые цели.
В фармацевтической отрасли этот процесс имеет ряд особенностей, которые делают его гораздо более сложным, чем во многих других производствах.
1. Планирование начинается с внешних данных
В отличие от многих отраслей, где можно опираться только на внутренние данные о продажах, в фарме мы учитываем три уровня продаж:
Sell-in — отгрузки с нашего склада дистрибьюторам;
Sell-out — продажи от дистрибьюторов в аптечные сети. Также через систему госзакупок препараты поступают в медицинские учреждения;
Off take — фактическое выбытие препарата с рынка (когда пациент купил лекарство в аптеке или получил в больнице).
Чтобы получить эти данные, мы интегрируемся с ГИС МДЛП (Государственная информационная система мониторинга движения лекарственных препаратов). Это та самая система, которая стоит за маркировкой каждой упаковки. Каждый раз, когда сканируют Data Matrix код на пачке, мы видим информацию о движении препарата. Более того, мы дополнительно получаем данные:
от аптечных сетей и дистрибьюторов — через их информационные системы;
от агрегаторов данных — напрямую в нашу «фабрику данных»;
от лечебно-профилактических учреждений (ЛПУ) — через витрины данных тендерных площадок и госзакупок.
Все это стекается в единую «фабрику данных», и уже на ее основе мы строим прогноз спроса.
2. Контроль качества встроен в каждый этап
В фармацевтическом производстве контроль качества — это сквозной процесс, который начинается с момента выбора поставщиков сырья и материалов.
Входной контроль сырья. Каждая партия сырья, которая приезжает на склад, сначала попадает в карантинную зону. Она не может быть использована в производстве, пока лаборатория не проведет полный анализ и не выдаст заключение.
Это занимает от 5 до 35 дней, в зависимости от типа сырья и сложности анализа. Все это время сырьё заморожено и недоступно для производства, а в ERP все это должно учитываться.
Промежуточный контроль. На каждом этапе производства (приготовление массы, таблетирование, фасовка, упаковка) берутся пробы. Лаборатория проверяет их, и только после подтверждения качества процесс движется дальше.
Опять же в системе хранится информация об общем количестве лабораторий и их возможностях, что влияет на итоговый план.
Выходной контроль готовой продукции. Готовая партия препарата не может быть выпущена в оборот, пока лаборатория не проверит все показатели: содержание действующего вещества, растворимость, однородность, стерильность (для инъекционных форм) и многое другое.
Планирование должно учитывать загрузку лабораторий так же, как загрузку производственных линий. Лабораторное оборудование — высокоэффективные жидкостные хроматографы, газовые хроматографы, спектрометры — это дорогие и ограниченные ресурсы. Если мы запланировали выпуск 10 серий в месяц, но лаборатория физически не успеет их проверить, план производства нужно корректировать.
В нашей системе мы закладываем нормативное время на проведение испытаний. Планировщик видит не только производственные мощности, но и лабораторные ограничения.
Если ресурсов не хватает, система подсвечивает это, и мы можем принять решение: либо перераспределить загрузку лаборатории, либо отдать часть анализов на аутсорсинг, либо скорректировать план производства. Ведь ошибка в планировании загрузки лаборатории может привести не только к смещению сроков, но и, например, к истечению срока годности части сырья (так как в фармакологии принято использовать принцип FEFO, о нем расскажем ниже), что вызовет цепную реакцию и дополнительные издержки.
3. Генеральная уборка вместо переналадки
В машиностроении, когда нужно перейти с выпуска одной детали на другую, делают переналадку станка — меняют оснастку, настраивают параметры. Это занимает часы, иногда дни.
В фармпроизводстве аналогично, но добавляется еще и генеральная уборка. При переходе между разными препаратами, особенно если это разные действующие вещества, требуется генеральная уборка (очистка) производственного участка.
Кроме того, генеральная уборка осуществляется по периоду, даже если не было переходов между молекулами. Это строго регламентированная процедура с применением специальных моющих средств, смывами, которые тоже отправляются в лабораторию для подтверждения чистоты. И только после получения положительного заключения можно начинать производство следующего препарата.
Эта процедура занимает существенное время, и она должна быть встроена в производственный график. В нашей системе мы учитываем длительность уборки как отдельную операцию, и планировщик видит, когда участок доступен для следующего запуска.
4. Сроки годности и FEFO
В металлургии и машиностроении срок годности материалов — это либо очень долгий период, либо формальность. В фармацевтике все иначе.
Большинство субстанций и вспомогательных веществ имеют срок годности от 1 до 5 лет, и если сырье не использовано вовремя, оно подлежит списанию. Это прямые потери.
Поэтому в фарме используется принцип FEFO (First Expired, First Out) — «первый истекающий, первый выходит». В отличие от классического FIFO (First In, First Out), где в первую очередь расходуется то, что поступило раньше, FEFO требует выбирать ту партию, у которой раньше истекает срок годности.
Это существенно усложняет планирование. Система должна не просто знать, сколько сырья есть на складе, но и по каким партиям, с какими сроками годности. И при расчете потребности — предлагать использовать сначала горящие партии. В нашем решении этот механизм реализован: при формировании плана производства и закупок система учитывает сроки годности и автоматически предлагает оптимальные варианты списания.
5. Аналоги: когда для производства можно использовать взаимозаменяемое сырье и материалы
На первый взгляд похоже на машиностроение и звучит просто, но дьявол в деталях. Это, пожалуй, одна из самых сложных задач, с которыми мы столкнулись.
В фармацевтике один и тот же препарат может производиться с использованием разных субстанций (аналогов) от разных производителей. Например, действующее вещество мельдоний может поставляться от нескольких производителей: российского, китайского, индийского. Все они имеют регистрационные удостоверения, все допущены к использованию в производстве, однако для одних препаратов один набор аналогов, для других — другой. У каждого свои сроки поставки, свои особенности производства, в итоге получается большая матрица, и оптимизационная задача становится нетривиальной.
Система должна уметь выбирать, какой аналог использовать, учитывая:
остатки на складе (и их сроки годности);
поставки в пути (что уже заказано и когда приедет);
плановые заказы (что мы планируем закупить);
иерархию предпочтений (какого поставщика использовать в первую очередь);
коэффициент технологической сложности использования того или иного аналога.
Проблема в том, что структура аналогов может быть многоуровневой. Есть основной аналог, у него есть аналоги, у тех — свои аналоги. Получается дерево, по которому система должна пройти, чтобы понять, может ли потребность в сырье быть закрыта за счет имеющихся ресурсов.
Вот как это выглядит в интерфейсе системы, а «под капотом» все сильно сложнее:
В этом примере мы видим таблицу с аналогами для действующего вещества мельдония. Система показывает:
общую потребность на определенный срок; например, потребность на февраль 2026 года составляет около 76 кг;
ниже для мельдония от Обнинской химико-фармацевтической компании отображается дерево аналогов;
для каждого аналога отображается несколько колонок, где есть остаток, поставки и потребность;
просуммировав остатки и поставки аналогов, можно понять, закрывается ли потребность в конкретном действующем веществе на указанный срок, например на февраль 2026 года.
Типовая 1С:ERP имеет механизм аналогов, но он рассчитан на простые структуры. Для нашей сложной многоуровневой иерархии пришлось делать серьезную доработку. Мы реализовали алгоритм, который обходит дерево аналогов, учитывает остатки, сроки годности и формирует единую картину обеспеченности сырьём.
Как мы развили 1С:ERP до уровня решения задач интегрированного бизнес-планирования (IBP)
1С:ERP в нашем решении выполняет роль базовой системы — единого источника данных и точки консистентности. Но задачи IBP требуют более сложной логики, чем стандартный учет. Поэтому мы сформировали отдельный контур планирования поверх ERP.
Вся архитектура напоминает спрута: «голова» — это 1С:ERP, а «щупальца» уходят во внешние источники данных и внутренние системы:
ГИС МДЛП («Честный знак») — данные о движении препаратов от производителя до конечного потребителя;
система работы медицинских представителей — управление распределением задач, маркетинговой активностью и взаимодействием с представителями медицинского сообщества;
агрегаторы данных — данные об отгрузках дистрибьюторов, аптечных сетей и других участников рынка;
информационные системы аптечных сетей — данные о продажах в рознице.
Все эти данные стекаются в единую модель, а затем проходят через все этапы S&OP-цикла.
Как устроен S&OP-цикл
Процесс планирования у нас — непрерывный цикл, который повторяется каждый месяц. В нём участвуют все ключевые службы: коммерция, маркетинг, производство, разработка новых препаратов, снабжение, финансы. Это слаженный механизм, где каждая функция выполняет определённые задачи последовательно и параллельно.
Лонч-ревью (Launch Review) — фаза в цикле планирования перед запуском в продажу новых препаратов. Цикл начинается с обсуждения новинок и стратегических инициатив. Специалисты по прогнозированию и маркетологи собирают максимум информации о рынке: данные аптечных сетей, контрагентов, дистрибьюторов.
Используются как статистические математические прогнозы (которые система строит автоматически на основе исторических данных), так и экспертные оценки маркетологов, которые смотрят на долю каждого препарата в своем сегменте, планы по продвижению, конкурентную среду.
Деманд-ревью (Demand Review) — фаза в планировании, где происходит согласование прогнозов для уже существующих препаратов в противовес Launch Review. Коммерческий директор с командой рассматривает прогнозы, подвергая их конструктивной критике. Учтены ли рыночные тренды? Есть ли ограничения по контрактам с аптечными сетями? Не истощен ли рынок для данного препарата? Например, аптечная сеть может сказать: «С такой маркетинговой поддержкой мы физически не сможем продать больше». В результате формируется согласованный план продаж.
Снабжение и производство. План продаж трансформируется в потребность в готовой продукции (ГП). Эта потребность поступает в блок Supply. Производство оценивает загрузку мощностей на 14 участках (таблетки, капсулы, мази, шприцы, производство субстанций и т. д.). Отдел снабжения оценивает обеспеченность сырьём, учитывая:
плечо поставки — от месяца (для российских поставщиков) до года (для импорта из Китая и Индии);
время на входной контроль качества — от 5 до 35 дней;
остатки на складах с учётом сроков годности;
поставки в пути — что уже заказано и когда приедет.
Если ресурсов не хватает, формируется обратная связь. Например, закупки могут сказать: «Мы не можем обеспечить этот объём сырья в нужные сроки». Тогда вступает в диалог коммерция: либо корректируем план продаж, либо ищем альтернативные варианты (другого поставщика, более дорогую экспресс-доставку).
Пре-экзекьютив (Pre-executive Review) — предпоследняя стадия в цикле планирования перед передачей финального плана генеральному директору, где собираются руководители бизнес-юнитов для финального согласования с учетом всех ограничений.
Экзекьютив (Executive Review) — итоговая встреча, на которой утверждается единый план. Презентуются ключевые метрики: цель (например, миллиарды рублей выручки), ограничения, способы их перекрытия, страховые запасы. После утверждения план фиксируется, и все службы знают, к чему они идут.
Система поддерживает несколько горизонтов планирования:
до 24 месяцев — стратегический уровень (в середине года утверждаем бюджет на следующий);
год — тактический;
3 месяца — оперативный (с детализацией до дня).
Три ближайших месяца уже распланированы подневно: сырьё закуплено, производство настроено. Изменения в этот горизонт вносятся только в экстренных случаях — например, если сорвалась поставка или появился срочный госзаказ.
Нам удалось в одной платформе объединить основные функции управления производством, бизнесом и обеспечить качественные данные для развития AI в группе компаний. Все участники процесса получили возможность в режиме реального времени видеть объективную картину и на её основе оперативно принимать решения. В условиях опережающих рынок темпов развития «Промомеда» для принятия верных решений качество данных и скорость их получения имеют критическую значимость.
Все лучшее — людям: как построен user experience системы
Система проектировалась не только как инструмент планирования, но и как рабочая среда для сотрудников. Мы старались сделать так, чтобы работа с ней была максимально простой и интуитивной, снижая порог входа и вероятность ошибок.
На производстве используются планшеты с упрощённым интерфейсом. Сотрудник видит только те действия, которые относятся к его роли. Кнопки расположены сверху вниз в порядке выполнения операций.
Нажал «Начать» — зафиксировал начало; нажал «Уведомить службу качества» — отправил пробу на анализ; нажал «Списать сырьё» — оформил выпуск. Шаг влево или вправо сделать нельзя, поэтому ошибки исключены. Вся информация фиксируется непосредственно в системе, без промежуточных записей и бумажек.
Важную роль сыграла обратная связь от пользователей. Проект длился полтора года, и мы шли по спирали: запускали минимальную версию, собирали фидбек, дорабатывали. Сотрудники работали с системой, а затем приходили с предложениями: «Вот тут и тут хотелось бы улучшить». Эти идеи мы принимали в работу, и сейчас текущая версия системы уже существенно отличается от той, что была в самом начале.
Сопротивления новому практически не было, так как сотрудники сами заинтересованы в оптимизации кросс-функционального взаимодействия и понимают, что это облегчит им жизнь.
Можем ли вносить срочные поправки в план? Да, можем
Система изначально проектировалась как адаптивная. За счёт того, что все данные о ресурсах, ограничениях и текущем состоянии производства находятся в единой модели, план может быть оперативно пересчитан при изменении входных условий.
Хороший пример — история с препаратами для лечения онкологии. В 2024 году на рынке возник дефицит, и от Минздрава пришел срочный запрос на производство.
В таких случаях система показывает свою ценность. Планово-диспетчерский отдел (ПДО) видит в едином окне нагрузку на все участки на текущий месяц: что выполнено, а что нет. Ответственный планировщик оперативно проверяет:
остатки сырья на складах (с учетом сроков годности);
наличие аналогов (можно ли заменить один вид сырья другим);
загрузку производственных линий (есть ли окна для вклинивания);
доступность лаборатории (успеют ли провести контроль качества в срок).
Алексей Ключников,
заместитель операционного директора — директор по производству компании «Промомед»
Данный инструмент позволяет не просто оценить возможность изменения плана в текущем месяце, но и в течение недели провести оценку влияния изменения на годовой план по всей компании, оценить потребность в персонале, материалах и предпринять корректирующие действия во избежание дефицита лекарственных препаратов по году. Более того, инструмент позволяет прогнозировать потребность в расширении мощностей, что позволяет реализовывать новые, технологически сложные проекты в требуемые сроки.
Что получилось: промежуточные итоги
Система продолжает развиваться, но уже сейчас можно говорить о сформированной платформе интегрированного планирования.
ERP адаптирована под специфику фармацевтического производства, интегрирована с внешними источниками данных (ГИС МДЛП, системы аптечных сетей, данные дистрибьюторов) и поддерживает процессы уровня IBP. Решение полностью построено на российской платформе и не зависит от зарубежных вендоров.
Опыт его разработки может быть полезен не только фармкомпаниям, но и другим бизнесам, например тем, чья деятельность требует взаимодействия с «Честным знаком», или компаниям со сложной производственной цепочкой.
Елена Никольская,
коммерческий директор — руководитель проекта по внедрению S&OP компании «Промомед»
Уже сейчас видны результаты внедрения — мы:
обеспечили прозрачность процессов. Все участники работают в едином информационном пространстве с единой информацией и согласованными планами. Менеджеры и линейные сотрудники видят актуальную информацию о планах, поставках и статусах;
ушли от бюрократии. Никто больше не обсуждает изменения по почте, не теряет важную информацию и время. Информация хранится и утверждается в рамках одной системы;
наладили ритмичность производства. Оно работает без авралов и простоев. Рынок получает продукцию вовремя, а компания может перераспределять нагрузку на основе объективных данных;
настроили управляемость. Система в едином контуре помогает управлять 14 производственными участками, множеством складов и тысячами номенклатурных позиций;
сократили цикл планирования и повышение точности прогнозов. Мы видим снижение объема списаний продукции и сырья за счёт учета сроков годности и использования принципа FEFO.
Дальше — больше: планы на развитие
На этом история не заканчивается. Сейчас цифровая трансформация переходит к новому этапу — внедрению AI-инструментов.
У нас уже есть положительные результаты внедрения AI, на 2026 год есть порядка 14 проектных инициатив: помощники планировщика, лаборанта, регистратора новых продуктов и т. д. AI сможет описывать ход испытаний и фиксировать их в документах, разгружая сотрудников, обеспечивать сценарное моделирование и оптимизировать загрузку производственных мощностей. На базе накопленных данных система сможет не просто рассчитывать планы, но и предлагать оптимальные решения.
Мы прошли путь от нормализации данных до полномасштабной автоматизации и теперь занимаемся третьей стадией — «умного» предприятия, где решения принимаются на основе больших данных и машинного обучения. И мы будем рады поделиться этим опытом в следующих статьях.