
Как мы перестроили ежедневные операции вокруг ИИ.
Клиент управлял сетью дистрибуции в четырёх странах, используя электронные таблицы, устаревшую ERP-систему и множество телефонных звонков. Мы объединили эти системы в единый слой данных, добавили прогнозирование спроса и автоматизировали рутинные решения — пополнение запасов, маршрутизацию, оповещения об исключениях. За два квартала объём ручного планирования сократился примерно на 60%, а дефицит хитовых товаров из еженедельного стал редким явлением.
Машинное обучение, обработка естественного языка и обработка данных в реальном времени несут основную нагрузку, но суть не в технологиях. Суть в том, что планировщики теперь тратят день на решения, а не на копирование строк между файлами — а система продолжает учиться по мере изменения бизнеса.
Требования проекта
Задача была прямой: сократить ручное планирование, остановить дефициты и дать руководству единую честную картину операций во всех четырёх странах — без замены систем, за которые компания только что заплатила.
- Интеллектуальная автоматизация процессов.
- Умные оповещения и уведомления
- Мониторинг данных в реальном времени.
- Обработка естественного языка (NLP)
- Индивидуальный интерфейс дашборда.
- Предиктивное обслуживание.
- Оптимизация цепочки поставок.
- Поддержка решений на базе ИИ.
Решение и результат
Мы внедрили движок прогнозирования, обученный на трёхлетней истории клиента, слой правил и ML, автоматически формирующий заказы в согласованных пределах, а также контрольный дашборд для исключений. Предиктивные оповещения сигнализируют о сбое поставок за несколько дней до того, как он дойдёт до склада, а ресурсы распределяются исходя из спроса, а не по привычке.
Теперь менеджеры реагируют на предупреждение, а не на жалобу: простои и операционные расходы заметно снизились за первые полгода. Поскольку модели переобучаются на свежих данных, система не отстаёт от бизнеса и не превращается в очередной устаревший инструмент.
