Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Управление запасами

Отрасль: Энергетика и ресурсы
Подотрасль: Управление отходами и переработка

Потребности бизнеса​

Компании в сфере управления отходами и переработки сталкиваются с рядом проблем:

  • Неэффективное управление запасами сырья и готовой продукции.
  • Сложности в прогнозировании спроса на переработанные материалы.
  • Потери из-за избыточного или недостаточного количества запасов.
  • Необходимость оптимизации логистики и хранения.

Типы бизнеса, которым подходит агент:

  • Перерабатывающие предприятия.
  • Компании по утилизации отходов.
  • Логистические компании, работающие с вторичными ресурсами.

Решение с использованием ИИ​

ИИ-агент "Управление запасами" помогает компаниям:

  • Автоматизировать процессы учета и контроля запасов.
  • Прогнозировать спрос на переработанные материалы.
  • Оптимизировать логистику и хранение.
  • Снижать издержки за счет точного планирования.

Возможности использования:

  • Одиночный агент для управления запасами на одном объекте.
  • Мультиагентная система для управления сетью объектов.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Прогнозирование спроса, анализ тенденций.
  • Анализ данных: Обработка больших объемов данных о запасах и логистике.
  • NLP (Natural Language Processing): Анализ текстовых данных (например, контракты, отчеты).
  • Оптимизационные алгоритмы: Оптимизация логистики и хранения.

Подход к решению​

  1. Сбор данных:
    • Интеграция с ERP-системами, датчиками и базами данных.
    • Сбор данных о запасах, спросе, логистике.
  2. Анализ данных:
    • Обработка и анализ данных для выявления тенденций.
    • Прогнозирование спроса и предложения.
  3. Генерация решений:
    • Рекомендации по оптимизации запасов.
    • Планирование логистики и хранения.

Схема взаимодействия​

[Данные о запасах] → [ИИ-агент] → [Анализ и прогнозирование] → [Рекомендации]

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ бизнес-процессов клиента.
    • Определение ключевых задач.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к ERP-системам и другим источникам данных.
  4. Обучение:
    • Настройка моделей ИИ на основе данных клиента.

Как этим пользоваться​

Интеграция агента в бизнес-процессы осуществляется через OpenAPI нашей платформы.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование спроса​

Запрос:

POST /api/forecast
{
  "material": "пластик",
  "location": "Москва",
  "time_period": "2023-12"
}

Ответ:

{
  "material": "пластик",
  "location": "Москва",
  "forecasted_demand": 1500,
  "unit": "тонны"
}

Управление запасами​

Запрос:

POST /api/inventory
{
  "action": "update",
  "material": "металл",
  "quantity": 200,
  "location": "Санкт-Петербург"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Запасы металла обновлены до 200 тонн в Санкт-Петербурге."
}

Ключевые API-эндпоинты​

  • /api/forecast – Прогнозирование спроса.
  • /api/inventory – Управление запасами.
  • /api/logistics – Оптимизация логистики.

Примеры использования​

  1. Оптимизация запасов на перерабатывающем заводе:
    • Агент прогнозирует спрос на пластик и рекомендует оптимальный уровень запасов.
  2. Снижение издержек на логистику:
    • Агент анализирует маршруты и предлагает наиболее эффективные варианты доставки.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение!
Контакты