Перейти к основному содержимому

Контроль сроков: ИИ-агент для управления складскими процессами

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Неэффективное управление запасами: Сбои в поставках, избыточные или недостаточные запасы.
  2. Ручное отслеживание сроков: Ошибки в учете сроков хранения, истечение срока годности товаров.
  3. Низкая прозрачность процессов: Отсутствие оперативной информации о состоянии запасов и сроках поставок.
  4. Высокие операционные издержки: Ручная обработка данных и отсутствие автоматизации.

Типы бизнеса​

  • Логистические компании.
  • Складские комплексы.
  • Производители с собственными складами.
  • Розничные сети с распределенными складами.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматическое прогнозирование спроса: Оптимизация запасов на основе анализа данных.
  2. Контроль сроков хранения: Автоматическое уведомление о приближении истечения срока годности.
  3. Управление поставками: Прогнозирование оптимальных сроков заказа и поставок.
  4. Анализ данных в реальном времени: Мониторинг состояния запасов и выявление аномалий.
  5. Интеграция с ERP и WMS: Автоматизация обмена данными с существующими системами.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших складов или локальных задач.
  • Мультиагентная система: Для распределенных складов или крупных логистических сетей.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Прогнозирование спроса и оптимизация запасов.
  • NLP (Natural Language Processing): Анализ текстовых данных (например, отзывы поставщиков).
  • Компьютерное зрение: Автоматизация учета товаров с использованием камер.
  • Анализ временных рядов: Прогнозирование сроков поставок и спроса.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Интеграция с ERP, WMS, IoT-датчиками и другими источниками.
  2. Анализ данных: Выявление закономерностей, прогнозирование спроса и сроков.
  3. Генерация решений: Рекомендации по заказам, уведомления о сроках хранения.
  4. Интеграция с процессами: Автоматизация задач через API.

Схема взаимодействия​

[ERP/WMS] → [ИИ-агент] → [Анализ данных] → [Рекомендации] → [Уведомления]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ бизнес-процессов и определение ключевых задач.
  2. Подбор решения: Адаптация готовых моделей или разработка с нуля.
  3. Интеграция: Подключение к ERP, WMS и другим системам.
  4. Обучение: Настройка моделей на основе исторических данных.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Получите API-ключ на нашей платформе.
  2. Интегрируйте API в вашу систему управления складом.
  3. Настройте параметры (например, пороговые значения для уведомлений).
  4. Запустите агента и начните получать данные.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование спроса​

Запрос:

POST /api/v1/forecast
{
  "warehouse_id": "123",
  "product_id": "456",
  "historical_data": "2023-01-01 to 2023-09-30"
}

Ответ:

{
  "forecast": [
    {"date": "2023-10-01", "demand": 120},
    {"date": "2023-10-02", "demand": 115}
  ]
}

Управление сроками хранения​

Запрос:

POST /api/v1/expiry
{
  "warehouse_id": "123",
  "product_id": "456"
}

Ответ:

{
  "expiry_date": "2023-12-01",
  "alert": "30 days remaining"
}

Ключевые API-эндпоинты​

МетодЭндпоинтОписание
POST/api/v1/forecastПрогнозирование спроса.
POST/api/v1/expiryПроверка сроков хранения.
GET/api/v1/inventoryПолучение данных о запасах.
POST/api/v1/orderРекомендации по заказам.

Примеры использования​

Кейс 1: Оптимизация запасов​

Компания сократила избыточные запасы на 20% благодаря прогнозам спроса.

Кейс 2: Снижение потерь​

Автоматические уведомления о сроках хранения помогли сократить потери на 15%.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение!
Связаться с нами