Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Мониторинг склада

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Неэффективное управление запасами: Потери из-за недостатка или избытка материалов.
  2. Ручной учет: Ошибки при ручном вводе данных, затраты времени на учет.
  3. Отсутствие прогнозирования: Невозможность предсказать потребность в материалах.
  4. Потери из-за порчи: Несвоевременное обнаружение порчи материалов.

Типы бизнеса​

  • Производственные предприятия.
  • Деревообрабатывающие компании.
  • Логистические компании.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции​

  1. Автоматический учет запасов: Сбор данных с датчиков и камер.
  2. Прогнозирование потребностей: Анализ данных для предсказания потребности в материалах.
  3. Обнаружение аномалий: Выявление порчи или краж.
  4. Оптимизация хранения: Рекомендации по оптимальному размещению материалов.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших складов.
  • Мультиагентная система: Для крупных складов с несколькими зонами.

Типы моделей ИИ​

  1. Машинное обучение: Для прогнозирования и анализа данных.
  2. Компьютерное зрение: Для автоматического учета и обнаружения аномалий.
  3. NLP: Для обработки текстовых данных (например, накладных).

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: С датчиков, камер, RFID-меток.
  2. Анализ данных: Обработка и анализ собранных данных.
  3. Генерация решений: Формирование отчетов и рекомендаций.

Схема взаимодействия​

[Датчики/Камеры] -> [Сбор данных] -> [Анализ данных] -> [Генерация решений] -> [Отчеты/Рекомендации]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ текущих процессов на складе.
  2. Анализ процессов: Определение ключевых точек для автоматизации.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  5. Обучение: Обучение персонала работе с агентом.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции​

  1. Установка датчиков и камер: На складе устанавливаются необходимые устройства.
  2. Настройка API: Интеграция с существующими системами через OpenAPI.
  3. Обучение персонала: Проведение тренингов для сотрудников.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "endpoint": "/predict",
  "method": "POST",
  "body": {
    "material": "древесина",
    "period": "2023-10"
  }
}

Ответ:

{
  "prediction": {
    "material": "древесина",
    "required_quantity": 500,
    "date": "2023-10-31"
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "endpoint": "/update",
  "method": "POST",
  "body": {
    "material": "древесина",
    "quantity": 300
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Данные обновлены"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "endpoint": "/analyze",
  "method": "POST",
  "body": {
    "material": "древесина",
    "period": "2023-09"
  }
}

Ответ:

{
  "analysis": {
    "material": "древесина",
    "average_usage": 450,
    "anomalies": 2
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "endpoint": "/interact",
  "method": "POST",
  "body": {
    "action": "notify",
    "message": "Низкий запас древесины"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Уведомление отправлено"
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /predict: Прогнозирование потребности в материалах.
  2. /update: Обновление данных о запасах.
  3. /analyze: Анализ данных о запасах.
  4. /interact: Управление взаимодействиями (уведомления, отчеты).

Примеры использования​

Кейс 1: Прогнозирование потребности в древесине​

  • Задача: Предсказать потребность в древесине на следующий месяц.
  • Решение: Использование эндпоинта /predict для получения прогноза.

Кейс 2: Обнаружение аномалий​

  • Задача: Выявить случаи порчи древесины.
  • Решение: Использование эндпоинта /analyze для анализа данных и обнаружения аномалий.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение.

Контакты