Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Прогноз цен для химической промышленности

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Нестабильность цен на сырье: Химическая промышленность зависит от цен на сырье, которые могут резко меняться из-за рыночных условий, геополитических факторов и спроса.
  2. Сложность прогнозирования: Традиционные методы прогнозирования не всегда учитывают множество факторов, влияющих на цены.
  3. Риски убытков: Неправильное прогнозирование может привести к закупке сырья по завышенным ценам или к дефициту материалов.

Типы бизнеса​

  • Производители химической продукции.
  • Компании, занимающиеся переработкой химического сырья.
  • Логистические компании, работающие с химическими материалами.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Прогнозирование цен на сырье: Использование машинного обучения для анализа исторических данных, рыночных тенденций и внешних факторов.
  2. Рекомендации по закупкам: Предоставление рекомендаций по оптимальному времени и объему закупок.
  3. Анализ рисков: Оценка потенциальных рисков и предложение стратегий их минимизации.
  4. Интеграция с ERP-системами: Автоматическая синхронизация данных с корпоративными системами управления.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Агент может работать как самостоятельное решение для прогнозирования.
  • Мультиагентное использование: Интеграция с другими ИИ-агентами для комплексного управления цепочкой поставок.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Регрессионные модели, временные ряды, ансамбли моделей.
  • Анализ данных: Обработка больших объемов данных, включая исторические цены, рыночные индексы, новости.
  • NLP (Natural Language Processing): Анализ новостей и отчетов для учета внешних факторов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Автоматический сбор данных из различных источников (рыночные данные, новости, отчеты).
  2. Анализ данных: Обработка и анализ данных с использованием машинного обучения.
  3. Генерация решений: Формирование прогнозов и рекомендаций на основе анализа.
  4. Интеграция: Передача данных и рекомендаций в ERP-системы или другие корпоративные системы.

Схема взаимодействия​

[Источники данных] --> [ИИ-агент] --> [Анализ данных] --> [Прогнозы и рекомендации] --> [ERP-системы]

Разработка агента​

Этапы разработки​

  1. Сбор требований: Анализ бизнес-процессов и определение ключевых задач.
  2. Анализ процессов: Изучение текущих методов прогнозирования и выявление узких мест.
  3. Подбор решения: Адаптация готовых решений или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  5. Обучение: Обучение сотрудников работе с агентом.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции​

  1. Регистрация на платформе: Создайте учетную запись на нашей платформе.
  2. Настройка API: Интегрируйте API агента в вашу ERP-систему.
  3. Загрузка данных: Настройте автоматическую загрузку данных из ваших источников.
  4. Получение прогнозов: Используйте API для получения прогнозов и рекомендаций.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование цен​

Запрос:

{
  "method": "predict",
  "material": "ethylene",
  "period": "2023-12-01"
}

Ответ:

{
  "material": "ethylene",
  "predicted_price": 1200,
  "confidence_interval": [1150, 1250],
  "recommendation": "buy"
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "method": "update_data",
  "material": "propylene",
  "price": 950,
  "date": "2023-10-01"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Data updated successfully"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "method": "analyze",
  "material": "benzene",
  "period": "2023-09-01 to 2023-10-01"
}

Ответ:

{
  "material": "benzene",
  "average_price": 1100,
  "price_change": 5.5,
  "trend": "upward"
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "method": "notify",
  "material": "methanol",
  "threshold": 1000
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Notification set for methanol at threshold 1000"
}

Ключевые API-эндпоинты​

Основные эндпоинты​

  1. /predict: Прогнозирование цен на сырье.
  2. /update_data: Обновление данных о ценах.
  3. /analyze: Анализ данных за определенный период.
  4. /notify: Настройка уведомлений о достижении пороговых значений.

Примеры использования​

Кейс 1: Оптимизация закупок​

Компания-производитель пластмасс использует агента для прогнозирования цен на этилен. Агент рекомендует закупить сырье в определенный период, что позволяет сэкономить 15% на закупках.

Кейс 2: Управление рисками​

Логистическая компания интегрирует агента для анализа рисков, связанных с ценами на бензол. Агент предупреждает о возможном росте цен, что позволяет компании скорректировать логистические маршруты и избежать убытков.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем оптимальное решение для вашего бизнеса.

Контакты