Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Контроль запасов

Отрасль: Рестораны и общественное питание
Подотрасль: Фастфуд

Потребности бизнеса​

Основные проблемы:​

  1. Неэффективное управление запасами: Переизбыток или недостаток ингредиентов приводит к потерям или срыву заказов.
  2. Ручной учет: Трудоемкость и ошибки при ручном подсчете остатков.
  3. Сезонные колебания спроса: Сложность прогнозирования спроса на ингредиенты в зависимости от времени года, дня недели или акций.
  4. Потери из-за истечения срока годности: Неправильное планирование закупок приводит к порче продуктов.

Типы бизнеса, которым подходит агент:​

  • Сети фастфуда.
  • Кафе и рестораны с высокой оборачиваемостью.
  • Предприятия общественного питания с большим ассортиментом ингредиентов.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента:​

  1. Автоматизация учета запасов:
    • Интеграция с системами учета (например, 1С, Excel, ERP).
    • Автоматическое обновление данных о запасах в реальном времени.
  2. Прогнозирование спроса:
    • Анализ исторических данных для предсказания спроса на ингредиенты.
    • Учет сезонности, акций и праздников.
  3. Оптимизация закупок:
    • Рекомендации по объемам и срокам закупок.
    • Минимизация потерь из-за истечения срока годности.
  4. Уведомления и отчеты:
    • Автоматические уведомления о низких остатках или истечении срока годности.
    • Генерация отчетов для анализа эффективности управления запасами.

Возможности использования:​

  • Одиночный агент: Для небольших сетей или отдельных заведений.
  • Мультиагентная система: Для крупных сетей с распределенными складами и филиалами.

Типы моделей ИИ​

  1. Машинное обучение:
    • Прогнозирование спроса с использованием временных рядов (ARIMA, Prophet).
    • Классификация для выявления аномалий в данных.
  2. Анализ данных:
    • Анализ больших объемов данных для выявления закономерностей.
  3. NLP (Natural Language Processing):
    • Обработка текстовых данных (например, отзывы клиентов) для корректировки прогнозов.

Подход к решению​

Этапы работы агента:​

  1. Сбор данных:
    • Интеграция с системами учета, кассовыми аппаратами, CRM.
    • Сбор данных о продажах, остатках, закупках.
  2. Анализ данных:
    • Очистка и предобработка данных.
    • Анализ исторических данных для выявления трендов.
  3. Генерация решений:
    • Прогнозирование спроса.
    • Формирование рекомендаций по закупкам.
  4. Визуализация и отчеты:
    • Предоставление данных в удобном формате (графики, таблицы).

Схема взаимодействия​

[Системы учета] --> [ИИ-агент] --> [Рекомендации по закупкам]  
                          |  
                          v  
                  [Уведомления и отчеты]

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ текущих процессов управления запасами.
    • Определение ключевых метрик (например, уровень потерь, точность прогнозов).
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых решений или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Настройка API для взаимодействия с существующими системами.
  4. Обучение:
    • Обучение моделей на исторических данных.
    • Тестирование и доработка.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI:​

  1. Регистрация на платформе:
    • Получите API-ключ для доступа к сервису.
  2. Интеграция с системами учета:
    • Настройте передачу данных о продажах и остатках через API.
  3. Получение рекомендаций:
    • Используйте API для получения прогнозов и рекомендаций.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование спроса:​

Запрос:

POST /api/v1/forecast  
{
  "ingredient_id": "12345",
  "start_date": "2023-10-01",
  "end_date": "2023-10-31"
}

Ответ:

{
  "ingredient_id": "12345",
  "forecast": [
    {"date": "2023-10-01", "quantity": 120},
    {"date": "2023-10-02", "quantity": 115},
    ...
  ]
}

Управление запасами:​

Запрос:

GET /api/v1/inventory/12345

Ответ:

{
  "ingredient_id": "12345",
  "current_stock": 80,
  "min_stock": 50,
  "expiry_date": "2023-10-15"
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /api/v1/forecast

    • Метод: POST
    • Назначение: Прогнозирование спроса на ингредиент.

  2. /api/v1/inventory/ingredient_id

    • Метод: GET
    • Назначение: Получение текущих данных о запасах.

  3. /api/v1/notifications

    • Метод: GET
    • Назначение: Получение уведомлений о низких остатках или истечении срока годности.

Примеры использования​

Кейс 1: Оптимизация закупок в сети фастфуда​

  • Проблема: Потери из-за истечения срока годности.
  • Решение: Агент рекомендовал сократить закупки ингредиентов с коротким сроком годности на 20%.
  • Результат: Снижение потерь на 15%.

Кейс 2: Прогнозирование спроса в праздничные дни​

  • Проблема: Недостаток ингредиентов в период акций.
  • Решение: Агент спрогнозировал увеличение спроса на 30% и рекомендовал увеличить закупки.
  • Результат: Отсутствие срывов заказов.

Напишите нам​

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