Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Управление запасами

Отрасль: Розничная торговля
Подотрасль: Торговые сети

Потребности бизнеса​

Торговые сети сталкиваются с рядом проблем, связанных с управлением запасами:

  • Избыточные или недостаточные запасы: Неправильное прогнозирование спроса приводит к излишкам или дефициту товаров.
  • Ручное управление: Трудоемкость и ошибки при ручном учете и планировании.
  • Неэффективное распределение: Неоптимальное распределение товаров между складами и магазинами.
  • Потери из-за устаревания: Товары с ограниченным сроком годности теряют свою ценность.

ИИ-агент "Управление запасами" предназначен для компаний, которые хотят:

  • Автоматизировать процессы управления запасами.
  • Улучшить прогнозирование спроса.
  • Оптимизировать логистику и распределение товаров.
  • Снизить издержки и повысить прибыль.

Решение с использованием ИИ​

ИИ-агент "Управление запасами" решает ключевые проблемы бизнеса с помощью следующих функций:

  1. Прогнозирование спроса: Использует исторические данные, сезонность и внешние факторы для точного прогнозирования.
  2. Оптимизация запасов: Автоматически рассчитывает оптимальный уровень запасов для каждого товара.
  3. Распределение товаров: Предлагает оптимальное распределение товаров между складами и магазинами.
  4. Управление устареванием: Отслеживает сроки годности и предлагает меры для минимизации потерь.
  5. Интеграция с ERP-системами: Легко интегрируется с существующими системами управления.

Агент может работать как в одиночном режиме, так и в составе мультиагентной системы для комплексного управления цепочкой поставок.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для прогнозирования спроса и оптимизации запасов.
  • Анализ временных рядов: Для учета сезонности и трендов.
  • NLP (обработка естественного языка): Для анализа отзывов и прогнозирования спроса на новые товары.
  • Оптимизационные алгоритмы: Для расчета оптимального распределения товаров.

Подход к решению​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные из ERP-систем, POS-терминалов, внешних источников (например, погода, события).
  2. Анализ: Данные анализируются с использованием машинного обучения и статистических методов.
  3. Генерация решений: Агент предлагает оптимальные уровни запасов, план закупок и распределения.
  4. Интеграция: Решения интегрируются в существующие бизнес-процессы.

Схема взаимодействия​

[ERP-система] -> [ИИ-агент] -> [Прогноз спроса] -> [Оптимизация запасов] -> [Распределение товаров] -> [ERP-система]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ текущих процессов и потребностей бизнеса.
  2. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  3. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  4. Обучение: Обучение моделей на исторических данных.

Как этим пользоваться​

Интеграция агента осуществляется через OpenAPI нашей платформы.

Пример API-запроса: Прогнозирование спроса​

Запрос:

POST /api/v1/forecast
{
  "product_id": "12345",
  "store_id": "67890",
  "historical_data": "2022-01-01:100,2022-02-01:120,...",
  "external_factors": {
    "weather": "rainy",
    "event": "holiday"
  }
}

Ответ:

{
  "forecast": {
    "2023-10-01": 150,
    "2023-11-01": 170,
    "2023-12-01": 200
  },
  "confidence_level": 0.95
}

Пример API-запроса: Оптимизация запасов​

Запрос:

POST /api/v1/optimize
{
  "product_id": "12345",
  "store_id": "67890",
  "current_stock": 500,
  "lead_time": 7,
  "demand_forecast": {
    "2023-10-01": 150,
    "2023-11-01": 170
  }
}

Ответ:

{
  "optimal_stock": 600,
  "reorder_point": 200,
  "safety_stock": 100
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /api/v1/forecast

    • Назначение: Прогнозирование спроса на товар.
    • Метод: POST
    • Параметры: product_id, store_id, historical_data, external_factors.

  2. /api/v1/optimize

    • Назначение: Расчет оптимального уровня запасов.
    • Метод: POST
    • Параметры: product_id, store_id, current_stock, lead_time, demand_forecast.

  3. /api/v1/distribute

    • Назначение: Оптимизация распределения товаров между складами и магазинами.
    • Метод: POST
    • Параметры: product_id, warehouse_ids, store_ids, current_stock.

Примеры использования​

  1. Прогнозирование спроса на сезонные товары:

    • Агент предсказывает увеличение спроса на зимнюю одежду и предлагает увеличить запасы.

  2. Оптимизация запасов для скоропортящихся товаров:

    • Агент рассчитывает оптимальный уровень запасов для молочных продуктов, минимизируя потери.

  3. Распределение товаров между магазинами:

    • Агент предлагает перераспределить товары между магазинами в зависимости от спроса.

Напишите нам​

Готовы оптимизировать управление запасами? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение!

Контакты