Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Управление закупками для инфраструктурного строительства

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Неэффективное управление закупками: Ручное управление закупками приводит к ошибкам, задержкам и увеличению затрат.
  2. Отсутствие прогнозирования спроса: Сложности в прогнозировании потребностей в материалах и оборудовании, что приводит к избыточным или недостаточным запасам.
  3. Сложности в управлении поставщиками: Отсутствие централизованной системы для оценки и управления поставщиками, что затрудняет выбор оптимальных партнеров.
  4. Недостаток аналитики: Отсутствие аналитических инструментов для оценки эффективности закупок и оптимизации процессов.

Типы бизнеса​

  • Компании, занимающиеся инфраструктурным строительством (дороги, мосты, тоннели, железные дороги и т.д.).
  • Генеральные подрядчики и субподрядчики.
  • Компании, управляющие крупными строительными проектами.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматизация закупок: Автоматическое создание заказов на основе прогнозируемого спроса и текущих запасов.
  2. Прогнозирование спроса: Использование машинного обучения для точного прогнозирования потребностей в материалах и оборудовании.
  3. Управление поставщиками: Централизованная система для оценки, выбора и управления поставщиками.
  4. Аналитика и отчетность: Генерация отчетов и аналитических данных для оценки эффективности закупок и оптимизации процессов.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть интегрирован в существующие системы управления закупками.
  • Мультиагентное использование: Возможность использования нескольких агентов для управления закупками в разных подразделениях или проектах.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для прогнозирования спроса и оптимизации заказов.
  • NLP (Natural Language Processing): Для анализа контрактов и коммуникации с поставщиками.
  • Анализ данных: Для оценки эффективности закупок и генерации аналитических отчетов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Интеграция с существующими системами управления запасами и закупками.
  2. Анализ: Анализ данных о текущих запасах, прогнозирование спроса, оценка поставщиков.
  3. Генерация решений: Автоматическое создание заказов, рекомендации по выбору поставщиков, оптимизация процессов.

Схема взаимодействия​

[Система управления запасами] --> [ИИ-агент] --> [Прогнозирование спроса]
[ИИ-агент] --> [Управление поставщиками]
[ИИ-агент] --> [Аналитика и отчетность]
[ИИ-агент] --> [Автоматизация закупок]

Разработка агента​

Этапы разработки​

  1. Сбор требований: Анализ текущих процессов закупок и выявление ключевых проблем.
  2. Анализ процессов: Определение точек интеграции и возможностей для автоматизации.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения 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 систему управления закупками.
  3. Обучение модели: Загрузите исторические данные для обучения модели прогнозирования спроса.
  4. Запуск агента: Начните использовать агента для автоматизации закупок.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование спроса​

Запрос:

{
  "endpoint": "/forecast",
  "method": "POST",
  "body": {
    "material_id": "12345",
    "historical_data": [
      {"date": "2023-01-01", "quantity": 100},
      {"date": "2023-02-01", "quantity": 150}
    ]
  }
}

Ответ:

{
  "forecast": [
    {"date": "2023-03-01", "quantity": 200},
    {"date": "2023-04-01", "quantity": 250}
  ]
}

Управление поставщиками​

Запрос:

{
  "endpoint": "/suppliers",
  "method": "GET",
  "params": {
    "material_id": "12345"
  }
}

Ответ:

{
  "suppliers": [
    {"id": "1", "name": "Supplier A", "rating": 4.5},
    {"id": "2", "name": "Supplier B", "rating": 4.0}
  ]
}

Аналитика и отчетность​

Запрос:

{
  "endpoint": "/analytics",
  "method": "POST",
  "body": {
    "start_date": "2023-01-01",
    "end_date": "2023-03-01"
  }
}

Ответ:

{
  "report": {
    "total_spent": 500000,
    "average_delivery_time": 7,
    "top_suppliers": [
      {"id": "1", "name": "Supplier A", "total_spent": 300000},
      {"id": "2", "name": "Supplier B", "total_spent": 200000}
    ]
  }
}

Ключевые API-эндпоинты​

Основные эндпоинты​

  • /forecast: Прогнозирование спроса на материалы.
  • /suppliers: Получение списка поставщиков и их рейтингов.
  • /analytics: Генерация аналитических отчетов.

Примеры использования​

Кейс 1: Оптимизация закупок материалов для строительства моста​

Компания использовала агента для прогнозирования спроса на бетон и арматуру, что позволило сократить избыточные запасы на 20% и снизить затраты на закупки на 15%.

Кейс 2: Управление поставщиками для крупного инфраструктурного проекта​

Агент помог компании выбрать оптимальных поставщиков, что привело к сокращению времени доставки на 30% и улучшению качества материалов.

Напишите нам​

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

Контакты