Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Прогноз поставок для аптек

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Недостаток лекарств: Аптеки часто сталкиваются с нехваткой популярных лекарств, что приводит к потере клиентов.
  2. Избыток запасов: Излишние запасы лекарств увеличивают затраты на хранение и могут привести к истечению срока годности.
  3. Непредсказуемость спроса: Сезонные колебания спроса и внешние факторы (например, эпидемии) затрудняют точное прогнозирование.
  4. Ручное управление запасами: Трудоемкость и ошибки при ручном управлении запасами.

Типы бизнеса​

  • Сети аптек.
  • Независимые аптеки.
  • Оптовые поставщики лекарств.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Прогнозирование спроса: Использование исторических данных и внешних факторов для точного прогнозирования спроса на лекарства.
  2. Оптимизация запасов: Автоматическое определение оптимального уровня запасов для минимизации излишков и дефицита.
  3. Рекомендации по закупкам: Генерация рекомендаций по закупкам на основе прогнозов и текущих запасов.
  4. Анализ внешних факторов: Учет сезонности, эпидемий, изменений в законодательстве и других факторов, влияющих на спрос.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для одной аптеки или сети.
  • Мультиагентная система: Для крупных сетей с распределенными складами и аптеками.

Типы моделей ИИ​

  1. Машинное обучение:
    • Регрессионные модели для прогнозирования спроса.
    • Классификационные модели для анализа внешних факторов.
  2. Анализ временных рядов:
    • ARIMA, Prophet для прогнозирования спроса на основе исторических данных.
  3. NLP (обработка естественного языка):
    • Анализ новостей и изменений в законодательстве, влияющих на спрос.
  4. Оптимизационные алгоритмы:
    • Линейное программирование для оптимизации запасов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Исторические данные о продажах.
    • Текущие запасы.
    • Внешние данные (новости, эпидемии, законодательство).
  2. Анализ данных:
    • Прогнозирование спроса.
    • Анализ внешних факторов.
  3. Генерация решений:
    • Рекомендации по закупкам.
    • Оптимизация уровня запасов.
  4. Интеграция с системами:
    • Автоматическое обновление данных в ERP-системах.

Схема взаимодействия​

[Исторические данные] --> [Сбор данных] --> [Анализ данных] --> [Прогнозирование спроса]
[Внешние данные] --> [Сбор данных] --> [Анализ данных] --> [Учет внешних факторов]
[Текущие запасы] --> [Оптимизация запасов] --> [Рекомендации по закупкам] --> [ERP-система]

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ текущих процессов управления запасами.
    • Определение ключевых метрик (например, уровень запасов, частота закупок).
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых моделей или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к ERP-системам и базам данных.
  4. Обучение:
    • Обучение моделей на исторических данных.
    • Тестирование и валидация.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Регистрация:
    • Получите API-ключ на нашей платформе.
  2. Интеграция:
    • Подключите API к вашей ERP-системе или базе данных.
  3. Настройка:
    • Укажите параметры для сбора данных (например, идентификаторы товаров, складов).
  4. Использование:
    • Отправляйте запросы через API для получения прогнозов и рекомендаций.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование спроса​

Запрос:

POST /api/forecast
{
  "product_id": "12345",
  "store_id": "67890",
  "start_date": "2023-10-01",
  "end_date": "2023-10-31"
}

Ответ:

{
  "product_id": "12345",
  "store_id": "67890",
  "forecast": [
    {"date": "2023-10-01", "demand": 120},
    {"date": "2023-10-02", "demand": 115},
    ...
  ]
}

Рекомендации по закупкам​

Запрос:

POST /api/recommendations
{
  "product_id": "12345",
  "store_id": "67890",
  "current_stock": 200
}

Ответ:

{
  "product_id": "12345",
  "store_id": "67890",
  "recommended_order": 150
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /api/forecast:
    • Прогнозирование спроса на лекарства.
  2. /api/recommendations:
    • Рекомендации по закупкам.
  3. /api/optimize:
    • Оптимизация уровня запасов.
  4. /api/external_factors:
    • Анализ внешних факторов, влияющих на спрос.

Примеры использования​

Кейс 1: Оптимизация запасов в сети аптек​

  • Проблема: Сеть аптек страдает от излишков и дефицита лекарств.
  • Решение: Внедрение ИИ-агента для прогнозирования спроса и оптимизации запасов.
  • Результат: Снижение затрат на хранение на 20%, уменьшение дефицита на 30%.

Кейс 2: Учет сезонности спроса​

  • Проблема: Сезонные колебания спроса на лекарства от аллергии.
  • Решение: Использование временных рядов для прогнозирования спроса.
  • Результат: Точное планирование закупок, снижение излишков на 15%.

Напишите нам​

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

Контакты