Использование ИИ в цепочках поставок

Резкое нарастание информационных потоков, вариабельность спроса, Е2Е охват цепочек поставок, потребность в оперативном сценарном моделировании и анализе, необходимость разработки точных предсказательных моделей и другие вызовы требуют интеграции ИИ в структуру цепочек поставок

Основу эффективного использования ИИ определяют наличие данных, правильность выбора архитектуры, налаженный процесс тестирования гипотез и управление изменениями, создание центров экспертизы и другие факторы

Задачи повышения эффективности управления, распределения ресурсов и снижения затрат

Машинное обучение, анализ

Опираясь на данные, помогает найти ответы на вопросы бизнеса
Математическая оптимизация

Задачи повышения эффективности управления, снижения затрат
Компьютерное зрение

Комплексные системы автоматизации контроля и безопасности
Обработка текста / NLP

Решение рутинных задач извлечения и обработки информации
Генеративный ИИ

Прикладные применения творческого потенциала ИИ

Наши возможности

Прикладное применение творческого потенциала ИИ для работы со структурированными и неструктурированными данными

Прогнозирование

Прогнозирование спроса, в т. ч.
прогноз новинок
Прогнозирование эффективности
промо‑активностей
Прогноз цен на сырье
и логистические услуги
Прогнозирование поломок
оборудования (predictive
maintenance)
Сценарное моделирование

Оптимизация

Оптимизация цепочек поставок
Оптимизация загрузки транспорта
Оптимизация запасов на каждом звене цепи
Оптимизация складских операций
Оптимизация систем
автопополнения
Оптимизация закупок и управления поставщиками

Компьютерное зрение

Контроль качества грузов и упаковки на предмет соответствия и дефекты
Автоматическое распознавание и подсчет товаров, паллет, контейнеров — учет грузов
Мониторинг соблюдения правил безопасности на складах и в зонах погрузки
Распознавание документов (в т. ч. OCR)