Агрогруппа «Хорошее дело» внедрила ИИ-систему автоматизированного расчета заказов в 161 магазине сети. Система, разработанная компанией Beltel Datanomics, обрабатывает 40 миллионов строк ежедневно, учитывает все изменения и корректировки в заказах в режиме онлайн. Встроенный ИИ-алгоритм минимизирует риски избыточного или недостаточного запаса товаров благодаря более точному прогнозированию и адаптации к новым входным данным. Вычисления для прогнозирования заказов осуществляются на платформе Yandex Cloud, что ускоряет запуск сервиса и не нагружает собственные серверные мощности компании.

В результате проекта компания повысила точность прогнозирования и на 20% снизила долю профицитных заказов — заказов товаров с запасом. Ранее такие товары могли оказаться невостребованными, из-за чего их приходилось списывать или продавать по более низкой цене.

Система автозаказа разработана компанией Beltel Datanomics на базе аналитического сервиса Datanomics Demand Forecast (DDF). Он использует алгоритмы машинного обучения и работает по модели SaaS. Сервис ежедневно прогнозирует продажи в разрезе магазин — номенклатурная позиция на неделю вперед. При построении прогнозов алгоритм учитывает множество параметров: акции, дни недели, праздники, сезонность, категорию товара. Он также производит расчет страховых запасов и собирает прогнозы в заказ с учетом графика поставок. Результаты работы сервиса DDF интегрированы в систему 1С агрогруппы.

Compute Cloud используется для работы REST API и выполнения расчетов прогнозных скриптов. Managed Service for PostgreSQL отвечает за хранение структурированных данных, получаемых через REST API. Object Storage используется для хранения бэкапов и логов, обеспечивая безопасность и надежность данных. Cloud Functions запускает вычислительные ресурсы по расписанию для эффективного управления нагрузкой. LockBox обеспечивает безопасное хранение ключей.

«Внедрение системы автозаказа с использованием алгоритмов ИИ от Beltel Datanomics стало важным шагом в нашем стремлении обеспечить высокий уровень сервиса и оптимизировать запасы. Мы рады, что инновационные технологии улучшают наши операционные процессы, обеспечивая высокое качество обслуживания и удовлетворенность наших клиентов», — сказала Людмила Пьянзова, руководитель сети магазинов «Хорошее дело».

«Наши исследования в пищевой индустрии и агропромышленном комплексе выявили, что множество компаний сталкиваются с проблемами прогнозирования, как следствие снижается эффективность и уровень сервиса. Инновации на базе ИИ помогают значительно улучшить эту ситуацию. Успех подобных проектов возможен лишь при активном участии и четком формулировании задач со стороны заказчика, в чем команда “Хорошего дела” показала себя с лучшей стороны», — сказала Анна Племяшова, директор Beltel Datanomics.

В дальнейших планах развития сервиса — внедрение визуализации данных с помощью BI-технологии Yandex DataLens для создания полноценной платформы бизнес-аналитики.

Агрогруппа «Хорошее дело» — российский производитель продуктов питания, включающих более 20 предприятий на территории Республики Мордовия и Ульяновской области. Под управлением Агрогруппы «Хорошее дело» работают 12 агрохозяйств, находятся около 140 тыс. га посевных площадей, содержатся более 30 тыс. голов крупного рогатого скота.

Имя | Name

ok

Поиск на Upakovano.ru

Поиск на сайте upakovano.ru является универсальным и осуществляется по всем разделам сайта, качество выдачи результатов поиска прямо зависит от введенных ключевых слов.

Использование только одного слова или общих слов может привести к излишнему количеству документов, в таких случаях нужно использовать уточняющие ключевые слова.

Для повышения релевантности результатов поиска можно также использовать исключающие слова.

При формировании поискового запроса возможно использование языка запросов.

Обычно запрос представляет из себя просто одно или несколько слов, например: “свежая рыба треска” — по такому запросу находится информация, в которой встречаются все слова запроса.

Логические операторы позволяют строить более сложные запросы, например: “свежая рыба или пылесос” — по такому запросу находится информация, в которой встречаются либо слова “свежая” и “рыба”, либо слово “пылесос”.

“Свежая рыба не скумбрия” — по такому запросу находится информация, в которой встречаются слова “свежая” и “рыба” и не встречается слово “скумбрия”.

Вы можете использовать скобки для построения более сложных запросов.

Логические операторы.

Оператор “и”

Синонимы оператора “и”:

And
&
+

Подразумевается, что оператор “и” можно опускать: например, запрос “свежая рыба” полностью эквивалентен запросу “свежая” и “рыба”.

Оператор “или”

Синонимы оператора “или”:

Or
|

Оператор логическое «или» позволяет искать элементы, содержащие хотя бы один из операндов.

Оператор “Не”

Синонимы оператора “Не”:

Not
~

Оператор логическое «не» ограничивает поиск товарами, не содержащими слово, указанное после оператора.

Оператор ( )

Круглые скобки задают порядок действия логических операторов. При формировании строки запроса убедитесь, что для каждой открывающейся скобки есть парная скобка закрывающаяся.

Оператор " "

Поиск точной фразы. Обычно используется для поиска цитат.