Российский ИИ эффективнее зарубежных аналогов в учете товаров на складе
Московский физико-технический институт представил инновационную систему искусственного интеллекта, предназначенную для оптимизации управления складскими запасами. Тестирование данной системы продемонстрировало её высокую эффективность, что позволяет прогнозировать значительное увеличение валовой прибыли крупного дистрибьютора на 7%, что эквивалентно десяткам миллионов рублей ежегодно.
Управление складскими запасами является одной из наиболее сложных задач в логистике, особенно в условиях широкого ассортимента товаров и нестабильного спроса. Традиционные системы автоматизации, как правило, используют упрощенные методы прогнозирования, основанные на фиксированных математических моделях, что ограничивает их адаптивность и точность. Разработанная система МФТИ направлена на оптимизацию управленческих решений с учетом конкретных бизнес-целей и долгосрочных последствий для цепочки поставок.
Система осуществляет анализ текущих складских запасов, прогнозируемых поставок, исторических данных о продажах и сезонных колебаниях. На основе полученной информации она оптимизирует объемы заказов, минимизируя риски дефицита и избытка. В результате тестирования коэффициент удовлетворенного спроса увеличился с 80% до 90%, что существенно снизило упущенную выручку. Система способна автоматически адаптироваться к изменениям рыночной конъюнктуры без вмешательства человека.
Для обучения искусственного интеллекта создана цифровая модель бизнес-процессов, позволяющая симулировать исторические паттерны продаж и тестировать стратегические решения в реальных условиях. Каждый товар и склад управляются автономным агентом, который использует накопленный опыт взаимодействия с ассортиментом. Обучение прототипа на наборе данных, состоящем из 10 000 пар «товар-склад», занимает менее 24 часов на стандартной платформе, сообщает progorodsamara.ru.
