Российский ИИ ведет учет товаров на складе эффективнее зарубежных аналогов

Московский физико-технический институт разработал инновационную систему искусственного интеллекта для оптимизации управления складскими запасами. Тестирование на исторических данных продемонстрировало потенциал системы для повышения валовой прибыли крупного дистрибьютора на 7%, что может выражаться в десятках миллионов рублей ежегодно.

Управление складскими запасами является одной из наиболее сложных задач в области логистики, особенно при работе с широким ассортиментом продукции и непредсказуемыми колебаниями спроса. Традиционные системы автоматизации заказов функционируют по упрощённой схеме, прогнозируя спрос и применяя фиксированные формулы. В отличие от них, разработанная МФТИ система искусственного интеллекта оптимизирует решения на основе конкретных бизнес-целей и долгосрочных последствий каждого заказа.

Представленная система осуществляет комплексный анализ текущих складских запасов, прогнозируемых поставок, исторических данных о продажах и сезонных флуктуациях. На основе этих параметров она производит оптимизацию объёмов заказов, минимизируя риски дефицита и избыточного хранения. В процессе тестирования коэффициент удовлетворённого спроса возрос с 80% до 90%, что привело к значительному снижению упущенной выручки. Система обладает способностью к автоматической адаптации к изменениям рыночной конъюнктуры без необходимости вмешательства со стороны человека.

Для формирования базы знаний искусственного интеллекта была разработана цифровая модель бизнес-процессов, которая симулирует исторические паттерны продаж и позволяет проводить тестирование стратегий в условиях, максимально приближённых к реальности. Каждый товар и склад управляются автономным агентом искусственного интеллекта, который использует совокупный опыт, накопленный в процессе обработки всего ассортимента продукции. Обучение прототипа на наборе данных, включающем 10 000 пар «товар-склад», занимает менее 24 часов на стандартной вычислительной платформе.