Агрогруппа «Хорошее дело» автоматизировала систему расчета заказов с помощью ИИ в магазинах сети

Агрогруппа «Хорошее дело» автоматизировала систему расчета заказов с помощью ИИ в магазинах сети

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.

Об агрогруппе «Хорошее дело»:

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. Производство молока за 2023 год составило 103 тыс. тонн, объемы производства мяса птицы превышают 155 тыс. тонн, производство пищевого яйца в 2023 году превысило 340 тыс. шт., инкубационного – более 80 млн. шт. По данным независимого рейтинга агропредприятие входит в топ-10 производителей мяса птицы в России. Сегодня на предприятиях Агрогруппы работают 7200 человек.

О компании BELTEL Datanomics:

BELTEL Datanomics – подразделение «Белтел», работающее в области Аналитики больших данных и Искусственного интеллекта. Компания «Белтел» c 1995 года работает на российском рынке системной интеграции в области IT, непрерывно обновляя свой портфель решений в соответствии с развитием бизнеса и технологий.

В настоящее время наша экспертиза сосредоточена в следующих областях: телекоммуникационные сети, инженерная инфраструктура, AV и мультимедиа решения. Под брендом Datanomics мы разрабатываем собственные решения в области Аналитики Больших данных и Искусственного интеллекта для предприятий, идущих по пути цифровой трансформации. Обладая опытом многолетнего сотрудничества с компаниями практически всех вертикалей, компания имеет в своем портфеле ряд отраслевых решений.

О компании Yandex Cloud:

Публичная облачная платформа Yandex Cloud предоставляет крупным компаниям, среднему бизнесу и частным разработчикам более 60 взаимосвязанных сервисов: масштабируемую инфраструктуру, сервисы хранения, обработки и анализа данных, инструменты машинного обучения и средства разработки.


Источник: https://agronovosti.ru/agrogruppa-horoshee-delo-avtomatizirovala-sistemu-rascheta-zakazov-s-pomoshhyu-ii-v-magazinah-seti/

Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
guest

Управление резистентностью к гербицидам: практические шаги

Резистентные к гербицидам сорняки — нарастающая проблема для растениеводов по всему миру. Устойчивые к глифосату биотипы амброзии и...

Системы контроля высева: мониторинг работы сеялки

Как устроены системы контроля высева, какие отклонения они выявляют в реальном времени и что даёт мониторинг на пропашных...

Поддержка фермеров: новый федеральный проект

Поддержка фермерских хозяйств – отдельное направление аграрной политики Оксаны Лут. В 2026 году на нее выделен новый федеральный...

Тепличные томаты: сортимент и управление качеством

Тепличный томат — культура с огромным сортовым разнообразием, и выбор гибрида определяет не только урожайность, но и товарный...

Корнеплоды в севообороте: морковь, свёкла, редька как предшественники

Корнеплодные культуры занимают особое место в структуре севооборота: с одной стороны, они оставляют поле в отличном фитосанитарном состоянии...

ЭФКО представила новейшие беспилотные технологии для российского АПК

ЭФКО представила новейшие беспилотные технологии для российского АПК Мероприятие состоялось по инициативе инновационного центра «Бирюч», компании «Транспорт будущего»...

Цифровые системы управления стадом: что объединять

Какие данные о животных собираются на современной ферме, зачем их объединять в одной системе и что даёт совмещение...

Горох на корм скоту: питательная ценность и технология заготовки

Горох в качестве кормовой культуры привлекает животноводов высоким содержанием протеина — 20-24% в сухом веществе зерна — и...

Яблоневый сад: болезни коры и ветвей, меры защиты

Болезни коры и ветвей яблони наносят долгосрочный ущерб, нередко приводя к гибели отдельных скелетных ветвей или целых деревьев....

Секционное отключение и автоматизация опрыскивателя

Как работает автоматическое отключение секций опрыскивателя, сколько препарата экономит и какие ещё функции автоматизации доступны.

Интегрированная защита растений: принципы и внедрение

Интегрированная защита растений — не отказ от химических средств, а их рациональное применение в сочетании с биологическими, агротехническими...

Зерновой экспорт: ключевые направления и новые рынки сбыта

Мировой рынок зерна продолжает перестраиваться, открывая новые возможности для производителей. Поставки пшеницы в страны Африки южнее Сахары за...

Кормовая свёкла: возрождение интереса в молочном животноводстве

Кормовая свёкла переживает возрождение интереса со стороны молочных хозяйств, стремящихся диверсифицировать источники энергии в рационах. Высокое содержание легкоусвояемых...

Нулевая обработка почвы: преимущества и подводные камни

Нулевая обработка почвы, или no-till, за последние два десятилетия завоевала миллионы гектаров по всему миру. Отказ от механического...

Стандарты качества зерна: классификация и требования

Классификация зерна по качеству определяет его рыночную стоимость и направление использования. Пшеница первого-второго класса с содержанием клейковины выше...

Снижение потерь при уборке зерновых: техника и технология

Уборочные потери зерна в среднем составляют 5-10% от биологического урожая, а при нарушениях настройки комбайна или неоптимальных условиях...

Искусственный интеллект способен ускорить селекцию многолетних растений в четыре раза

Искусственный интеллект способен ускорить селекцию многолетних растений в четыре раза Китайские ученые применили искусственный интеллект, чтобы ускорить селекцию...

Электронный документооборот в хозяйстве: с чего начать

Какие документы в сельхозпредприятии переводятся в электронный вид в первую очередь, что для этого нужно и какие сложности...

Пилотный проект: как проверить технологию до внедрения

Как организовать проверку новой технологии на ограниченном участке, какие критерии успеха задать заранее и как избежать типичных ошибок...

Цифровизация хозяйства: с чего начать и как не переплатить

Рынок агротехнологий предлагает сотни продуктов — от спутникового мониторинга до роботизированных систем кормления. Аграрию, не имеющему опыта работы...