Внимание
Мы работаем в штатном режиме. Наши склады готовы поставлять оборудование клиентам из Российской Федерации несмотря на санкционные запреты ЕС и США. Оборудование в РФ ввозится легально благодаря новому законодательству с параллельным импортом. Звоните и уточняйте! Информация актуальна на 03.04.26В связи с участившимися случаями недобросовестной конкуренции обращаем ваше внимание, что мы не передаем персональные данные третьим лицам
Поиск по сайту
Прогнозирование спроса и управление запасами
AI-решение «Прогнозирование спроса и управление запасами» — это интеллектуальная система, использующая искусственный интеллект для анализа исторических данных о продажах, сезонных трендов, промоакций и поведения покупателей. Решение позволяет точно прогнозировать спрос, оптимально планировать закупки, снижать издержки на хранение и минимизировать риски дефицита или избыточных запасов. Такие системы уже внедряются ведущими российскими компаниями с помощью решений Сбер Бизнес Софт, GoodsForecast и других отечественных платформ.
Преимущества решения
- Снижение издержек на хранение. Оптимизация уровня запасов, сокращение избыточных остатков и риска списаний.
- Минимизация дефицита и потерь продаж. Точное прогнозирование позволяет избегать нехватки товаров в пиковые периоды.
- Рост оборачиваемости и прибыльности. Сокращение времени оборота запасов и повышение эффективности закупок.
- Автоматизация и сокращение ручного труда. Снижение нагрузки на сотрудников, ускорение принятия решений.
- Гибкость и масштабируемость. Поддержка сетей любого размера, адаптация под новые рынки и ассортимент.
- Прозрачность и контроль. Сквозная аналитика, отчёты для руководства, аудит действий и автоматизация документооборота.
- Быстрая окупаемость. ROI достигается за счёт снижения затрат и роста выручки уже в первые месяцы эксплуатации.
Этапы внедрения ИИ
1
Анализ задачи
Погружаемся в ваши бизнес-процессы, выявляем ключевые требования и цели.
2
Проектирование решения
Разрабатываем архитектуру, подбираем оптимальные технологии и оборудование.
3
Внедрение и настройка
Выполняем поставку, монтаж, интеграцию и тестирование решений под ключ.
4
Сопровождение
Обеспечиваем поддержку, обучение персонала и развитие инфраструктуры.
AI-решение «Прогнозирование спроса и управление запасами» объединяет следующие ключевые функции:
- Анализ данных и прогнозирование спроса. AI-модели обрабатывают большие массивы данных: продажи по каналам, остатки на складах, динамику цен, информацию о промоакциях, погодные и макроэкономические факторы, поведение покупателей. Модели выявляют скрытые закономерности, сезонные и трендовые колебания, а также влияние внешних событий.
- Планирование закупок и пополнения запасов. На основе прогноза спроса система автоматически рассчитывает оптимальные объемы закупок и пополнения для каждого склада или точки продаж, учитывая логистические ограничения, сроки поставок и минимальные партии.
- Оптимизация уровня запасов. Решение позволяет поддерживать баланс между минимизацией издержек на хранение и предотвращением дефицита, автоматически формируя рекомендации по корректировке страховых запасов и распределению товаров между складами.
- Реагирование на изменения рынка. Система динамически пересчитывает прогнозы при появлении новых данных (например, резкий рост спроса, изменение ассортимента, новые акции), мгновенно уведомляя ответственных сотрудников.
- Интеграция с бизнес-процессами. Решение интегрируется с ERP, WMS, TMS и BI-системами, обеспечивая сквозную автоматизацию — от прогноза до закупки и отгрузки товаров.
- Аналитика и отчетность. Встроенные дашборды позволяют анализировать точность прогнозов, динамику запасов, выявлять узкие места и формировать отчеты для руководства.
Программное обеспечение
| Категория | Примеры решений | Описание и функционал |
|---|---|---|
| Прогнозирование спроса и планирование | Сбер Бизнес Софт, GoodsForecast.Planning, Napoleon AI Driven Replenishment | Прогнозирование спроса, управление запасами, планирование закупок и продаж, поддержка экспертных корректировок и промо-анализа |
| Управление запасами и складами | ABM Inventory, Omniful WMS, Solvo.WMS | Автоматизация складских операций, контроль остатков, оптимизация логистических процессов |
| BI и аналитика | Power BI, Tableau, российские BI-платформы | Визуализация данных, построение аналитических отчётов, мониторинг ключевых показателей |
| AI/ML-библиотеки | Python, PyTorch, TensorFlow | Разработка и внедрение кастомных моделей для прогнозирования, оптимизации и аналитики |
Подходящее серверное оборудование
| Компонент | Характеристики | Назначение |
|---|---|---|
| CPU | 2× Intel Xeon / AMD EPYC | Высокопроизводительная параллельная обработка данных и моделей |
| GPU | 2–4× NVIDIA A100 / RTX 4090 или отечественные аналоги | Ускорение инференса и обучения моделей ИИ и компьютерного зрения |
| RAM | 128–512 ГБ DDR4/DDR5 | Хранение массивов данных, моделей и аналитики |
| Хранилище | 10–40 ТБ NVMe SSD | Быстрое хранение и доступ к данным, логам и обучающим выборкам |
| Сеть | 25–100 Гбит/с Ethernet | Высокоскоростная передача данных между кластерами и внешними системами |
| Облако | Yandex Cloud, VK Cloud, собственный дата-центр | Масштабируемость, отказоустойчивость и распределённые вычисления |
| Обработка данных | Edge-серверы для локальной обработки данных на складах и в транспортных узлах | |
| Хранение | NAS/SAN для хранения логистических данных, видеоархива и аналитики | |
| Сетевые решения | Высокоскоростные коммутаторы, защищённые каналы связи, поддержка мобильных устройств и IoT |
Примеры серверов для данного решения
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: SYS-751GE-TNRT
DP rackmount tower 4-GPU workstation with closed-loop liquid cooling
Форм-фактор:
Tower
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" NVMe/SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Артикул: AS-4125GS-TNRT
GPU сервер Supermicro AS-4125GS-TNRT. Система DP AMD 4U с поддержкой до 8 графических процессоров PCIe с прямым подключением
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 9004
HDD:
2x 2.5" SATA, 8x 2.5" NVMe
Блок питания:
2200W
Архитектура решения
1. Сбор и интеграция данных. Интеграция с ERP, WMS, POS, CRM, внешними источниками (погода, макроэкономика), сбор данных о продажах, остатках, акциях, поведении клиентов.
2. AI-ядро. Модули прогнозирования спроса, оптимизации запасов, анализа промоакций, самообучающиеся нейросети.
3. Интеграция. API для связи с системами закупок, логистики, складского учета, BI-платформами.
4. BI-аналитика. Дашборды по точности прогнозов, динамике запасов, эффективности акций и закупок.
5. Безопасность. Шифрование, аудит, хранение данных в РФ, поддержка 152-ФЗ.
Пример конфигурации для ритейлера с сетью из 50 магазинов и 3 распределительных центров
| Компонент | Модель / Спецификация | Кол-во |
|---|---|---|
| Сервер | Supermicro GPU A+ Server AS -4124GS-TNR+ | 1 |
| CPU | AMD EPYC 7003 | 2 |
| GPU | NVIDIA A100 | 2 |
| RAM | DDR4 ECC | 256 ГБ |
| SSD | 10 ТБ SSD | 2 |
| Сеть | 25 Гбит Ethernet | |
| ПО | Сбер Бизнес Софт, GoodsForecast, интеграция с Omniful WMS и Power BI | |
| Дополнительные устройства | Мобильные приложения для менеджеров закупок BI-панель для мониторинга прогнозов и запасов |
Внедрение: 3–5 месяцев, поэтапно (от пилота до полного запуска).
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: -
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Корпус (размеры):
Высота: 178 мм, Глубина: 737 мм, Ширина: 437 мм
Кто уже применяет такие решения в России
В России AI-решения для прогнозирования спроса и управления запасами активно внедряют крупные производители, дистрибьюторы и ритейлеры. Например, группа компаний «Абрау-Дюрсо» совместно с Сбер Бизнес Софт реализовала проект по прогнозированию спроса, что позволило существенно повысить точность планирования и снизить издержки на хранение продукции. Сбер Бизнес Софт также внедряет свои сервисы у ведущих FMCG-компаний и сетей, где AI-модели анализируют продажи, остатки, акции и внешние факторы, обеспечивая оптимальное пополнение запасов и снижение дефицита. Платформа GoodsForecast используется торговыми сетями, производителями и дистрибьюторами для автоматизации планирования закупок, прогнозирования эффекта промоакций и оптимизации распределения товаров между складами. Системы Napoleon AI Driven Replenishment и ABM Inventory востребованы у компаний, переходящих от ручного планирования к интегрированным AI-решениям, что позволяет им быстро реагировать на изменения спроса и повышать эффективность всей цепочки поставок.
