Инновационный институт искусственного интеллекта МФТИ представил новую разработку — ИИ-систему для оптимизации складских запасов. По результатам испытаний на архивированных данных, система показала способность повышать валовую прибыль крупного дистрибьютора на 7%, что в финансовом эквиваленте может достигать десятков миллионов рублей ежегодно.
Задачи по управлению товарными запасами считаются одними из наиболее трудоемких в логистике, особенно при работе с обширным ассортиментом (десятки тысяч позиций) и непредсказуемым потребительским спросом. Стандартные автоматизированные системы заказа следуют упрощенной логике: сначала моделируется будущий спрос, а затем к нему применяется неизменная расчетная формула. Искусственный интеллект, разработанный в МФТИ, функционирует по иному принципу: он непосредственно оптимизирует управленческие решения с целью достижения конкретных бизнес-показателей, принимая во внимание долгосрочные последствия каждого товарного поступления.
К примеру, система анализирует актуальные складские остатки, ожидаемые поставки, статистику продаж за последние недели и сезонные тенденции. На основании этих данных рассчитывается оптимальный объем заказа, сбалансированный по рискам возникновения дефицита и избыточных запасов. В ходе тестирования показатель удовлетворенного спроса вырос с 80% до 90%, что прямо коррелирует со снижением упущенной выручки. Примечательно, что система самостоятельно адаптируется к изменяющимся рыночным условиям, исключая необходимость ручной корректировки.
Для обучения нейросети был создан цифровой двойник бизнес-процессов — специализированная платформа, имитирующая историю продаж и позволяющая тестировать различные управленческие стратегии в условиях, максимально приближенных к реальным. Каждый элемент «товар — склад» управляется отдельным ИИ-агентом, при этом система использует коллективный опыт, полученный при обработке всего товарного ассортимента. Обучение прототипа на базе 10 000 пар «товар — склад» занимает менее 24 часов на обычном серверном оборудовании.
Следующий этап включает проверку работы системы на реальных данных заказчика за 2025 год, после чего планируется ее интеграция в существующие учетные программы, включая «1С». Изначально ИИ будет работать в качестве консультанта, с последующей возможностью полного перехода к автоматическому управлению заказами. По оценкам разработчиков, полная имплементация займет около полугода: три месяца на тестирование и еще три — на интеграцию. Система изначально разрабатывалась с расчетом на встраивание в текущие рабочие процессы, а не на их кардинальное изменение.
Данная разработка предназначена для компаний, работающих в сфере крупной розничной торговли, автосервиса, дистрибуции промышленного оборудования и электроники — отраслей, для которых характерна высокая волатильность спроса. Система уже готова к началу пилотного внедрения.
