Решения

Стоимость

Контакты

Делимся опытом

Отдел продаж:
8-800-511-31-73

Техническая поддержка клиентов:
8-800-505-69-01

Оставить заявку

Новый продукт разрабатывается при грантовой поддержке

Описание проекта (PDF)

Записаться на пилот

Оптимум-сток Агент — самообучающийся ИИ-агент управления товарными запасами

Пилотные внедрения — для розничных сетей и производств с собственной розницей от 10 торговых точек.

Развитие сервиса «Оптимум-Сток» (реестр российского ПО №24441): агент сам прогнозирует спрос, формирует и отправляет заказы поставщикам, планирует производство и адаптирует свои модели к изменениям рынка — без аналитика в контуре. Человек только контролирует и согласует.

−15%

товарного запаса и замороженных в нём средств

≥ 80%

заказов формируются и отправляются без участия человека

≥ 96%

уровень сервиса — товар есть на полке, когда он нужен

≤ 25%

ошибка прогноза спроса (WAPE) по регулярному ассортименту

Что будет уметь агент

Самообучение без аналитика

Агент сам отслеживает точность своих прогнозов, обнаруживает дрейф данных и переобучает модели по схеме «чемпион–претендент» в пределах 24 часов.

Автозаказ на базе RL

Политика пополнения обучается с подкреплением на экономической целевой функции: дефицит, списания и замороженный капитал в деньгах, а не в штуках.

Мультиэшелонное планирование

Согласованные заказы по цепочке «поставщик → распределительный центр → торговые точки», перемещения между точками и планы производства.

Холодный старт новинок

Прогноз спроса для товаров без истории продаж — по свойствам и товарам-аналогам. Новинка выходит на полки без затоваривания и дефицита.

Объяснимость и ассистент

Каждое решение раскладывается на факторы (базовый спрос, погода, промо, календарь). Диалоговый ассистент отвечает на вопросы на русском языке.

Шесть ключевых возможностей, которые планируется создать в рамках проекта. Основа — гибридный ансамбль ML-моделей, обучение с подкреплением и симуляционная среда.

Человек в контуре

Лимиты автоприёма, бюджеты закупок и ограничения безопасности. Всё, что выходит за рамки, — на согласование менеджеру одним нажатием.

Как работает замкнутый цикл агента

Продажи, остатки и цены из 1С, iiko и касс. Погода, календарь и промо — из внешних источников.

Электронные документы уходят в учётные системы по API. Часть — на согласование людям.

Факт против прогноза, детекция дрейфа и аномалий спроса — и переобучение при необходимости.

Квантильные прогнозы по каждой паре SKU-объект, включая редкий спрос и новинки без истории.

Заказы, перемещения, уценки и планы производства с учётом бюджетов, кратности и графиков поставок.

Сбор данных

Исполнение

Контроль и адаптация

Прогноз спроса

Оптимизация

Этап 3 — Пилоты и вывод на рынок

Пилотные внедрения в сетях-партнёрах, ассистент на LLM, подтверждение целевых метрик.

Этап 2 — Агент пополнения и самообучение

RL-политика заказа, симуляционная среда, контур «чемпион–претендент», объяснимость решений.

Этап 1 — Прогнозное ядро и данные

Интеграции с 1С и iiko, feature store, ансамбль моделей прогноза, MVP личного кабинета.

Научно-техническая новизна

— замкнутый контур самообучения без аналитика, обучение политики заказа с подкреплением в симуляционной среде («цифровой двойник» товародвижения) и прогнозирование спроса на новинки без истории продаж.

Что планируется создать

Программный комплекс «Оптимум-сток Агент» — самообучающийся агент планирования запасов и производства для розничных сетей и предприятий с собственной розницей. Проект развивает действующий сервис «Оптимум-Сток», включённый в реестр российского ПО (запись №24441 от 18.10.2024).

О проекте