ИИ для производственного предприятия
Завод металлоконструкций, 450 SKU, 1.2 млрд ₽ оборот/год. Прогноз спроса и оптимизация закупок.
Клиент и контекст
Завод производит металлоконструкции для строительства: балки, фермы, ограждения. 450 SKU, цикл производства — от 3 до 21 дня. Закупки сырья (металлопрокат) составляют 60% себестоимости. Сезонность — летом +40% заказов.
Проблема
Закупки осуществлялись "на глаз" — начальник склада заказывал металл, исходя из текущих заказов, без учёта сезонности и трендов. Результат: то дефицит (простои станков), то затоваривание (замороженный капитал в неликвиде).
- ❌ Неликвид на складе — 35 млн ₽ (металл, который не востребован)
- ❌ Out-of-stock — 12% заказов с задержкой из-за отсутствия сырья
- ❌ Резкие скачки цен на металл — закупали в пике, теряли маржу
- ❌ Нет связи между продажами и закупками — данные в разных системах
Решение
Мы создали AI-модуль прогнозирования спроса и закупок поверх 1С. ML-модель анализирует историю продаж, сезонность, макроэкономические индикаторы (цены на металл, курс доллара) и выдаёт рекомендацию по закупкам.
Demand forecasting — прогноз спроса по каждому SKU на 90 дней с точностью 92% Smart procurement — расчёт точки заказа, оптимального объёма и времени закупки Price prediction — прогноз цен на металлопрокат на основе биржевых данных Inventory optimization — расчёт страхового запаса под каждый SKU Дашборд закупщика — рекомендации с кнопкой "Заказать" в один клик
Результаты за 6 месяцев
Сроки внедрения
Интеграция с 1С — 2 недели. Сбор и очистка исторических данных — 1 неделя. Обучение ML-моделей — 2 недели. Pilot на ключевых SKU — 4 недели. Итого: 8 недель до полноценного запуска.
Хотите оптимизировать закупки?
Внедрим ИИ, который предсказывает спрос и экономит оборотные средства.