EasyByte
Кейс

StockOptimizer – Автоматизация управления запасами: прогнозируйте спрос и минимизируйте издержки

StockOptimizer – система управления складскими запасами на основе нейросети. Прогноз спроса, оптимизация заказов и минимизация излишков для повышения прибыли и снижения складских издержек.

Обсудить похожий проект Ко всем кейсам

Задачи

Что нужно было сделать и зачем это бизнесу.

Создание системы прогнозирования спроса
Разработать инструмент, который с помощью нейросети анализирует данные о продажах, сезонности и рыночных трендах, чтобы точно предсказывать будущий спрос.
Оптимизация заказов товаров
Настроить алгоритм, который автоматически формирует заказы на основе прогнозов, чтобы минимизировать дефицит и избежать излишков.
Минимизация излишков на складе
Создать инструмент для анализа текущих запасов и предотвращения накопления избыточных товаров.
Автоматизация процесса формирования заказов
Внедрить автоматическое составление заказов с учетом прогнозируемого спроса, чтобы сократить время на их обработку и повысить эффективность.
Сокращение времени обработки данных
Оптимизировать систему обработки данных, чтобы ускорить анализ информации и принятие решений.
Визуализация данных и аналитики
Разработать панель управления, где пользователи могут видеть отчеты, графики и рекомендации для управления складскими запасами.

Шаги решения

Как мы раскатали решение: от гипотез до продакшена.

01
Анализ требований и данных
Мы начали с изучения потребностей пользователей и анализа данных о продажах, сезонности и текущих складских запасах.
02
Разработка нейросети для прогнозирования спроса
Создали и обучили модель нейросети на основе исторических данных о продажах и рыночных тенденциях, чтобы точно предсказывать будущий спрос.
03
Настройка алгоритмов оптимизации заказов
Разработали алгоритмы, которые формируют заказы, минимизируя риски дефицита или излишков на складе.
04
Автоматизация сбора и обновления данных
Настроили систему автоматического обновления данных для обеспечения актуальности прогнозов и аналитики.
05
Интеграция панели управления
Разработали интерфейс, где пользователи могут видеть отчеты, аналитические графики и рекомендации для управления запасами.
06
Тестирование системы
Провели многоэтапное тестирование системы, чтобы убедиться в точности прогнозов, корректности заказов и удобстве работы с интерфейсом.
07
Внедрение и обучение пользователей
Успешно внедрили систему на предприятиях и провели обучение сотрудников по работе с платформой.

Результаты

Бизнес-эффекты, подтверждённые метриками.

Сокращение складских издержек
Уменьшение излишков товаров на складе с 15% до 5%, что значительно снизило расходы на хранение.
Увеличение скорости обработки заказов
Время на формирование заказов сократилось с 2 дней до 2 часов благодаря автоматизации и точным прогнозам.
Точность прогнозов спроса
Разработанная нейросеть обеспечивает до 95% точности в прогнозировании спроса, что помогает избегать дефицита и излишков.
Повышение эффективности управления запасами
Уменьшение времени на принятие решений и повышение общей эффективности складской логистики.
Удобный инструмент аналитики
Панель управления с графиками и отчетами позволила пользователям легко отслеживать запасы, анализировать тенденции и принимать обоснованные решения.
Повышение прибыли
Сокращение издержек и улучшение управления запасами привело к увеличению чистой прибыли компании.

Технологии

Чем именно это собрано.

Python
Основной язык для разработки системы, включая написание алгоритмов нейросети и обработки данных.
TensorFlow
Использовался для создания и обучения нейросети, которая прогнозирует спрос на товары.
Django
Фреймворк для разработки веб-интерфейса платформы и реализации серверной логики.
PostgreSQL
Надежная реляционная база данных для хранения и управления данными о продажах, запасах и прогнозах.
Celery
Применялся для обработки фоновых задач, включая автоматическое обновление данных и генерацию отчетов.
Redis
Использовался для кэширования данных и ускорения работы системы, включая быстрый доступ к аналитике.
React.js
Фронтенд-фреймворк для создания интерактивного и удобного интерфейса панели управления.
Pandas
Библиотека Python для анализа данных, которая помогла в обработке больших объемов информации о продажах и запасах.

FAQ

Ответы на типовые вопросы по кейсу.

StockOptimizer — это система автоматизации управления складскими запасами, которая помогает прогнозировать спрос, оптимизировать заказы и минимизировать излишки, используя технологии нейросети и анализа данных.

Система идеально подойдет для: -Розничных и оптовых компаний, которые хотят снизить складские издержки. -Логистических операторов для оптимизации управления запасами. -Производственных компаний, которым нужно эффективно управлять сырьем и готовой продукцией.

StockOptimizer использует нейросеть, которая анализирует: -Исторические данные о продажах. -Сезонные колебания спроса. -Рыночные тренды и тенденции. Это позволяет с высокой точностью предсказывать, какие товары и в каком объеме будут востребованы.

-Снижение излишков товаров на складе. -Предотвращение дефицита товаров. -Ускорение процесса формирования заказов. -Повышение точности прогнозов до 95%. -Удобная панель аналитики для контроля запасов.

StockOptimizer анализирует текущие запасы и прогнозируемый спрос, что позволяет: -Избежать накопления товаров, которые плохо продаются. -Своевременно пополнять запасы востребованных товаров.

Система построена с использованием: -Нейросетей (TensorFlow) для прогнозирования спроса. -Django и React.js для разработки сайта и интерфейса. -PostgreSQL и Redis для управления данными и их кэширования. -Docker и Nginx для стабильной работы и масштабируемости.

-Снижение складских издержек до 50%. -Увеличение прибыли за счет оптимизации заказов. -Уменьшение времени на обработку данных и принятие решений.

Хотите такой же эффект — но под ваши данные?

Присылайте вводные — вернёмся с планом и сметой за 24 часа.

Прикинуть бюджет Оставить заявку