USD

73.869 (0,02%)

EUR

83.272 (-0,32%)

MOEX

3873.2 (1,66%)

BRENT

75.18 (-0,34%)

Пшеница

808.2 (-0,02%)

Сахар

19.48 (1,67%)

USD

73.869 (0,02%)

EUR

83.272 (-0,32%)

MOEX

3873.2 (1,66%)

BRENT

75.18 (-0,34%)

Пшеница

808.2 (-0,02%)

Сахар

19.48 (1,67%)

USD

73.869 (0,02%)

EUR

83.272 (-0,32%)

MOEX

3873.2 (1,66%)

BRENT

75.18 (-0,34%)

Пшеница

808.2 (-0,02%)

Сахар

19.48 (1,67%)

USD

73.869 (0,02%)

EUR

83.272 (-0,32%)

MOEX

3873.2 (1,66%)

BRENT

75.18 (-0,34%)

Пшеница

808.2 (-0,02%)

Сахар

19.48 (1,67%)

USD

73.869 (0,02%)

EUR

83.272 (-0,32%)

MOEX

3873.2 (1,66%)

BRENT

75.18 (-0,34%)

Пшеница

808.2 (-0,02%)

Сахар

19.48 (1,67%)

Компании

«Дамате» инвестирует 100 млн рублей в математическое моделирование

«Дамате»
«Дамате»
Журнал «Агротехника и технологии»

Журнал «Агротехника и технологии»

Читать номер

Группа компаний «Дамате» приступила к разработке полностью автоматизированных решений по прогнозированию продаж и балансировке заказов на основе математики и машинного обучения. Компания планирует вложить в разработки более 100 млн руб. В результате запуска проекта «Дамате» рассчитывает экономить как минимум 135 млн руб. ежегодно

Реализацией проекта займётся специально созданные в компании лаборатория математического моделирования и искусственного интеллекта (Math Lab) и лаборатория инноваций (Innovation Lab), объединившие специалистов с образованием и опытом работы в математике, оптимизации производства и анализе данных. 

Проект будет реализован в несколько этапов в рамках направления по производству и переработке индейки в Пензенской области. Первый этап будет завершён летом 2021 года и станет платформой, на основе которой «Дамате» планирует дальнейшее развитие этих решений. 

В настоящее время прогнозы продаж в «Дамате» делаются вручную и не учитывают множества факторов, поэтому их точность недостаточно высокая, а производство зачастую недозагружено. С другой стороны, при наличии реальных заказов встаёт задача определить, какие из них следует принять и в какой мере удовлетворить. При этом следует сопоставить важность клиента, маржинальность и доходность заказов. Сегодня такая балансировка делается вручную экспертом, но её качество не соответствует запросам компании на текущем этапе развития. 

«При сотнях заказов, SKU и клиентов перед человеком встает сложная задача с миллионами комбинаций, для которой он заведомо не способен найти оптимальное решение. Это задача математической, а именно, комбинаторной оптимизации и лучше всего она решается именно алгоритмическими методами, — рассказывает вице-президент по математическому моделированию и искусственному интеллекту «Дамате» Ефим Боеру, — Именно поэтому мы решили разработать технологию, которая поможет бизнес-экспертам принимать оптимальные решения». 

Точный прогноз заказов от клиентов позволит планировать производство конкретной продукции, заказывать необходимый объём упаковки, оптимизировать графики убоя, заморозки, промоакций и т. д. Внедрение новых решений позволит «Дамате» по максимуму задействовать производственные мощности, а также выстроить долгосрочные отношения с клиентами за счёт более высокой степени покрытия заказов. 

Решения, разрабатываемые в рамках проектов по математическому моделированию, включают в себя сбор и валидацию данных из различных источников, анализ и разработку алгоритмов прогнозирования, создание отчётов для бизнес-пользователя. В корне этих решений лежит детальное понимание бизнес-процессов, аккуратная и полноценная работа с данными, включая запись, хранение, доступ, передачу, а также математические модели и алгоритмы. 

В планах Math Lab — дальнейшее совершенствование системы и разработка своих собственных продвинутых алгоритмов на основе анализа временных рядов и нейронных сетей для существенного повышения качества прогноза продаж, а также расширение функционала для других площадок «Дамате».


Загрузка...
Агротехника и технологии

«Агротехника и технологии»

Читать