точность прогноза на контрольной выборке
КЕЙС / СКЛАД И ИИ91%
Умный склад ИИ
ПО для управления складом: учет товаров и местоположений, приходные и расходные документы, аналитика и ИИ-прогнозирование спроса на основе обученной модели.
Frontend - WPF / Backend - C# / ИИ-модуль - прогнозирование спроса
единый учет товаров и локаций / связь документов с остатками / аналитика и прогноз закупок
учет товара и категорийлокации, зоны и стеллажиприходные и расходные документыаналитика движения остатковFrontend - WPFBackend - C#ИИ-модуль - прогнозирование спросаучет товара и категорийлокации, зоны и стеллажиприходные и расходные документыаналитика движения остатковFrontend - WPFBackend - C#ИИ-модуль - прогнозирование спроса
Архитектура системы
Один интерфейс для всех складских операций
Команда ведет карточки товаров, контролирует доступные остатки, фиксирует местоположение на складе и оформляет документы без разрозненных таблиц.
- учет товара и категорий
- локации, зоны и стеллажи
- приходные и расходные документы
- аналитика движения остатков
Технологии
Frontend - WPF / Backend - C# / ИИ-модуль - прогнозирование спроса
Что внутри системы
единый учет товаров и локаций / связь документов с остатками / аналитика и прогноз закупок
точность прогноза на контрольной выборке
Что получил бизнес
Склад стал управляемой системой: операторы быстрее оформляют движения, руководитель видит аналитику, а закупки опираются не только на ручной опыт, но и на прогноз модели.
AI-МОДУЛЬ
Модель прогнозирует спрос и превращает данные склада в закупочные решения
Мы обучили модель на исторических движениях, сезонности и остатках. Система подсвечивает дефицит заранее и предлагает, что заказать сейчас.
Обсудить проект01
История склада
Движения, остатки, сезонность и документы собираются в обучающий набор.
02
Прогноз спроса
Алгоритм считает будущий спрос и риск дефицита по каждой позиции.
03
Закупка
Система формирует рекомендации и помогает планировать приход заранее.
04
Меньше ручного учета
операции связаны с товарами, локациями и документами
05
Прогноз вместо догадок
модель заранее показывает риск дефицита и объем закупки
06
Документы в потоке
приходные и расходные накладные не живут отдельно от учета
Контроль сигнала
Точность прогноза по ключевым группам данных
Визуализировали сигналы, на которых держится прогнозирование: история движения, сезонные колебания и поведение закупок. Блок помогает команде быстро проверить, где модель уверена, а где нужен ручной контроль.
История спроса94%
Сезонность89%
Складские остатки93%
Закупочный цикл87%
закрытая система
Проект создан как внутренний инструмент компании
Приложение не находится в открытом доступе, оно было создано для внутреннего пользования компании