ИИ-ассистент для управления складом: прогноз спроса и рекомендации на языке

Задача

Производителю потребительских товаров для маркетплейсов нужно связать текущий склад с будущими продажами. Остаток показывает, что есть сейчас; для решения о пополнении требуется учесть историю спроса и сезонность. Мы создали ассистента, который объединяет эти сведения и формулирует рекомендации для руководителя.

Прогноз на данных компании

Прогностическая модель обучена на исторических сезонных данных заказчика. Она оценивает спрос на горизонте нескольких недель и месяцев. Вопрос руководителя относится к конкретной позиции, а прогноз даёт основу для обсуждения её запаса.

История продаж и динамика склада используются вместе. Это позволяет рассматривать остаток в контексте ожидаемого спроса, а не как отдельную цифру из учётной системы. В сценарии учитываются остатки и отгрузки.

Объяснение через ИИ-агентов

Набор агентов на базе больших языковых моделей обращается к прогнозу и данным целевого продукта. Он формирует управленческую рекомендацию на естественном языке: руководитель может задать вопрос, получить объяснение и уточнить интересующую позицию.

Прогностическая модель отвечает за расчёт, а языковые агенты за работу с запросом и объяснение результата. Рекомендация становится материалом для решения о запасах и будущих поставках.

Результат

Создан и публично показан ассистент по складским остаткам и прогнозу спроса. Руководитель получает не только прогнозные значения, но и сформулированный вариант управленческого действия. Это позволяет связать аналитическую модель с повседневным обсуждением складских решений.

Подход подходит производителям и дистрибьюторам с историей продаж и сезонным спросом: внедрение ИИ в компании.