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

Задача

Руководителю склада нужно решать две задачи одновременно: понимать, что происходит с запасами прямо сейчас, и предвидеть, что понадобится через недели и месяцы. Классические системы учёта показывают текущие остатки, но не дают прогноза и не подсказывают, что и когда докупить. Анализ сезонности, скорости расхода и рисков дефицита ложился на руководителя вручную, через выгрузки и таблицы. Задача состояла в том, чтобы превратить сырые складские данные в понятные управленческие рекомендации на естественном языке.

Решение

Мы собрали ИИ-ассистента руководителя, который мониторит склад, прогнозирует спрос и выдаёт рекомендации по пополнению запасов. Руководитель спрашивает обычными словами: что заканчивается, что закупить, какой спрос ждать в следующем квартале. Система отвечает конкретными цифрами и обоснованием. Прогноз учитывает историческую сезонность и динамику расхода по каждой позиции.

Технологии

Гибрид прогностической модели и мультиагентной системы. Прогностическая модель обучена на исторических сезонных данных и предсказывает спрос на горизонте недель и месяцев. Набор LLM-агентов разбирает запрос руководителя, обращается к данным склада и прогнозу, формирует рекомендации и объясняет их человеческим языком. Агенты распределяют задачи между собой: один отвечает за остатки, другой за прогноз, третий за итоговую рекомендацию.

Результат

Руководитель получает чёткие рекомендации по запасам на естественном языке вместо ручного разбора выгрузок. Прогноз спроса снижает риск дефицита и затоваривания. Решение демонстрировалось как часть продуктовой линейки ИИ-агентов для управления операциями и масштабируется на любую складскую номенклатуру.