Экспертные заключения: 25
Консультации: 0

ИИ-платформа для мониторинга и оптимизации цепочек поставок автокомпонентов


«ИИ-платформа для мониторинга и оптимизации цепочек поставок автокомпонентов» — это отечественная B2B-платформа на базе нейронных сетей, которая в реальном времени анализирует данные GPS-трекеров, погодных API и баз поставщиков. Платформа обеспечивает предиктивное моделирование маршрутов, автоматическое ранжирование поставщиков по углеродной эффективности и ИИ-агента для переговоров о зелёных альтернативах. Основной целью проекта является снижение затрат на логистику на 15–25 %, минимизация выбросов и полное соответствие требованиям Минпромторга по цифровым Supply Chain для промышленных кластеров.

Основные принципы нашей платформы являются использование нейронных сетей и агентных систем для сквозной цифровизации цепочек поставок автокомпонентов, обеспечивая технологическое лидерство России в соответствии с национальным проектом «Технологическое лидерство». Также каждое решение (маршруты, ранжирование поставщиков, переговоры) учитывает углеродный след. Платформа способствует переходу на электромобили, консолидацию грузов и возобновляемую упаковку, поддерживая цели устойчивого развития. Наша платформа построена на отечественных решениях ИИ, легко интегрируется с существующими GPS-системами и ERP. На старте — фокус на автокомпонентах, далее — расширение на весь автопром и смежные отрасли.

Продукты проекта - цифровая платформа, которая использует нейронные сети для анализа больших данных из GPS-трекеров, погодных API и баз поставщиков. Ключевые встроенные сервисы платформы: предиктивное моделирование маршрутов доставки с учетом трафика и выбросов; оценка поставщиков с автоматическим ранжированием по углеродной эффективности; ИИ-агент для переговоров с поставщиками о зеленых альтернативах.

Ссылка

На страницу проекта

Направление

IT, Коммунальное хозяйство, Транспорт

Рынки

EcoNet, AutoNet

Сквозные технологии

Искусственный интеллект, Геоинформационные системы, Технологии хранения и анализа больших данных, Технологии беспроводной связи и «интернета вещей», Управление углеродным следом