Экспертные заключения: 0
Консультации: 0

Интеллектуальная система поддержки принятия решений для формирования оптимальной очереди производственных заказов

Проект предполагает разработку интеллектуальной системы поддержки принятия решений (цифрового помощника диспетчера) для производственных предприятий, где одновременно выполняется много заказов; заказчик — ООО «Электро-директ». Решение предназначено для формирования рекомендуемой очереди выполнения производственных заказов. Продукт позволит решить проблему ручного и неоптимального планирования очереди за счёт расчёта на основе данных о заказах, комплектующих и мощностях с применением методов оптимизации и машинного обучения.

Продукт будет автоматически формировать очередь заказов под выбранную бизнес-цель (минимум просрочек, максимум отгрузки или маржинальности) с учётом сроков, готовности комплектующих, трудоёмкости, мощностей, стоимости, приоритета клиента и частичного исполнения. Пользователь сможет просматривать рекомендуемую очередь, сроки завершения, объём отгрузки и финансовый результат, менять условия и сравнивать сценарии «что будет, если». Основная ценность — сокращение просрочек и времени диспетчера на ручное планирование, рост объёма отгрузки и финансового результата. Доход планируется получать за счёт внедрения и сопровождения у заказчика, далее — лицензии или подписки.

Принцип работы: данные о заказах, комплектующих и мощностях → проверка и обработка, расчёт очереди алгоритмами оптимизации и ML-моделями → рекомендуемая очередь, сроки, объём отгрузки, финансовый результат и сравнение сценариев.

Основные функции продукта: загрузка и подготовка данных; формирование рекомендуемой очереди под выбранную цель; расчёт сроков, отгрузки и финансового результата; сценарии «что будет, если» и их сравнение.

Сейчас очередь часто формируется вручную, из-за чего локально выгодное решение может задержать другие заказы, а при дефиците комплектующих и ограниченной мощности приходится постоянно перепланировать. В результате предприятие теряет время, срывает сроки и недополучает объём отгрузки и маржу.

Ссылка

На страницу проекта

Направление

IT

Рынки

TechNet

Сквозные технологии

Технологии машинного обучения и когнитивные технологии, Технологии хранения и анализа больших данных