Цифровой сервис для планирования закупок в небольших заведениях общественного питания «Умный запас»
Проект предполагает разработку программного обеспечения для предприятий общественного питания. Решение предназначено для прогнозирования спроса и управления запасами на складе. Продукт позволит решить проблему определения необходимого уровня запасов и своевременного пополнения склада за счёт анализа доступных данных с применением больших данных и искусственного интеллекта.
Продукт будет прогнозировать спрос и формировать рекомендации по пополнению и уровню запасов за счёт обработки и анализа данных с использованием прогнозной модели. Пользователь сможет загружать или подключать данные предприятия, просматривать прогноз спроса, контролировать уровень запасов и получать рекомендации по их пополнению. Основная ценность продукта заключается в автоматизации управления запасами, повышении точности прогнозирования спроса и сокращении времени на анализ данных и принятие решений. Доход планируется получать за счёт внедрения и сопровождения программного решения.
Принцип работы заключается в следующем: доступные данные предприятия о спросе, продажах и запасах поступают в систему → обрабатываются и анализируются с использованием методов больших данных и модели машинного обучения → пользователь получает прогноз спроса и рекомендации по пополнению и необходимому уровню запасов.
Основные функции продукта: загрузка и обработка данных; прогнозирование спроса; формирование рекомендаций по пополнению и уровню запасов; отображение прогноза и состояния запасов в пользовательском интерфейсе.
Сейчас эта задача решается с помощью действующих процессов управления запасами ООО «Русские блины», при этом конкретный порядок прогнозирования спроса и планирования запасов в паспорте индустриальной задачи не указан. Поэтому существующие сложности, потери и риски необходимо уточнить у заказчика в ходе определения ключевых пользовательских сценариев. В результате клиент сталкивается с необходимостью повысить точность прогнозирования спроса, автоматизировать формирование рекомендаций по запасам и сократить объём ручной работы при принятии решений.
