Искусственный интеллект внедряется в процессы управления запасами, повышая точность учёта и автоматизируя ключевые операции.
Преимущества применения ИИ
ИИ-модели анализируют данные с датчиков и RFID-меток в режиме реального времени, что позволяет быстро обнаруживать и устранять расхождения между учётными записями и фактическими запасами.
За счёт прогнозной аналитики системы оптимизируют объёмы закупок, сокращая издержки на хранение и минимизируя «мертвые» запасы.
Машинное обучение учитывает сезонность, рыночные тренды и внешние факторы (погода, геопозиция) для более точного прогнозирования спроса, что помогает избежать дефицита или переизбытка товаров.
ИИ-инструменты предоставляют детализированные отчёты по регионам и категориям товаров, ускоряя принятие решений о корректировке цен и запуске промо-акций.
Автоматизация закупок позволяет формировать заказы при достижении пороговых значений запасов, исключая простои и снижая трудозатраты на повторяющиеся задачи.
Кейсы использования ИИ в управлении запасами
Снижение рисков поставщиков. Анализ исторических сроков поставок, геополитических и погодных факторов помогает оперативно выбирать альтернативные маршруты и контрагентов.
Автоматическое пополнение. Системы самостоятельно формируют заказы для товаров с высокой оборачиваемостью, обеспечивая бесперебойное наличие продукции.
Управление отзывами и отслеживание партий. При необходимости срочного отзыва некачественных партий ИИ-решения быстро идентифицируют и локализуют затронутые товары.
Оптимизация складов. С помощью роботов, дронов и компьютерного зрения системы автоматически выстраивают наиболее эффективную компоновку товаров и маршруты сборки заказов.
Динамическое ценообразование. Модели анализируют уровень запасов, конкурентные цены и прогнозы спроса для автоматической корректировки цен в реальном времени.
Управление возвратами. ИИ прогнозирует вероятность возврата товаров, оптимизирует процессы обратной логистики и определяет наиболее выгодные сценарии перепродажи.
Мнение экспертов и прогнозы
По оценкам аналитиков, к 2027 году более половины крупных компаний перейдут на полностью автоматизированные системы управления запасами на базе ИИ, что позволит сократить расходы на логистику на 20–30 %.
