На складах крупных промышленных предприятий годами копится оборудование и материалы: что-то много лет лежит без движения, что-то дублируется под разными названиями, а что-то и вовсе не значится в учёте. В ЕвроХиме решили разобраться с этим при помощи искусственного интеллекта и создали систему, которая за секунды находит на складах аналоги нужных материалов среди сотен тысяч позиций хранения.
В компании решили передать эту рутину алгоритму: он сопоставляет две единицы оборудования по техническим характеристикам и определяет, насколько одну можно заменить другой. Идея применить ИИ для поиска аналогов на складах родилась в декабре 2024 года. Первые результаты появились уже через четыре месяца, но точность подбора тогда едва достигала 10% – предложения приходилось разбирать вручную. Чтобы довести технологию до рабочего состояния, команда проекта проанализировала гигабайты данных из SAP, провела выездные проверки и инвентаризации на складах предприятий, привлекла к аудиту и верификации данных первых релизов более 100 человек – от работников цехов и складов до руководителей функций.
К августу 2025 года точность подбора выросла до 85%, а систему тиражировали на 8 предприятий. Экономический эффект – то есть подтверждённая стоимость товарно-материальных ценностей (ТМЦ), вовлечённых в производство со складов вместо новой закупки, – составил сотни миллионов рублей за прошлый год. Потенциальный эффект при масштабировании технологии на все предприятия – может исчисляться миллиардами рублей в год.
Проект является не только технологическим, но и управленческим: он потребовал перестроить часть бизнес-процессов и договориться о новых правилах с несколькими подразделениями сразу – от закупок и техобслуживания до финансовой службы. Следующий шаг – оптимизация справочника материалов: классификация, удаление дублей и цифровизация всех этапов процесса движения ТМЦ, от заявки на закупку до списания.
https://www.eurochem.ru/media-announcements/evrohim-nauchil-iskusstvennyj-intellekt-nahodit-dublikaty-na-promyshlennyh-skladah/
Об авторе
