⏳ Рутинный контроль в логистике съедает до 90% времени планировщика, превращая стратегов в операторов Excel. Вместо того чтобы искать точки роста маржинальности, они вручную вылавливают в «простынях» превышения минимальных партий и рассинхрон по датам поставок.

⚠️ Но ошибки всё равно просачиваются, потому что человеческий глаз физически не способен за смену проверить десятки тысяч SKU. И каждая такая ошибка имеет конкретную цену: замороженный оборотный капитал, штрафы за недопоставку или складские издержки на неликвид.

🤖 Можно ли автоматизировать процесс поиска проблем?

🎯С чего начать: какие проверки окупаются быстрее всего?

📊 Какие метрики реально важны на старте?

⚙️ Сколько времени занимает внедрение и можно ли обойтись без ИТ-специалистов?

💰 И главное: на какую окупаемость рассчитывать и в чём её измерять?

👉 В новой статье на портале «Логирус» разбираем, как отдать поиск отклонений системе и какой опыт накопили компании, уже прошедшие этот путь.