Особенно от тех, кто думает, что для ИИ-проекта достаточно выбрать нейросеть и нажать «Запустить» ✨
У СИБУРа есть задача — точнее прогнозировать спрос на продукцию. Для прогноза необходимо ответить сразу на три вопроса: сколько продукции понадобится, какой именно и где? Ошибка в любом из них усложняет планирование производства, запасов и логистики, а значит, приводит к потере денег.
На старте точность прогноза спроса в разрезе продуктов и регионов составляла около 10%. Команда «Управление цепями поставок» внедрила единый процесс планирования и разобралась с несостыковками в данных. Так точность выросла примерно до 60% — без ИИ, за счёт внедрения культуры работы с исходными данными 🔥
Затем вместе с командой Цифрового СИБУРа подключили 10 моделей машинного обучения и большую языковую модель. Теперь система заранее заполняет прогноз, а менеджер может принять его, поправить или составить свой.
Пересчитали результаты за первую половину года и выяснили, что применение ИИ-модели по прогнозированию спроса позволило увеличить этот показатель ещё на 9 процентных пунктов.
За реализацию такого проекта посылаем коллегам наши виртуальные респекты! 💚