Оптимизация цепочек поставок

Кейс:

Экономический результат:

5,9 млн руб/мес

Задача:

Крупной розничной компании необходимо было сократить затраты на транспортировку и улучшить прогнозирование спроса на товары в разных регионах.

Решение:

Внедрили ИИ-модель для анализа данных о прошлых продажах, сезонных колебаниях и логистических показателях. Модель прогнозировала спрос и оптимизировала маршруты доставки.

Результат:

Сокращение затрат на транспортировку на 12%

Повышение точности прогнозирования спроса на 18%

Снижение времени доставки товаров на 25%