LAMACON внедряет ИИ-инструмент анализа данных для создания цифровых двойников цепей поставок

Подготовка и проверка данных остаются одними из самых трудоемких этапов в проектах по оптимизации цепей поставок с помощью математических моделей. В рамках развития платформы LAMACON ГУРУ 2.0 команда LAMACON (входит в ГК "КОРУС Консалтинг") создала AI-аналитика: инструмент анализа входных данных для моделирования на основе искусственного интеллекта, который позволяет автоматизировать и ускорить проверку шаблонов.

Новая разработка стала первым этапом создания AI-ассистента для работы с данными при моделировании цепей поставок. В перспективе система сможет помогать пользователям не только проверять входные данные, но и анализировать результаты расчетов, выявлять закономерности и формировать гипотезы для оптимизации.

"Сегодня все компании сталкиваются с постоянно растущим объемом табличных данных, а значительная часть времени аналитиков уходит на проверку файлов, поиск ошибок и сверку изменений между версиями. Мы видим запрос рынка на инструменты, которые позволяют сократить объем такой рутинной работы, чтобы специалисты могли сфокусироваться на оптимизации цепей поставок, а не на механической обработке информации", – отметил генеральный директор LAMACON Дмитрий Красилов.

Инструмент анализирует данные, которые будут загружаться в LAMACON ГУРУ 2.0 для построения математического двойника цепи. Система автоматически проверяет структуру шаблонов, ищет пропущенные значения, дубли, ошибки типов данных, противоречия между таблицами и аномальные показатели и формирует отчеты с базовой статистикой и списком выявленных несоответствий.

Одной из задач, которую решает система, является анализ изменений при обновлениях входных данных. На практике новые версии шаблонов часто передаются без описания внесенных корректировок, из-за чего приходится заново проверять весь массив информации.

В разработке используются не только стандартные правила проверки, но и методы машинного обучения. Для поиска аномалий применяются алгоритмы Isolation Forest и статистические методы анализа отклонений. В основу разработки ИИ-помощника лег опыт LAMACON, накопленный более чем в 75 проектах по моделированию цепей поставок. Работа с разными по структуре и качеству данными позволила учесть типовые ошибки и аномалии, с которыми аналитики сталкиваются при подготовке данных для моделей.

"Современные языковые модели пока плохо учитывают специфику данных для оптимизационного моделирования. Поэтому мы развиваем собственный специализированный ИИ-помощник, который адаптирован именно под задачи дизайна цепей поставок. При этом данные остаются внутри инструмента и не передаются во внешние сервисы", – добавляет Дмитрий Красилов.

В зависимости от объема и сложности проекта использование инструмента позволяет сократить проверку с нескольких часов, а иногда и дней, до нескольких минут.

Решение разрабатывается как отдельный продукт, который может использоваться совместно с платформой LAMACON ГУРУ 2.0. В компании отмечают, что развитие AI-инструментов для упрощения рутинной работы с табличными данными становится одним из ключевых технологических направлений в области аналитики в управлении цепями поставок.