Чат Отправить Чат Отправить

Логистика Кейс: Разработка автоматизация и роботизация складов для логистической компании     Бизнес кейс Your browser does not support the audio element. Распечатать Клиент Компания, которая является логистическим оператором, обратилась к нам с проблемой неэффективных и трудоемких процессов обработки заказов и планирования маршрутов и повысить производительность на 30%+ Описание ситуации Компания предоставляет услуги экспресс доставки в крупных городах и прилегающих районах. Компания имеет собственный автопарк из 70 легковых авто и 18 грузовых автомобилей. Ежедневно компания обрабатывает около 500 заказов на доставку различных грузов – от документов до бытовой техники. В последнее время компания столкнулась с проблемами в логистике из-за роста количества заказов: Ручное планирование маршрутов, что приводит к неоптимальным маршрутам и перерасходу топлива Длительное время обработки каждого заказа из-за ручного ввода данных Частые ошибки в обработке заказов, приводящие к задержкам доставки Жалобы клиентов из-за несоблюдения сроков доставки Для решения этих проблем компания приняла решение об автоматизации логистических процессов. Планируется внедрить систему оптимизации маршрутов, систему контроля заказов в режиме реального времени, а также частичную автоматизацию обработки заказов с помощью RPA. Ожидается повышение скорости обработки заказов на 30% и снижение затрат на логистику на 10-15%.  Дополнительные данные: Компания имеет 2 логистических склада площадью 500 м2 и 300 м2 соответственно. На складах осуществляется прием, сортировка и комплектация грузов для доставки. Среднее время хранения груза на складе – 2 дня. Максимальная емкость складов – 1500 грузовых мест. Оборудование складов: стеллажи, грузовые тележки, конвейер, 2 упаковочные машины. Штат складов – 12 человек (кладовщики, грузчики, менеджеры). Средние затраты на содержание складов – $5000 в месяц. Виды грузов – документы, бытовая техника, продукты, одежда и т.д. Среднее расстояние доставки – 15-20 км Количество водителей – 60 человек Средний расход топлива в день – $500 в день Обработка заказов вручную – 15 мин на заказ 5% ошибок во время обработки заказов Среднее время простоя из-за неоптимальных маршрутов – 1,5 ч/день – 1,5 ч/день Средний вес 1 груза – 15 кг Максимальная грузоподъемность 1 авто – 500 кг Среднее расстояние между точками доставки – 5-7 км Количество заказов в месяц – 15 000 Средние затраты на содержание 1 авто – $300 в месяц Расходы на зарплату водителей – $15 000 в месяц Штрафы за несоблюдение сроков доставки – $200 в месяц Потери из-за возврата поврежденного груза – $1000 в месяц                                            Експонат 1 Проблема Роботизированная автоматизация процессов (RPA) Для автоматизации рутинных задач обработки заказов предлагается внедрить RPA – роботизированную автоматизацию процессов. Это позволит сократить время обработки заказа до 5 минут и избежать ошибок при введенні даних. Интеллектуальная система оптимизации маршрутов Будет разработана система на основе алгоритмов машинного обучения, которая позволит оптимизировать маршруты с учетом реальной дорожной ситуации. Ожидается снижение перерасхода топлива на 10-15%. Система контроля логистики в реальном времени Интеграция логистических систем с GPS-трекингом и мобильными приложениями предоставит возможность контроля в режиме реального времени. Это устранит задержки и улучшит качество обслуживания. Словарь Основные термины Система прогнозирования и планирования: система, которая позволяет компании прогнозировать спрос на свои продукты и услуги, а также планировать производство, распределение и маркетинг.Прогнозирование: процесс оценки будущих значений переменных.Планирование: процесс разработки действий, которые необходимо предпринять для достижения желаемых результатов.Точность прогноза: степень близости прогнозируемого значения к фактическому значению.Срок окупаемости инвестиций: период времени, в течение которого инвестиции окупаются.Конверсия продаж: отношение числа успешных продаж к общему количеству продаж.Анализ данных: процесс сбора, обработки и интерпретации данных.Дополнительные терминыИскусственный интеллект: область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных агентов, которые могут выполнять задачи, обычно выполняемые людьми.Машинное обучение: область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов, которые могут обучаться на данных без явного программирования.Глубокое обучение: раздел машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети для решения сложных задач.Кейс-стади: метод обучения, который заключается в изучении конкретных примеров или кейсов. Сокращение  RMSE: Root Mean Square Error – среднеквадратичная ошибка.KPI: Key Performance Indicator – ключевой показатель эффективности.AI: Artificial Intelligence – искусственный интеллект.ML: Machine Learning – машинное обучение.DL: Deep Learning – глубокое обучение.CMS: Customer Relationship Management – управление взаимоотношениями с клиентами.CRM: Customer Relationship Management – управление взаимоотношениями с клиентами.ERP: Enterprise Resource Planning – планирование ресурсов предприятия.MRP: Material Requirements Planning – планирование потребностей в материалах.SCM: Supply Chain Management – управление цепочками поставок. Примечания В этом словаре приведены основные термины и сокращения, используемые в кейсе.Для более детального понимания кейса рекомендуется ознакомиться с дополнительной литературой по системам прогнозирования и планирования, машинному обучению и анализу данных. Исследование Marrbery По результатам анализа текущих процессов логистики компании “Доставка” наша команда выявила возможности для их оптимизации с помощью современных технологий. Мы предлагаем внедрить систему маршрутизации на основе искусственного интеллекта. Она позволит автоматически строить оптимальные маршруты с учетом условий дорожного движения в режиме реального времени. Также для автоматизации обработки заказов и устранения ошибок рекомендуется система RPA. Ожидаемый эффект: сокращение расходов на логистику на 15% ускорение обработки заказов в 3 раза уменьшение ошибок в обработке заказов до 0% Перед внедрением мы проведем аудит ИТ-инфраструктуры и бизнес-процессов для интеграции систем. Также разработаем план управления изменениями, чтобы минимизировать риски и обеспечить бесперебойную работу при переходе на новые системы. Запланировано обучение персонала работе с новыми системами для успешного внедрения. Дополнительные технические детали решения Для прогнозирования спроса использовалась многофакторная модель машинного обучения на основе линейной регрессии. В модель включались такие факторы: цена продукта, затраты на маркетинг, сезонность, объемы продаж конкурентов и т.д. Для обучения модели использовался градиентный спуск с адаптивными коэффициентами обучения для ускорения сходимости. Для оценки качества модели использовались метрики MSE, MAE, MAPE на тестовой выборке данных. Значения этих метрик сравнивались с базовым прогнозом. Архитектура нейронной сети для прогнозирования включала 2 скрытых слоя по 100 нейронов с функцией активации ReLU. Оптимизация осуществлялась с помощью алгоритма Adam.  Разработка решения Аккуратно переходя к следующему этапу, мы взялись за анализ текущих бизнес-процессов компании. Глубоко копаясь в деталях, мы разобрали каждый аспект. В этом вихре данных мы  Наша гипотеза, подкрепленная тщательными расчетами и аналитикой. На основе проведенного анализа и выявленных возможностей для оптимизации, команда Marrbery предложила комплексное решение, включающее следующие компоненты: Внедрение системы маршрутизации на основе искусственного интеллекта для построения оптимальных маршрутов доставки с учетом реальной дорожной ситуации. Внедрение RPA для автоматизации рутинных операций по обработке заказов, устранение человеческого фактора. Разработка мобильного приложения для курьеров с интеграцией навигации и возможностью

Технологии Кейс: Внедрение RPA в банке     Бизнес кейс Your browser does not support the audio element. Распечатать Клиент Клиент один из ведущих банков Украины с сетью из 300 отделений по всей стране. Банк предоставляет полный спектр финансовых услуг как для физических, так и для юридических лиц. Клиентская база банка насчитывает более 800 000+ клиентов.  Описание ситуации Компания обнаружила серьезные проблемы в связи с большим количеством ручной работы, особенно в обработке документов. Это вызывало многочисленные ошибки, задержки и жалобы клиентов. Кроме того, расходы на содержание большого штата работников были значительными. В ответ на эти вызовы, была разработана стратегия автоматизации рутинных процессов в банке. Главная цель заключалась в повышении производительности и снижении количества ошибок. Путь достижения этой цели включал в себя внедрение передовых технологий и оптимизацию рабочих процессов. После реализации этой стратегии, банк зафиксировал заметное улучшение производительности, а также значительный рост клиентской удовлетворенности. Кроме того, расходы на содержание персонала значительно снизились, что позволило решить проблему расходов и эффективно использовать ресурсы компании.  Дополнительные данные: Банк обрабатывает более 1 млн транзакций ежедневно 600 работников занято на ручной обработке данных Среднее время открытия счета – 2 дня, цель – 20 минут Ежегодные расходы на содержание ИТ и обработки данных – $25 млн 10% клиентов подают жалобы из-за медленной обработки данных Внедрение нового продукта занимает в среднем 3-4 месяца Обработка одного документа в среднем занимает 15 минут Цель – сократить ручную обработку данных на 80%                                           Експонат 1 Проблема 80% операций открытия счетов выполнялось вручную, что занимало до 3 дней на клиента Более 50K документов ежедневно обрабатывались вручную операционистами Из-за человеческого фактора при ручной обработке уровень ошибок достигал 10% Расходы на содержание штата по обработке данных составляли более $5 млн в год Из-за задержек с обработкой транзакций уровень жалоб клиентов вырос на 20% за последний год Время выхода новых продуктов на рынок увеличилось из-за длительных процессов верификации данных Словарь Основные термины Система прогнозирования и планирования: система, которая позволяет компании прогнозировать спрос на свои продукты и услуги, а также планировать производство, распределение и маркетинг.Прогнозирование: процесс оценки будущих значений переменных.Планирование: процесс разработки действий, которые необходимо предпринять для достижения желаемых результатов.Точность прогноза: степень близости прогнозируемого значения к фактическому значению.Срок окупаемости инвестиций: период времени, в течение которого инвестиции окупаются.Конверсия продаж: отношение числа успешных продаж к общему количеству продаж.Анализ данных: процесс сбора, обработки и интерпретации данных.Дополнительные терминыИскусственный интеллект: область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных агентов, которые могут выполнять задачи, обычно выполняемые людьми.Машинное обучение: область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов, которые могут обучаться на данных без явного программирования.Глубокое обучение: раздел машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети для решения сложных задач.Кейс-стади: метод обучения, который заключается в изучении конкретных примеров или кейсов. Сокращение  RMSE: Root Mean Square Error – среднеквадратичная ошибка.KPI: Key Performance Indicator – ключевой показатель эффективности.AI: Artificial Intelligence – искусственный интеллект.ML: Machine Learning – машинное обучение.DL: Deep Learning – глубокое обучение.CMS: Customer Relationship Management – управление взаимоотношениями с клиентами.CRM: Customer Relationship Management – управление взаимоотношениями с клиентами.ERP: Enterprise Resource Planning – планирование ресурсов предприятия.MRP: Material Requirements Planning – планирование потребностей в материалах.SCM: Supply Chain Management – управление цепочками поставок. Примечания В этом словаре приведены основные термины и сокращения, используемые в кейсе.Для более детального понимания кейса рекомендуется ознакомиться с дополнительной литературой по системам прогнозирования и планирования, машинному обучению и анализу данных. Исследование Marrbery Наша команда провела основательный анализ существующих в банке процессов, чтобы определить возможности для оптимизации с помощью RPA: Аудит и измерение всех ключевых бизнес-процессов в банке Анализ уровня автоматизации процессов и использования рабочего времени персонала Оценка стоимости ручных операций по обработке документов и данных Определение приоритетных процессов для автоматизации на основе объемов и стоимости Бенчмаркинг лучших практик RPA в финансовой сфере Разработка концепции целевой операционной модели банка на основе RPA Такое комплексное исследование позволило нам получить необходимые данные для проектирования оптимального решения по внедрению RPA для клиента. Дополнительные технические детали решения Для прогнозирования спроса использовалась многофакторная модель машинного обучения на основе линейной регрессии. В модель включались такие факторы: цена продукта, затраты на маркетинг, сезонность, объемы продаж конкурентов и т.д. Для обучения модели использовался градиентный спуск с адаптивными коэффициентами обучения для ускорения сходимости. Для оценки качества модели использовались метрики MSE, MAE, MAPE на тестовой выборке данных. Значения этих метрик сравнивались с базовым прогнозом. Архитектура нейронной сети для прогнозирования включала 2 скрытых слоя по 100 нейронов с функцией активации ReLU. Оптимизация осуществлялась с помощью алгоритма Adam.  Цель Автоматизация ручных рутинных процессов с помощью RPA для повышения операционной эффективности банка Внедрение роботизированной автоматизации процессов для оптимизации обработки данных и сокращения расходов банка Построение цифровой платформы автоматизации на базе RPA для трансформации операционной модели банка Повышение производительности обработки данных в 2 раза с помощью внедрения роботизированной автоматизации Сокращение на 70% ручного труда в ключевых бизнес-процессах банка путем внедрения RPA Ускорение обработки документов в 3 раза и уменьшение ошибок на 50% благодаря внедрению цифровых Разработка решения После определения проблемы и её масштаба, следующим шагом является разработка решения для её решения. В случае с банком, это означает разработку плана внедрения RPA. План внедрения RPA должен включать следующие основные этапы: Анализ существующих процессов Определение приоритетных процессов для автоматизации Разработка роботов Внедрение роботов Поддержка и обслуживание роботов Анализ существующих процессов На первом этапе необходимо провести анализ существующих процессов, чтобы определить их пригодность для автоматизации. Этот анализ включает в себя следующие задачи: Измерение объемов и стоимости ручных операций Анализ уровня автоматизации процессов Определение проблем и вызовов, связанных с ручными процессами Определение приоритетных процессов для автоматизации На втором этапе необходимо определить приоритетные процессы для автоматизации. При этом необходимо учитывать такие факторы, как: Объем ручных операций Стоимость ручных операций Уровень влияния на бизнес Возможность автоматизации Возможность автоматизации На третьем этапе необходимо разработать роботов для автоматизации приоритетных процессов. Этот процесс включает в себя следующие задачи: Определение сценариев работы роботов Разработка кода роботов Тестирование роботов Внедрение роботов На четвертом этапе необходимо внедрить работы в реальную среду. Этот процесс включает в себя следующие задачи: Настройка работы роботов Обучение персонала роботов Переход на работу с роботами Поддержка и обслуживание роботов На пятом этапе необходимо обеспечить поддержку и обслуживание роботов. Этот процесс включает в себя

Фармацевтика Кейс: Повышение конкурентоспособности фармацевтического производства     Бизнес кейс Your browser does not support the audio element. Распечатать Клиент Компания Фарма – ведущий производитель лекарственных препаратов и медицинских изделий. Ежегодный объем производства составляет 2 млн упаковок продукции на сумму $50 млн. Описание ситуации Компания столкнулась с проблемами растущих затрат, устарелости производственных процессов и усилением конкуренции. Это привело к снижению рентабельности и потере доли рынка. Компания поставила перед Marrbery амбициозную задачу – разработать комплексную стратегию трансформации операционной деятельности для достижения устойчивого конкурентного преимущества на фармрынке. Наша команда приступила к тщательному анализу ситуации и разработке инновационных решений по оптимизации, автоматизации и цифровизации производства и бизнес-процессов ФармЭко. Целью было достичь качественного скачка в эффективности и конкурентоспособности компании. Дополнительные данные: Объем производства – 5 млн упаковок лекарственных препаратов в год Выручка – $45 млн в год Количество персонала – 560 человек Производственные мощности – 3 завода в разных регионах страны Доля экспорта – 20% от общего объема Основные рынки – Украина, страны ЕС, Ближнего Востока Ключевые конкуренты – ФармТех, ФармЭфект, Рамефарм Расходы на логистику составляют 15% от выручки Расходы на содержание складов и оборудования $2 млн в год 60% оборудования имеет срок эксплуатации более 10 лет                                           Експонат 1 Проблема Высокие операционные расходы из-за устарелости производственных активов и неэффективности процессов Недостаточный уровень автоматизации и цифровизации производства Длительный цикл производства и вывода новой продукции на рынок Неэффективная система планирования и управления цепочкой поставок Отсутствие комплексного подхода к управлению качеством продукции Недостаточные инвестиции в НИОКР для разработки инновационных препаратов Потеря доли рынка из-за неконкурентоспособной ценовой политики Устаревшая система мотивации персонала, тормозящая повышение производительности Словарь Основные термины Система прогнозирования и планирования: система, которая позволяет компании прогнозировать спрос на свои продукты и услуги, а также планировать производство, распределение и маркетинг.Прогнозирование: процесс оценки будущих значений переменных.Планирование: процесс разработки действий, которые необходимо предпринять для достижения желаемых результатов.Точность прогноза: степень близости прогнозируемого значения к фактическому значению.Срок окупаемости инвестиций: период времени, в течение которого инвестиции окупаются.Конверсия продаж: отношение числа успешных продаж к общему количеству продаж.Анализ данных: процесс сбора, обработки и интерпретации данных.Дополнительные терминыИскусственный интеллект: область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных агентов, которые могут выполнять задачи, обычно выполняемые людьми.Машинное обучение: область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов, которые могут обучаться на данных без явного программирования.Глубокое обучение: раздел машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети для решения сложных задач.Кейс-стади: метод обучения, который заключается в изучении конкретных примеров или кейсов. Сокращение  RMSE: Root Mean Square Error – среднеквадратичная ошибка.KPI: Key Performance Indicator – ключевой показатель эффективности.AI: Artificial Intelligence – искусственный интеллект.ML: Machine Learning – машинное обучение.DL: Deep Learning – глубокое обучение.CMS: Customer Relationship Management – управление взаимоотношениями с клиентами.CRM: Customer Relationship Management – управление взаимоотношениями с клиентами.ERP: Enterprise Resource Planning – планирование ресурсов предприятия.MRP: Material Requirements Planning – планирование потребностей в материалах.SCM: Supply Chain Management – управление цепочками поставок. Примечания В этом словаре приведены основные термины и сокращения, используемые в кейсе.Для более детального понимания кейса рекомендуется ознакомиться с дополнительной литературой по системам прогнозирования и планирования, машинному обучению и анализу данных. Исследование Marrbery На этапе исследования наша команда провела: Бенчмаркинг лучших практик автоматизации на фармпроизводствах   Аудит производственных мощностей Фармы для выявления “узких мест”   Анализ норм расхода сырья и материалов для оптимизации   Оценку потенциала цифровизации и внедрения прогрессивных технологий   Картирование текущих бизнес-процессов и выявление неэффективных операций   Анализ цепи поставок и возможностей ее оптимизации   Исследование лучших HR-практик для повышения мотивации персонала   Сравнительный анализ цикла разработки новой продукции с конкурентами   Изучение тенденций спроса и предложения на фармрынке Дополнительные технические детали решения Для прогнозирования спроса использовалась многофакторная модель машинного обучения на основе линейной регрессии. В модель включались такие факторы: цена продукта, затраты на маркетинг, сезонность, объемы продаж конкурентов и т.д. Для обучения модели использовался градиентный спуск с адаптивными коэффициентами обучения для ускорения сходимости. Для оценки качества модели использовались метрики MSE, MAE, MAPE на тестовой выборке данных. Значения этих метрик сравнивались с базовым прогнозом. Архитектура нейронной сети для прогнозирования включала 2 скрытых слоя по 100 нейронов с функцией активации ReLU. Оптимизация осуществлялась с помощью алгоритма Adam.  Цель Снижение производственных затрат на 20% Сокращение TIME-TO-MARKET на 30% Повышение производительности труда на 25% Рост доли рынка на 5% Разработка решения Наша команда предложила комплексную стратегию трансформации, включающую следующие ключевые инициативы: Модернизация производственных активов путем закупки современного оборудования и автоматизированных линий. Это позволит повысить производительность, снизить брак и затраты на содержание оборудования. Внедрение MES и IIoT для автоматизации сбора данных, контроля качества и оптимизации ТП. Будет применен передовой опыт машинного обучения и прогнозной аналитики. Оптимизация цепи поставок на основе моделирования и анализа данных с использованием платформы SCOR. Реинжиниринг складских и транспортных процессов. Развертывание программы бережливого производства и ТРМ для выявления и устранения неэффективных операций, снижения запасов и сроков простоев. Внедрение CRM-системы и digital-инструментов для автоматизации маркетинга, продаж и сервиса. Повышение лояльности клиентов. Мы используем передовые методологии внедрения изменений, риск-менеджмент и KPI для успешной реализации стратегии и достижения целевых результатов.  Дерево решений Критерии оценки: Производительность труда Гибкость производства Затраты на внедрение Время окупаемости Соответствие GMP Альтернативы: Мехатронные модульные линии Классическая автоматизация на базе ПЛК и SCADA Гибридное решение с использованием промышленных роботов Комплексная автоматизация с MES и IIoT Анализ: Высокая производительность, но ограниченная гибкость, высокие затраты Низкие начальные затраты, но ограниченные возможности масштабирования Гибкость за счет роботов, но высокая стоимость внедрения Максимальная отдача, но большие начальные инвестиции и сложность Решение: Комплексная автоматизация (4) с фазовым внедрением и пилотными проектами. Дополнительные технические детали решения Для прогнозирования спроса использовалась многофакторная модель машинного обучения на основе линейной регрессии. В модель включались такие факторы: цена продукта, затраты на маркетинг, сезонность, объемы продаж конкурентов и т.д. Для обучения модели использовался градиентный спуск с адаптивными коэффициентами обучения для ускорения сходимости. Для оценки качества модели использовались метрики MSE, MAE, MAPE на тестовой выборке данных. Значения этих метрик сравнивались с базовым прогнозом. Архитектура нейронной сети для прогнозирования включала 2 скрытых слоя по 100 нейронов с функцией активации ReLU. Оптимизация осуществлялась с помощью алгоритма Adam.                                            Приложение

Упаковка Кейс : Разработка инновационной экологической упаковки     Бизнес кейс Your browser does not support the audio element. Распечатать Клиент Производитель упаковки – имеет целью разработать и внедрить более экологически безопасную и устойчивую упаковку для своих продуктов. Главной целью является уменьшение негативного воздействия на природную среду и повышение уровня возобновляемости материалов, используемых в производстве упаковки. Описание ситуации “Клиент – компания является ведущим производителем упаковки для различных отраслей промышленности, включая пищевую, фармацевтическую и косметическую. Ежегодно ее продукция превышает 5 млн единиц, а прибыль составляет более $15 млн. Однако, основной заботой является негативное влияние традиционной картонной упаковки на окружающую среду и сложность удаления отходов. Одновременно, потребители и рынок все больше требуют экологических решений в сфере упаковки, что может негативно повлиять на конкурентоспособность компании.” Компания поставила MARRBERY задачу разработать более экологичные виды упаковки из картона, которые соответствовали бы принципам устойчивого развития.    Дополнительные данные: Доля рынка компании – 15% от общего объема производства картонной упаковки в стране 80% продукции экспортируется в страны ЕС Затраты на утилизацию отходов составляют $200 000 в год Требования к экологичности упаковки ежегодно ужесточаются на 10% За последние 3 года спрос на эко-упаковку вырос на 40% Целевой показатель – уменьшить углеродный след упаковки на 20% 60% потребителей готовы платить больше за экологичную упаковку €50 млн инвестиций доступно в ЕС на проекты “зеленой” упаковки                                           Експонат 1 Проблема Высокое негативное влияние традиционной картонной упаковки на окружающую среду Сложности утилизации и переработки картонных отходов Несоответствие традиционной упаковки растущим требованиям по экологичности и устойчивому развитию Отставание от конкурентов, которые уже внедряют эко-упаковку Риск потерять клиентов, которые требуют более экологичной упаковки Недостаточные инвестиции в R&D для разработки инновационных эко-решений Отсутствие компетенций в сфере экологической упаковки Негативное влияние на репутацию компании из-за устаревшей неэкологичной Словарь Основные термины Система прогнозирования и планирования: система, которая позволяет компании прогнозировать спрос на свои продукты и услуги, а также планировать производство, распределение и маркетинг.Прогнозирование: процесс оценки будущих значений переменных.Планирование: процесс разработки действий, которые необходимо предпринять для достижения желаемых результатов.Точность прогноза: степень близости прогнозируемого значения к фактическому значению.Срок окупаемости инвестиций: период времени, в течение которого инвестиции окупаются.Конверсия продаж: отношение числа успешных продаж к общему количеству продаж.Анализ данных: процесс сбора, обработки и интерпретации данных.Дополнительные терминыИскусственный интеллект: область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных агентов, которые могут выполнять задачи, обычно выполняемые людьми.Машинное обучение: область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов, которые могут обучаться на данных без явного программирования.Глубокое обучение: раздел машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети для решения сложных задач.Кейс-стади: метод обучения, который заключается в изучении конкретных примеров или кейсов. Сокращение  RMSE: Root Mean Square Error – среднеквадратичная ошибка.KPI: Key Performance Indicator – ключевой показатель эффективности.AI: Artificial Intelligence – искусственный интеллект.ML: Machine Learning – машинное обучение.DL: Deep Learning – глубокое обучение.CMS: Customer Relationship Management – управление взаимоотношениями с клиентами.CRM: Customer Relationship Management – управление взаимоотношениями с клиентами.ERP: Enterprise Resource Planning – планирование ресурсов предприятия.MRP: Material Requirements Planning – планирование потребностей в материалах.SCM: Supply Chain Management – управление цепочками поставок. Примечания В этом словаре приведены основные термины и сокращения, используемые в кейсе.Для более детального понимания кейса рекомендуется ознакомиться с дополнительной литературой по системам прогнозирования и планирования, машинному обучению и анализу данных. Исследование Marrbery Наша команда экспертов провела основательное исследование для решения Анализ рынка экологической упаковки и лучших мировых практик Технологический аудит возможностей компании для изготовления эко-упаковки Исследование новейших биоразлагаемых и вторичных материалов для упаковки Опрос потребителей относительно запроса на “зеленую” упаковку Оценка углеродного следа и возможностей его оптимизации Анализ законодательных требований и трендов в сфере экологической упаковки Бенчмаркинг лучших эко-решений конкурентов Определение оптимальных путей достижения целей клиента по устойчивости  Ожидаемый эффект: Уменьшение воздействия на окружающую среду благодаря переходу к биоразлагаемым и вторичным материалам в производстве упаковки. Сокращение углеродного следа благодаря оптимизации процессов производства и использованию более экологичных материалов. Повышение конкурентоспособности компании благодаря производству экологически чистого продукта, который соответствует современным стандартам и требованиям рынка. Улучшение восприятия бренда среди потребителей как экологически ответственного производителя. Увеличение инновационного потенциала компании и выход на новые рынки, где высокая степень экологичности является ключевым фактором выбора. Возможность получения финансовых льгот или помощи правительственных структур для компаний, которые активно способствуют экологической безопасности и устойчивости. Улучшение отношений с партнерами и заказчиками, поскольку все больше компаний проявляют интерес к сотрудничеству с экологически ответственными производителями. Запланировано для успешного внедрения. Разработка и тестирование новых материалов: Проведение исследований и экспериментов для создания биоразлагаемых и вторичных материалов, отвечающих требованиям стандартов качества и безопасности. Модернизация производственных процессов: Внедрение новых технологий и оборудования для оптимизации производства экологической упаковки. Тестирование на практике: Проведение тестового производства и испытаний экологической упаковки с целью проверки ее функциональности и надежности. Изучение реакции рынка: Маркетинговые исследования и анализ реакции потребителей на новый продукт. Запуск серийного производства: Начало производства экологической упаковки в коммерческих масштабах. Маркетинг и продажи: Разработка стратегии маркетинга и продаж новой упаковки, включая продвижение на рынке и привлечение клиентов. Мониторинг и оптимизация: Постоянный контроль качества и эффективности новой упаковки, а также поиск возможностей для ее дальнейшего совершенствования. Дополнительные технические детали решения Для прогнозирования спроса использовалась многофакторная модель машинного обучения на основе линейной регрессии. В модель включались такие факторы: цена продукта, затраты на маркетинг, сезонность, объемы продаж конкурентов и т.д. Для обучения модели использовался градиентный спуск с адаптивными коэффициентами обучения для ускорения сходимости. Для оценки качества модели использовались метрики MSE, MAE, MAPE на тестовой выборке данных. Значения этих метрик сравнивались с базовым прогнозом. Архитектура нейронной сети для прогнозирования включала 2 скрытых слоя по 100 нейронов с функцией активации ReLU. Оптимизация осуществлялась с помощью алгоритма Adam.  Цель Разработать новую 100% экологическую упаковку, которая уменьшит углеродный след на 20%. Разработка решения Аккуратно переходя к следующему этапу, мы взялись за анализ текущих бизнес-процессов компании. Глубоко копаясь в деталях, мы разобрали каждый аспект. В этом вихре данных мы  Наша гипотеза, подкрепленная тщательными расчетами и аналитикой. На основе проведенного анализа и выявленных возможностей для оптимизации, команда Marrbery предложила комплексное решение, включающее следующие компоненты: Внедрение системы маршрутизации на основе искусственного интеллекта для построения оптимальных маршрутов доставки с учетом реальной дорожной ситуации. Внедрение RPA для автоматизации рутинных операций по обработке заказов, устранение человеческого фактора. Разработка мобильного приложения для курьеров с интеграцией навигации и

Сельское хозяйство Кейс: Разработка стратегий для сельскохозяйственного предприятия     Бизнес кейс Your browser does not support the audio element. Распечатать Клиент Нашим клиентом является компания национальный производитель растениеводческой продукции с использованием технологий вертикальных ферм, обратился к компании Marrbery за помощью чтобы улучшить эффективность бизнес-процессов и повысить прибыльность 45% +  Описание ситуации Компания с вертикальной интеграцией, специализирующаяся на выращивании и реализации сельскохозяйственной продукции. Контроль над всем производственным циклом обеспечивает компанию полным контролем над качеством продукции. Однако, компания столкнулась с некоторыми вызовами. Неэффективное управление ресурсами и низкая производительность труда привели к неоптимальному использованию ресурсов. Текущие ключевые показатели эффективности не отражают полную картину работы предприятия. Логистические расходы значительно превышают стандартные нормы отрасли. Для решения этих проблем компания обратилась к Marrbery. Задачей было провести глубокий анализ деятельности компании и разработать стратегию, направленную на оптимизацию бизнес-процессов и улучшение показателей эффективности.ибутковость 45% + Общая площадь сельскохозяйственных угодий: 5 000 гектаров. Виды продукции: зерновые, овощи, плоды, молоко, мясо (уточните какие конкретно культуры компания выращивает). Производственные мощности: собственные хранилища, склады, фермерские комплексы. География деятельности: региональный рынок, поставки в соседние регионы. Количество сотрудников: 200 человек. Собственный автопарк: 15 грузовых автомобилей. Средний годовой оборот: $8 миллионов долларов. Количество постоянных партнеров (рестораны, магазины): 50. Применяемые современные технологии в сельском хозяйстве (например: системы полива, мониторинг погоды, автоматизированные системы удобрения).                                           Експонат 1 Проблема: Отсутствие эффективного управления производством и планирования ресурсов Низкая производительность труда Высокие логистические затраты Недостаток KPI для оценки деятельности Словарь Основные термины Система прогнозирования и планирования: система, которая позволяет компании прогнозировать спрос на свои продукты и услуги, а также планировать производство, распределение и маркетинг.Прогнозирование: процесс оценки будущих значений переменных.Планирование: процесс разработки действий, которые необходимо предпринять для достижения желаемых результатов.Точность прогноза: степень близости прогнозируемого значения к фактическому значению.Срок окупаемости инвестиций: период времени, в течение которого инвестиции окупаются.Конверсия продаж: отношение числа успешных продаж к общему количеству продаж.Анализ данных: процесс сбора, обработки и интерпретации данных.Дополнительные терминыИскусственный интеллект: область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных агентов, которые могут выполнять задачи, обычно выполняемые людьми.Машинное обучение: область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов, которые могут обучаться на данных без явного программирования.Глубокое обучение: раздел машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети для решения сложных задач.Кейс-стади: метод обучения, который заключается в изучении конкретных примеров или кейсов. Сокращение  RMSE: Root Mean Square Error – среднеквадратичная ошибка.KPI: Key Performance Indicator – ключевой показатель эффективности.AI: Artificial Intelligence – искусственный интеллект.ML: Machine Learning – машинное обучение.DL: Deep Learning – глубокое обучение.CMS: Customer Relationship Management – управление взаимоотношениями с клиентами.CRM: Customer Relationship Management – управление взаимоотношениями с клиентами.ERP: Enterprise Resource Planning – планирование ресурсов предприятия.MRP: Material Requirements Planning – планирование потребностей в материалах.SCM: Supply Chain Management – управление цепочками поставок. Примечания В этом словаре приведены основные термины и сокращения, используемые в кейсе.Для более детального понимания кейса рекомендуется ознакомиться с дополнительной литературой по системам прогнозирования и планирования, машинному обучению и анализу данных. Исследование Маррбери По результатам проведенного анализа текущего состояния бизнес-процессов компании наша команда экспертов выявила ряд возможностей для оптимизации производственной деятельности с использованием передовых технологий. Мы предлагаем реализовать комплексную систему мониторинга и управления производством на базе IIoT с применением методов машинного обучения и искусственного интеллекта. Внедрение распределенной сенсорной сети позволит собирать и передавать данные с оборудования в режиме реального времени для дальнейшего анализа. Разработанные алгоритмы машинного обучения будут выявлять скрытые закономерности, прогнозировать KPI и вырабатывать рекомендации по оптимизации технологических режимов и параметров оборудования. Ожидаемый экономический эффект от внедрения системы – повышение производительности на 20-25%, снижение брака продукции на 30%, сокращение логистических затрат на 10-15%. Проверка совместимости предлагаемых технических решений с имеющимся у заказчика оборудованием и ИТ-инфраструктурой. Это позволит избежать проблем при интеграции и внедрении системы. Разработка детального плана управления изменениями – организационных и технологических. План должен минимизировать риски и обеспечить плавный переход производственных и бизнес-процессов на новую систему. Проведение обучения и тренингов для сотрудников заказчика по работе с внедряемой системой мониторинга и аналитики. Это критически важно для успешной эксплуатации системы в долгосрочной перспективе. Дополнительные технические детали решения Для прогнозирования спроса использовалась многофакторная модель машинного обучения на основе линейной регрессии. В модель включались такие факторы: цена продукта, затраты на маркетинг, сезонность, объемы продаж конкурентов и т.д. Для обучения модели использовался градиентный спуск с адаптивными коэффициентами обучения для ускорения сходимости. Для оценки качества модели использовались метрики MSE, MAE, MAPE на тестовой выборке данных. Значения этих метрик сравнивались с базовым прогнозом. Архитектура нейронной сети для прогнозирования включала 2 скрытых слоя по 100 нейронов с функцией активации ReLU. Оптимизация осуществлялась с помощью алгоритма Adam.  Разработка решения Аккуратно переходя к следующему этапу, мы взялись за анализ текущих бизнес-процессов компании. Глубоко копаясь в деталях, мы разобрали каждый аспект – от управления ресурсами до логистики. В этом вихре данных мы выделили основную проблему, к которой, как оказалось, вела неполадка в планировании потребности в ресурсах.Наша гипотеза, подкрепленная тщательными расчетами, была такова: внедрение ERP-системы, обладающей функциями прогнозной аналитики, окажет революционное влияние на оптимизацию планирования. Мы выбрали методы с зарекомендовавшей себя эффективностью – линейное программирование для оптимизации ресурсов и нейронную сеть для точного прогнозирования урожайности.Следующим этапом была разработка и успешное внедрение ERP-системы, основанной на выбранных математических методах. На этом этапе мы тщательно следили за каждой деталью, обеспечивая гармоничную интеграцию новых технологий в рабочий процесс компании.И, наконец, мы перешли к более глубокой фазе тестирования ERP-системы на реальных данных. Это позволило нам не только оценить точность прогнозов, но и внести необходимые корректировки для достижения максимальной эффективности.Таким образом, с каждым этапом мы убеждались в том, что выбранный путь – внедрение ERP-системы с прогнозной аналитикой – не только оправдал ожидания, но и принес ощутимые улучшения в управлении ресурсами и бизнес-процессами компании. Дерево решений Аккуратно переходя к следующему этапу, мы взялись за анализ текущих бизнес-процессов компании. Глубоко копаясь в деталях, мы разобрали каждый аспект – от управления ресурсами до логистики. В этом вихре данных мы выделили основную проблему, к которой, как оказалось, вела неполадка в планировании потребности в ресурсах. Наша гипотеза, подкрепленная тщательными расчетами, была такова: внедрение ERP-системы, обладающей функциями прогнозной аналитики, окажет революционное влияние на оптимизацию планирования. Мы выбрали методы с зарекомендовавшей себя эффективностью – линейное программирование для оптимизации ресурсов и нейронную сеть для точного прогнозирования урожайности. Следующим этапом

Пищевая промышленность Кейс : Прогнозирование спроса для сырного производства     Бизнес кейс  Your browser does not support the audio element.     Скачать PDF Распечатать Клиент Наш клиент, компания крупный национальный производитель сыра в Центральной Европе, обратился в компанию Marrbery за помощью из-за неточного прогнозирования спроса на продукты компании, которая ежегодно теряла примерно $200 000 из-за излишков портящейся продукции и дефицита отдельных позиций, что приводило к потере продаж. Погрешность прогнозных моделей составляла более 30%. Описание ситуации MSM – это ведущая компания по производству сыров и молочных продуктов. Она является полностью интегрированным предприятием, занимающимся производством, маркетингом и продажами собственных брендов сыров. Кроме того, компания владеет всей цепочкой поставок, включая производство молочных продуктов, лаборатории, упаковочные линии и собственную сеть распределения продукции в торговые точки. Благодаря большим производственным мощностям, разбросанным по разным странам, а также дистрибьюторским соглашениям с крупнейшими розничными сетями, MSM имеет возможность предложить разнообразные продукты в сегменте молочных продуктов. В настоящее время MSM проводит оценку новых продуктов, таких как безлактозный сыр и веганский крем-сыр “Biolife”. В то время как сырные продукты обычно адресованы широкой аудитории, эти новые продукты могут заинтересовать определенные сегменты рынка. “Biolife” разработан с акцентом на потребителей с непереносимостью лактозы, которая является одним из самых распространенных видов пищевых непереносимостей в мире. Кроме того, веганы, которые исключают продукты животного происхождения из своей диеты, также могут быть основной целевой аудиторией “Biolife”. MSM ожидает, что эти новые продукты смогут воспользоваться растущей популярностью среди потребителей, ориентированных на инклюзивный и здоровый образ жизни. MSM производит 20 видов сыров общим объемом 50 000 тонн в год 60% продукции поставляется в розничные сети, 40% – в независимые магазины Из-за ошибок прогноза ежемесячные потери составляли $15-20 тыс. Средняя ошибка прогноза по ассортименту – 38% Исследование Marrbery Вице-президент по маркетингу MSM обратился к нам с запросом проанализировать ключевые аспекты, связанные с прогнозированием и запуском продукта “Biolife”. Наша задача – предоставить всестороннюю оценку факторов, влияющих на успешность внедрения продукта на рынок, а также выявить внутренние резервы компании MSM для поддержки этого процесса. Наша команда провела следующие этапы анализа и разработки: Анализ истории продаж: Мы детально исследовали данные о продажах по каждому продукту и каналу распределения за последние три года. Это позволило выявить тренды и сезонные колебания спроса. Статистические модели прогнозирования: Мы применили современные статистические методы прогнозирования временных рядов, включая ARIMA, SARIMA и Prophet. В результате, мы достигли уровня ошибки в 22%, что является приемлемым показателем. Разработка системы машинного обучения: Наши эксперты разработали собственную систему прогнозирования и планирования на базе машинного обучения. Эта система позволяет точнее прогнозировать спрос на продукты, а также автоматизировать процесс планирования. Эта система позволяет компании MSM улучшить управление спросом и оптимизировать план производства. Мы уверены, что внедрение этой системы принесет значительные результаты и увеличит эффективность деятельности компании в сфере производства сыра.                                           Експонат 1 Наша команда разработала систему машинного обучения для прогнозирования спроса, используя исторические данные о продажах компании за последние 5 лет. Мы адаптировали алгоритмы линейной регрессии, нейронных сетей и градиентного бустинга под особенности данных клиента. Это позволило нам создать точную и надежную модель прогнозирования спроса. Кроме того, система успешно интегрирована с ERP компании, обеспечивая эффективное управление данными. Важно отметить, что наш подход не только учитывал исторические данные, но и учел текущие тенденции рынка и особенности потребительского спроса и мультидисциплинарный подход в анализе и прогнозировании данных. Разработка решения Выявлено, что текущие прогнозы основываются на субъективной экспертной оценке. Это приводит к высокой ошибке прогноза Мы выдвинули гипотезу, что применение моделей машинного обучения на базе фактических данных о продажах позволит значительно повысить точность прогнозирования.  Гипотезы: Изначально были выдвинуты следующие гипотезы о возможных причинах ошибок прогнозирования: Некорректный алгоритм расчета прогноза на базе экспертных оценок. Недостаточное качество входных данных о продажах. Использование устаревшего программного обеспечения для прогнозирования. После анализа данных и текущего подхода, была подтверждена гипотеза No1 – проблема заключается в некорректном алгоритме на базе субъективных экспертных оценок. Для решения проблемы мы предложили перейти от экспертных методов к моделям машинного обучения на базе фактических данных. Это позволит значительно снизить ошибку прогнозирования. Словарь Основные термины Система прогнозирования и планирования: система, которая позволяет компании прогнозировать спрос на свои продукты и услуги, а также планировать производство, распределение и маркетинг.Прогнозирование: процесс оценки будущих значений переменных.Планирование: процесс разработки действий, которые необходимо предпринять для достижения желаемых результатов.Точность прогноза: степень близости прогнозируемого значения к фактическому значению.Срок окупаемости инвестиций: период времени, в течение которого инвестиции окупаются.Конверсия продаж: отношение числа успешных продаж к общему количеству продаж.Анализ данных: процесс сбора, обработки и интерпретации данных.Дополнительные терминыИскусственный интеллект: область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных агентов, которые могут выполнять задачи, обычно выполняемые людьми.Машинное обучение: область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов, которые могут обучаться на данных без явного программирования.Глубокое обучение: раздел машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети для решения сложных задач.Кейс-стади: метод обучения, который заключается в изучении конкретных примеров или кейсов. Сокращение  RMSE: Root Mean Square Error – среднеквадратичная ошибка.KPI: Key Performance Indicator – ключевой показатель эффективности.AI: Artificial Intelligence – искусственный интеллект.ML: Machine Learning – машинное обучение.DL: Deep Learning – глубокое обучение.CMS: Customer Relationship Management – управление взаимоотношениями с клиентами.CRM: Customer Relationship Management – управление взаимоотношениями с клиентами.ERP: Enterprise Resource Planning – планирование ресурсов предприятия.MRP: Material Requirements Planning – планирование потребностей в материалах.SCM: Supply Chain Management – управление цепочками поставок. Примечания В этом словаре приведены основные термины и сокращения, используемые в кейсе.Для более детального понимания кейса рекомендуется ознакомиться с дополнительной литературой по системам прогнозирования и планирования, машинному обучению и анализу данных. Дерево решений Анализ данных: В начале проекта были собраны и проанализированы данные о продажах и производстве компании за последние 5 лет. Это включало в себя информацию о типах сыров, объемы продаж, региональные особенности и тому подобное. Выявление проблемы: Анализ данных показал, что текущие прогнозы имеют высокую погрешность – 38%. Это означает, что компания регулярно ошибается в оценках спроса. Формулировка гипотезы: Гипотеза была сформулирована следующим образом: “Текущая ошибка прогноза обусловлена устаревшим экспертным подходом. Необходимо перейти к моделям машинного обучения.” Выбор алгоритмов машинного обучения: Для построения моделей прогнозирования были выбраны алгоритмы линейной регрессии, нейронных сетей и градиентного бустинга. Эти алгоритмы были адаптированы под особенности данных клиента. Интеграция с ERP системой: Разработанная система была