Цивилизация
Дружба с технологиями
Алисултанов рассказал, что основным продуктом «Логики молока» являются товары с коротким сроком годности, поэтому необходимо всегда четко понимать объем реализации продукции в каждой точке.
«От этого, в свою очередь, зависит и загрузка производственных мощностей, их оптимальное использование. Поэтому для нас ИИ стал действенным инструментом повышения точности прогнозирования и получения значительного экономического эффекта», — отметил он.
До внедрения ИИ прогнозы строились на основе данных о продажах, различных экономических метрик с учетом сезонности и погодного фактора, а расчеты производились в основном вручную.
Сегодня же модель с ИИ анализирует огромный массив данных при разных сценариях – наименование продукта, сезон и конкретная дата, канал продажи, регион. Благодаря комплексному расчету после внедрения ИИ точность прогнозов выросла более, чем на 3 процентных пункта, что позволяет экономить более 40–50 млн рублей ежегодно. Важно, что объем списаний готовой продукции сократился на треть.
Практическое применение
ИИ применяется сегодня и на предприятиях «Логики молока». Так, обучаемое машинное зрение контролирует соблюдение техники безопасности и следит за процессом приема молока с фермы на предприятие – одним из самых важных этапов производства.
«Нейросети также позволяют существенно сократить нашу потребность в кадрах и могут взять на себя ряд задач, что особенно актуально в условиях текущего дефицита трудовых ресурсов. Мы применяем эти технологии в «Логике молока» — программные боты работают по принципу «делай как человек» и осуществляют рутинную работу. Так, за год такие боты сэкономили более 2,4 тыс. человеко-часов только за счет автоматизации проверки наличия продукта на торговой полке, сверки цен», — добавил Алисултанов.
Он добавил, что в целом сегодня цифровые технологии и инструменты используются в агропромышленном комплексе для повышения эффективности производства.
Также их используют в автоматизации процессов, в принятии управленческих решений, а также в области устойчивого развития, диагностики состояния животных, научных разработках и контроля качества.
«Мы видим успешные примеры внедрения систем ИИ, например, в Китае, где благодаря оптимизации кормления коров и анализа их поведения расход кормов снизился, а надои выросли на 12–15%, а в Индии удалось существенно сократить логистические издержки за счет того, что нейросеть выстроила более оптимальные маршруты. Подобных кейсов множество по всему миру, а мы со своей стороны прикладываем огромные усилия и средства для того, чтобы оставаться технологичной и конкурентоспособной компанией на российском и зарубежных рынках», — подытожил Алисултанов.
Правительство России ранее актуализировало стратегическое направление в области цифровой трансформации агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов до 2030 года. Как говорил премьер-министр РФ Михаил Мишустин, предприниматели смогут воспользоваться современными технологиями для роста урожайности, оптимизировать затраты, наладить каналы сбыта продукции и получить целый ряд других конкурентных преимуществ для сельского хозяйства.