На данный момент российская платформа не имеет аналогов. Её работу можно сравнить с функционалом тандема зарубежных продуктов AirFlow + Spark. Но у «Данафлекс-Нано» это реализовано одним программным решением, а не двумя.
Огромный спектр готовой аналитики дает возможность снизить нагрузку на сотрудников и оптимизировать их рабочее время. Например, процедура формирования плана продаж на год сократилась в шесть раз: с 3 месяцев до 2 недель с учетом всех корректировок и этапов согласования. Внедрение цифровой платформы предиктивной аналитики на основе технологий ИИ позволяет исключить возможность ошибки из-за человеческого фактора, а значит сделать коммуникацию с клиентами еще более профессиональной.
В обучении нейросети использовались данные «Данафлекс-Нано» за последние несколько лет. Платформа учитывает множество показателей: параметры технологического процесса, историю заказов клиентов, макроэкономические показатели, сезонность и др. Непрерывный анализ большого массива данных на выходе дает актуальные прогнозы, определяющие работу производства. Искусственный интеллект позволяет эффективно управлять запасами сырья и в разы увеличить их оборачиваемость, оптимизировать загрузку производственного оборудования и на десятки процентов поднять эффективное время работы.
Внедрение цифровой платформы в компании «Данафлекс-Нано» осуществлялось при грантовой поддержке РФРИТ. Общая стоимость проекта составила 172,3 млн рублей, сумма гранта – 121,5 млн рублей.
«Грант РФРИТ сыграл ключевую роль в реализации проекта по автоматизации бизнес-процессов за счет внедрения алгоритмов искусственного интеллекта. Самостоятельно взять на себя такую финансовую нагрузку для компании проблематично. Грантовое финансирование было использовано на зарплату и оборудование рабочих мест сотрудников, участвовавших в реализации проекта, а также на оплату услуг правообладателя и интегратора ПО – Университета Иннополис», — рассказал директор по информационным технологиям «Данафлекс-Нано» Усман Джантемиров.
Бизнес гибкой упаковки глубоко интегрирован в технологическую цепочку производителей продуктов питания и непищевых продуктов. Поэтому от эффективности и стабильности компании зависит регулярная поставка упаковки на конвейерные ленты крупнейших предприятий страны, а значит и выпуск их продукции для населения.
«Наша компания работает на высококонкурентном рынке гибкой упаковки и полимерных пленочных материалов. Различные экономические и политические факторы приводят к резким колебаниям спроса, что отрицательно сказывается на эффективности бизнеса. Вместе с тем, такая волатильность спроса дает компании дополнительные возможности роста, если такие колебания не являются неожиданностью. Платформа предиктивной аналитики на базе ИИ, разработанная совместно с Университетом Иннополис, помогает прогнозировать спрос на упаковку на основании исторических данных потребления и производства, а также основных рыночных маркеров. Это позволяет повысить уровень сервиса и надежности, уменьшить время поставки продукции, улучшить общую эффективность компании. В будущем это приведет не только к повышению финансовой устойчивости компании, но и к росту продаж», — отметил директор по развитию и поддержке бизнеса компании «Данафлекс-Нано» Виктор Молокин.
«Проект получился очень объёмным и интересным. Разработанная платформа содержит в себе цепочку из восьми связанных между собой аналитических сервисов. В начале цепочки — сервис прогнозирования вероятности заказа и его состава, а в финальной группе разместились сервисы планирования загрузки оборудования. Можно сказать, что сервисы участвуют на всех производственных этапах «Данафлекс-Нано». Верим, что разработанная система и её сервисы и дальше будут помогать решать три ключевые бизнес-задачи: прогнозирование спроса и поставок, оптимизацию производственных планов и повышение маржинальности заказов. Также хочется выразить благодарность команде со стороны «Данафлекс-Нано» за совместную работу по проекту», — заявила руководитель проектов Университета Иннополис Евгения Романова.
