Тульский молочный комбинат — система прогнозирования спроса на базе ML
Описание проекта
Для АО «Тульский молочный комбинат» разработана и внедрена система прогнозирования спроса на основе машинного обучения. Система строит ML-модели на исторических данных о продажах, учитывая сезонные паттерны, праздничные и рабочие дни, аномальные всплески спроса. Результаты прогноза используются для планирования производства и управления запасами.
Технологический стек: Python, библиотека pandas для обработки данных, ML-алгоритмы регрессии и временных рядов с учётом сезонности и праздников.
Задача
Традиционные методы прогнозирования давали низкую точность, что приводило к систематическому перепроизводству скоропортящейся молочной продукции или к дефициту товаров на рынке. Ручное планирование не справлялось с учётом сезонных колебаний и внешних факторов.
Цели внедрения
-
Повышение точности прогнозирования спроса по номенклатурным позициям
-
Сокращение излишков и списаний скоропортящейся продукции
-
Снижение дефицита товаров (улучшение уровня сервиса)
-
Автоматизация планирования производства и закупок сырья
Результаты
-
Финансы
-
Сокращение операционных потерь от перепроизводства и дефицита (конкретные цифры не раскрыты) Время
-
Автоматизация процесса формирования прогноза спроса Качество и эффективность
-
Модели учитывают сезонность, праздники и аномальные отклонения спроса
-
Прогноз формируется в разрезе отдельных номенклатурных позиций Нагрузка и масштаб
-
Охватывает весь ассортимент молочной продукции предприятия Надёжность
-
Автоматическое обнаружение и обработка аномалий в данных Импортозамещение и compliance
-
Решение построено на российском стеке разработки (Python) Качественный эффект: Переход от ручного прогнозирования к ML-моделям позволил комбинату сбалансировать производство с реальным спросом, снизив потери от скоропортящейся продукции.