«Сибур», «Норильский никель» — ML-оптимизация поставок и логистики

В компаниях «Сибур» и «Норильский никель» внедрены алгоритмы машинного обучения для оптимизации цепочек поставок и прогнозирования логистики. Алгоритмы анализируют исторические данные и внешние факторы для формирования оптимальных маршрутов и графиков поставок. Реализовано как in-house разработка в рамках программ цифровой трансформации. «Норильский никель» также выступает основным заказчиком. Источник: Экспертный аналитический доклад «Национальные приоритеты. ТССП. Платформа», АНО «Цифровая экономика», 2025.

Высокие логистические издержки и недостаточная точность прогнозирования поставок в сложных производственных цепочках нефтехимического и горнодобывающего секторов.

Снизить логистические издержки на 15–18%, повысить точность прогнозирования поставок до целевых показателей.

Внедрить алгоритмы машинного обучения для оптимизации планирования поставок, маршрутизации и снижения логистических издержек.

Сокращение издержек на 15–18%. Точность прогнозирования поставок достигла 98%.