Архив Химия, нефтехимия и материалы · Специальная химия, ЛКМ и промышленные газы
Orica: ИИ-прогноз спроса по SKU в Северной Америке, точность выше на 10%
По словам ИТ-директора группы Orica, собственная ИИ-модель из 50 000 моделей машинного обучения, обученная на данных SAP, повысила точность прогноза продаж на 10%. Пока решение работает в североамериканских операциях компании.
/01 · ключевые результаты
-
результат
10%
рост точности прогноза продаж
по данным на апрель 2025 года · прогноз спроса в североамериканских операциях Orica
слова сотрудника: Rachael Sandel, ИТ-директор группы Orica
- 50 000 моделей машинного обучения состав собственного ИИ-решения для прогноза спроса по SKU · масштаб iTnews, статья, 11.04.2025
оценка strategai
Оценку не приводим: нет базового уровня ошибки прогноза и денежного эффекта
По словам ИТ-директора группы Orica, собственная ИИ-модель из 50 000 моделей машинного обучения, обученная на данных SAP, повысила точность прогноза продаж на 10%. Пока решение работает в североамериканских операциях компании.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- Orica
- Отрасль
- Химия, нефтехимия и материалы · Специальная химия, ЛКМ и промышленные газы
- Функция
- Цепочка поставок, закупки и логистика
- Задача
- Прогноз спроса и автозаказ (DFM)
Технология
- Класс AI
- Прогнозирование временных рядов
- Тип решения
- Гибридное решение: Google Cloud
Внедрение
- Стадия
- Промышленная эксплуатация, на 11.04.2025
- География
- Австралия
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Orica, австралийская компания с листингом на ASX, давно работает на SAP: в 2020 году она перешла с ECC 6.0 на новую сборку S/4 HANA. По словам ИТ-директора группы Рэйчел Сандел, компания консолидировала данные в едином источнике, но не могла использовать преимущества аналитики на данных SAP. Одной из причин переноса среды SAP с Azure в Google Cloud стала возможность применять ИИ и продвинутую аналитику к этим данным. Одним из примеров компания назвала планирование спроса в цепочке поставок: прогноз спроса клиентов на продукцию Orica.
Что
Решение
После переноса среды SAP Orica интегрировала ИИ-платформу Google и на её основе построила интеллектуальное хранилище данных. На данных SAP и фактических показателях из SAP компания обучила собственные ИИ-модели для прогноза спроса клиентов на свою продукцию. По словам Сандел, решение использует 50 000 моделей машинного обучения, чтобы предсказывать спрос по каждой возможной комбинации SKU. Компания ожидает, что более точный прогноз сократит упущенную выручку и улучшит оборотный капитал.
Как
Внедрение
Перенос SAP внутри компании подавали как изменение «под капотом»: среду S/4 HANA перевели с Azure в Google Cloud за 83 рабочих дня силами внутренних команд, Google Cloud Consulting и партнёров, включая Accenture, LTIMindtree и Cognizant. Сандел рассказала о результатах на конференции Google Cloud Next 2025 в Лас-Вегасе; публикация iTnews вышла 11 апреля 2025 года. Работа по прогнозу спроса пока ограничена североамериканскими операциями Orica, компания планирует распространить её на весь мир. На тот момент точность прогноза продаж выросла на 10%.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По словам ИТ-директора группы Orica, точность прогноза продаж выросла на 10%.
- Собственная ИИ-модель Orica объединяет 50 000 моделей машинного обучения и прогнозирует спрос по каждой комбинации SKU на данных SAP.
- Решение работает в североамериканских операциях компании; распространить его на весь мир компания планирует.
Ограничения
- 10% — оценка ИТ-директора группы, приведённая на конференции; метрика точности и исходный уровень ошибки прогноза не раскрыты.
- Цифра относится только к североамериканским операциям Orica и не описывает всю группу.
- Денежный эффект — сокращение упущенной выручки и улучшение оборотного капитала — компания называет ожидаемым и в цифрах не приводит.
-
[1] iTnews
Orica re-platforms its SAP from Azure to Google Cloud
СМИ · 11.04.2025
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-002578 · Версия 1 · 24.10.2026 · /c/CB-002578/