P&G Japan: ИИ снизил ошибку прогноза спроса с 25% до 15%

Отдел физической дистрибуции P&G Japan отвечает за то, как продукция Procter & Gamble движется по сети поставок в Японии и попадает в магазины. До проекта ошибка прогноза спроса на продукцию составляла 25%. Вторая задача отдела касалась доставки: водители грузовиков и менеджеры по продажам развозят продукцию по магазинам. Компания связывает обе задачи с упрощением процессов своей цепочки поставок.

Директор по физической дистрибуции P&G Japan Джефри Мисавар с помощью ИИ построил модель сети (network design), которая используется для прогноза спроса на продукцию. Для доставки команда применила отдельный алгоритм: он помогает водителям грузовиков и менеджерам по продажам эффективнее доставлять продукцию в магазины и сокращает время переезда от одного магазина к другому. Компания описывает работу как инновации в цепочке поставок. Поставщики решений, используемые данные и архитектура моделей в публикации не названы.

Procter & Gamble рассказала о проекте в блоге компании 19 октября 2023 года, в серии материалов о сотрудниках, чьи разработки представили на саммите Signal 2023. По данным компании, модель сети на основе ИИ позволила отделу снизить ошибку прогноза спроса на продукцию с 25% до 15%. Отдельный алгоритм сократил время переезда от магазина к магазину примерно на 60%. Компания отмечает, что вместе эти сокращения помогают упростить процессы цепочки поставок P&G. Сроки внедрения и охват ассортимента не раскрыты.