AI менеджер скоропортящихся грузов

Интеллектуальный алгоритм на базе OpenAI GPT анализирует данные из вашей WMS в реальном времени, используя RAG-архитектуру для сопоставления остатков с графиками поставок. Система автоматически выстраивает приоритетность отгрузок по принципу FEFO, предсказывая риск порчи за 2–3 дня до критической даты. Это позволяет сократить объем неликвидного товара на 15–25 процентов. Технологический стек на Python и FastAPI обеспечивает бесшовную синхронизацию данных между складскими терминалами и аналитическим ядром агента.

Агент использует модели Anthropic Claude для обработки телеметрии с датчиков и сопоставления этих данных с нормативными требованиями ХАССП. Вся история условий хранения индексируется в векторной базе данных Qdrant, что позволяет мгновенно генерировать отчеты для регуляторов или страховых компаний. При отклонении температуры от нормы агент мгновенно уведомляет ответственных лиц через API, снижая вероятность потери груза на 10–20 процентов. Такой подход гарантирует полное соответствие отраслевым стандартам перевозки скоропортящейся продукции.

Система применяет комбинированный подход с использованием RAG и исторических данных из вашей ERP для построения точных моделей прогнозирования. Анализируя сезонные колебания и текущую инвентаризацию, агент на базе OpenAI GPT формирует черновики заказов поставщикам, оптимизируя оборачиваемость склада на 20–30 процентов. Благодаря хранению векторов состояний в Weaviate, агент учитывает тысячи переменных одновременно, включая логистические плечи и специфику хранения конкретных категорий товаров, что исключает затоваривание и дефицит.