17:56, 15 марта 2026

В российском вузе создали ИИ-систему управления складом для крупного ритейла

При тестировании на исторических данных разработка увеличила валовую прибыль крупного дистрибьютора на 7%

В Институте искусственного интеллекта Московского физико-технического института разработали ИИ-систему управления складом для крупного ритейла, сообщили в пресс-службе МФТИ.

Разработка касается одной из самых ресурсоёмких задач в логистике – управления запасами. Если стандартные системы автозаказа сначала строят прогноз спроса, а затем применяют фиксированную формулу, то созданный столичными учёными RL-агент оптимизирует решения напрямую под целевой бизнес-показатель, учитывая долгосрочные последствия каждого заказа.

При тестировании на полученных ранее данных система повысила долю удовлетворённого спроса с 80% до 90%, что напрямую сокращает упущенную выручку. Ещё одно важное свойство – агент без ручной перенастройки подстраивается под изменения логистических параметров и рыночной конъюнктуры.

«Мы фактически научили агента принимать решения по каждому товару, при этом используя опыт, полученный при работе со всей номенклатурой товаров», – пояснил руководитель проекта, директор Центра когнитивного моделирования Института ИИ МФТИ и лаборатории когнитивных систем ИИ AIRI Александр Панов.

Цифровая копия для тестирования

Команда также создала цифровую копию бизнес-процессов – платформу, которая проигрывает историю продаж и позволяет тестировать разные стратегии в максимально приближенных к реальным условиях.

«На этой платформе обучили нейросеть с оригинальной архитектурой: она управляет каждой парой «товар – склад» автономно, но при этом использует опыт, накопленный при работе со всеми остальными товарами», – добавил директор Института искусственного интеллекта МФТИ Азамат Жилоков.

Транспорт и логистика