Тульский молочный комбинат — система прогнозирования спроса на базе ML

Для АО «Тульский молочный комбинат» разработана и внедрена система прогнозирования спроса на основе машинного обучения. Система строит ML-модели на исторических данных о продажах, учитывая сезонные паттерны, праздничные и рабочие дни, аномальные всплески спроса. Результаты прогноза используются для планирования производства и управления запасами.

Технологический стек: Python, библиотека pandas для обработки данных, ML-алгоритмы регрессии и временных рядов с учётом сезонности и праздников.

Традиционные методы прогнозирования давали низкую точность, что приводило к систематическому перепроизводству скоропортящейся молочной продукции или к дефициту товаров на рынке. Ручное планирование не справлялось с учётом сезонных колебаний и внешних факторов.

• Повышение точности прогнозирования спроса по номенклатурным позициям

• Сокращение излишков и списаний скоропортящейся продукции

• Снижение дефицита товаров (улучшение уровня сервиса)

• Автоматизация планирования производства и закупок сырья

• Финансы

• Сокращение операционных потерь от перепроизводства и дефицита (конкретные цифры не раскрыты) Время

• Автоматизация процесса формирования прогноза спроса Качество и эффективность

• Модели учитывают сезонность, праздники и аномальные отклонения спроса

• Прогноз формируется в разрезе отдельных номенклатурных позиций Нагрузка и масштаб

• Охватывает весь ассортимент молочной продукции предприятия Надёжность

• Автоматическое обнаружение и обработка аномалий в данных Импортозамещение и compliance

• Решение построено на российском стеке разработки (Python) Качественный эффект: Переход от ручного прогнозирования к ML-моделям позволил комбинату сбалансировать производство с реальным спросом, снизив потери от скоропортящейся продукции.