КОРУС Консалтинг: FMCG в реалиях ИИ: эффективность цепочки планирования от прогнозирования спроса д HD
00:51:15
Обнаружено блокирование рекламы на сайте
Для существования нашего сайта необходим показ рекламы. Просим отнестись с пониманием и добавить сайт в список исключений вашей программы для блокировки рекламы (AdBlock и другие).
КОРУС Консалтинг 381 ролик
4 просмотра на сайте 12n.ru
FMCG в реалиях ИИ: эффективность цепочки планирования от прогнозирования спроса д.
Современное пищевое производство требует не просто автоматизации, а умных инструментов, способных предсказывать и адаптироваться к изменениям быстрее, чем это делают традиционные методы.
На вебинаре разберем, как искусственный интеллект и машинное обучение трансформируют цепочку планирования – от прогноза продаж до загрузки производственных линий, и как выстроить сквозную аналитику, которая соединит разрозненные данные в единую картину.
В программе:
1. Прогнозирование спроса нового поколения
Сравним традиционные методы с ИИ-подходами, разберем, какие алгоритмы действительно работают и какие источники данных нужны для точных прогнозов.
2. Оптимизация производства на основе данных
Покажем, как ИИ помогает оптимизировать закупки сырья, управлять складскими запасами и загрузкой производственных линий, а также как выбор целевой метрики влияет на всю стратегию планирования.
3. Сквозная аналитика эффективности
Обсудим, зачем интегрировать данные из ERP, MES,CRM и других систем, и как выглядит путь от простого учета к полноценной цифровой трансформации (AS IS → TO BE).
4. Как не провалить ИИ-проект
Разберем основные причины неудач при внедрении ИИ и расскажем, как цикл PDCA (принцип Деминга-Шухарта) помогает управлять цифровой трансформацией, не уходя в убытки.
Эксперт: Екатерина Торсукова, руководитель практики Data Science, «ДАР» (ГК «КОРУС Консалтинг»)
Тайм-коды:
00:53 Знакомство
03:20 Что происходит на рынке?
05:20 Почему AI/ML важны для современного пищевого производства?
08:20 Прогнозирование спроса нового поколения?
16:08 Оптимизация производства на основе данных прогноза?
22:30 Сквозная аналитика эффективности
35:20 Как не провалить AI/ML-проект
42:00 Ответы на вопросы
На вебинаре разберем, как искусственный интеллект и машинное обучение трансформируют цепочку планирования – от прогноза продаж до загрузки производственных линий, и как выстроить сквозную аналитику, которая соединит разрозненные данные в единую картину.
В программе:
1. Прогнозирование спроса нового поколения
Сравним традиционные методы с ИИ-подходами, разберем, какие алгоритмы действительно работают и какие источники данных нужны для точных прогнозов.
2. Оптимизация производства на основе данных
Покажем, как ИИ помогает оптимизировать закупки сырья, управлять складскими запасами и загрузкой производственных линий, а также как выбор целевой метрики влияет на всю стратегию планирования.
3. Сквозная аналитика эффективности
Обсудим, зачем интегрировать данные из ERP, MES,CRM и других систем, и как выглядит путь от простого учета к полноценной цифровой трансформации (AS IS → TO BE).
4. Как не провалить ИИ-проект
Разберем основные причины неудач при внедрении ИИ и расскажем, как цикл PDCA (принцип Деминга-Шухарта) помогает управлять цифровой трансформацией, не уходя в убытки.
Эксперт: Екатерина Торсукова, руководитель практики Data Science, «ДАР» (ГК «КОРУС Консалтинг»)
Тайм-коды:
00:53 Знакомство
03:20 Что происходит на рынке?
05:20 Почему AI/ML важны для современного пищевого производства?
08:20 Прогнозирование спроса нового поколения?
16:08 Оптимизация производства на основе данных прогноза?
22:30 Сквозная аналитика эффективности
35:20 Как не провалить AI/ML-проект
42:00 Ответы на вопросы
развернуть свернуть
