Ситуация

Заказчику требовалось решение для прогнозирования массовой доли жира и массовой доли белка в сыром молоке - основных параметров, определяющих его качество. Клиенту было необходимо иметь возможность строить точные прогнозы как на короткосрочной перспективе (недельный прогноз на месяц вперед), так и на среднесрочной перспективе (месячный прогноз на год вперед).Ранее для этих целей использовались статистические методы, однако с течением времени компания осознала необходимость автоматизировать процесс и повысить точность прогнозирования.

Решение

Softline Digital предложила разработать сервис на базе платформы AiLine, который позволяет клиенту строить прогнозы в интерактивном режиме. Этот сервис был создан для быстрой разработки, развертывания и эксплуатации решений на основе искусственного интеллекта, и он помогает клиентам оптимизировать технологические процессы.

С учетом требований клиента, в разрабатываемом решении на базе платформы AiLine была предусмотрена возможность интерпретации результатов прогноза и оценки влияния различных факторов. Это позволяет клиенту понять, какие конкретные факторы влияют на прогнозируемые параметры, такие как массовая доля жира и белка в молоке. Такая интерпретация результатов может быть полезной для принятия обоснованных решений и оптимизации производственных процессов.

Кроме того, сервис предоставляет возможность ретроспективной оценки точности получаемых прогнозов. Это позволяет клиенту анализировать и сравнивать прогнозы с фактическими значениями параметров и оценивать степень точности прогнозов. Такая функциональность позволяет клиенту следить за качеством прогнозирования и корректировать модели при необходимости.

Дополнительно, в сервисе разработана возможность строить прогнозы с разбивкой на поставщиков молока. Это означает, что клиент может анализировать и прогнозировать параметры молока для каждого поставщика отдельно. Такая детализация прогнозов может быть полезной для управления поставками молока, анализа качества отдельных поставщиков и принятия решений на основе этой информации.

Разработка этого сервиса была выполнена экспертами Softline Digital, которые имеют опыт в области разработки решений на базе искусственного интеллекта. Они предоставили клиенту не только функциональный сервис на базе платформы AiLine, но и полную поддержку во всех этапах проекта, включая анализ требований, разработку, внедрение и обучение пользователей.

«Мы решили разработать сервис на платформе AiLine по ряду причин. Если бы мы использовали какую-либо BI-систему, то она обеспечила бы только визуализацию данных, что привело бы к необходимости интеграции ее c другими решениями. Это бы увеличило время реализации проекта и его стоимость. AiLine же позволяет создавать полноценные сервисы в рамках единой экосистемы.Платформа предусматривает встроенные инструменты для анализа данных и включает большинство алгоритмов машинного обучения. В AiLine заказчик сможет не только составлять прогнозы, но и адаптировать модели и проверять собственные гипотезы.Это возможно благодаря No-Code ядру, которое позволяет самостоятельно модифицировать систему без привлечения команды Data Science», — объясняет Вадим Седельников, Data Science архитектор Softline Digital.

Результаты

Специалистами Softline Digital была разработана высокоточная и устойчивая модель прогнозирования основных параметров молока и интегрирована в сервис прогнозирования с пользовательскими интерфейсами, разработанными с учетом требований заказчика. Повышение точности прогнозирования было достигнуто путем создания много критериальной модели с использованием методов машинного обучения и анализа влияния предикторов.

Помимо основной задачи прогнозирования массовой доли жира и белка в молоке, команда Softline Digital решала дополнительные подзадачи. Они внедрили функцию ежемесячного прогнозирования жирности и содержания протеина в молоке с горизонтами на 8 недель вперед (понедельно) и на 18 месяцев вперед (помесячно). Также была добавлена возможность строить модели на выбранную дату в прошлом и сравнивать результаты работы моделей с фактическими данными. Все это позволяет клиенту получать более гибкую и детализированную информацию о прогнозируемых параметрах молока.

Клиент оценил эффективность нового решения и решил расширить проект, доверив Softline Digital разработку аналогичного сервиса для прогнозирования рыночных цен на сырое молоко. Это свидетельствует о доверии и удовлетворенности клиента результатами работы команды Softline Digital.

Сервис, разработанный Softline Digital, предоставляет производителю молочной продукции точные прогнозы качественных параметров и рыночных цен сырого молока в режиме реального времени. Это позволяет компании эффективно планировать и оптимизировать технологические процессы, а также принимать грамотные решения в цепочке поставок.

Сервисы, реализованные на платформе AiLine, объединены водном контуре, что обеспечивает удобство использования и интеграции. Благодаря разработанным моделям и возможностям сервиса, ошибка прогнозирования была снижена на 30% по сравнению с предыдущими методами, используемыми клиентом.

Сервис автоматически собирает данные из различных источников, обрабатывает их, обучает модели и строит прогнозы в автоматическом режиме. Компания может также использовать сервис для самостоятельного анализа данных, загружая их, анализируя, строя взаимные корреляции и модели. Это дает сотрудникам возможность проводить свои собственные исследования и проверять гипотезы.

Решение также предоставляет возможность импортировать необходимую информацию для анализа и прогнозирования, а также экспортировать результаты прогнозов. Оно поддерживает версионность прогнозов, что позволяет отслеживать изменения и внесенные корректировки.

Результаты аналитики и прогнозов визуализируются на дашбордах, которые представляют информацию в понятном и удобном для заказчика виде. Это помогает компании наглядно отслеживать и анализировать данные, принимать информированные решения и планировать дальнейшие действия.

В целом, разработанный Softline Digital сервис предоставляет клиенту все необходимые инструменты и функциональность для точного прогнозирования и анализа данных о качественных параметрах и рыночных ценах сырого молока, что способствует улучшению производственных процессов и принятию обоснованных бизнес-решений.

‍