Softline Digital разработала для крупного российского производителя молочной продукции систему предиктивной аналитики на основе собственной ML-платформы AiLine. С помощью сервиса на основе искусственного интеллекта компания сможет самостоятельно прогнозировать характеристики поставляемого ему сырого молока, а также изменение его стоимости. Такое прогнозирование в автоматическом режиме позволит клиенту оптимизировать технологические процессы, объемы производства, выстраивать эффективные технологические цепочки и принимать еще более взвешенные решения. Об этом CNews сообщили представители Softline.
Для планирования технологических процессов заказчику требовалась решение для прогнозирования массовой доли жира и массовой доли белка в молоке — основных параметров, характеризующих качество сырого молока. При этом клиенту необходимо было реализовать возможность построения точных прогнозов в краткосрочной (понедельно на месяц вперед) и среднесрочной перспективе (помесячно на год вперед). Ранее для этого использовались статистические методы, но со временем компании потребовалось автоматизировать процесс и сделать прогнозирование более точным. С этой задачей компания обратилась к ГК Softline — поставщику ИТ-решений и сервисов.
Softline Digital предложила разработать под задачи клиента сервис на базе платформы AiLine, позволяющий строить прогнозы в интерактивном режиме. Платформа создана экспертами Softline Digital для быстрой разработки, развертывания и эксплуатации решений на базе искусственного интеллекта, помогает клиентам оптимизировать технологические процессы. В соответствии с требованиями заказчика в новом решении нужно было предусмотреть возможность интерпретации результатов прогноза и степени влияния различных факторов, а также ретроспективно оценивать точность получаемых прогнозов. Кроме того, требовалась возможность построения прогнозов с разбивкой на поставщиков молока. Все это было реализовано экспертами Softline Digital в одном сервисе.
«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», — сказал Вадим Седельников, Data Science архитектор Softline Digital.
В результате специалистами Softline Digital была построена высокоточная и устойчивая модель прогнозирования основных параметров молока. Далее эта модель была имплементирована в сервис прогнозирования, разработаны пользовательские интерфейсы в соответствии с требованиями заказчика. Повышение точности прогнозирования было достигнуто путем построения многокритериальной модели средствами машинного обучения, а также анализа влияния предикторов.
При разработке решения команда Softline Digital решала также дополнительные подзадачи: обеспечить в сервисе функцию ежемесячного прогнозирования жирности молока с горизонтом на восемь недель вперед понедельно и на 18 месяцев вперед помесячно. С такими же горизонтами прогнозирования необходимо было определять содержание протеина. Также в сервис был добавлена возможность построения моделей на выбранную дату в прошлом и возможность сравнения результатов работы моделей с фактическими данными. Клиент оценил эффективность нового решения и решил расширить проект, поручив Softline Digital разработать аналогичный сервис прогнозирования рыночных цен сырого молока. Все работы были выполнены за три месяца.
