Оптимизация закупок с помощью ИИ: опыт крупного предприятия с решением от «АРБИС»

К нам обратился один из крупнейших многопрофильных холдингов Северо-Запада России. Деятельность компании охватывает ключевые отрасли региона: лесозаготовка, деревообработка, логистика, выпуск сырья и потребительской продукции.

Компания ежедневно работает с большим объёмом технической номенклатуры: от электроинструментов и оборудования до запчастей и расходных материалов. Подбор, поиск и оформление заявок на закупку номенклатуры – важные, но трудоёмкие процессы, особенно при высоком темпе работы и большой вариативности формулировок. Сотрудники регулярно сталкивались с проблемами и заказывали неликвидный товар.

Какие были проблемы?

• Поиск по базе номенклатуры работал только при точном совпадении формулировок запроса и записи в базе.
• Например, запрос «болгарка макита 800 ватт» не выдавал результата, хотя нужная модель была в системе под названием «УШМ Makita GA4530, 800Вт».
• Кто-то писал «болгарка», кто-то — «УШМ», кто-то указывал только цвет или ориентировочную мощность.
• Из-за разночтений появлялись дубли и избыточные закупки.
• Один и тот же товар могли заказать повторно под другим названием или артикулом.
• Оформление заявок занимало значительное время.
• Сотрудникам отдела закупок приходилось вручную уточнять позиции и устранять ошибки.
• Всё это приводило к чрезмерным тратам на новые «ненужные» товары и заполнению складов «невостребованным» сырьём и оборудованием.

Для повышения точности и скорости работы с номенклатурой компания обратилась за помощью в компанию «АРБИС». Наши инженеры вникли в проблему и предложили внедрить интеллектуальный поиск на базе RAG (retrieval augmented generation), интегрированной в 1С.

Процесс внедрения ИИ

На первом этапе специалисты «АРБИС» совместно с командой заказчика провели аудит существующей номенклатурной базы и закупочной системы и анализ реальных пользовательских запросов (текстовых и голосовых), включая ошибки, неточности и «разговорные» формулировки.

На основе собранных данных команда «АРБИС»:

• Разработала архитектуру решения, объединяющую поисковый механизм и RAG;
• Подготовила корпус данных из реальных заявок и справочников: выгрузила справочник «Номенклатуры» в полном объёме и подготовила данные для использования в векторном поиске;
• Обучила модель интерпретировать «человеческий» язык и сопоставлять его с номенклатурой в 1С с учётом специфики запросов;
• Учла отраслевую терминологию, аббревиатуры, синонимы, частотные ошибки и «внутренний сленг» сотрудников.

Решение было встроено в интерфейс 1С без нарушения текущих бизнес-процессов. На этом этапе специалисты «АРБИС» настроили интерфейс взаимодействия между ИИ-модулем и базой 1С; протестировали работу с реальными пользователями в боевых условиях и провели корректировки на основе обратной связи.

Результаты

• Время поиска внутри номенклатуры сократилось с 10 минут до 30 секунд – в 20 раз быстрее.
• Вероятность нахождения нужной позиции увеличилась с ~60% до ~95% – более, чем в 1,5 раза.
• Время создания заявки на новую номенклатуру уменьшилось с 5–7 минут до менее чем 1 минуты — в 6 раз быстрее.
• Время обработки заявки отделом закупок снизилось с 30 до 9 минут — сокращено на 70%.
• Доступность сервиса увеличилась с 8 часов × 5 дней до круглосуточного режима (24/7) — в 4,2 раза больше.

Внедрение интеллектуальной системы поиска на базе ИИ позволило компании повысить операционную эффективность, улучшить качество данных и сократить потери, связанные с человеческим фактором. Решение от «АРБИС» стало частью цифровой трансформации закупочной функции и шагом к созданию удобной, адаптивной ИТ-среды, где технологии действительно помогают бизнесу.

О том, как еще можно прокачать 1С при помощи ИИ, мы рассказали недавно. Хотите узнать, какие инструменты подойдут именно вам? Звоните в Центр внедрений АРБИС по телефону в профиле, пишите на адрес электронной почты corp@arbis29.ru или отправляйте сообщения в нашем ВК-сообществе.