Как Datanomics внедрил автозаказ на ИИ и изменил работу сети пекарен
В сетях с большим ассортиментом и скоропортящейся продукцией точность заказа — критический фактор. Ошибка в прогнозе приводит либо к списаниям, либо к пустой полке в прайм-тайм.
При этом спрос зависит сразу от множества факторов: погоды, дня недели, праздников, промо и трафика. Ручные расчёты просто не успевают за такой динамикой.
С этим вызовом к нам пришла федеральная сеть пекарен: 150 точек, 1000+ SKU, короткий срок годности и высокие стандарты качества. Перед Datanomics стояла задача автоматизировать расчёт заказов и сделать его точнее.
С какими проблемами столкнулась сеть
🔹 Списания и уценки — неточные прогнозы приводили к избыточным заказам скоропортящейся продукции.
🔹 Пустая полка — дефицит популярных товаров в часы пик означал потерю выручки
🔹 Ручные расчёты — формирование заказов занимало часы и не позволяло учитывать большое количество факторов.
🔹 Сложность планирования — необходимо было одновременно учитывать календарь, сезонность, погоду, промо, трафик, сроки годности и графики поставок.
Кроме того, у каждой точки свой ассортимент, спрос и условия работы. Поэтому единый заказ для всей сети здесь не работает.
Что сделал Datanomics
В основе решения — ML-модель Datanomics Demand Forecast, обученная на 2+ годах исторических данных.
Она прогнозирует спрос отдельно для каждой связки «товар — пекарня», учитывая внешние факторы и особенности конкретной точки. На основе прогноза система автоматически рассчитывает заказ.
При этом она учитывает: • остатки на складе и в пекарне; • сроки годности; • графики поставок; • кванты поставки; • страховые запасы; • погоду, календарь, сезонность и промо.
Таким образом, система не просто прогнозирует спрос, а каждый день формирует оптимальный заказ для конкретной пекарни.
От пилота до всей сети
Проект запускали поэтапно. Сначала Datanomics провёл аудит данных, согласовал спецификацию и собрал необходимую информацию. Затем настроили прогнозирование и расчёт заказа.
В декабре 2025 — январе 2026 года систему протестировали на 10 точках. По результатам пилота скорректировали модель и расчёты.
В феврале 2026 года начался переход в промышленную эксплуатацию с постепенным подключением всех пекарен и формированием автозаказов по полному ассортименту в разрезе поставщиков.
Результат 100% — автоматизация расчётов заказов 20% — снижение списаний 95% — уровень сервиса Меньше дефицита популярных товаров в прайм-тайм
В результате автозаказ стал частью ежедневного процесса: система сама пересчитывает потребность по каждой точке и формирует заказ с учётом актуальных данных и бизнес-ограничений.
📣 Подписывайтесь на наш канал в Дзене — публикуем аналитику и прикладные материалы по ИИ
