Алгоритм сопоставляет оборудование по техническим характеристикам и предлагает возможную замену. Точность подбора достигла 85%, а систему уже внедрили на восьми предприятиях «ЕвроХима» .
На складах крупных промышленных предприятий оборудование и материалы могут годами оставаться без движения. Одни позиции учитываются под разными названиями, другие дублируют друг друга, третьи фактически находятся на складе, но не отражены в учетной системе.
«ЕвроХим» разработал собственную ИИ-систему, которая ищет аналоги нужных материалов среди сотен тысяч складских позиций. Поиск занимает секунды. Если подходящий ресурс уже есть на одном из предприятий, его можно вовлечь в производство вместо того, чтобы начинать новую закупку.
По данным компании, экономический эффект от применения системы за 2025 год составил сотни миллионов рублей.
Алгоритм сравнивает оборудование по характеристикам
Обычный поиск по названию не решает проблему складских дублей. Одинаковые или взаимозаменяемые позиции могут быть заведены в системе под разными наименованиями. Поэтому разработанный «ЕвроХимом» алгоритм сопоставляет две единицы оборудования по техническим характеристикам и оценивает, можно ли заменить одну другой.
Точность подбора достигла 85%. Это означает, что восемь-девять из десяти предложенных системой вариантов замены подтверждаются при проверке.
«Ключевая ценность проекта — алгоритм, который был разработан внутри компании», — сообщил Денис Самохвалов, заместитель генерального директора по обеспечению деятельности «ЕвроХима».
По его словам, этот алгоритм уже применяется в нескольких других проектах компании. Экономия возникает в тех случаях, когда предприятие отказывается от новой закупки и использует материал, который уже находится на одном из складов.
За четыре месяца точность достигла только 10%
Идея использовать искусственный интеллект для поиска складских аналогов появилась в декабре 2024 года. Первые результаты команда получила через четыре месяца, однако точность подбора на начальном этапе едва достигала 10%.
Большинство предложений системы приходилось проверять и разбирать вручную. Чтобы повысить качество поиска, команда проанализировала гигабайты данных из системы SAP, провела выездные проверки и инвентаризации на складах предприятий.
К аудиту и проверке данных первых версий системы привлекли более 100 человек — работников цехов и складов, специалистов подразделений и руководителей функций.
К августу 2025 года точность подбора удалось увеличить с 10 до 85%. Систему тиражировали на восемь предприятий «ЕвроХима».
Что компания считает экономическим эффектом
Под экономическим эффектом «ЕвроХим» понимает подтвержденную стоимость товарно-материальных ценностей, которые взяли со складов и вовлекли в производство вместо новой закупки.
За 2025 год этот показатель составил сотни миллионов рублей. По оценке компании, после масштабирования системы на все предприятия потенциальный эффект может исчисляться миллиардами рублей в год.
Вокруг алгоритма выстроили отдельный процесс
Проект не ограничивается поиском похожих позиций. Компания создала инфраструктуру для работы с найденными запасами:
- дашборды по движению товарно-материальных ценностей;
- дашборды по складским остаткам;
- контроль заявок на закупку;
- еженедельную автоматическую рассылку предприятиям с предложениями по вовлечению остатков;
- интеграцию процесса поиска аналогов в SAP.
Отдельное направление связано с оборудованием, которое фактически находится на складах, но ранее не было отражено в системе. Компания разрабатывает порядок его учета и возвращения на баланс без влияния на бухгалтерскую отчетность.
Проект затронул закупки, техобслуживание и финансы
Поиск складских аналогов оказался не только ИТ-задачей. Для использования найденных позиций «ЕвроХиму» пришлось изменить часть бизнес-процессов и согласовать новые правила между несколькими подразделениями.
В проекте участвуют закупки, службы технического обслуживания, склады и финансовая служба. Каждое найденное совпадение должно превратиться из рекомендации системы в фактическое вовлечение материала в производство.
Следующий этап — оптимизация справочника материалов. Компания планирует классифицировать позиции, удалить дубли и цифровизировать все движение товарно-материальных ценностей — от заявки на закупку до списания.
Кейс меняет саму точку применения ИИ в закупках. Алгоритм не выбирает поставщика и не сравнивает коммерческие предложения. Он помогает ответить на более ранний вопрос: нужно ли вообще выходить на рынок, если подходящий ресурс уже находится внутри компании.
Источники: официальная публикация «ЕвроХима»
