Автоматизация цепочки поставок - это не просто установка роботов, а объединение единую систему: прогнозирования спроса, управление запасами, WMS, роботизированный склад, операционные процессы и последнюю милю.
#кейсывритейле
Delhaize: AI-прогнозирование и автоматическое пополнение
Delhaize BeLux внедрила решения SymphonyAI Demand Forecasting и Replenishment в сети из 600 affiliated stores и пяти распределительных центрах в Бельгии.
Система формирует ежедневные рекомендации по заказам на уровне магазинов и распределительных центров. Она учитывает продажи, промо, календарь поставщиков, lead times, ограничения транспорта, предзаказы и доступные запасы.
По данным SymphonyAI, недельная точность прогнозов на уровне распределительного центра достигла:
- 80–85% для сухих и замороженных категорий;
- 85–90% для fresh-категорий вне промопериодов.
Важно, что это не полностью автономная модель: система использует exception-based workflow, то есть сотрудники концентрируются на отклонениях и нестандартных ситуациях.
💡 Что полезно:
- прогнозирование связано непосредственно с replenishment;
- AI учитывает не только историю продаж, но и операционные ограничения;
- сотрудники работают с исключениями, а не вручную пересчитывают каждый заказ;
- точность прогноза можно анализировать по категориям, магазинам и периодам;
- автоматизация помогает одновременно снижать overstock и риск out-of-stock.
📍 Рынок: Бельгия
📅 Дата: август 2026
🔗 Источник: AFP / SymphonyAI
AS Watson: AI для запасов и логистики
Международная health and beauty group AS Watson использует AI для формирования прогнозов спроса, автоматического пополнения товаров и оптимизации логистических маршрутов.
По данным KPMG, задача проекта - уменьшить overstock и markdowns, а также сократить стоимость доставки за счёт более эффективного планирования маршрутов.
Для beauty-ритейла это особенно важно: у товаров могут быть ограниченные сроки годности, сезонность, большое количество SKU и частые промоакции.
💡 Что полезно:
- AI применяется одновременно в запасах и логистике;
- прогнозы помогают не только пополнять полки, но и управлять маршрутизацией;
- сокращение излишков влияет на маржу;
- данные о продажах могут использоваться для принятия решений по всей цепочке поставок.
📍 Рынок: международный
📅 Дата: 2026
🔗 Источник: KPMG
😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка
#кейсывритейле
Delhaize: AI-прогнозирование и автоматическое пополнение
Delhaize BeLux внедрила решения SymphonyAI Demand Forecasting и Replenishment в сети из 600 affiliated stores и пяти распределительных центрах в Бельгии.
Система формирует ежедневные рекомендации по заказам на уровне магазинов и распределительных центров. Она учитывает продажи, промо, календарь поставщиков, lead times, ограничения транспорта, предзаказы и доступные запасы.
По данным SymphonyAI, недельная точность прогнозов на уровне распределительного центра достигла:
- 80–85% для сухих и замороженных категорий;
- 85–90% для fresh-категорий вне промопериодов.
Важно, что это не полностью автономная модель: система использует exception-based workflow, то есть сотрудники концентрируются на отклонениях и нестандартных ситуациях.
💡 Что полезно:
- прогнозирование связано непосредственно с replenishment;
- AI учитывает не только историю продаж, но и операционные ограничения;
- сотрудники работают с исключениями, а не вручную пересчитывают каждый заказ;
- точность прогноза можно анализировать по категориям, магазинам и периодам;
- автоматизация помогает одновременно снижать overstock и риск out-of-stock.
📍 Рынок: Бельгия
📅 Дата: август 2026
🔗 Источник: AFP / SymphonyAI
AS Watson: AI для запасов и логистики
Международная health and beauty group AS Watson использует AI для формирования прогнозов спроса, автоматического пополнения товаров и оптимизации логистических маршрутов.
По данным KPMG, задача проекта - уменьшить overstock и markdowns, а также сократить стоимость доставки за счёт более эффективного планирования маршрутов.
Для beauty-ритейла это особенно важно: у товаров могут быть ограниченные сроки годности, сезонность, большое количество SKU и частые промоакции.
💡 Что полезно:
- AI применяется одновременно в запасах и логистике;
- прогнозы помогают не только пополнять полки, но и управлять маршрутизацией;
- сокращение излишков влияет на маржу;
- данные о продажах могут использоваться для принятия решений по всей цепочке поставок.
📍 Рынок: международный
📅 Дата: 2026
🔗 Источник: KPMG
😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка