Какие задачи мы решаем

[01]

Высокая доступность товара на полке ежедневно

Позволяет избежать потерь в продажах и низкой лояльность покупателей.

[02]

Минимизация замороженного капитала

Гибкий подход к настройке системы и встроенные функции позволяют соблюсти баланс между запасами и доступностью.

[03]

Снижение риска списания товаров

Встроенный учет сроков годности, а также алгоритмы, направленные на минимизацию излишков в запасах, позволяют сэкономить на списаниях просроченного товара.

[04]

Дополнительное время на принятие важных решений

Высокая автоматизация уменьшает трудозатраты на рутинные процессы 
по проверке каждой строки заказа, позволяя управлять товаропотоком 
в интересах компании.

[05]

Высокое качество и предсказуемость плана

Система стремится минимизировать волатильность плана и позволяет правильно планировать нагрузку на физические ресурсы.

[06]

Управление «сверху вниз»

Управление настройками и правилами идет от большего к меньшему, что позволяет задавать общие стандарты и правила для всех торговых объектов и складов.

[07]

Исключение человеческого фактора

Вы решаете, какую часть работы системы нужно контролировать, система может обеспечивать высокий уровень автономности в своей работе при наличии качественных данных.

Эффекты от внедрения

в 4-6 раз

ускорение сбора данных

до 93 %

точность распознавания

0,43 сек

скорость обработки одного фото

Эффекты от внедрения

5-15  % 

увеличение прибыли

20-40 %

уменьшение стоимости и времени обработки заказа

15-30 %

сокращение времени выхода на рынок

20-40 %

уменьшение складских запасов

5-15 %

сокращение производственных затрат

Кейсы и Награды

[
все кейсы
]
ГК Лама: 100% покрытие процессов ценообразования благодаря PowerPrice

Ритейл Ценообразование

[награды]
Награды Tagline Awards
2024
Лучшая AI-технология: ритейл и e-commerce
12 STOREEZ
3 место
Лучший ритейл и e-commerce проект
Магнит
3 место
2023
Лучший чат-бот и AI-технология
Napoleon IT Отзывы
2 место
Лучшее ритейл-приложение
РИВ ГОШ
3 место
Не выходя из дома, лучший mobile- / AR- / VR- / IoT-проект
РОЛЬФ
Шорт-лист
2022
Банки, финансы и страхование
Эксперт-лизинг
2 место
Лучшее приложение медиа
Trueline
2 место
Лучшее ритейл приложение
РИВ ГОШ
3 место
Лучшее FMGG приложение
РИВ ГОШ
3 место
Лучшее ритейл приложение
Пятерочка #налету
2 место
Компьютерное зрение
VACore
3 место
Награды Золотое приложение
2023
Разработчики мобильных приложений
Первая Линия
Гран-при 

(высшая награда)
Лучший usability / UX приложения
Первая Линия
1 место
Приложение салона красоты или косметических процедур
Первая Линия
1 место
Лучший дизайн приложения
Первая Линия
3 место
2022
Приложение для девелоперской / строительной компании
Ак Барс Дом
2 место
Приложение для фитнеса
Gymnasium
2 место
Лучшее приложение для бизнеса (b2b)
Эксперт-Лизинг
3 место
2021
Разработчики приложений для Android Челябинска
2 место
Награды Рейтинг Рунета
2023
Разработчики мобильных приложений Челябинска
1 место
Агентства, специализирующиеся 
на разработке мобильных приложений «под ключ»
3 место
Digital-агентства Челябинска
3 место
Разработчики мобильных приложений
7 место
Разработчики дизайна для мобильных приложений
12 место
2022
Разработчики приложений в сфере питания, покупок
1 место
Дизайн мобильных приложений в сфере спорт, развлечения, досуг
1 место
Конкурс
TrueLine
3 место
Разработчики мобильных приложений
6 место
Разработчики дизайна мобильных приложений
8 место
Digital-агентства Челябинска
1 место
Награды Wadline
2022
Лучшие мобильные разработчики
3 место
Награды cms
2022
Разработчики мобильных приложений
2 место
[наши клиенты]
Магнит, 12 STOREEZ, ХОЛОДИЛЬНИК. РУ, Лента, Бристоль, Самолет, Кари, Hoff, Рольф, Пятерочка, Gloria Jeans, Красное&Белое, РИВ ГОШ, Перекресток, Татнефть и многие другие доверяют нашей компании.
[команда]
Руководитель проекта
Бизнес-аналитик
Системный аналитик
IT-архитектор
[Команда]
Арт-директор
Лид-дизайнер
UX/UI дизайнер
CX-исследователь
Бизнес-аналитик
Системный аналитик
CGI/motion-дизайнер
Иллюстратор
[Специалисты]
Data Scientist
NumPy
Pandas
PyTorch
PostgreSQL
MongoDB
Software Architect
Java
C++
Python
JavaScript
Hibernate
AngularJS
Frontend
JavaScript
React.js
Vue.js
Angular
Backend
Java
.NET
Python
PHP
Node
Golang
Laravel
DevOps
PostgreSQL
MongoDB
Redis
GitLAB
QA
Selenium
JMeter
Postman
SQL
TestCaseLab
iOS/Android
Kotlin
Swift
Objective-C
Java
Flutter/React Native
Dart
Material Design
JavaScript
React
Redux
UX/UI Designer
Figma
Miro
Branding
3D Motion
Project Manager
Team Lead
ML -инженер
Системный‑аналитик
REST
BPMN
Swagger
Jira
SQL

Стек технологий

Frontend
[01]
Фреймворк для разработки:
Vue 2.x & Web Components
Язык разметки:
Markdown
Язык шаблонов:
Handlebars
Язык конфигурации:
YAML
Backend
[02]
Язык аналитического сервера:
Rust
Языки микросервисов:
Без ограничений
Протоколы микросервисов:
НТТР и производные
Frontend
[01]
Фреймворк для разработки:
Vue 2.x & Web Components
Принцип разработки приложений:
Wiki
WYSIWYG
Язык разметки:
Markdown
Язык шаблонов:
Handlebars
Язык конфигурации:
YAML
Язык программирования:
JavaScript
Протоколы взаимодействия с backend:
GraphQL
REST
Web Socket
Backend
[02]
Язык аналитического сервера:
Rust
Языки микросервисов:
Без ограничений
Протоколы микросервисов:
НТТР и производные
Frontend
[01]
Фреймворк для разработки:
Vue 2.x & Web Components
Принцип разработки приложений:
Wiki
WYSIWYG
Язык разметки:
Markdown
Язык шаблонов:
Handlebars
Язык конфигурации:
YAML
Язык программирования:
JavaScript
Протоколы взаимодействия с backend:
GraphQL
REST
Web Socket
Backend
[02]
Язык аналитического сервера:
Rust
Языки микросервисов:
Без ограничений
Протоколы микросервисов:
НТТР и производные
Frontend
[01]
Фреймворки, Инструменты:
React
Vue
Языки разработки:
JavaScript
TypeScript
Технологии:
HTML5
CSS3
Sass
Less
Stylus
Webpack
Vite
Microfronten
Backend
[02]
Базы данных:
PostgreSQL
Redis
MongoDB
Clickhouse
Фреймворки, Языки:
Python
GO
C#
Очереди:
RabbitMQ
Kafka
DevOps
[03]
Cluster Management:
Kubernetes
K3s
helm
helmfile
OS:
Linux (Ubuntu)
Observability:
Prometheus
Grafana
Loki
Automations:
Ansible
Providers:
YandexCloud
AWS
CI/CD:
Gitlab
Container:
Docker
Containerd
Manage Infrastructure:
Terraform
Terragrunt
iOS
[01]
Фреймворки, Инструменты:
FCM
Foundation
Multithreading
MapKit
Auto Layout
Vision
Socket.IO
WebKit
AVFoundation
Unit-Testing
UIKit
SwiftLint
CoreData
Core Animation
StoreKit
Core Location
Языки разработки:
Swift
Objective-C
Android
[02]
Фреймворки, Инструменты:
Junit
Ktor
Coroutines
Jetpack Navigator
Room
Dagger
Jetpack Compose SQLite
Retrofit
RxJava
Kodein
Koin
Языки разработки:
Kotlin
Java
Типы используемых моделей:
[01]
GPT
LLaMA
Falcon
T5
BERT
Vision Transformers
Whisper
Фреймворки и платформы:
[02]
Hugging Face Transformers
OpenAI API
LangChain
LangGraph
PyTorch
DeepSpeed
Docker
Kubernetes
Pinecone
Weaviate
Elasticsearch
PostgreSQL

Эффекты от внедрения

1-3 %

рост продаж

5-15 %

сокращение дефицита

5-25 %

сокращение завышенных запасов

50-70 %

рост продуктивности и эффективности пользователей

Эффекты от внедрения

1-3%

рост маржи

2-5%

увеличение продаж

Планирование 
на базе Goal Profit

[01]

Система построена на настроечных таблицах, в которых удобно управлять параметрами

[02]

Применяется бизнес-логика, которая удовлетворяет всем процессам, происходящим в компании

[03]

Применяются статистические методы для обработки факта и прогнозирования

[04]

Возможно применять машинное обучение для прогнозирования или для поиска оптимальных параметров

Автоматизируем управление остатками и удовлетворенностью спроса в ритейл и FMCG
Основной функционал системы
Прогнозирование потребностей конечных покупателей

Встроенные модели прогнозирования от простой скользящей средней с возможностью ручной настройки до сложных ML-моделей, предоставляющих современные и быстрые средства прогнозирования (prophet, XGBoost). Они позволяют строить прогноз регулярного и промоспроса с высокой точностью и небольшими усилиями.

[01]
Ежедневный расчет заказов и распределений

Система поддерживает пополнение в рамках любой цепочки поставок на заданный горизонт планирования и учитывает время действия параметров пополнения. Есть возможность выбора политик пополнения или распределения от простой «точки заказа» до сложной формулы динамического моделирования целевого остатка.

[02]
Алгоритмическая оптимизация запасов по всей цепочке поставок

Система предлагает гибкое управление всеми необходимыми параметрами: настройками цепочек поставок, календарей событий, окна приемки заказов, отгрузки и т. д., особенностями контракта с партнерами, включая определение ограничений
в рамках цепочки, кратности, тарифа, минимальные значения заказа и суммы. Встроенный конструктор политик позволяет без погружения в ядро системы отдавать ей нужные команды.

[03]
Прозрачность и управляемость процесса

Для визуализации система использует платформу, спроектированную как универсальный пользовательский инструмент. В системе уже есть предустановленные пользовательские формы для разных видов контроля, от мониторинга общих метрик до работы с отдельными заказами на уровне позиций. Функционал платформы существенно расширяет возможности уже готовых инструментов, благодаря low-code можно дополнить и без того гибкую систему управления товарными запасами.

[04]
прогнозирование

Прогнозирование потребностей конечных покупателей

Встроенные модели прогнозирования от простой скользящей средней с возможностью ручной настройки до сложных ML-моделей, предоставляющих современные и быстрые средства прогнозирования (prophet, XGBoost). Они позволяют строить прогноз регулярного и промоспроса с высокой точностью 
и небольшими усилиями.

расчет

Ежедневный расчет заказов 
и распределений

Система поддерживает пополнение в рамках любой цепочки поставок на заданный горизонт планирования и учитывает время действия параметров пополнения. Есть возможность выбора политик пополнения или распределения от простой «точки заказа» до сложной формулы динамического моделирования целевого остатка.

оптимизация

Алгоритмическая оптимизация запасов по всей цепочке поставок

Система предлагает гибкое управление всеми необходимыми параметрами: настройками цепочек поставок, календарей событий, окна приемки заказов, отгрузки и т. д., особенностями контракта с партнерами, включая определение ограничений
в рамках цепочки, кратности, тарифа, минимальные значения заказа и суммы. Встроенный конструктор политик позволяет без погружения в ядро системы отдавать ей нужные команды.

управляемость

Прозрачность и управляемость процесса

Для визуализации система использует платформу, спроектированную как универсальный пользовательский инструмент. В системе уже есть предустановленные пользовательские формы для разных видов контроля, от мониторинга общих метрик до работы с отдельными заказами на уровне позиций. Функционал платформы существенно расширяет возможности уже готовых инструментов, благодаря low-code можно дополнить и без того гибкую систему управления товарными запасами.

[
]

[О компании]
Napoleon IT — компания в сфере AI, разрабатывающая и внедряющая системы прогнозирования, оптимизации и автоматизации бизнес-процессов для ритейла и e-commerce. Предлагаем собственные продукты, интеграционные решения, разработку на базе LLM, а также AI-агентов, веб-, бэкенд- и мобильных приложений.
Компания создана
в 2011 году в г. Челябинск
14
лет на рынке
270
сотрудников
Москва
Санкт-Петербург
Челябинск
3
офиса в России
10K
бесплатно обученных студентов

Почему обращаются 

к нам?

Выбирайте Napoleon IT

[01]

Low-code платформа

Благодаря low-code платформе систему автозаказа можно адаптировать под бизнес заказчика в течение 4-6 месяцев. Также у платформы быстрый показатель Time to market, оперативная проверка гипотез и быстрый возврат инвестиций, а также низкая стоимость разработки.

[02]

Экспертная команда

Сильная экспертная команда, которая занимается внедрением системы автозаказа более 20 лет и управляла запасами на триллионы рублей в год.

[03]

Применяем самые актуальные 
AI‑технологии

Благодаря применению современных технологий искусственного интеллекта 
и машинного обучения, можно учитывать множество различных факторов, включая имеющих нелинейный характер.

[04]

Успешные референсы

В числе наших довольных клиентов — крупнейшие сети магазинов и производители FMCG.

[05]

Оптимизация ручного труда

Специалисту можно акцентировать внимание только на заказы с отклонениями от нормальных показателей, а не пересматривать ежедневно тысячи заказов.

Этапы внедрения системы прогнозирования с использованием ИИ

[01]

Анализ бизнес-требований и аудит данных

Определяем специфику бизнеса и ключевые цели внедрения, анализируем инфраструктуру, оцениваем качество исторических данных, выявляем недостающие элементы и определяем их влияние на результат. Создаем индивидуальную архитектуру системы, которая оптимально соответствует вашим задачам.

[02]

Создание прототипа (MVP)

Разрабатываем MVP, который включает основные функции, такие как базовые алгоритмы прогнозирования с использованием ИИ, визуализацию данных в удобных интерфейсах, интеграцию с существующими системами (ERP, CRM, BI). Это позволяет быстро протестировать основные гипотезы и получить обратную связь.

[03]

Пилотный проект и настройка

Выбираем тестовые сегменты (категории товаров, регионы, торговые точки) для проверки модели на реальных данных. Тестируем на исторических данных для оценки точности, строим прогноз на будущие периоды и настраиваем алгоритмы под специфику компании (учет сезонности, акций, макроэкономических факторов).

[04]

Полномасштабное внедрение

Запуск системы во всех сегментах бизнеса включает масштабирование алгоритмов на весь ассортимент и регионы, интеграцию системы с внутренними платформами, обучение команды пользователей с помощью интерактивных материалов, тренингов и документации.

[05]

Постоянное совершенствование

На основе новых данных и рыночных трендов обновляем алгоритмы, расширяем функционал по запросу клиента (например, прогнозирование новых категорий или улучшение интеграций), а также предоставляем аналитические отчеты для мониторинга эффективности системы.

Мы используем cookies. Продолжая просматривать сайт, вы соглашаетесь с этим. Узнать больше
OK
обсудить проект
обсудить проект