Сервис прогнозирования поставок на склады маркетплейсов

Задача

Снизить риск Out of Stock и потери выручки, минимизировать финансовые потери от дисбаланса запасов и сократить операционные издержки за счёт автоматизации аналитики и прогнозирования

Решение

Разработали ML-сервис для прогнозирования остатков на складах по модели FBO, управления запасами SKU и сбора данных из разных источников в едином интерфейсе. Использовали механизмы машинного обучения для анализа исторических и текущих данных о продажах, выделили ключевые триггеры и сезонность, внедрили двухфакторный АВС-анализ и систему алертов для детекции аномалий и угроз OOS