Кейс: Запчасти на миллион, а что на складе неизвестно. Как ИИ решил эту проблему

К нам обратилась компания по грузоперевозкам с типичной болью: запчастей много, денег в них заморожено еще больше, а что именно лежит на складе и когда это закончится толком никто не знает.

Что характерно, документы исправно заполнялись, кладовщик работал, 1С что-то учитывала. Но единой картины не было. Компания закупала детали “на глаз”, где-то перестраховывались и замораживали оборотку в лишние позиции, где-то нужного не оказывалось в момент ремонта. Знакомая ситуация?

✅ Что мы сделали: Мы разобрали весь путь движения запчастей: от закупки до списания. Нашли, где данные теряются, а где решения принимаются без опоры на цифры. Получилась карта из 11 точек роста. Самой денежной оказалась одна - складской учет.

✅ Решение: Мы не стали вмешиваться в настройки 1С. Мы разработали и подключили к ней интеллектуальную надстройку, по сути “цифрового кладовщика” на базе языковой модели ИИ. Он сам учитывает каждую позицию, распределяет по категориям и связывает разрозненные данные в единый отчет. Без ручного труда, в реальном времени.

✅ Результат: Склад перестал быть черным ящиком. Собственник впервые увидел, сколько запчастей есть в компании прямо сейчас, на какую сумму, что уже пора заказывать, а что лежит мертвым грузом. Закупки стали осмысленными. Оборотные средства перестали растворяться в железках.

Следующий шаг уже в проработке - предиктивная аналитика: система сама будет подсказывать, когда и что закупать, опираясь на сезонность и износ узлов. Но это уже другая история.