Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяИИ-решения для бизнесаЦены, товары и закупкиЦифровой двойник склада и цеха для проверки решений

Цифровой двойник склада и цеха для проверки решений

Строим компьютерную копию склада или цеха и проверяем на ней изменения в раскладке и маршрутах — до того, как тратить деньги на перестройку.
Цифровой двойник склада и цеха для проверки решений — решение La Chatte

Что это даёт бизнесу

Переставить стеллажи на складе или поменять маршрут погрузчика в цеху — дорогое решение, если оно окажется неудачным: простой, переделка, потерянное время смены. Цифровой двойник — это точная компьютерная копия склада или цеха, на которой можно попробовать любое изменение виртуально и увидеть результат до того, как что-то физически передвинули.

  • По расчётам McKinsey, цифровое проектирование склада — проверка раскладки и процессов на двойнике до реальных изменений — повышает эффективность на 20–25% ещё до того, как потрачены деньги на переделку («Improving warehouse operations — digitally»).
  • В одном из примеров того же исследования компания, которая объединяла несколько складов в один комплекс, за счёт такой проверки сократила капитальные затраты на 10% и операционные расходы — больше чем на 30%.
  • Двойник строится по реальным замерам и фото вашего склада или цеха, а не по усреднённому шаблону, — поэтому на нём можно проверять конкретные маршруты и раскладки, а не общие рекомендации.
  • Симуляцию можно прогнать сотни раз с разными вариантами за то время, пока в реальности успели бы протестировать один.

Источники: McKinsey, «Improving warehouse operations — digitally».

Какую проблему решает

Любое изменение в цехе или на складе — новая раскладка стеллажей, другой маршрут погрузчика, дополнительная линия — сначала выглядит хорошей идеей на бумаге. Проверить её можно только одним способом: сделать и посмотреть, что получится. Если не получилось — деньги и время уже потрачены.

На реальном объекте нельзя одновременно протестировать пять вариантов раскладки. Приходится выбирать один, пробовать неделями и по факту узнавать, что он не самый удачный.

Как это работает

1Снимаем объектс телефона, камеры или дрона — тысячи фото изамеров2Строим 3D-модельс точными размерами стеллажей, проходов,линий3Загружаем реальные данныепоток заказов, время операций, маршруты4Проверяем варианты на двойникеновую раскладку, маршрут, дополнительнуюсмену5Сравниваем результатыкакой вариант быстрее и дешевле остальных
Как объект превращается в цифровой двойник

Четвёртый шаг можно повторять сколько угодно: меняем один параметр — расположение стеллажа, число сотрудников на линии — и сразу видим, что изменилось в скорости и загрузке. На реальном складе так проверить нельзя, а здесь это вопрос запуска новой симуляции.

Кому подходит

Компаниям с собственным складом или производственным цехом, где планируется перестройка, расширение или запуск новой линии, а цена ошибки высока — простой, переделка, потерянные заказы.

Что нужно от вас

Доступ на объект для замеров и съёмки. Данные о текущих процессах: заказы, маршруты, время операций — в любом виде, приведём в порядок сами. Человек со стороны заказчика, который знает объект и может оценить, реалистична ли модель.

Границы решения

Двойник не заменяет реальный пилот полностью — перед масштабным изменением мы рекомендуем проверить лучший вариант в жизни на небольшом участке. Точность симуляции зависит от качества исходных данных: если учёт операций на складе ведётся неточно, прогноз будет настолько же неточным. И двойник не принимает решение сам — он показывает цифры, а выбор варианта остаётся за вами.

С чего начать

Начнём с бесплатного разбора задачи за 40 минут: обсудим объект и какие варианты имеет смысл проверить. Полный проект — от аудита процессов за 150 000 ₽ до отраслевого внедрения от 1 500 000 ₽, срок — от двух месяцев.

Цены, товары и закупки — другие решения

Все решения направления →
Автоматизация закупок: поиск и подбор поставщиков — решение La Chatte

Автоматизация закупок: поиск и подбор поставщиков

Ищет поставщиков по вашим условиям, рассылает запросы предложений и сводит ответы для сравнения — закупщик решает быстрее и видит больше вариантов.
Автоматическое описание таблиц данных для авиакомпании — решение La Chatte

Автоматическое описание таблиц данных для авиакомпании

Когда в хранилище данных появляется новая таблица, помощник сразу пишет её описание и помечает столбцы с личными данными пассажиров.
Анализ данных с датчиков автопарка для экономии топлива — решение La Chatte

Анализ данных с датчиков автопарка для экономии топлива

Собирает данные с датчиков в машинах и показывает, где автопарк теряет топливо и время — по конкретному водителю и маршруту, а не в среднем.
Выездная медицина: маршруты и назначения без ручного планирования — решение La Chatte

Выездная медицина: маршруты и назначения без ручного планирования

Читает направления на визит и сам строит маршрут на день для патронажной медсестры или выездного врача — быстрее, чем при ручном планировании по бумагам.
ИИ-агент для подбора товаров по проблеме клиента — решение La Chatte

ИИ-агент для подбора товаров по проблеме клиента

Покупатель описывает свою проблему словами, а не названием товара, — помощник задаёт уточняющие вопросы и предлагает то, что реально подходит.
AI-копирайтер для карточек товаров в вашем магазине — решение La Chatte

ИИ-копирайтер для карточек товаров в вашем магазине

Пишет тексты карточек в голосе вашего бренда по шаблону, который вы задаёте один раз, — и держит один стиль, даже если товаров тысячи.
Контроль полок и запасов в магазине с помощью ИИ — решение La Chatte

Контроль полок и запасов в магазине с помощью ИИ

Камера или телефон сотрудника видит пустые места на полке раньше, чем это заметит покупатель, и сразу отправляет сигнал на пополнение.
Мониторинг цен и акций конкурентов по городам и точкам — решение La Chatte

Мониторинг акций и цен конкурентов в реальном времени

Собирает цены, скидки и акции конкурентов на сайтах, в приложениях и в офлайн-точках — по каждому городу и магазину отдельно, а не в среднем по рынку.
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?