- Разработка сайта
Cнизили расходы на 38% для производственной компании с помощью AI и автоматизации
Крупная производственная компания столкнулась с ростом затрат и задержками в обработке заказов. Мы провели аудит бизнес-процессов, внедрили AI для прогнозирования спроса, настроили RPA-ботов и автоматизировали документооборот. Результат: расходы снизились на 38%, время обработки заявок сократилось с 72 до 18 часов, ошибки в учёте упали в 7 раз, а ROI проекта составил всего 7 месяцев.
Подпишитесь и читайте ещё больше полезных статей и свежих новостей
2. О клиенте
Клиент — крупная производственная компания из Центрального федерального округа России, специализирующаяся на выпуске комплектующих для строительной отрасли. География деятельности — вся Россия и страны СНГ.
Компания обратилась с запросом на оптимизацию бизнес-процессов: высокая доля рутинных операций и человеческий фактор приводили к задержкам в поставках и увеличению затрат на персонал.
3. Цель проекта
Внедрить решения на базе искусственного интеллекта и автоматизации для:
- Сокращения времени обработки заказов на 50%
- Снижения операционных расходов на 30% в течение 6 месяцев
4. Задачи
✅ Провести аудит бизнес-процессов и выявить узкие места ✅ Разработать стратегию внедрения AI и RPA (роботизация процессов) ✅ Настроить систему предиктивной аналитики для управления запасами ✅ Автоматизировать документооборот и обработку заявок ✅ Обучить персонал работе с новыми инструментами
5. Анализ ситуации (Стартовые данные)
- Проблемы на старте: ▪️ Дублирование задач между отделами ▪️ Ручная обработка заявок занимала 2-3 дня ▪️ Складские остатки формировались без учета сезонных колебаний спроса
- Основные метрики «до»: ▪️ Среднее время обработки заявки — 72 часа ▪️ Операционные расходы на обработку заказов — 1,8 млн ₽/мес ▪️ Ошибки в учете товаров — до 7%
- Особенности ниши: Высокая конкуренция среди производителей. Компании активно ищут решения для сокращения затрат. В России рынок AI-автоматизации еще формируется, но спрос растет в B2B-сегменте.
6. Стратегия и подход
- Общая стратегия: комплексная автоматизация рутинных процессов и внедрение AI для аналитики.
- Каналы внедрения: ▪️ ERP-системы с AI-модулями ▪️ RPA-роботы для документооборота ▪️ ML-модели для прогнозирования спроса
- Методология: lean-автоматизация + agile-итерации с быстрым тестированием гипотез.
- Бюджет: пилотный проект — 2,5 млн ₽ с ROI в 7 месяцев.
7. Реализация
- Этап 1: аудит процессов, построение карты задач и определение участков для роботизации
- Этап 2: настройка AI для предиктивной аналитики (прогнозирование сезонного спроса и управление закупками)
- Этап 3: внедрение RPA-ботов для обработки заказов и электронного документооборота
- Этап 4: интеграция систем с CRM и ERP, обучение сотрудников
✅ Примеры инструментов: UiPath, 1С:ERP, собственная ML-модель на Python для прогноза спроса.
8. Результаты
📊 Было → Стало
Метрика
До
После
Время обработки заявки
72 ч
18 ч (-75%)
Операционные расходы
1,8 млн ₽/мес
1,1 млн ₽/мес (-38%)
Ошибки в учете товаров
7%
1% (-86%)
ROI
—
7 месяцев
✅ Внедрение AI и RPA позволило сократить штат на 12% без снижения качества обслуживания. ✅ Склад стал управляться в режиме реального времени с учетом аналитики.
9. Выводы и рекомендации
Комплексный подход к автоматизации позволил оптимизировать ключевые бизнес-процессы и добиться снижения затрат почти на 40%.
📌 Ключевые драйверы роста:
- Внедрение RPA для снижения ручного труда
- Прогнозирование спроса с помощью AI-моделей
- Сквозная интеграция всех систем
🔑 Рекомендации: ▪️ Масштабировать решение на дочерние филиалы компании ▪️ Разработать чат-бота для автоматической обработки запросов клиентов ▪️ Внедрить AI-алгоритмы для предсказания сбоев оборудования