Система по моделированию и оптимизации цепочки поставок

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Наш клиент столкнулся с настоящей головоломкой: у него было огромное количество взаимозависимых условий доставки, маршрутов и видов транспорта. Каждое решение требовало тщательного анализа, что занимало колоссальное количество времени и человеческих ресурсов. В условиях быстро меняющегося рынка такая ситуация значительно усложняет пути развития. Клиент понимал, что без качественного инструмента для анализа и оптимизации цепочки поставок его бизнес не сможет развиваться эффективно.

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения

Клиенту требовалась система, способная не только моделировать существующие цепочки поставок, но и предсказывать их изменения. Это приложение должно было обеспечивать:

📋 Формирование и представление отчетов о текущем состоянии дел.

💻 Удобный пользовательский интерфейс с многоуровневым доступом, чтобы пользователи могли легко управлять запросами и получать доступ к ранее сгенерированным результатам.

📊 Модель прогнозирования, которая могла бы предсказывать результаты и изменения в цепочках поставок.

▎Задачи и цели команды Абирон

📌 Разработать инструмент для формирования отчетов о текущем состоянии цепочки поставок, чтобы клиент мог быстро получать необходимую информацию.

📌 Создать интуитивно понятный интерфейс с многоуровневым доступом, чтобы пользователи могли легко взаимодействовать с системой.

📌 Разработать алгоритмы, которые позволяли бы предсказывать изменения в цепочке поставок и затраты на них.

📌 Ускорить процесс принятия решений на основе данных, чтобы сократить издержки и повысить эффективность работы сотрудников.

3. Результаты сотрудничества

Команда Абирон смогла создать решение, которое не только решает текущие проблемы клиента, но и открывает новые возможности для роста и развития.

Клиент может заранее оценивать возможные затраты и выбирать оптимальные маршруты, а благодаря более точным данным и аналитике, значительно сократил свои расходы. Система позволяет принимать решения на основе актуальных данных, что существенно ускоряет рабочие процессы. Поэтому теперь сотрудники могут сосредоточиться на более важных задачах, не тратя время на рутинный анализ данных.

▎Используемые технологии

• Python 3.11 - основной язык программирования для разработки системы.

• SimPy - библиотека для симуляции процессов, которая позволила моделировать цепочки поставок.

• pandas для обработки и анализа данных.

• geopy для расчётов расстояний между пунктами доставки.

• NumPy для обеспечения высокой производительности вычислений.

• Flask - для создания веб-приложения и взаимодействия с пользователями.

• PostgreSQL - система управления базами данных для хранения информации о цепочках поставок.

• Alembic и SQLAlchemy для управления миграциями базы данных и работы с ORM.