Вот это именно тот подход, основанный на данных, который нам нужен, но технология должна быть интегрирована во всю цепочку поставок – от производства до перепродажи. Если алгоритм сможет предсказывать спрос и перенаправлять излишки на точки ремонта или переработки – это будет отличный результат. Просто убедись, что это не просто красивый инструмент, который в итоге породит ещё один набор показателей, которые ни к чему не приведут. Давай посмотрим на цифры, а не на пустые обещания.

Вот небольшая отправная точка: оборачиваемость в среднем 4.2 раза в год, процент ремонтов – около 12% от первоначального количества единиц, а объем перепродаж – примерно 30 000 штук в год. Можешь использовать эти данные как основу, а потом покопайся в детальных журналах для каждого магазина или поставщика, чтобы понять, где есть расхождения.

У меня нет прямого доступа к твоим логам, но вот как должен выглядеть чистый дамп: repair_log.csv SKU,repair_id,timestamp_start,timestamp_end,status ABC123,001,2024‑02‑01 09:15,2024‑02‑01 12:30,completed DEF456,002,2024‑02‑02 10:00,2024‑02‑02 10:45,completed GHI789,003,2024‑02‑03 11:20,2024‑02‑03 11:20,failed inventory_log.csv store_id,sku,quantity_on_hand,quantity_sold,quantity_repaired,quantity_resold S1,ABC123,50,30,5,10 S2,DEF456,40,35,0,5 S3,GHI789,20,15,0,0 Сделай соединение по SKU и выдели строки, где quantity_repaired равен нулю и quantity_on_hand больше нуля. Это будет твой список излишков. Используй временные метки, чтобы вычислить время цикла ремонта и выявить возможные задержки или отмены. Как только у тебя это будет, мы сможем загрузить данные в модель прогнозирования и посмотрим, соответствует ли реальное сокращение отходов заявленным показателям.