Один из наших клиентов управлял цепочкой поставок, охватывающей 47 поставщиков, 12 складов и десятки тысяч SKU. Планирование и отчётность велись полностью вручную — еженедельный экспорт в Excel и несколько часов на сверку данных.
Наша задача: автоматизировать процессы, ускорить работу, дать менеджерам доступ к данным в реальном времени. В качестве бэкенда мы выбрали Java 21 + Spring Boot 3.2 — проверенный стек для enterprise-систем.
Система выросла до более чем 300 REST-эндпоинтов. Каждый модуль — закупки, склад, доставка, прогнозирование — имел собственный API. Интеграция с ERP-системой клиента потребовала поддержки шести различных форматов данных.
Ключевой инновацией стал модуль Text2SQL. Менеджеры могли задавать вопросы на естественном языке: «Сколько единиц продукта X было заказано у поставщика Y в прошлом квартале?» — система переводила это в SQL-запрос и возвращала ответ за секунды. Мы построили его на основе языковой модели с дообучением на схеме базы данных клиента.
Второй компонент AI — RAG (Retrieval-Augmented Generation) для документации. Система имела доступ к сотням контрактов с поставщиками, спецификациям продуктов и внутренним процедурам. Сотрудники могли задавать вопросы об условиях договоров — например, «Каков гарантийный срок для холодильной продукции поставщика Z?» — и получать точные ответы со ссылкой на источник.
Результаты через 6 месяцев: время подготовки еженедельного отчёта сократилось с 8 часов до 20 минут. Количество ошибок в заказах снизилось на 34%. Менеджеры получили доступ к дашборду в реальном времени вместо еженедельного снимка данных.
Хотите узнать больше о том, как мы строим enterprise-системы с AI? Напишите нам: [email protected]