В продовольчій та продуктовій екосистемах відсутність прозорості в попиті і ціноутворення призводить до зниження ефективності. Якщо попит прогнозується, але відсутня сучасна і ефективна інфраструктура ланцюжка поставок і надійні платіжні механізми, то виникають затримки з доставкою, а також незручності як для виробника, так і для покупця.

Стартап Jumbotail (Бангалор, Індія) знайшов спосіб вирішення проблеми поставок продуктів харчування. Компанія використовує штучний інтелект, машинне навчання і великі дані для створення продовольчої екосистеми в країні. Jumbotail є двосторонньою платформою електронної комерції, що надає послуги магазинам на території Індії. В даний час у компанії два технологічних офіси і вісім розподільних центрів. Технологія ланцюжка поставок була повністю створена фахівцями компанії, інженери також розробили операційні процеси для забезпечення ефективної логістики. Платформа адаптована під місцеве населення, в якості мови інтерфейсу обраний хінді.

Jumbotail генерує мільярди точок даних з багатьох джерел інформації (мобільні додатки для клієнтів, продавців, учасників логістичного маршруту, точки роздрібного продажу і т.д.). Дані диверсифіковані – вони містять інформацію про транзакції з виробничих систем, журналів серверів, місцезнаходження транспортних засобів, потокові зображення і сенсорні дані, дані текстового пошуку на природному мовленні і сторонні дані з екосистеми партнерів, наприклад, інформацію про товари і ціни.

За допомогою методик машинного навчання стартап вирішує завдання оптової торгівлі продуктами харчування і продовольчими товарами. Система забезпечує прийняття рішень в режимі реального часу, використовуючи нейронну мережу. Штучний інтелект формує систему оптимізації логістичних маршрутів, а також систему ціноутворення, мерчендайзингу, кредитного скорингу і навіть виявлення шахрайства. Залежно від контексту і складності проблем замовника розробники в Jumbotail використовують різні мови програмування (Python, R, Java, Scala), а також безліч алгоритмів, як пропрієтарних, так і вільних. Для візуалізації даних стартап використовує Periscope Data і Tableau. За словами розробників, вони «будують системи штучного інтелекту наступного покоління, використовуючи комп’ютерний зір і глибоке навчання для вирішення складних проблем оптимізації ланцюжка поставок і аналізу роздрібної торгівлі в продуктових магазинах».

Для бекенду використовується мікросервісна архітектура, більшість сервісів розробляються на Java з використанням середовищ Dropwizard, SpringBoot і Apache Camel. Застосовуються такі технології з відкритим вихідним кодом, як Elastic Search, Redis, Kafka, ZooKeeper, Apache Spark, Debezium і деякі веб-сервіси Amazon, наприклад, Elastic Compute Cloud, Kinesis, Cloudwatch, Redshift, S3, Lambda. У найближчі роки Jumbotail планує розширити мережу індійських магазинів J24 і Kirana, перетворивши їх на сучасні супермаркети формату «біля дому» за допомогою якісного мерчендайзингу, штучного інтелекту, багатоканальної інтеграції і повністю автоматизованого логістичного ланцюга.

Автор: Олена Семенчук


Читайте також:

Кенійський логістичний стартап Sendy змінює ринок перевезень Західної Африки

Проблеми в логістичному секторі Індонезії прискорюють розвиток галузі

Коментарi