В продовольственной и продуктовой экосистемах отсутствие прозрачности в спросе и ценообразовании приводит к снижению эффективности. Если спрос прогнозируется, но отсутствует современная и эффективная инфраструктура цепочки поставок и надёжные платёжные механизмы, то возникают задержки с доставкой, а также неудобства как для производителя, так и для покупателя.

Стартап Jumbotail (Бангалор, Индия) нашёл способ решения проблемы поставок продуктов питания. Компания использует искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные для создания продовольственной экосистемы в стране. Jumbotail представляет собой двустороннюю платформу электронной коммерции, предоставляющей услуги магазинам на территории Индии. В настоящее время у компании два технологических офиса и восемь распределительных центров. Технология цепочки поставок была полностью создана специалистами компании, инженеры также разработали операционные процессы для обеспечения эффективной логистики. Платформа адаптирована под местное население, в качестве языка интерфейса выбран хинди.

Jumbotail генерирует миллиарды точек данных из множества источников информации (мобильные приложения для клиентов, продавцов, участников логистического маршрута, точки розничных продаж и т.д.). Данные диверсифицированы – они содержат информацию о транзакциях из производственных систем, журналов серверов, местонахождение транспортных средств, потоковые изображения и сенсорные данные, данные текстового поиска на естественной речи и сторонние данные из экосистемы партнёров, например, информацию о товарах и ценах.

С помощью методик машинного обучения стартап решает задачи оптовой торговли продуктами питания и продовольственными товарами. Система обеспечивает принятие решений в режиме реального времени, используя нейронную сеть. Искусственный интеллект формирует систему оптимизации логистических маршрутов, а также систему ценообразования, мерчендайзинга, кредитного скоринга и даже обнаружения мошенничества. В зависимости от контекста и сложности проблем заказчика разработчики в Jumbotail используют разные языки программирования (Python, R, Java, Scala), а также множество алгоритмов, как проприетарных, так и свободных. Для визуализации данных стартап использует Periscope Data и Tableau. По словам разработчиков, они «строят системы искусственного интеллекта следующего поколения, используя компьютерное зрение и глубокое обучение для решения сложных проблем оптимизации цепочки поставок и анализа розничной торговли в продуктовых магазинах».

Для бэкэнда используется микросервисная архитектура, большинство сервисов разрабатываются на Java с использованием сред Dropwizard, SpringBoot и Apache Camel. Применяются такие технологии с открытым исходным кодом, как Elastic Search, Redis, Kafka, ZooKeeper, Apache Spark, Debezium и некоторые веб-сервисы Amazon, например, Elastic Compute Cloud, Kinesis, Cloudwatch, Redshift, S3, Lambda. В ближайшие годы Jumbotail планирует расширить сеть индийских магазинов J24 и Kirana, превратив их в современные супермаркеты формата «возле дома» с помощью качественного мерчендайзинга, искусственного интеллекта, многоканальной интеграции и полностью автоматизированной логистической цепи.

Автор: Елена Семенчук


Читайте также:

Кенийский логистический стартап Sendy меняет рынок перевозок Западной Африки

Проблемы в логистическом секторе Индонезии ускоряют развитие отрасли

Комментарии