ИИ-автопилот для товарных запасов аптечной сети: как мы развиваем «Стандарт-Н»
Мы постоянно дорабатываем нашу программу не только из-за изменений в законодательстве, но и хотим ее сделать более удобной, понятной, быстрой. Сейчас главное направление развития «Стандарт-Н» — внедрение ИИ. Наша цель — система, которая круглосуточно следит за запасами каждой аптеки, ищет проблемы, причины их возникновения и действует сама, объясняя каждый шаг работы.
В аптечной сети решения по запасам нужны каждый день и по тысячам позиций: что заказать, что передать из одной аптеки в другую, что оставить в матрице. Данных для этих решений в учётной системе достаточно, а времени на их разбор у людей почти никогда нет. Именно эту работу мы хотим передать ИИ, чтобы оптимально использовать человеческий ресурс, эффективнее и быстрее решать повседневные задачи, убрать возможность допущения ошибок.
Ниже рассказываем, на чём строится автопилот, чем он отличается от привычных алгоритмов и какие задачи мы хотим ему доверить.
Фундамент, который уже работает
Автопилот не начинается с нуля. Его фундамент — данные и процессы, которые аптечные сети уже ведут в «Стандарт-Н».
- Товарный учёт в аптеке (АРМ Менеджер и АРМ Кассир). Приход по электронным накладным, продажи, перемещения, остатки, сроки годности — первичные данные о каждом движении товара.
- Сводный менеджер. Единый справочник товаров, автоматическая синхронизация аптек с центральным сервером, сводные остатки по сети. Аналитические отчёты: ABC-анализ, малоходовый и избыточный товар, сроки годности, товарооборот.
- Автозаказ. Считает заявку по продажам за заданный период, в том числе с учётом аналогичного периода прошлого года, по остаткам, минимальному запасу и товару в пути. После расчёта заявку можно просмотреть и поправить вручную.
- Ассортиментные матрицы. Задают перечень позиций и рекомендуемое количество для аптеки или группы аптек. Офис управляет ими через Сводный менеджер, а автозаказ убирает из заявки непрофильные позиции и лишнее количество.

Сегодня эти инструменты работают по заданным правилам: сотрудник настраивает параметры, программа считает. Автопилот должен добавить к ним то, чего у правил нет: способность учиться и действовать самостоятельно.
Живой механизм вместо застывших правил
Обычный алгоритм — это инструкция, записанная один раз. Например: считать продажи за 30 дней и держать запас на 7 дней. Когда спрос меняется — начался сезон простуд, рядом открылась поликлиника или конкурент, — правила приходится перенастраивать вручную. И чаще всего уже после того, как проблема случилась.
ИИ ведёт себя скорее как живой механизм. Он учится на каждой новой продаже, замечает, как меняется спрос в конкретной аптеке, и перестраивает прогнозы сам, без ручной перенастройки. Чем дольше автопилот работает в сети, тем лучше он её знает.
Автопилот с ручным управлением
Мы видим ИИ в «Стандарт-Н» как механизм, который ведёт запасы сети сам, а сотрудник в любой момент может взять управление. Вот как это должно работать.
- Работа без перерывов. Круглосуточно, 365 дней в году — ночью, в выходные и праздники. Пока аптеки закрыты, автопилот пересчитывает потребность, проверяет остатки и сроки годности, готовит заявки и перемещения.
- Штурвал всегда под рукой. Любое действие можно остановить, поправить или сделать вручную. Сеть сама решает, где автопилот действует без подтверждения, а где только предлагает — например, при крупных заказах или изменении матриц.
- Как волшебство, но на данных. Со стороны работа автопилота может выглядеть как магия. Но за каждым его действием стоят конкретные цифры: продажи, остатки, товар в пути, параметры матрицы. Они сходятся с отчётами Сводного менеджера.
- Учёба на решениях команды. Каждая ручная правка — сигнал для автопилота. В следующий раз он учтёт практику конкретной аптеки.
Автопилот следит и за чистотой самих данных. Пересорт, непроведённые документы, несведённая номенклатура — такие проблемы он подсвечивает сразу, а не строит выводы поверх них.
Что мы хотим доверить автопилоту
Шесть задач, с которых мы видим развитие автопилота. Все они опираются на данные, которые уже есть в «Стандарт-Н».

Чем активнее ИИ в работе, тем выше отдача
Эффективность приходит вместе с активным внедрением. Чем больше решений по запасам сеть доверяет автопилоту, тем больше он узнаёт о её аптеках и тем точнее работает.
- Меньше рутины. Заявки, сверки и обзоры готовятся без участия сотрудника. Люди занимаются исключениями и покупателями.
- Проблемы видны раньше. Риск дефектуры и излишков заметен до того, как он обернулся пустой полкой или списанием.
- Быстрые ответы. Чтобы узнать что-то о запасах, не нужно собирать отчёт вручную.
- Стабильное качество. Решения не зависят от того, кто сегодня на смене и сколько у него опыта.







