Обзор Antuit.ai, поставщика программного обеспечения для цепочек поставок на базе ИИ
Вернуться к Анализу рынка
Antuit.ai, основанная в 2013 году в Сингапуре, эволюционировала от поставщика решений для обработки больших данных до поставщика программного обеспечения с AI, предлагающего облачную SaaS-платформу, разработанную специально для розничной торговли, потребительских товаров и производственного сектора. Продукты компании объединяют передовое машинное обучение для прогнозирования спроса, которое генерирует полные вероятностные прогнозы, со стохастическими методами оптимизации для определения оптимальных с точки зрения прибыли уровней запасов и поддержки решений по ценообразованию и мерчендайзингу. Благодаря быстрой интеграции с существующими ERP-системами и обещаниям ощутимых улучшений прибыльности, Antuit.ai теперь работает под стратегическим зонтом Zebra Technologies после приобретения в 2021 году. Платформа разработана для быстрого получения ценности, сочетая сложную аналитику с практическими выводами для современных цепочек поставок.
История компании и приобретение
Antuit.ai была основана в 2013 году отраслевыми ветеранами во главе с Arijit Sengupta в Сингапуре. Изначально позиционируясь как компания, предоставляющая решения в области больших данных, она постепенно сместила фокус на прогнозирование и оптимизацию с использованием искусственного интеллекта. Ранняя стратегическая инвестиционная поддержка способствовала её росту, и в октябре 2021 года Antuit.ai была приобретена Zebra Technologies — шаг, значительно расширивший предложения Zebra в области SaaS для розничной торговли и потребительских товаров12.
Практическое применение решения
Основной продукт Antuit.ai — это облачная SaaS-платформа, разработанная для обслуживания розничных торговцев, компаний по производству потребительских товаров и производителей. На практике платформа предназначена для:
- Прогнозировать спрос: Платформа использует искусственный интеллект и машинное обучение для генерации полных вероятностных прогнозов, которые учитывают средний спрос, вариабельность и полное распределение спроса, вместо того чтобы полагаться на традиционные точечные оценки.
- Оптимизировать запасы и пополнение: Используя стохастические методы оптимизации, система рассчитывает оптимальные с точки зрения прибыли уровни запасов для каждого SKU по различным каналам, находя баланс между рисками отсутствия товара и затратами на хранение3.
- Поддержка принятия решений по ценообразованию и мерчендайзингу: Платформа объединяет сигналы спроса с подробными данными о затратах и параметрах цепочки поставок для определения цен, скидок, акций и оптимизации общего дохода.
- Повышать прибыльность и эффективность: Antuit.ai утверждает, что их решение может значительно увеличить прибыльность — часто упоминая улучшения маржи на десятки или сотни базисных пунктов — благодаря согласованию решений по запасам и пополнению непосредственно с целями по прибыли4.
Как работает технология «под капотом»
a. Искусственный интеллект и машинное обучение
«Всемирно известный ИИ» Antuit.ai разработан таким образом, чтобы выходить за рамки простых предсказаний на основе ожидаемых значений. Платформа предоставляет полные вероятностные прогнозы, детализирующие распределения спроса и неопределенность. Неотъемлемым компонентом является AI Demand Modeling Studio — инструмент, предоставляющий готовые к использованию модели и конвейеры искусственного интеллекта, которые могут быть быстро развернуты и адаптированы командами специалистов по данным5.
b. Стохастическая оптимизация для пополнения запасов
Определяющей особенностью решения является интеграция AI-прогнозов с передовыми методами стохастической оптимизации. Такой двойной подход позволяет принимать динамические, оптимальные с точки зрения прибыли решения по пополнению запасов, учитывая прогнозируемый спрос, специфические экономические показатели продукта и различные параметры цепочки поставок, такие как сроки поставки и периоды пересмотра. Результатом является система, которая определяет оптимальный уровень запасов, максимизируя прибыльность и контролируя затраты3.
c. Интеграция, облачная нативная архитектура и развертывание
Построенная как облачная нативная платформа, система разработана с учетом масштабируемости и распределенной обработки. Ее архитектура поддерживает бесшовную интеграцию через API с существующими ERP-системами и системами управления заказами, что обеспечивает «легкое» развертывание, позволяющее клиентам улучшать их текущую инфраструктуру без необходимости проведения масштабных изменений. Antuit.ai также обещает быстрое получение ценности с ощутимыми улучшениями производительности в течение менее чем 90 дней4.
Информация из вакансий и технологий
Несмотря на ограниченную техническую информацию, сведения со страниц карьеры Antuit.ai и публичных описаний компании подчеркивают сильную ориентацию на науку о данных, искусственный интеллект и современные облачные технологии. Постоянное внимание к архитектурам «cloud native» и «scalable» вместе с повторяющимися упоминаниями о интеграции на основе API свидетельствуют о том, что платформа использует передовые микросервисы и фреймворки обработки данных. Эти признаки указывают на решение, обладающее как мощными возможностями ИИ, так и практичностью в стратегии развертывания6.
Скептический взгляд и остающиеся неопределенности
Несмотря на мощный маркетинг и технические объяснения высокого уровня, несколько аспектов вызывают осторожное, скептическое отношение. Ключевые детали, касающиеся архитектуры модели, процессов непрерывной калибровки и собственных методов оптимизации, не раскрыты полностью, что оставляет вопросы о прозрачности и независимой проверке эффективности системы. Более того, хотя обещаются впечатляющие улучшения прибыльности, реальная эффективность — даже подтвержденная кейсами — еще предстоит тщательно проверить в условиях разнообразных рыночных ситуаций и различных стандартов качества данных. Заявления об интеграции и масштабируемости, хоть и убедительны на бумаге, зависят от зрелости внутренней инфраструктуры данных клиента, аспект, который не полностью раскрыт в публичной документации7.
Antuit.ai против Lokad
Antuit.ai и Lokad представляют два различных подхода к решению проблем цепочек поставок. Antuit.ai, основанная в 2013 году и теперь входящая в состав Zebra Technologies, ориентирована на розничную торговлю и потребительские товары с готовыми к развертыванию моделями ИИ, которые акцентируют внимание на быстрой интеграции и измеримых улучшениях прибыльности. Их решение построено для обеспечения комплексного вероятностного прогнозирования и стохастической оптимизации через облачную платформу, которая легко интегрируется с существующими системами. В отличие от этого, Lokad — основанная в 2008 году в Париже — заработала репутацию компании с высокопрограммируемой платформой для оптимизации цепочки поставок от начала до конца, основанной на её собственной Envision DSL. Подход Lokad требует более высокого уровня внутренних технических знаний, так как от специалистов по цепочке поставок требуется создавать индивидуальные числовые алгоритмы, предлагая глубокую гибкость за счет большей сложности обучения. Несмотря на то что оба поставщика используют передовые методы ИИ и оптимизации, Antuit.ai сосредоточена на упрощенности использования, специфичной для отрасли, и быстром получении ценности, в то время как Lokad отдает предпочтение более детальному, ориентированному на разработчика подходу, который акцентирует явный контроль над каждым аспектом процесса принятия решений в цепочке поставок.
Заключение
AI-управляемая SaaS-платформа Antuit.ai предлагает амбициозное решение для прогнозирования спроса, пополнения запасов и оптимизации ценообразования для современных цепочек поставок в сфере розничной торговли и производства. Используя полные вероятностные модели и методы стохастической оптимизации, платформа нацелена на обеспечение ощутимых улучшений прибыльности и операционной эффективности, всё это в рамках облачной нативной архитектуры, обеспечивающей быструю интеграцию. Однако, насколько бы привлекательным ни казался высокий технический уровень изложения, потенциальные пользователи должны учитывать относительную непрозрачность базовых моделей и критическую зависимость от надежной инфраструктуры данных. В сравнении с платформами, такими как Lokad, которые отдают приоритет глубокой программируемости и индивидуальной числовой оптимизации, Antuit.ai предлагает более комплексное решение, разработанное для быстрого эффекта, но которое также требует тщательной проверки в реальных условиях.