Три шага в будущее НСИ в учетных системах 1С за счет использования искусственного интеллекта

Ни для кого не секрет, что появление ИИ произвело настоящую революцию в области цифровых технологий. Сейчас нейронные сети можно использовать не только для анализа и прогнозирования огромных массивов данных в области финансовой аналитики – ИИ также получил широкое применение в промышленности, программировании, медицине и даже в спорте. Ни один международный гроссмейстер сегодня не обходится без нейронных сетей при подготовке к важным шахматным турнирам!

Сегодня мне хотелось бы порассуждать об еще одной возможности использования ИИ в сфере бизнеса, а именно – об использовании ИИ для улучшения работы в учетных системах на платформе 1С. В частности, многие крупные компании на данный момент испытывают огромные проблемы с учетом из-за некорректного ведения справочника «Номенклатура» в типовых и не только конфигурациях 1С.

Бесконтрольное заведение новых позиций в справочник «Номенклатура» может привести к искусственному его раздуванию за счет дублирования, появлению в справочнике позиций, по наименованию которых невозможно идентифицировать объект. Также некорректно заведенная номенклатура может способствовать хищениям.

Компаниям приходится нанимать целые отделы сотрудников НСИ, которые отвечают за ведение справочников, проводить периодическую очистку этих справочников или прибегать к процессу согласования при заведении новых позиций. Все эти процедуры сильно затягивают стандартные процессы приемки и учета товаров. Многие производители используют артикулы (каталожные номера) для выпускаемой продукции, однако при поступлении к конечному потребителю артикулы могут быть утеряны, к тому же они не всегда отражаются в документах.

Рассмотрим конкретные примеры, когда возможности нейронных сетей могут помочь в очистке справочников, а также в заведении новых позиций.

Определение некорректных позиций в справочнике

Справочники номенклатуры на крупных предприятиях насчитывают десятки, а иногда даже сотни тысяч позиций. Обработка таких массивов данных человеческими ресурсами может занимать месяцы и годы. Возможности ИИ позволяют определить некорректное наименование позиции, недостаток информации о материале (размерах, артикуле, модификации), разыскать дубли, определить вид и счет учета материала, затратив на это всего несколько часов.

Найденные позиции нейронная сеть может автоматически изменить на корректные или пометить на удаление. Результатом станет стандартизация и унификация справочника.

Согласование и заведение новых позиций

Рассмотрим конкретный пример, когда необходимо завести новую позицию номенклатуры. Сотрудник, получивший документы, не может определить существование или отсутствие материала в системе. Поэтому он запускает механизм согласования новой позиции номенклатуры и отправляет заявку. Согласующий по указанным данным тоже может идентифицировать материал и просит дополнить данные, либо приложить фото товара. В результате процесс согласования затягивается, а процесс приемки приостанавливается.

Если использовать для согласования нейронную сеть и приложить к наименованию в документах изображение товара, то ИИ при помощи поискового запроса может очень быстро идентифицировать номенклатуру, найти каталожный номер, сравнить с позициями, существующими в справочнике, и принять решение о создании нового материала, либо оповестит сотрудника о его существовании в системе.

Создание и ведение глобальных информационных баз товаров

Здесь я возьму на себя смелость немного порассуждать о будущем применения нейронных сетей в учетных системах 1с. В идеальном мире каждый производитель присваивает каждому своему товару артикул и уникальный QR или штрихкод, которым маркирует коробки своей продукции, а каждый поставщик передает данные от производителя в сопроводительных документах. Но, к сожалению, наш мир далеко не идеален, поэтому, как упоминалось выше, данные часто теряются или недобросовестный производитель не выдает их вовсе.

Вот здесь на помощь и может прийти искусственный интеллект. На основе имеющихся от производителей, поставщиков и потребителей данных нейросеть способна создать единую информационную базу товаров, которую можно реализовать в облачном хранилище на мощных серверах. В этой базе ИИ периодически мог бы проверять актуальность данных и создавать новые записи. Для каждого товара в базе существовала бы своя единая форма записи номенклатурных позиций: производитель, поставщик, артикул, QR или штрихкод, данные о весогабаритных характеристиках, упаковках, а также фото- и видеофиксация. Все эти данные могут заполняться постепенно по мере обучения управляющей ими нейронной сети, а поступать в систему они будут на всех этапах движения товара от производителей, поставщиков и потребителей, которые работают с конкретной нейросетью.

Резюмируя свои рассуждения, я считаю, что внедрение ИИ в управление НСИ учетных систем 1С на данный момент очень востребовано на рынке и способно сократить затраты человеческих и временных ресурсов. Кроме того, создание глобальной информационной базы подтолкнет компании к автоматизации даже небольших складов для работы в общей информационной среде.

Если вас интересует тема использования ИИ в бизнесе, в частности, в системах 1С – мы рады будем вам помочь и ответить на любые вопросы! Наша компания «СИТЕК», являющаяся давним официальным партнером фирмы «1С», сейчас очень активно изучает, тестирует и внедряет на предприятиях различные технологии, так или иначе связанные с искусственным интеллектом. Мы готовы помочь вам сделать ваш бизнес еще эффективнее!

Автор статьи: Павел Корчагин – специалист отдела внедрения WMS.