АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ГЕНЕРАЦИИ ПЛАНОГРАММ «НЕЙРОМЕРЧЕНДАЙЗИНГ»

С ПРИМЕНЕНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Ярмарка инновационных разработок «Цифровые технологии и искусственный интеллект»,

г. Минск, 6 августа 2026 г.

2

ВВЕДЕНИЕ: ПРОБЛЕМА, ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ

Распределённая сеть

Разнородное торговое оборудование

Ручное формирование

Несколько часов

на один объект

Цель исследования

Автоматическая генерация планограмм за секунды

Стеллажи

Холодильники

Специализированные конструкции

Три уровня решения

1

2

3

LLM

Формализация правил на русском языке

​

Блочная архитектура

Гибкое представление правил

Конвейер

Детерминированное размещение

3

НАУЧНАЯ ЗНАЧИМОСТЬ: ИКУСТВЕННЫХ ИНТЕЛЛЕКТ И ГРАФ БЛОКОВ

"Товары бренда А

— на уровне глаз"

«Кола — не менее 30%»

«Соки — только на стеллажи»

LLM

Промпт: описание 17 типов блоков

Граф блоков

Pydantic-валидация Исполняемое представление

Научная новизна

LLM не генерирует текст, а транслирует неформальные бизнес-правила

Результат: строго типизированный ориентированный граф

Подход универсален для любой предметной области

Правила на русском

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ: БЛОЧНАЯ АРХИТЕКТУРА

4

Нодовый редактор правил

4 класса блоков

Селекторы

Фильтрация по атрибутам

Действия

Размещение, сортировка

Управление

Условная логика

Ограничения

Доли, привязки к оборудованию

17 типов блоков • Расширяемая архитектура

5

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ: ОБЗОР КОНВЕЙЕРА

КИС-данные

Пред-оценка

Анализ спроса + назначение

Основной цикл

Стадии A → B → C → D → E → F

Готовая планограмма

2D визуализация

3D визуализация

Восстановление доли

Дозаполнение квот + Compaction

Пост-процессинг

Эластичное дозаполнение, сортировка

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ: ПРЕД-ОЦЕНКА

6

Входные данные

• Доли категорий (целевые %)
• Физика полок (габариты, вес)
• Реальный ассортимент

Результат

Каждая полка получает конкретное ограничение: допустимая категория

Доли категорий

Физика полок

Анализ спроса

Алгоритм

Жадный алгоритм

При необходимости — полный перебор

Разбивка: тяжёлые / лёгкие полки

Зачем

Сырые доли категорий не учитывают реальный ассортимент и физические ограничения полок

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ: СТАДИИ A-F

7

Стадия A

Масса и габариты

Убраны физически несовместимые полки

Стадия B

Правила выкладки

Убраны нарушающие правила полки

Стадия C

Свободная ширина

Убраны полки без места

Стадия D

Остаток = 1 полка

Прямое размещение товара

Стадия E

Когерентность

Тяготение к блоку своего бренда/категории

Стадия F

Финальный скоринг

Доли+ когерентность + вертикальность

Широкий пул полок

Все доступные

Сужение пула

Применение критериев

Одна полка

Финальный выбор

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ: RECOVERY И POST-PROCESSING

8

Quota Recovery

1

Дозаполнение бренда

До целевой доли

2

Дозаполнение категории

До целевой доли

3

Уплотнение

Перемещение между полками, атомарные транзакции

4

Повторный проход

По незакрытым долям

Post-Processing

1

Дозаполнение рейтинговыми

Товарами с высоким рейтингом

2

Эластичное расширение

Категорий в допустимых пределах

3

Переупорядочивание

Блоков по правилам последовательности

Ключевое

Уплотнение — атомарная транзакция с полным откатом при неудаче

9

ВОЗМОЖНОСТЬ ВНЕДРЕНИЯ И ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЭФФЕКТ

Схема потока данных

Информационная система

Промежуточные таблицы

Результаты внедрения

Показатель

До

После

Время и трудозатраты

~2–4 часа

< 1 мин

Детерминированность

Зависит от специалиста

Одинаковый результат

Соблюдение долнй

Ручной контроль

Гарантировано

Визуализация

Текст

2D и 3D

PostgreSQL

Система

Генерация планограмм

Автоматический ввод данных

Номенклатура товаров

Характеристики оборудования

Цены и целевые доли

Интеграция

Двухсторонний обмен данными

Промежуточная БД

Read-only зеркалирование КИС

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И РЕКОМЕНДАЦИИ

10

Выводы

1

Разработана система автоматической генерации планограмм на основе трёхуровневой архитектуры

2

Ускорение процесса формирования планограмм в 10–20 раз при гарантированном

соблюдении требований

3

Архитектура универсальна и применима к любой розничной сети

Рекомендации

Провести пилотное внедрение на выборке торговых объектов с оценкой влияния на товарооборот

Расширить систему блоков для поддержки дополнительных сценариев выкладки

Спасибо за внимание!

Докладчик: Панарин Константин Александрович,

инженер-программист Центра искусственного интеллекта

E-mail: K.Panarin@beloil.by

​

Управление цифровизации РУП «Производственное объединение «Белоруснефть»,

г. Гомель, ул. Артиллерийская, д. 8.

Приемная: +375 (232) 79-34-52