Перед закупкой материалов для капитального строительства компаниям нужно актуализировать цены в своих проектных каталогах ТМЦ. На крупных промышленных предприятиях они могут насчитывать 20-30 тыс. наименований разных материалов в год, и каждую позицию нужно сопоставить со множеством внешних прайс-листов.
Обычно такую работу выполняют вручную и тратят на нее до 9 месяцев из-за большого количества источников. Высокие трудозатраты, сопряженные с “ручным” анализом, приводят к финансовым потерям, но что еще хуже — предприятия упускают низкую цену, теряют время на рутинную работу с каталогами и все дальше отодвигают срок начала строительства.
Мы решили создать программу, которая бы проводила мониторинг цен быстро и эффективно. Дальше расскажем, как нам помогли технологии искусственного интеллекта и что получилось в итоге.
Как это бывает: готовимся к капитальному строительству
Допустим, компания N строит новый завод. Проектировщики сделали проект и составили список необходимых стройматериалов. В проектно-сметной документации указаны 20 тыс. уникальных позиций. Чтобы составить смету на строительство, предстоит выяснить стоимость всех материалов.
Конъюнктурный анализ
На этом этапе некоторые компании запрашивают прайс-листы у поставщиков или берут данные из открытых источников. Другая часть обращается к помощи специализированных сервисов, чтобы не тратить время на ручной подбор. Сейчас на рынке есть много автоматизированных систем, которые способны провести конъюнктурный анализ самостоятельно, например, “СметаПлан”, priceQ, “Стройцена” и другие. Но у всех подобных решений есть специфические ограничения:
-
Они анализируют преимущественно тех поставщиков, которые уже сотрудничают с данными вендором;
-
Системы работают в режиме полнотекстового поиска, то есть выдают претендентов, которые максимально похожи по текстовому описанию конкретной ТМЦ, но не ее атрибутивному составу.

-
Как правило, такие программы анализируют не больше трех поставщиков по одной позиции - это очень мало. Даже сбор данных от четырех поставщиков не всегда позволяет определить минимальную цену. Чем больше предложений попадают под анализ, тем выше вероятность обнаружить среди них самое выгодное.
Актуализация цен
Когда формальный анализ завершен, т.е. выполнен Приказ Министерства строительства РФ № 421, может потребоваться дополнительная актуализация рыночных цен. Сейчас эту работу выполняют только вручную. Обычно под задачу выделяют одного или нескольких сотрудников, которые собирают цены для конкретного проекта строительства . Как это выглядит на практике:
- Актуализация такого количества позиций занимает несколько месяцев.
- За это время из-за инфляции поставщики меняют стоимость материалов, в некоторых случаях цены за анализируемый период могут измениться несколько раз. В результате стоимость материалов в смете оказывается заведомо неактуальной.
Как поможет искусственный интеллект
Чтобы корректно актуализировать смету, важно охватить как можно более широкий спектр предложений на рынке, а для этого система должна уметь выделять один и тот же товар, который поставщики в своих прайс-листах описывают по-разному.
Наша система «ПромМаркет» работает на основе технологий искусственного интеллекта. Она умеет выделять значимые для каждого конкретного заказчика атрибуты из описания ТМЦ и сопоставлять позиции с идентичными характеристиками даже в тех случаях, когда их написание различается (используются сокращения, лишние символы, другие элементы, порядок атрибутов, шаблон описания и т.д.).
Благодаря такой системе поиска программа охватывает максимально широкий круг источников и в автоматическом режиме проверяет цены сотен поставщиков.
Затем она составляет список кандидатов и фильтрует ценовые аномалии по специальному алгоритму, который обучается на данных компании.

После того, как все ценовые всплески убраны, система определяет минимальную цену на товар и формирует финальную таблицу, где показывает в том числе историю закупок (то есть дает понимание, смогла ли компания сэкономить и на сколько). Всю работу система выполняет полностью в автоматическом режиме, учитывая правила конкретного заказчика.

Как видно из приведенного (реального) примера есть вероятность что часть закупок компания осуществляла по завышенной цены, относительно существующих рыночных предложений. Безусловно окончательное решение потребует уточнения конкретных условий, а именно:
- объем партии
- сроки поставки
- условия логистики и оплаты
и ряд других, но даже этому систему можно «научить».
Что дает автоматизация с ИИ, если кратко
Актуализация цен вручную сопряжена с ошибками. При длительной работе с таблицами человек устает, его концентрация ослабевает. Искусственный интеллект - это всегда внимательный и аккуратный помощник, который:
Экономит время
Актуализация стоимости ТМЦ занимает 8-12 часов. За ночь технология может выполнить работу, на которую обычно уходит несколько месяцев кропотливого труда. Представьте, вы запускаете «ПромМаркет» вечером, а утром получаете каталог со свежими рыночными ценами, причем с самыми выгодными и актуальными.
Страхует от переплат
Сам по себе рынок стройматериалов очень волатильный, поэтому необходимо действовать быстро. Если процесс актуализации цен затягивается, итоговая стоимость ТМЦ может оказаться выше сметы в несколько раз, что приведет к незапланированным расходам.
Экономит деньги
Система заменяет работу небольшой команды на один капитальный проект строительства, а это значит – минимум операционных затрат. Что еще важнее, она сокращает расходы на закупку стройматериалов. По отдельным категориям ТМЦ экономия может составить 1-2% — в масштабах капитального строительства выходит огромная сумма (в некоторых случаях – сотни миллионов рублей).
Отслеживает поставщиков с минимальными ценами
Отслеживая цены вручную, сотрудники чаще всего проверяют 2-3 источника. Это сильно ограничивает в выборе, и в конечном итоге приходится соглашаться на завышенные цены. ИИ опирается на широкий круг источников, отслеживает поставщиков в фоновом режиме и обновляет цены по мере их изменения. Если на рынке появится контрагент с более выгодным предложением – система это заметит. При этом система берет только те ценовые источники, которым доверяет компания.
Проводит мэппинг данных
Ручной перенос данных из каталога САПР в каталог сметной и закупочной системы нередко сопряжен с ошибками, из-за которых закупщики могут купить не те стройматериалы. Система исключает такие риски, она автоматически проводит мэппинг каталогов ТМЦ САПРа, сметной и закупочной системы, устраняет все обнаруженные расхождения. В итоге работа проектировщиков, сметчиков и закупщиков ведется согласованно, а на объект поставляют именно те материалы, которые были заложены в проект.
Автор: Karbasov