Разработчики: | Axenix (ранее Аксенчер Россия) Аксеникс |
Дата премьеры системы: | 2022/09/20 |
Дата последнего релиза: | 2025/07/21 |
Технологии: | BI, SCM |
Содержание[Свернуть] |
Основные статьи:
- SCM (Supply Chain Management) — управление цепочками поставок (управление запасами)
- Определение Business Intelligence
2025: Внедрение ИИ-ассистентов
Компания Axenix внедрила ИИ-ассистентов в платформу интегрированного бизнес-планирования In.Plan. Это позволит сделать работу пользователей с данными более точной, быстрой и удобной. Об этом компания сообщила 21 июля 2025 года.Интеллектуальные помощники, разработанные на базе ИИ-агентов Axenix, поддерживают ключевые сценарии работы: помогают ориентироваться в интерфейсе, анализировать данные и предоставляют готовые решения в режиме диалога.
Внедрение ИИ-ассистентов стало ответом на растущие потребности бизнеса в скорости и качестве обработки данных. По оценкам Axenix, использование ИИ позволяет сократить время выполнения нестандартных аналитических запросов. Если ранее на такие задачи требовались часы или минуты, в зависимости от сложности отчёта и загрузки аналитиков, то сейчас ассистенты позволяют получить нужную информацию в режиме online. При максимальном использовании ИИ-помощников, можно добиться повышения эффективности работы с платформой до 60% в зависимости от сценария.РСХБ расширяет применение ИИ. Об основных направлениях CIO Сергей Субачев рассказал на TAdviser SummIT
В In.Plan работают три специализированных ИИ-ассистента, каждый из которых обучен на конкретных данных и сценариях.
Ассистент по работе с платформой помогает ориентироваться в интерфейсе, знает документацию и быстро отвечает на вопросы по функционалу. Например, как настроить график в инструменте многомерного анализа данных. Инструмент особенно полезен в повседневной работе и при освоении возможностей системы.
Ассистент по аналитике в Demand Planning обрабатывает все данные модуля. Пользователь формулирует запрос на естественном языке — система предоставляет аналитику: от выборки и агрегации до визуализации и интерпретации.
Ассистент по аналитике в Supply Planning помогает с анализом по своему направлению, например, может показать количество критичных предупреждений по месяцам за последний квартал.
Технологической основой решения стала модель Qwen 2.5, адаптированная под специфику корпоративной аналитики. Разработчики Axenix открыли ИИ-ассистентам полный доступ к документации по продукту и данным системы, а также прописали четкие инструкции для каждого помощника. Благодаря этому, ассистенты работают точно в контексте платформы и понимают задачи пользователей «с полуслова». Ограничений по сложности вопросов нет, но в случае комплексных и многоуровневых запросов может быть увеличен период ожидания ответа.
Продукт разворачивается в закрытом контуре без доступа в интернет или в приватном облаке. Архитектура решения гарантирует полную безопасность информации — все данные хранятся и обрабатываются локально, без передачи в публичные облака. При использовании внешних моделей, например, ChatGPT, предусмотрен специальный модуль защиты данных, который фильтрует чувствительную информацию — персональные данные, пароли и т. д. Это исключает риски утечки информации и соответствует требованиям безопасности корпоративных клиентов.
![]() | In.Plan создавался как инструмент для работы специалистов в сложных процессах планирования. С ростом объёмов данных стало очевидно, что ИИ-ассистент сможет снять часть нагрузки, предлагать решения, анализировать сценарии и делать работу в системе по-настоящему умной и проактивной. Интеграция ИИ в In.Plan — это логичный шаг в развитии системы, направленный на ускорение анализа, снижение рутинной нагрузки и поддержку пользователей на всех этапах работы с In.Plan. Внедрение ассистентов превращает платформу из инструмента в партнёра по принятию решений. ИИ-агенты не просто отвечают на вопросы — они позволяют бизнесу эффективнее и быстрее решать задачи в продукте, фокусируясь на действительно важных аспектах планирования, — прокомментировал Сергей Мозжеров, директор по продукту платформы In.Plan. | ![]() |
![]() | Мы разработали подход, при котором ускоряется разработка ИИ-ассистентов. На июль 2025 года их три, но при выявлении новых бизнес-задач набор ассистентов будет увеличиваться. Особенно ценно, что ИИ-помощники не дают общие ответы, а опираются на внутренние данные системы — именно ее документацию, функционал, процесс, данные из БД и отчетов. Внедрение ассистентов снимает большую часть рутинной работы по поиску, ориентированию, базовой аналитике, чтобы специалисты смогли уделять больше времени принятию решений. Также они понижают порог входа для новых сотрудников, что очень важно при новых внедрениях платформы In.Plan, — дополнила Анна-Мария Лонь, менеджер по аналитике практики Applied Intelligence компании Axenix. | ![]() |
2024: Модуль «Control tower»
26 марта 2024 года консалтинговая компания Axenix сообщила о расширении функциональности платформы In.Plan и представила модуль «Control tower». Разработка позволит компании запустить комплексную услугу по построению системы управления эффективностью на основе аналитических дашбордов. Она будет актуальна для компаний сектора Retail&FMCG, промышленных предприятий, транспортной отрасли, которым требуются инструменты аналитики для принятия управленческих решений.
Как сообщалось, менеджмент по управлению цепочками поставок нередко сталкивается с вызовами, связанными со доступностью и качеством аналитической информации для принятия ключевых управленческих решений. Зачастую сбор и консолидация информации сопровождается множеством ручных операций, а иерархия собранных метрик не всегда позволяет ответить запросам менеджмента от оперативного до стратегического уровня. Кроме того, компаниям не хватает прозрачности в причинах отклонений фактических значений KPI от целевых.
Axenix предлагает комплексное технологическое решение, которое позволит вести эффективное управление цепочками поставок, оптимизировать контроль за оперативной ситуацией и даст возможность для поиска точек роста.
«Control tower» – аналитический инструмент, позволяющий анализировать сводные бизнес-показатели в виде специально спроектированных дашбордов. Отличительной особенностью модуля является модель данных с многоуровневой системой KPI, интегрированная в экосистему In.Plan, например, плановые значения транспортных, складских и производственных затрат. KPI агрегируются с детальных уровней и обновляются автоматически в ходе цикла интегрированного планирования, проведенного в модулях Demand/Supply Planning.
«Control Tower» может использоваться независимо от других модулей In.Plan, что позволит измерять различные показатели еще до внедрения основного контура интегрированного планирования.
В рамках проекта специалисты консалтингового направления In.Plan и практики Applied Intelligence Axenix проанализируют существующую систему управления эффективностью, бизнес-процессы и KPI заказчика, сравнят используемые показатели с различными практиками, разработают систему управления эффективностью цепей поставок, включая набор KPI и методологию их расчета. На финальном этапе Axenix адаптирует функциональность модуля «Control Tower» под индивидуальные требования заказчика, а также при необходимости настроит персонализированные дашборды.
Методология внедрения разработана на основе многолетней экспертизы команды Axenix. Система оценки эффективности выстраивается на основе CVP клиента. На каждом этапе цепочки создания ценности Axenix подбирает атрибуты эффективности, наиболее соответствующие бизнесу заказчика. Для каждого уровня менеджмента составляется индивидуальный набор KPI – это могут быть постоянные и переменные затраты на логистику, склад, транспорт и т. д.
Для эффективного управления цепями поставок Axenix предлагает метрики оценки каждого этапа цикла планирования продаж и операций (S&OP).
Цифровая платформа интегрированного планирования In.Plan разработана на основе опыта российских команд Accenture и SAP. Решение сочетает в себе возможности планирования спроса, продаж и операций, управление доходностью, планирование поставок и производства, а также и оперативную аналитику. Платформа позволяет автоматически планировать и корректировать планы спроса для всех иерархий и горизонтов планирования. Для прогнозирования привлекаются собственные либо подключаемые преднастроенные AI-модели.
2022: Анонс In.Plan
20 сентября 2022 года компания AXENIX представила платформу интегрированного планирования In.Plan. Российская разработка поможет крупным компаниям создать системы планирования в условиях разрыва цепей поставок, необходимости снижения затрат и ухода западных вендоров программного обеспечения. Решение стало первой ИБП-платформой в России и первым собственным продуктом AXENIX после обособления от международной сети Accenture.
По информации компании, In.Plan состоит из пяти основных функциональных блоков: «Централизованное прогнозирование», «Планирование продаж и операций», «Управление доходностью (NRM)», «Планирование цепей поставок» и «Оперативная аналитика Control Tower».
Решение можно использовать как на собственной инфраструктуре компании, так и в облаке. В нем применяются отечественные разработки и компоненты opensource, такие как PostgreSQL, Spark, GreenPlum и Angular, что обеспечивает заказчикам независимость от западных вендоров. В In.Plan реализованы возможности горизонтального масштабирования, оптимизации ресурсов по схеме «платишь, когда используешь», а также встроенные средства интеграции. Кроме того, решение отличает гибкость настройки для пользователя.
AXENIX также представила дорожную карту развития платформы In.Plan. В частности, к 1 кварталу 2023 года компания планирует реализовать low-code конструктор для управления объектами модели данных, предоставить инструмент для сценарного планирования и реализовать функции совместного планирования с партнерами. До конца 2023 года команда продолжит развивать low-code возможности платформы и предоставит конструкторы процессов и алгоритмов планирования, а также инструмент для управления алгоритмами AI/ML.
Заказчик ![]() | Интегратор ![]() | Год ![]() | Проект ![]() |
---|---|---|---|
- AB InBev Efes (АБ ИнБев Эфес) | Axenix (ранее Аксенчер Россия) Аксеникс | --- | ![]() |
Подрядчики-лидеры по количеству проектов


















Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров






























Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения


















Подрядчики-лидеры по количеству проектов


















Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров





























Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

















