RELEX Solutions (с AI)

RELEX: Агентный розничный интеллект и анализ Living Database

По состоянию на январь 2026 года RELEX Solutions перешла от реактивного прогнозирования к агентной платформе «Unified Planning». Система построена на базе RELEX Living Database — высококонкурентного движка в оперативной памяти, позволяющего проводить многомерные симуляции на наборах данных петабайтного масштаба без узких мест ввода-вывода на диск [Documented]. Эта архитектура обеспечивает непрерывный цикл обратной связи, в котором ИИ-агенты отслеживают доступность товаров на полках и телеметрию логистики для автономной корректировки логики пополнения запасов [Inference].

Ингестия и интероперабельность данных

Слой ингестии стандартизирует разнородные потоки данных из устаревших ERP-систем, IoT-датчиков на полках и внешних рыночных сигналов в единую схему с высокой детализацией [Documented].

• Сенсинг спроса в реальном времени: Вход: Потоки POS + API погоды + метаданные локальных событий → Процесс: Расчёт в памяти сдвигов спроса по юрисдикциям → Выход: Корректировка заказов на пополнение в реальном времени [Documented].

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Архитектура хранения и персистентности

Living Database служит основным слоем персистентности для операционных метаданных, используя колоночно-ориентированные структуры в памяти для выполнения запросов за доли секунды [Documented]. Долгосрочные исторические данные автоматически переносятся в облачные хранилища объектов (Azure/GCP) через протокол многоуровневого хранения [Inference].

Слой безопасности и соответствия требованиям

RELEX использует многоарендную изоляцию на уровне логической базы данных. Обработка ПДн осуществляется через посреднический фреймворк с применением шифрования AES-256 на уровне хранения и токенизации [Documented]. Детали оркестрации аппаратных модулей безопасности (HSM) в Living Database остаются проприетарными [Unknown].

Аналитика и интеграция ИИ (RELEX-GPT Agents)

В архитектуре 2026 года интегрированы RELEX-GPT Reasoning Agents, использующие логику цепочки рассуждений (CoT) для объяснения отклонений в запасах. Оптимизация логистики теперь осуществляется с помощью NVIDIA cuOpt, что сокращает время расчёта маршрутов на 90% [Documented].

• Унифицированная оптимизация: Вход: Ёмкость складов + доступность грузовиков + пространство на полках магазинов → Процесс: Симуляция одновременной маршрутизации и пополнения запасов на базе NVIDIA cuOpt → Выход: Автономные логистические манифесты и обновления планограмм [Documented].
• Сокращение отходов свежих продуктов: Применяются специализированные ML-ансамбли для достижения 99% доступности при минимизации углеродного следа [Documented].

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Прослеживаемость рассуждений: Запросить доступ к аудит-логам RELEX-GPT для проверки автономной логики, использованной при значительных отклонениях объёмов заказов [Unknown].
• Пропускная способность в памяти: Провести бенчмарк производительности Living Database при обработке более 100 миллионов комбинаций SKU-локация в условиях конкурентной нагрузки [Unknown].
• Скорость синхронизации API: Проверить задержку синхронизации между ядром RELEX и ERP-системами хоста (SAP S/4HANA/Oracle Retail) в периоды пиковых промоакций [Inference].