РАЗВИТИЕ ПРЕДИКТИВНЫХ МЕХАНИЗМОВ УПРАВЛЕНИЯ СКЛАДСКИМИ ЗАПАСАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Ключевые слова:
менеджмент, складская логистика, управление запасами, предиктивные технологии, искусственный интеллект, принятие решений, цифровая трансформация, оптимизация издержек, устойчивость цепей поставокАннотация
Рассматривается проблема повышения эффективности управления складскими запасами торговых предприятий ритейла в условиях высокой неопределенности рыночной среды. Обоснован переход от традиционных реактивных моделей пополнения запасов к предиктивным методам принятия управленческих решений на основе технологий искусственного интеллекта. Предложен алгоритм адаптивного управления лимитами пополнения складских мощностей, интегрирующий методы машинного обучения для прогнозирования стохастического спроса. Научная новизна заключается в разработке самообучающегося контура управления, позволяющего минимизировать объем страховых запасов при сохранении заданного уровня сервиса. Практическая значимость исследования подтверждена расчетами высвобождения оборотного капитала и оптимизации использования складской емкости, что способствует росту операционной эффективности логистического менеджмента вконтексте перехода торговых операторов к дата-центричным моделям управления.
Список литературы
Беньямин О.Д. Анализ преимуществ и проблем внедрения нейросетей в складской логистике на примере склада готовой продукции на пищевом предприятии // Экономика, предпринимательство и право. 2024. Т. 14. № 5. С. 2521-2530. DOI: 10.18334/epp.14.5.120912 EDN: NEBMFY.
Просычева В.С. Интеграция WMS с ERP и MES как инструмент автоматизации складских операций с электронными компонентами с учетом лотов сроков годности и условий хранения // Вестник науки. 2025. Т. 3. № 6 (87).
Иванов Ф.Д. Предиктивное моделирование в сфере управления цепями поставок на основании методов искусственного интеллекта // Экономика и управление. 2025.Т. 31. № 9. С. 1200-1212. DOI: 10.35854/1998-1627-2025-9-1200-1212 EDN: BLWILC.
Еловой И.А., Малиновский Е.В., Настаченко Е.В. Логистика запасов и складирования: учеб.-метод. пособие. Министерство трансп. и коммуникаций Респ. Беларусь, Белорус. Гос. ун-т трансп. Гомель: БелГУТ, 2022. 210 с. ISBN: 978-985-891-066-2 EDN: NPBJJO.
Лерман Е.Б., Теслова С.А. Экономические аспекты применения информационных технологий в целях снижения транспортно-логистических издержек // Вестник НГУЭУ. 2019. № 2. С. 273-286. DOI: 10.34020/2073-6495-2019-2-273-286 EDN: WWCOIM.
Шумакова О. В., Дегенгардт А. А. (2025) Цифровая трансформация логистики АПК в условиях институциональных барьеров: региональный кейс и международные ориентиры // Наука о человеке: гуманитарные исследования. 2025. Т. 19, № 3. С. 170-184. DOI: 10.57015/issn1998-5320.2025.19.3.16 EDN: KILASX.
Измайлов М.К. Изменение ценностей и ориентиров управления промышленными предприятиями в рамках цифровой трансформации // Beneficium. 2022. № 4 (45). С. 51-58. DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2022.4(45).51-58 EDN: SOOYRF.
Колпаков Д.А. Бэктестинг и моделирование высоконагруженных информационных систем // Universum: технические науки. 2025. № 10 (139). DOI: 10.32743/UniTech.2025.139.10.20920 EDN: FJBHVE.
Полухин П.В. Применение байесовских методов для оптимизации обучения нейросетевых моделей тестирования приложений // Вестник кибернетики. 2022. № 3 (47). С. 46-56. DOI: 10.34822/1999-7604-2022-3-46-56 EDN: PWIGRC.
Alamsah U., Muftiadi A., Arifianti R. Comparative analysis of outsourcing and in house warehouse management system to improve productivity and stock accuracy // JPPI (Jurnal Penelitian Pendidikan Indonesia). 2024. V. 10. № 4. Р. 908-919. DOI: 10.29210/020244964 EDN: TIHYVI.
Larutama W. et al. Implementation of Warehouse Management System Planning in Finished Goods Warehouse // Journal of Logistics and Supply Chain. 2022. V. 2. № 2. Р. 81-90.
