Применение методов искусственного интеллекта для повышения эффективности управления запасами

Ключевой функцией в логистике является функция управления запасами. Важность повышения эффективности решений в области управления запасами не подлежит сомнению: запас является материальным потоком в состоянии покоя, т.е. является замороженными денежными средствами, при неэффективных решениях запас повышается, что грозит переполнением складских площадей, ухудшением финансовых показателей и потерями в виде списаний из-за срока годности. В соответствии с системным подходом, при принятии решений необходимо учитывать, как эти решения скажутся на всей системе в целом, в связи с этим эффективность решений в управление запасами важна и с точки зрении цепи поставок. Для принятия оптимальных решений специалистам в компаниях необходимо анализировать большие объемы разных данных, управление запасами не является исключением: помимо объема свободного места на складе, время поставки, специалист по управлению запасами должен учитывать дополнительные факторы, имеющие отношение к потреблению запаса или продолжительности логистических циклов, иными словами, специалист должен обладать навыками прогнозирования. Современный уровень вычислительных возможностей компьютеров и уровень развития теории искусственного интеллекта позволяет создавать специальный класс программ, называемых «интеллектуальными агентами», которые принимают решения в соответствии с заданной функций. Агенты применяются во многих областях знания и бизнеса, но не было сделано ни одной попытки применения интеллектуальных агентов для решения задач логистики. В работе представлена математическая функция разработанного на языке программирования Python 3.5 интеллектуального агента управления запасами, состоящая из модели управления запасами в 2-х уровневой интегрированной ЦП и комбинированной модели прогнозирования на основе искусственной нейронной сети и 6-и простых методов прогнозирования. Оценка действий агента показала эффективность принятых решений по сравнению с моделью Аксатера.