Повышение эффективности управления запасами на основе методов прогнозирования

Случайный характер покупательского спроса является наиболее сложной проблемой, которая является одним из катализаторов возникновения сбоев в цепях поставок. Соответственно, неточный прогноз покупательского спроса может привести к избытку или недостатку запасов, что может вызвать увеличение затрат на складские запасы и ухудшение работы организации. На данный момент в теории прогнозирования существует множество методов и моделей, которые используются повсеместно. Однако нет такой модели, которая могла бы позволить точно рассчитывать прогноз для все товаров, продаваемых компанией, поскольку каждый временной ряд продаж отличается своей динамикой. Более того, не многие классические методы и модели прогнозирования способны учитывать экзогенные факторы, что становится дополнительным препятствием в формировании точного прогноза. Поэтому в эру цифровизации экономики специалисты все чаще обращаются к алгоритмам машинного обучения. Так целью данной магистерской диссертации является совершенствование управления запасами предприятия на основе алгоритма прогнозирования временных рядов, включающего их категоризацию по группам ABC-XYZ. Разработка собственного алгоритма, а также использование в нем методов машинного обучения обуславливает новизну и оригинальность данной работы.