ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ СКЛАДСКОЙ ЛОГИСТИКИ В ЦЕПЯХ ПОСТАВОК

Аннотация

В представленной научной статье проводится детальное системно-техническое и технико-экономическое исследование перспектив внедрения методов интеллектуального анализа данных и предиктивной аналитики в контур управления современными складскими комплексами. Актуальность данной работы обусловлена стремительным ростом объемов электронной коммерции, глобализацией товаропотоков и повышением требований к скорости и точности обработки заказов, что делает традиционные эвристические подходы к организации складского пространства неэффективными. В рамках статьи осуществляется глубокая декомпозиция ключевых складских бизнес-процессов, последовательно выделяются и анализируются базовые метрики эффективности, включая время комплектования грузовой единицы, плотность размещения товаров, коэффициент использования подъемно-транспортного оборудования и частоту ошибок при отборе. Автор подробно рассматривает математические и программные аспекты реализации алгоритмов кластеризации для оптимизации топологии хранения по методу ABC-XYZ, интеграцию нейросетевых моделей для прогнозирования суточных пиковых нагрузок, а также экспериментально доказывает, что динамическое распределение ячеек на основе машинного обучения позволяет существенно сократить пробег складской техники. Особое место в исследовании занимает анализ синергетического эффекта от совместного использования интеллектуальных систем управления складом (WMS) и роботизированных конвейерных линий. Практическая значимость полученных результатов заключается в возможности их прямого интеграционного внедрения в практику логистических операторов, ритейлеров, а также в учебные программы высших учебных заведений по направлению подготовки менеджеров и инженеров по логистике.