Разработка Алгоритмов И Программных Решений Для Эффективного Менеджмента Складских Запасов

Abstract

данное исследование посвящено разработке и оценке системы управления запасами, включая алгоритмы оптимизации складских процессов. В работе применен комплексный подход к сбору данных, сочетающий традиционное анкетирование и онлайн-опросы, с участием 50 респондентов. Анализ результатов выявил сильные стороны системы, такие как модульность и потенциал повторного использования компонентов, а также области для улучшения, включая анализируемость, модифицируемость и тестируемость. На основе полученных данных предложен ряд рекомендаций по совершенствованию системы, включая внедрение автоматической генерации отчетов, разработку гибких алгоритмов сортировки, интеграцию технологий машинного обучения, создание модуля визуализации данных и разработку мобильного приложения. Дополнительно рассмотрены возможности коллаборативного прогнозирования и расширенной интеграции с корпоративными системами. Исследование основано на структурированных интервью, обеспечивающих глубокий анализ качественных данных. Результаты работы направлены на повышение эффективности управления запасами и могут служить основой для дальнейших исследований в этой области. this research is dedicated to the development and evaluation of algorithms and software solutions for efficient inventory management. The study employs a comprehensive approach to data collection, including traditional surveys and online questionnaires involving 50 respondents. The developed algorithm covers all stages of inventory management, including data collection and analysis, inventory classification using ABC and XYZ methods, and order volume optimization using the EOQ model. Analysis of the results revealed the system's strengths, such as modularity and potential for component reuse, as well as areas for improvement. Based on the data obtained, recommendations for system enhancement are proposed, including the implementation of automatic report generation, development of flexible sorting algorithms, integration of machine learning technologies, and the creation of a mobile application. The research results aim to improve inventory management efficiency and can serve as a basis for further research in this field.