Методологія розробки та впровадження інтелектуальної інформаційної системи прогнозування продажів для ефективного управління
DOI:
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-123-134Ключові слова:
прогнозування продажів, машинне навчання, управління запасами, AutoML .NET, управління ризиками, оптимізація.Анотація
Дослідження присвячене розробці та впровадженню гнучкої методології прогнозування продажів для ефективного управління запасами в магазинах і складських приміщеннях. Запропонована модель базується на методах машинного навчання та враховує змінні ринкові умови, дозволяючи адаптивно оновлювати прогнози. Основні етапи дослідження включають аналіз існуючих методів прогнозування, вибір алгоритмів машинного навчання, розробку прототипу моделі та оцінку її точності й економічного ефекту. Для реалізації моделі використовувався фреймворк AutoML .NET, який забезпечує автоматичний підбір найефективніших алгоритмів і гіперпараметрів. Результати експериментів з навчання моделей на наборах даних різного обсягу продемонстрували високу точність прогнозування за допомогою алгоритмів FastTree, FastForest, SDCA та LightGBM. Також було досліджено ефективність різних стратегій оптимізації параметрів, що дозволяє адаптувати модель до нових ринкових змін. Запропонована методологія сприяє зниженню ризиків у процесі управління запасами, підвищенню ефективності бізнес-процесів та мінімізації витрат, пов’язаних із надлишковими або дефіцитними запасами.
Посилання
Bykov V.Yu. Risk management in corporate information systems. – K.: Naukova Dumka, 2016. – 240 p.
Gnatenko O.V. Sales forecasting methods: theory and practice. – Lviv: ArtEk Publishing House, 2018. – 320 p.
Drobot I.M. Inventory management: modern methodologies and approaches. – Kharkiv: Fakt, 2019. – 285 p.
Zinchenko P.I. Information technologies in warehouse inventory management. – Dnipro: University Book, 2020. – 350 p.
Kolesnikova L.O. Sales analytics: methods and models. – Odesa: Phoenix, 2021. – 200 p.
Kuznetsov O.I. Automated inventory management systems. – Kyiv: Lybid, 2017. – 275 p.
Levchenko Y.P. Enterprise management systems: ERP, CRM, SCM. – Lviv: Academic Express, 2018. – 340 p.
Martyniuk O.V. Flexible forecasting methods in commercial activities. – Ternopil: Aston, 2016. – 290 p.
Nazarenko T.O. Software for accounting and control of inventories. – Vinnytsia: Podillya, 2019. – 260 p.
Oliynyk V.M. Logistics systems and their impact on inventory management. – Kyiv: Nauka Publishing House, 2022. – 310 p.
Petrenko S.V. Software solutions for inventory management in retail trade. – Kharkiv: Vector, 2023. – 280 p.
Romanenko L.S. Digital technologies in business management. – Kyiv: Osvita, 2015. – 315 p.
Smirnova A.V. Automation of inventory accounting processes.– Poltava: Poltava University, 2017.–290 p
Soroka N.P. Demand forecasting methods and optimization of inventory balances. – Lutsk: Student, 2018. – 270 p.
Tkachenko I.O. Analytics tools for sales forecasting. – Sumy: Sumy State University, 2019. – 285 p.
Umanets V.I. Risk modeling in trade: modern approaches. – Kyiv: Tekhnika, 2020. – 295 p.
Kharchenko G.F. Goods flow management technologies. – Zaporizhzhia: Premier, 2021. – 280 p.
Chepurko O.V. The impact of information systems on logistics processes. – Chernihiv: Prosvita, 2022. – 305 p.
Shevchenko I.G. Artificial intelligence systems in sales forecasting. – Kharkiv: Kharkiv National University, 2023. – 290 p.
Yakovenko P.M. ERP systems in modern business. – Lviv: Western Region, 2024. – 320 p.
Forbes. Best Inventory Management Software 2025. [Electronic resource]. – Access mode: https://www.forbes.com (access date: 03/12/2025).
Cin7. Features & Pricing. [Electronic resource]. – Access mode: https://www.cin7.com (access date: 12.03.2025).
Conquer shipping, inventory, and dropshipping complexity | Ordoro [Electronic resource]. – Electronic data – 2024. – Access mode to the resource: https://www.ordoro.com/ (access date: 25.11.2024)
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 13
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
