Методологія розробки та впровадження інтелектуальної інформаційної системи прогнозування продажів для ефективного управління
The study is devoted to the development and implementation of a flexible sales forecasting methodology for efficient inventory management in stores and warehouses. The proposed model is based on machine learning methods and takes into account changing market conditions, allowing for adaptive forecas...
Gespeichert in:
| Datum: | 2025 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Vinnytsia National Technical University
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/770 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Optoelectronic Information-Power Technologies |
Institution
Optoelectronic Information-Power Technologies| id |
oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-770 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-7702025-06-19T11:44:36Z Methodology of development and implementation of an intelligent sales forecasting information system for effective inventory management Методологія розробки та впровадження інтелектуальної інформаційної системи прогнозування продажів для ефективного управління Угрин, Д.І. Ушенко, Ю.О. Газдюк, К.П. Довгунь, А.Я. Угрин, А.Д. Козак, Д.В. sales forecasting, machine learning, inventory management, AutoML .NET, risk management, optimisation. прогнозування продажів, машинне навчання, управління запасами, AutoML .NET, управління ризиками, оптимізація. The study is devoted to the development and implementation of a flexible sales forecasting methodology for efficient inventory management in stores and warehouses. The proposed model is based on machine learning methods and takes into account changing market conditions, allowing for adaptive forecast updates. The main stages of the research include analysing existing forecasting methods, selecting machine learning algorithms, developing a prototype model, and evaluating its accuracy and economic effect. To implement the model, the AutoML .NET framework was used, which provides automatic selection of the most efficient algorithms and hyperparameters. The results of model training experiments on data sets of different sizes demonstrated high forecasting accuracy using FastTree, FastForest, SDCA, and LightGBM algorithms. The effectiveness of various parameter optimisation strategies was also investigated, allowing the model to adapt to new market changes. The proposed methodology helps to reduce risks in the inventory management process, increase the efficiency of business processes and minimise costs associated with excess or shortage stocks. 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. Vinnytsia National Technical University 2025-06-18 Article Article application/pdf https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/770 10.31649/1681-7893-2025-49-1-123-134 Optoelectronic Information-Power Technologies; Vol. 49 No. 1 (2025); 123-134 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 49 № 1 (2025); 123-134 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 49 № 1 (2025); 123-134 2311-2662 1681-7893 10.31649/1681-7893-2025-49-1 uk https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/770/704 |
| institution |
Optoelectronic Information-Power Technologies |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-06-19T11:44:36Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
прогнозування продажів машинне навчання управління запасами AutoML .NET управління ризиками оптимізація. |
| spellingShingle |
прогнозування продажів машинне навчання управління запасами AutoML .NET управління ризиками оптимізація. Угрин, Д.І. Ушенко, Ю.О. Газдюк, К.П. Довгунь, А.Я. Угрин, А.Д. Козак, Д.В. Методологія розробки та впровадження інтелектуальної інформаційної системи прогнозування продажів для ефективного управління |
| topic_facet |
sales forecasting machine learning inventory management AutoML .NET risk management optimisation. прогнозування продажів машинне навчання управління запасами AutoML .NET управління ризиками оптимізація. |
| format |
Article |
| author |
Угрин, Д.І. Ушенко, Ю.О. Газдюк, К.П. Довгунь, А.Я. Угрин, А.Д. Козак, Д.В. |
| author_facet |
Угрин, Д.І. Ушенко, Ю.О. Газдюк, К.П. Довгунь, А.Я. Угрин, А.Д. Козак, Д.В. |
| author_sort |
Угрин, Д.І. |
| title |
Методологія розробки та впровадження інтелектуальної інформаційної системи прогнозування продажів для ефективного управління |
| title_short |
Методологія розробки та впровадження інтелектуальної інформаційної системи прогнозування продажів для ефективного управління |
| title_full |
Методологія розробки та впровадження інтелектуальної інформаційної системи прогнозування продажів для ефективного управління |
| title_fullStr |
Методологія розробки та впровадження інтелектуальної інформаційної системи прогнозування продажів для ефективного управління |
| title_full_unstemmed |
Методологія розробки та впровадження інтелектуальної інформаційної системи прогнозування продажів для ефективного управління |
| title_sort |
методологія розробки та впровадження інтелектуальної інформаційної системи прогнозування продажів для ефективного управління |
| title_alt |
Methodology of development and implementation of an intelligent sales forecasting information system for effective inventory management |
| description |
The study is devoted to the development and implementation of a flexible sales forecasting methodology for efficient inventory management in stores and warehouses. The proposed model is based on machine learning methods and takes into account changing market conditions, allowing for adaptive forecast updates. The main stages of the research include analysing existing forecasting methods, selecting machine learning algorithms, developing a prototype model, and evaluating its accuracy and economic effect. To implement the model, the AutoML .NET framework was used, which provides automatic selection of the most efficient algorithms and hyperparameters. The results of model training experiments on data sets of different sizes demonstrated high forecasting accuracy using FastTree, FastForest, SDCA, and LightGBM algorithms. The effectiveness of various parameter optimisation strategies was also investigated, allowing the model to adapt to new market changes. The proposed methodology helps to reduce risks in the inventory management process, increase the efficiency of business processes and minimise costs associated with excess or shortage stocks. |
| publisher |
Vinnytsia National Technical University |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/770 |
| work_keys_str_mv |
AT ugrindí methodologyofdevelopmentandimplementationofanintelligentsalesforecastinginformationsystemforeffectiveinventorymanagement AT ušenkoûo methodologyofdevelopmentandimplementationofanintelligentsalesforecastinginformationsystemforeffectiveinventorymanagement AT gazdûkkp methodologyofdevelopmentandimplementationofanintelligentsalesforecastinginformationsystemforeffectiveinventorymanagement AT dovgunʹaâ methodologyofdevelopmentandimplementationofanintelligentsalesforecastinginformationsystemforeffectiveinventorymanagement AT ugrinad methodologyofdevelopmentandimplementationofanintelligentsalesforecastinginformationsystemforeffectiveinventorymanagement AT kozakdv methodologyofdevelopmentandimplementationofanintelligentsalesforecastinginformationsystemforeffectiveinventorymanagement AT ugrindí metodologíârozrobkitavprovadžennâíntelektualʹnoíínformacíjnoísistemiprognozuvannâprodažívdlâefektivnogoupravlínnâ AT ušenkoûo metodologíârozrobkitavprovadžennâíntelektualʹnoíínformacíjnoísistemiprognozuvannâprodažívdlâefektivnogoupravlínnâ AT gazdûkkp metodologíârozrobkitavprovadžennâíntelektualʹnoíínformacíjnoísistemiprognozuvannâprodažívdlâefektivnogoupravlínnâ AT dovgunʹaâ metodologíârozrobkitavprovadžennâíntelektualʹnoíínformacíjnoísistemiprognozuvannâprodažívdlâefektivnogoupravlínnâ AT ugrinad metodologíârozrobkitavprovadžennâíntelektualʹnoíínformacíjnoísistemiprognozuvannâprodažívdlâefektivnogoupravlínnâ AT kozakdv metodologíârozrobkitavprovadžennâíntelektualʹnoíínformacíjnoísistemiprognozuvannâprodažívdlâefektivnogoupravlínnâ |
| first_indexed |
2025-09-24T17:29:40Z |
| last_indexed |
2025-09-24T17:29:40Z |
| _version_ |
1844167291448590336 |