Формування вибірки даних та критерії якості для моделювання інтелектуальних систем складської логістики

DOI: 10.31673/2412-9070.2026.017401

Анотація

У сучасному світі стрімкий розвиток сектору електронної комерції створює без прецедентне навантаження на логістичні системи, вимагаючи від складських комплексів високої адаптивності та швидкості обробки замовлень. Традиційні підходи до управління складом, що базуються на фіксованому закріпленні місць зберігання та класифікації товарів за показником обсягу продажів, виявляються неефективними в умовах високої мінливості попиту та жорстких вимог до термінів доставки. У статті досліджено проблематику підвищення продуктивності складських процесів шляхом переходу від суто кількісного нарощування фізичних потужностей до впровадження інтелектуальних алгоритмів обробки даних.
Метою статті є визначення передумов та інструментарію для алгоритмічної оптимізації розміщення товарних позицій (SKU) на основі виявлення прихованих закономірностей сумісного попиту. Спочатку було проведено аналіз сучасних технологічних трендів, який продемонстрував зміщення акцентів від систем «людина до товару» до роботизованих концепцій «товар до людини» (MRFS, AGV), ефективність яких суттєво залежить від якості алгоритмів маршрутизації та призначення місць зберігання.
Із зростанням обсягів даних ключовим фактором успіху стає формування якісної інформаційної бази для моделювання. У роботі детально розглянуто критерії релевантності даних для логістичних задач, серед яких виокремлено наявність точних часових міток, транзакційну цілісність та деталізацію фізичних параметрів вантажу. Особливу увагу приділено як перевагам, так і потенційним викликам роботи з відкритими джерелами даних. Проведено системний огляд восьми відібраних датасетів з репозиторіїв Kaggle та UCI Machine Learning Repository, проаналізовано їх придатність для вирішення специфічних задач: від кластеризації часових рядів та прогнозування пікових навантажень до оптимізації пакування.
Окремо висвітлено роль внутрішніх корпоративних даних підприємств, зокрема операційних логів систем управління складом, які дозволяють врахувати реальні обмеження інфраструктури та поведінкові фактори персоналу. Зроблено висновок, що цифрова трансформація сучасного логістичного центру являє собою синергію роботизованих технологій та методів машинного навчання. Результати дослідження підтверджують доцільність застосування кластеризації для динамічного перерозподілу SKU, що дозволяє мінімізувати дистанції переміщення та трансформувати логістику з моделі реагування на попит постфактум у систему завчасного планування на основі прогнозів.

Ключові слова: складська логістика; оптимізація розміщення товарів; кластеризація даних; машинне навчання; системи «товар до людини»; системи «людина до товару»; електронна комерція; аналіз великих даних; прогнозування попиту.