УПРАВЛЕНИЕ ЗАПАСАМИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ КОМПАНИЙ, ИСПОЛЬЗУЮЩИХ ДАННЫЕ О ПРОДАЖАХ ВИДЕОИГР

Арновати Мохамед МехдиМахмуд, Заитер Муродж ФадхильЗаитер

Эффективное управление запасами в рамках организационных систем требует надежной поддержки процессов принятия решений, особенно в условиях нестабильного спроса и быстро меняющейся рыночной конъюнктуры. В данной работе предлагается методическое обеспечение системы поддержки принятия решений (СППР) по управлению запасами, основанное на интеграции моделей искусственного интеллекта. Исследование сосредоточено на применении современных методов машинного обучения и глубокого обучения для прогнозирования спроса и оптимизации запасов в технологических компаниях. Особое внимание уделено формализации процедур выбора признаков, построения прогностических моделей и их включения в СППР, функционирующую в режиме реального времени. Представлены результаты эмпирических тестов моделей LightGBM, CatBoost и XGBoost, показавших высокую точность (R² до 0,98) и вычислительную эффективность при решении задачи интеллектуального управления запасами.

Ключевые слова:система поддержки принятия решений, управление запасами, организационные системы, машинное обучение, прогнозирование спроса, искусственный интеллект