Статья
| Наименование | Нейросетевая модель прогнозирования объема закупок на металлургическом предприятии | ||||
| Авторы |
|
||||
| Раздел | Математические, статистические и инструментальные методы в экономике | ||||
| Год | 2025 | Выпуск | 23 | Страницы | 40 - 47 |
| УДК | 004.032.26:658.7 | EDN | QSOQOR | ||
| Аннотация | В статье представлена нейросетевая модель прогнозирования объема закупок на металлургическом предприятии. Модель разработана с учетом сезонных, производственных и внешнеэкономических факторов, влияющих на объемы закупок сырья, оборудования и материалов. Проведен анализ временных рядов, построена архитектура модели на основе рекуррентной нейронной сети (RNN) с элементами LSTM, выполнено обучение на реальных данных предприятия. Оценена точность прогноза и обоснована целесообразность применения модели в управлении закупками. | ||||
| Реферат | Цель. Разработка нейросетевой модели прогнозирования объема закупок на металлургическом предприятии.
Методика. Разработка модели включала проведение анализа временных рядов, построение архитектуры модели на основе рекуррентной нейронной сети (RNN) с элементами LSTM, проведение обучения на реальных данных предприятия. Также оценена точность прогноза и обоснована целесообразность применения модели в управлении закупками. Научная новизна. Научная новизна заключается в разработке нейросетевой модели прогнозирования объема закупок, адаптированной к условиям металлургического производства и учитывающей не только временные ряды закупок, но и внешние факторы (цены на сырье, курсы валют, логистические сбои и др.). Практическая значимость. Модель может быть интегрирована в действующие информационные системы управления ресурсами (ERP), что обеспечит ее практическое применение в реальном производственном цикле. Полученные результаты данного исследования могут быть использованы студентами, аспирантами и преподавателями высших учебных заведений в учебном процессе и научных исследованиях, а также руководителями промышленных предприятий в их практической деятельности при принятии стратегических, антикризисных, инвестиционных, финансовых и других управленческих решений. |
||||
| Ключевые слова | прогнозирование, закупки, металлургия, искусственный интеллект, нейросеть, LSTM, логистика, цифровизация. | ||||
| Финансирование | |||||
| Список источников |
1. Журавлев А. В., Кныш О. И., Зарубина И. А. О прогнозной оценке объемов закупки лекарственных препаратов для терапии пациентов с хроническим миелоидным лейкозом и финансовых затрат на их приобретение в Тюменской области // Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2025. № 1. С. 44–64. DOI: 10.24412/2312-2935-2025-1-44-64 EDN TGGDBO
2. Климова Е. З., Крылова Т. В., Казначеева С. Н. Управление процессом прогнозирования продаж в организации // Естественно-гуманитарные исследования. 2023. № 3 (47). С. 413–417. EDN XHUBKV
3. Колчин А. М., Шиков А. Н. Особенности прогнозирование закупок предприятия на основе искусственных нейронных сетей // Научное обозрение: актуальные вопросы теории и практики: сборник статей Международной научно-практической конференции, Пенза, 25 января 2022 года. Пенза: Наука и Просвещение (ИП Гуляев Г. Ю.), 2022. С. 70–73. EDN NKUHPX
4. Гарипов Н. И. Информационная система закупок товаров продовольственного магазина // Научный Лидер. 2024. № 22 (172). С. 24–27. EDN VBDHFL
5. Хачатурян М. В., Кличева Е. В. Особенности применения машинного обучения в процессах управления цепочками поставок российских компаний в современных условиях // Экономика строительства. 2024. № 11. С. 410–412. EDN RKOEDY
6. Сергеева С. А., Булочникова Н. М. Искусственный интеллект: развитие государственных закупок с учетом современных технологий // Инновации и инвестиции. 2023. № 6. С. 132–135. EDN QEOUEX
7. Дьячкова В. В., Коваленко Е. С. Обзор состояния рынка металлургии и тенденции его развития в России // Направления повышения эффективности управленческой деятельности органов государственной власти и местного самоуправления: сборник тезисов VII международной научно-практической конференции, Алчевск, 23 января 2025 года. Алчевск: ФГБОУ ВО «ДонГТУ», 2025. С. 91–93. EDN QVSATT
8. Дьячкова В. В., Коваленко Е. С., Читанава Д. Л. Сравнение основных моделей закупок товарно-материальных ценностей на металлургическом предприятии // Инновации и информационные технологии в условиях цифровизации экономики: сборник тезисов II международной научно-практической конференции, Алчевск, 25–26 апреля 2024 года. Алчевск: ФГБОУ ВО «ДонГТУ», 2024. С. 260–262. EDN IWQWFA
9. Дьячкова В. В., Коваленко Е. С. Нейросетевая модель оценки надежности контрагентов в системе закупок металлургического предприятия // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2025. Т. 27. № 3. С. 29–38. DOI: 10.35330/1991-6639-2025-27-3-29-38 EDN DHCTWY
|
||||
| Полный текст |
|
||||