Алгоритмы обработки информации и принятия решений в системах управления складским комплексом на основе технологий машинного обучения и компьютерного зрения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Николюкин Максим Сергеевич

• Николюкин Максим Сергеевич
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Николюкин Максим Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА РАЗРАБОТКИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ СКЛАДОМ

1.1 Онтологический анализ предметной области

1.2 Анализ бизнес-процессов на современных складских комплексах

1.3 Анализ существующих систем управления складом, критерии и методы их оценки

1.4 Анализ подходов к формализации, проектированию, реализации и внедрению систем управления складом

1.4.1 Существующие подходы к формализации процессов функционирования складских комплексов

1.4.2 Использование методов и алгоритмов для оптимизации деятельности складского комплекса

1.4.3 Существующие архитектурные решения используемые при реализации СУС

1.4.4 Существующие подходы к реализации бизнес-логики СУС

1.4.5 Существующие подходы доступа оператора к ресурсам СУС

1.5. Анализ подходов к подготовке человека-оператора складского

комплекса

1.5.1 Традиционные подходы к подготовке человека-оператора

1.5.2 Подходы к подготовке человека-оператора с использованием тренажерных комплексов

1.6 Постановка задачи диссертационного исследования

1.7 Выводы по главе

ГЛАВА 2. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ФОРМАЛИЗАЦИЯ СТРУКТУРЫ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ СКЛАДОМ

2.1 Формализация трудовой деятельности персонала складского комплекса

2.2 Формализация аварийных сценариев деятельности персонала складского комплекса

2.3 Анализ структуры типовой СУС и ее модернизация

2.4 Оценка производительности складского комплекса с использованием СУС

2.5 Постановка задачи оптимизации работы системы управления складским комплексом

2.6 Выводы по главе

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ СКЛАДОМ

3.1 Разработка алгоритма адаптивной обработки видеопотока камер складского комплекса

3.1.1 Основные принципы работы алгоритма

3.1.2 Оптимизация качества входящего видеопотока

3.2 Алгоритм повышения информационной ценности хранимых видеоданных в ЦОД

3.2.1 Организация хранения кадров видеопотока и их дальнейшая обработка

3.3 Разработка алгоритмов принятия решений о возможности возникновения ошибок человека-оператора в системах управления складом

3.4 Выводы по главе

ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ПОДСИСТЕМЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ СКЛАДОМ С ПРИМЕНЕНИЕМ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ

4.1 Реализация подсистемы анализа данных и принятия решений

4.1.1 Используемое техническое и программное обеспечение

4.1.2 Имитационная среда

4.1.3 Экспертная система и хранилище данных

4.1.4 Интерфейс пользователя

4.2 Внедрение разработанного модуля в деятельность ООО «ПромИнновации»

4.2.1 Анализ процесса функционирования ООО «ПромИнновации»

4.2.2 Аудит складского комплекса ООО «ПромИнновации»

4.2.3 Решение задачи оптимизации

4.2.3 Анализ результатов

4.3 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А (справочное). Копии свидетельств о государственной

регистрации программ для ЭВМ

ПРИЛОЖЕНИЕ Б (справочное). Справки об использовании результатов диссертационной работы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы обработки информации и принятия решений в системах управления складским комплексом на основе технологий машинного обучения и компьютерного зрения»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования и степень её разработанности.

Актуальность темы исследования обусловлена несколькими ключевыми факторами. Во-первых, современные рынки характеризуются высокими требованиями к скорости и точности обработки информации, что ставит перед складскими комплексами задачи повышения эффективности и минимизации ошибок, традиционно связанных с человеческим фактором. Второй фактор связан с ограниченностью рынка программного обеспечения для систем управления складом (СУС), где доминируют решения, не всегда способные удовлетворить специфические потребности предприятий из-за их ограниченной функциональности.

Важность исследования подчеркивается также недостаточной автоматизацией процессов принятия решений на складах, что ведет к снижению производительности и увеличению операционных рисков. Технологии машинного обучения и компьютерного зрения могут предложить новые подходы к обработке и анализу данных, обеспечивая более высокую точность управления запасами, оптимизацию складских операций и улучшение качества обслуживания клиентов.

Проблемы разработки, моделирования, оптимизации и внедрения СУС, а также повышения их эффективности и безопасности изучались, ставились и частично решались в работах следующих ученых:

Zu Q. et al., Xu W., Jia H., Ning D., Yang D., Wu Y., Ma W., Wu Z., Chen H., Yang J., Khan M. G., Huda N. U., Zaman U. K. U., Mohanraj K., Liu Z., Zhang X. H., Liu P., Verriet J., van Wijngaarden B., Relyea R., Пермовский А. А., Полянская В. А., Карагезова С. П., Faustino D., Zák A., Bobák M., Cao H., Yang X., Deng R., Mourtzis D., Yigitbas E., Christianto H. A., Малыгин Е. Л., Шшеметова Е. Г., Штейнбрехер А. С., Соколов А. А.

Однако, несмотря на значительный вклад этих исследователей в развитие тематики, остается ряд нерешенных проблем и задач, связанных с интеграцией технологий машинного обучения и компьютерного зрения в

существующие СУС, а также с разработкой универсальных подходов к оптимизации складских операций с использованием данных технологий. Это делает тему исследования актуальной и перспективной для дальнейших исследований в области логистики и управления цепями поставок.

Целью исследования является снижение экономических потерь на складском комплексе, вызванных ошибками человека-оператора, за счет разработки алгоритмов обработки информации и принятия решений в системе управления складом, основанных на технологиях машинного обучения и компьютерного зрения.

Для достижения цели исследования необходимо решить научную задачу, заключающуюся в разработке алгоритмов обработки информации и принятия решений, обеспечивающих минимизацию экономических потерь, вызванных ошибками человека-оператора в процессе трудовой деятельности на складском комплексе.

Для достижения цели и решения научной задачи были сформулированы частные задачи исследования:

1. Системный анализ существующих подходов к моделированию и разработке системы управления складом с учетом специфики трудовой деятельности на складском комплексе и применении технологий виртуальной реальности для подготовки человека-оператора.

2. Постановка задачи оптимизации для СППР, используемой в СУС, с целью минимизации ошибок человека-оператора и снижения экономических затрат на складском комплексе

3. Разработка алгоритмов обработки видеопотока камер складского комплекса, основанных на технологиях машинного обучения для улучшения качества распознавания объектов на видеокадре и методов сжатия данных для повышения скорости передачи информации.

4. Разработка алгоритмов обработки информации о состоянии окружения человека-оператора складского комплекса с использованием технологий компьютерного зрения.

5. Разработка алгоритмов принятия решений о возможности возникновения ошибок человека-оператора в системах управления складом.

6. Разработка моделей системы управления складом, учитывающих специфику трудовой деятельности персонала складского комплекса и организацию подготовки человека-оператора в виртуальной среде.

Объектом исследования являются системы управления складом.

Предметом исследования являются модели и алгоритмы обработки информации и принятия решений в системах управления складом.

Научная новизна:

1. Осуществлена модернизация типовой структурной модели системы управления складским комплексом, основанная на языках графического описания для объектного-ориентированного моделирования диаграмм последовательности и развёртывания, отличающая учетом основных видов трудовой деятельности персонала складского комплекса и интеграцией подсистемы анализа данных и принятия решений в архитектуру системы управления складским комплексом для снижения количества ошибок и экономических потерь.

2. Разработан алгоритм адаптивной обработки видеопотока камер складского комплекса, отличающийся адаптацией разрешения и битрейта видео к каналу передачи данных для корректной работы методов распознавания объектов, комбинацией подходов улучшения качества и сжатия данных для повышения скорости передачи информации между физическими и программными слоями системы управления складом при различных условиях внешней среды.

3. Разработан алгоритм повышения информационной ценности видеоданных, отличающийся фильтрацией кадров на основе анализа движения объектов и использованием оценки энтропии Шеннона для повышения эффективности работы систем видеонаблюдения за счет оптимизации объёмов хранимых данных и увеличения соотношения полезной информации.

4. Разработан алгоритм принятия решений при возникновении ошибок человека-оператора в системах управления складским комплексом, отличающийся учетом оценок состояния объектов складского комплекса и действий человека-оператора, на основе использования алгоритмов машинного обучения, обученных на смоделированных в имитационной виртуальной среде сценариях.

Теоретическая значимость результатов исследования заключается в развитии теории систем управления складом с применением машинного зрения и алгоритмов машинного обучения, что включает оптимизацию затрат на основе количественных метрик. В работе представлено сравнение методов компьютерного зрения для адаптивной обработки видеопотоков и оценки информационной ценности хранимых данных; разработанные алгоритмы для прогнозирования ошибок человека-оператора на складе дополняют существующие модели управления складскими операциями и повышают их точность. Данные теоретические разработки могут быть использованы для дальнейшего исследования и улучшения систем автоматизации складских процессов.

Практическая значимость заключается в разработке и внедрении подсистемы на основе машинного зрения, которая может быть интегрирована в существующую систему управления складом. Предложенная методика позволяет значительно уменьшить количество ошибок человека-оператора и оптимизировать процессы инвентаризации и отгрузки товаров. На основе приведённых данных внедрение разработанной подсистемы на предприятии ООО «ПромИнновации» привело к существенному снижению количества ошибок и связанных с ними затрат. В течение пяти месяцев количество ошибок уменьшилось со 102 до 66, что соответствует сокращению на 35%. Экономические затраты на устранение ошибок снизились с 316 тысяч рублей до 203,5 тысяч рублей за тот же период, что означает сокращение на 35,6%. Это подтверждает эффективность внедрённой подсистемы в реальных

условиях и её потенциал для широкого применения на складских комплексах различных предприятий.

Реализация результатов работы. Результаты исследования внедрены в производственный процесс ООО «ПромИнновации» (г. Тамбов), ООО «НЧХР» (г. Тамбов), а также в учебный процесс ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный технический университет» (г. Тамбов).

Положения, выносимые на защиту:

- структурная модель системы управления складским комплексом;

- алгоритм адаптивной обработки видеопотока камер складского комплекса;

- алгоритм повышения информационной ценности видеоданных;

- алгоритм принятия решений о возможности возникновения ошибок человека-оператора.

Методы исследования. В диссертации использованы методы системного анализа, теории принятия решений, машинного обучения, компьютерного зрения, математического моделирования и оптимизации.

Соответствие паспорту специальности научных работников. Диссертационная работа выполнена в соответствии с пунктами 2, 3, 4 паспорта специальности 2.3.1 «Системный анализ, управление и обработка информации, статистика».

Личный вклад автора. Основные результаты диссертации получены лично автором. Подготовка к публикации результатов исследования велась совместно с соавторами. Личный вклад автора в публикуемые работы отражает положения защиты и содержание диссертации.

Апробация. Основные положения диссертации и отдельные ее результаты обсуждались и получили положительные отзывы на международных и Всероссийских научных конференциях, в том числе: «Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн» (Тамбов, 2019), II Международная научно-практическая конференция «Цифровизация агропромышленного комплекса» (Тамбов, 2020), III

Всероссийская научная конференция с международным участием «Информационные технологии в моделировании и управлении: подходы, методы, решения» (Тольятти, 2021), International Conference on Smart Automatics and Energy: SMARTICAE (Владивосток, 2023), III Международная научная конференция по междисциплинарным исследованиям (Екатеринбург, 2023).

Публикации. По материалам исследований опубликовано 12 печатных работ, в том числе: 4 статьи в журналах, рекомендованных ВАК для публикации результатов кандидатских и докторских диссертаций, 3 статьи в конференциях, индексируемых в Scopus, а также 5 в сборниках конференций, индексируемых в РИНЦ.

Структура и объем работы. Диссертация включает введение, четыре главы, заключение, список литературы (102 наименования) и 2 приложения. Диссертационная работа изложена на 156 страницах.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, сформулированы цель и задачи работы, показана научная новизна и практическая значимость результатов исследования, приведены структура диссертации и перечень вопросов, рассмотренных в главах.

В первой главе рассматриваются основные термины и понятия, относящиеся к складской деятельности, выделены основные бизнес-процессы и проведен их подробный анализ. На основе анализа существующих систем управления складом, в также подходов и тенденций к их разработке осуществлена постановка задачи исследования.

Во второй главе предложена формализация складской деятельности на основе UML-диаграммы и математическое описание. На основе анализа структуры типовой системы управления складом, предложены ее улучшения путем внедрения в структуру системы новой подсистемы для анализа данных и принятия решений.

В третьей главе представлен процесс разработки алгоритмов принятия решения и обработки данных в рамках предложенной подсистемы модернизированной СУС.

В четвертой главе представлены результаты применения разработанных моделей и алгоритмов при реализации подсистемы анализа данных и принятия решений.

В заключении формулируются результаты и выводы научного исследования.

В списке литературы приводится информация об отечественных и зарубежных источниках, которые были использованы в процессе подготовки диссертации.

В приложениях представлены копии документов, подтверждающие результаты интеллектуальной деятельности, а также актов о внедрении и использовании результатов исследования.

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА РАЗРАБОТКИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ СКЛАДОМ

Глава посвящена современному состоянию систем управления складом, через различные аспекты. Детально изучаются складские бизнес-процессы и их автоматизация при помощи существующих систем управления складом, а также представлена критическая оценка этих систем. Обсуждаются последние тенденции и методологии в разработке подобного рода систем. В завершение главы формулируются постановка задачи дальнейшего диссертационного исследования.

1.1 Онтологический анализ предметной области

Онтология является комплексной структурой, задача которой -описывать и упорядочивать значения компонентов в определенной системе. Это своего рода попытка систематизировать мир вокруг нас, заключающаяся в детальном описании определенной сферы деятельности с использованием специфических понятий, правил и утверждений. Эти элементы служат основой для создания различных отношений, классов, функций и прочих составляющих [1].

В контексте складского хранения, текущая нормативная база не предоставляет унифицированное определение «склада». Однако, анализируя имеющиеся источники и всю сферу в целом, можно выделить несколько главных групп понятий:

1. Понятие «склад», закрепленное в статье 907 ГК РФ. Согласно ему, товарным складом признается организация, осуществляющая хранение товаров в качестве предпринимательской деятельности и оказывающая связанные с хранением услуги.

2. Понятие «склада» как режима, используемое в таможенном [2] и налоговом [3] законодательстве.

3. Понятие «склада» как специального места, где осуществляется хранение определенных товаров.

Онтологический анализ в контексте данной предметной области использовать определение склада, зафиксированное в ГК РФ. Отталкиваясь от этого определения, разработана онтологическая модель, которая представляет собой многоуровневую систему. Каждый уровень в этой модели дает более детальное понимание определенного аспекта складского хранения. Модель включает следующие уровни и определения:

Уровень 1:

Склад - это организация, осуществляющая хранение товаров в качестве предпринимательской деятельности и оказывающая связанные с хранением услуги.

Уровень 2 (от определения «Склад»):

Хранение - процесс размещения и поддержания товаров в надлежащем состоянии на складе.

Услуга - деятельность, направленная на удовлетворение потребностей клиента склада.

Уровень 3 (от определения «Хранение»):

Размещение - процесс определения места хранения товара оператором на складе.

Поддержание - процесс сохранения качества и количества товаров в течение срока хранения на складе.

Клиент - юридическое или физическое лицо, пользующееся услугами склада.

Уровень 4 (от определения «Размещение»):

Место хранения - ячейка, стеллаж, зона, отсек, предназначенные для размещения товаров оператором и оснащенные складским инвентарем.

Складской инвентарь - техника и оборудование, включая погрузчики, считыватели штрих-кодов, датчики температуры и влажности, для выполнения операций оператором на складе.

Оператор - человек, осуществляющий работу со складским инвентарем и выполняющий операции на складе.

Уровень 5 (от определения «Складской инвентарь»):

Средства автоматизации - оборудование, включая считыватели штрих-кодов, датчики температуры и влажности, для автоматизации операций на складе, интегрированное с той или иной системой управления.

Уровень 6 (от определения «Средства автоматизации»):

Система управления - комплекс программных и технических средств, используемых для автоматизации и управления бизнес-процессами, может включать в себя различные подсистемы, такие как WMS, ERP, TMS, SCM, CRM.

Уровень 7 (от определения «Система управления»):

WMS (Система управления складом) - информационная система, автоматизирующая управление бизнес-процессами на складе с использованием средств автоматизации [4].

ERP (Система управления предприятием) - интегрированная информационная система, используемая для автоматизации и управления основными бизнес-процессами предприятия [5].

TMS (Система управления транспортом) - информационная система для управления и оптимизации процесса доставки товаров [6].

SCM (Система управления цепочкой поставок) - информационная система для управления всеми процессами в цепочке поставок, начиная от исходного поставщика и заканчивая конечным потребителем [7].

CRM (Система управления взаимоотношениями с клиентами) -информационная система для управления взаимоотношениями с клиентами, включая поддержку взаимодействия с ними, управление продажами и сервисом [8].

Уровень 8 (от определения «Система управления»):

Бизнес-процесс склада включает приемку, хранение, комплектацию, отгрузку и т.д.

Уровень 9 (от определения «Бизнес-процесс склада»): Приемка - процесс проверки и регистрации товаров при их поступлении на склад [9].

Хранение - процесс сохранения товаров в безопасности и их поддержания в надлежащем состоянии на складе [10].

Комплектация - процесс сбора товаров для заказа согласно требованиям клиента [11].

Отгрузка - процесс подготовки товаров к отправке и их выдача со склада

[12].

Инвентаризация - процесс периодического подсчета товаров на складе для сопоставления с учетными данными [13].

Возврат - процесс обработки возвращенных клиентами товаров [14]. Графическое представление данной модели представлено на рисунке

1.1.

Рисунок 1.1 - Онтологическая модель предметной области

Представленная многоуровневая структура онтологии позволяет всесторонне охватить и систематизировать понятия и процессы, связанные со складским хранением, обеспечивая глубокое и целостное понимание предметной области.

1.2 Анализ бизнес-процессов на современных складских комплексах

Современные складские комплексы функционируют как целостный механизм, где ключевую роль играют различные бизнес-процессы [15]. Эти процессы представляют собой последовательные и взаимосвязанные действия, нацеленные на достижение эффективности в области складской логистики. Важно подчеркнуть, что общая эффективность склада напрямую зависит от оптимизации этих бизнес-процессов [16-19].

Можно выделить следующие ключевые бизнес-процессы на складских комплексах:

- приемка товара;

- хранение товара;

- комплектация товара;

- отгрузка товара;

- инвентаризация;

- возврат;

Рассмотрим каждый бизнес-процесс подробнее.

Приемка товара на складе - это этап, который включает в себя осмотр и регистрацию товаров при их поступлении. В рамках этого процесса товары тщательно проверяются на соответствие заявленным характеристикам и количеству, что является ключевым для поддержания точности складского учета [20].

Следующий важный этап - хранение товаров. Здесь задача заключается в обеспечении безопасности и поддержании товаров в надлежащем состоянии в течение всего периода их нахождения на складе [21]. Это требует

поддержания оптимальных условий хранения и защиты товаров от любых возможных повреждений.

Комплектация товара - это процесс, охватывающий сбор и подготовку товаров согласно спецификациям заказа клиента. Важно точно следовать указаниям заказа, чтобы обеспечить его правильное и полное выполнение [22].

Отгрузка товара со склада начинается с подготовки выбранных товаров к отправке клиенту и заканчивается их погрузкой в транспортные средства для доставки. Этот процесс включает в себя также фиксацию выдачи товаров со склада в соответствующих документах [23].

Инвентаризация представляет собой регулярно проводимый процесс подсчета наличия товаров на складе. Этот этап критически важен для обеспечения точности складского учета и своевременного выявления любых расхождений между фактическим и учетным наличием товаров [24].

Наконец, процесс возврата обрабатывает товары, которые были возвращены клиентами. Включает в себя оценку состояния возвращенных товаров и определение дальнейших действий по их переработке или перепродаже [25]. Этот этап также важен для обеспечения качества обслуживания клиентов и поддержания актуальности складского учета.

В каждом из описанных бизнес-процессов на складе персонал играет центральную роль. Успешное выполнение всех этих операций во многом зависит от квалификации, внимательности и слаженности работы сотрудников [26]. От способности персонала быстро и эффективно выполнять свои задачи зависит общая производительность работы на складе.

Оптимизация эффективности работы складских комплексов требует внимания не только к основным операционным процессам, но и к дополнительным факторам, способствующим улучшению

производительности и безопасности. Одним из таких аспектов является улучшение взаимодействия и процессов работы персонала [27]. Это включает в себя оценку и оптимизацию рабочего времени, а также разработку стратегий для уменьшения физического и психологического напряжения сотрудников,

что направлено на увеличение их эффективности и снижение времени на выполнение задач.

При анализе ошибок, допущенных сотрудниками склада (ошибки, связанные с документацией, операционные ошибки, ошибки в управлении запасами), можно выделить, например, неправильное оформление сопроводительных документов, что может привести к задержкам при отгрузке товаров, или ошибки в подсчете запасов, которые влекут за собой избыток закупки или наоборот - нехватку товара. Предотвращение такого рода ошибок через обучение сотрудников, а также внедрение систем контроля качества - есть ключ к увеличению надежности и эффективности при осуществлении складских операций [28]. Разработка планов и процедур для своевременного реагирования на чрезвычайные ситуации также имеет критическое значение. Обеспечение готовности к непредвиденным обстоятельствам через регулярные тренировки и инструктажи персонала повышает безопасность и гарантирует поддержание непрерывности бизнес-процессов даже в экстренных ситуациях [29-31 ].

Глубокий анализ и совершенствование процедур взаимодействия персонала, систематическое предотвращение ошибок через обучение и контроль, а также разработка стратегий для управления ЧС представляют собой комплексный подход к повышению уровня производительности и безопасности на складских комплексах. Это позволяет не только оптимизировать текущие операции, но и гарантировать высокий уровень обслуживания клиентов и поддержание непрерывности бизнеса.

1.3 Анализ существующих систем управления складом, критерии и методы их оценки

В эпоху современных складских комплексов, в условиях всё возрастающей конкуренции необходимо использовать все возможные инструменты для совершенствования управления торговым ассортиментом.

На текущий момент, в РФ наблюдается значительный рост применения автоматизированных технологий, особенно выделяются системы управления складом, известные как СУС (системы управления складом) или на международном уровне - Warehouse Management Systems (WMS) [32]. Эти инновационные системы играют важную роль в преобразовании и упрощении множества процессов складского управления, значительно увеличивая их эффективность.

СУС представляют собой комплексные решения для автоматизации и усовершенствования логистических операций на складах. Эти системы обладают широким спектром функций: они упрощают учет запасов на складе, оптимизируют использование складских пространств и ячеек, облегчают процесс приемки и распределения товаров [33]. Кроме того, СУС помогают в формировании и сборке заказов, организуют и контролируют процесс отгрузки товаров, а также обеспечивают эффективное управление персоналом. Отдельное внимание в этих системах уделяется формированию отчетности, что позволяет повысить прозрачность и контролируемость складских операций.

Работу СУС, а также функциональные требования к таким системам, как к классу информационных технологий регламентирует ГОСТ Р 59282-2020 [34]. Согласно документу, СУС функционирует в рамках системной среды предприятия и связывается со смежными системами через различные интерфейсы. Положение СУС в ИТ-иерархии ориентировано на задачи и основные функции задействованных программных систем. Точная спецификация или конфигурация отдельных систем и их системных границ вытекают из индивидуальных требований к проекту внедрения и функционирования СУС и это учтено при построении модели. СУС как правило интегрируются с другими подсистемами, которые непосредственно управляют автоматическим и роботизированным складским оборудованием (конвейерное и стеллажное оборудование, сортировщики, роботы-сборщики заказов и техника для упаковки, штрих-коды и сканеры RFID и т. п.) [35].

На рисунке 1.2 представлен процесс взаимодействия СУС с системной средой предприятия.

Рисунок 1.2 - Взаимодействие СУС с системной средой предприятия

На рисунке показано, как данные из ERP-системы могут быть отправлены в СУС через двунаправленный интерфейс. СУС, в свою очередь, может взаимодействовать со складским оборудованием и системой контроля потоков материалов, обмениваясь информацией в обе стороны. СУС играет важную роль в системной среде предприятия, поскольку она обеспечивает интеграцию различных систем и обеспечивает эффективный контроль и управление процессами на предприятии.

Исходя из вышесказанного, СУС являются ключевым элементом в современной логистике складских комплексов, значительно повышая их производительность и эффективность работы.

Обычно, руководство компании осознает критическое влияние решения о внедрении СУС только после её приобретения и интеграции. Ожидания от

системы часто не соответствуют реальности, особенно если исходная настройка системы ограничена. Важно тщательно разрабатывать техническое задание и анализировать коммерческие предложения, особенно учитывая, что более низкая стоимость может означать ограниченный объем работ и возможное увеличение стоимости проекта на этапе реализации [36].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Николюкин Максим Сергеевич, 2024 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Палагин А. В. Системно-онтологический анализ предметной области / А. В. Палагин, Н. Г. Петренко // Управляющие системы и машины. - 2009. -№ 4. - С. 3-14.

2. Таможенный кодекс Евразийского экономического союза (приложение № 1 к Договору о Таможенном кодексе Евразийского экономического союза от 12.04.2017) [Электронный ресурс] // Официальный сайт Евразийского экономического союза. - Режим доступа: http://www.eaeunion.org/.

3. Налоговый кодекс Российской Федерации (часть первая) от 31.07.1998 № 146-ФЗ (ред. от 25.12.2023) // Собрание законодательства РФ. -№ 31. - 03.08.1998. - ст. 149.

4. Лялин А. С. Автоматизация складских процессов с помощью WMS-систем / А. С. Лялин // Вестник науки. - 2024. - Т. 3. - № 6 (75). - С. 15411548.

5. Попова Т. А. Современные ERP и WMS системы складирования: исследование и анализ / Т. А. Попова, Е. Г. Ткалич // Приоритетные векторы развития промышленности и сельского хозяйства. - 2021. - С. 358-362.

6. Беленченко В. М. Анализ информационных TMS-систем по критерию функциональной полноты / В. М. Беленченко // Современные прикладные исследования. - 2021. - С. 184-193.

7. Барышова Ю. Н. Развитие и внедрение SCM на предприятиях / Ю. Н. Барышова, И. И. Пронин // Экономика и парадигма нового времени. - 2024. -№ 5. - С. 53.

8. Тарзанян Р. С. Внедрение CRM-системы в целях повышения потребительской лояльности на рынке готовой одежды в условиях цифровой среды / Р. С. Тарзанян, А. А. Савосько // Экономика отраслевых рынков: формирование, практика и развитие. - 2021. - С. 208-214.

9. Садомцева Е. О. Постановка задачи оптимизации бизнес-процесса «Приемка товара на склад оптовой компании» / Е. О. Садомцева // Аллея науки. - 2021. - Т. 2. - № 6. - С. 458-461.

10. Тужилкина Т. Н. Методы оптимизации хранения товаров на складе предприятия / Т. Н. Тужилкина, В. Е. Халтурин // Актуальные проблемы науки и техники. - 2023. - С. 168-173.

11. Сокуренко В. Оптимизация процесса комплектации товаров на примере склада интернет-магазина товаров для дома / В. Сокуренко, М. Сысоенко // Логистика. - № 2. - С. 28-31.

12. Ямчук Д. Г. К вопросу повышения эффективности управления процессом сбора заявок на отгрузку продукции / Д. Г. Ямчук, И. М. Яхонтова // Информационное общество: современное состояние и перспективы развития. - 2022. - С. 19-21.

13. Белоусова Е. Н. Инвентаризация как элемент метода бухгалтерского учета / Е. Н. Белоусова, О. А. Овчинникова // Политика, экономика и инновации. - 2021. - № 2 (37). - С. 11.

14. Карпенко В. С. Учет возврата товара / В. С. Карпенко, М. В. Полубелова // Молодежь Сибири-Науке России. - 2022. - С. 269-273.

15. Гимельштейн Е. А. Логистика склада. Процессы внедрения автоматизации в современные склады / Е. А. Гимельштейн, Д. Ф. Годван // Бизнес-образование в экономике знаний. - 2021. - № 1. - С. 14-17.

16. Автономова Т. С. Модели бизнес-процессов цифрового склада / Т. С. Автономова, Е. С. Быстрова // Перспективы развития науки в современном мире. - 2022. - С. 215-221.

17. Гончаров А. И. Оптимизация бизнес-процессов в складской деятельности / А. И. Гончаров, Р. Аблеев // Russian Journal of Logistics & Transport Management. - 2020. - Т. 5. - № 1. - С. 5-9.

18. Аристова Д. О. Повышение экономической эффективности бизнес-процессов цифрового склада / Д. О. Аристова // Экономика будущего: тренды, вызовы и возможности. - 2023. - С. 793-799.

19. Кузнецова Е. В. Эффективность и безопасность логистического процесса на складе / Е. В. Кузнецова // Экономика. Экология. Безопасность. -2020. - С. 142-146.

20. Костюкова И. Н. Учетно-правовые аспекты приемки товаров по количеству, качеству и комплектности / И. Н. Костюкова, Д. В. Луговской // Бухгалтер и закон. - 2014. - № 2. - С. 17-24.

21. Волобуева Т. В. Управление складом. Оптимизация затрат хранения товаров на складе / Т. В. Волобуева // Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. - 2019. - № 3-4. - С. 90-96.

22. Старикова Л. Н. Внедрение современных технологий для управления товарными запасами на торговых предприятиях / Л. Н. Старикова // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. - 2017. - № 4. - С. 257-273.

23. Скобелева Т. В. Оптимизация работы склада / Т. В. Скобелева // Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО. - 2017. - С. 266-268.

24. Конов И. Д. Инвентаризация как метод контроля собственности / И. Д. Конов // Совершенствование методологии познания в целях развития науки. - 2017. - С. 94-96.

25. Замиралова Е. В. Подходы к повышению эффективности процесса приемки и хранения товара в организации по продаже техники / Е. В. Замиралова, А. С. Задорожная // Управленческий учет. - 2022. - № 2-2. - С. 247-254.

26. Волхонская Д. С. Управление персоналом склада на основе рейтинговых оценок логистической деятельности горнодобывающего предприятия / Д. С. Волхонская, А. В. Селиванов // Менеджмент и маркетинг: теория и практика. - 2018. - С. 473-478.

27. Веригин Д. А. Оптимизация процессов в области логистики складских комплексов / Д. А. Веригин // Морской вестник. - 2018. - № 2. - С. 29.

28. Будникова А. А. Автоматизация склада - основа эффективного функционирования предприятия / А. А. Будникова, Е. Б. Тюнин // Информационное общество: современное состояние и перспективы развития. - 2020. - С. 96-98.

29. Александрова Л. Ю. Актуальные проблемы логистики на складе и их решения / Л. Ю. Александрова, А. Ю. Мунши // Вестник Российского университета кооперации. - 2020. - № 1 (39). - С. 4-11.

30. Муллер Н. В. Чрезвычайные ситуации на складе топлива / Н. В. Муллер // Региональные аспекты развития науки и образования в области архитектуры, строительства, землеустройства и кадастров в начале III тысячелетия. - 2020. - С. 365-368.

31. Селезнев С. В. Компьютерный ассистент для работников предприятий по действиям в чрезвычайных ситуациях / С. В. Селезнев // Актуальные проблемы общества, экономики и права в контексте глобальных вызовов. - 2023. - С. 87-93.

32. Пакеева В. В. Системы управления складом / В. В. Пакеева // Реальность-сумма информационных технологий. - 2015. - С. 140-142.

33. Максудов А. Д. Совершенствование логистических процессов предприятия / А. Д. Максудов // Наука, технологии, искусство: теоретико-эмпирические и прикладные исследования. - 2021. - С. 25-32.

34. ГОСТ Р 59282-2020. Системы управления складом. Функциональные требования (утв. и введён в действие от 01.04.2021). - М.: Стандартинформ, 2021.

35. Мкртумян Л. Г. Информационное обеспечение управления складским хозяйством: информационные технологии штрих-кодирования / Л. Г. Мкртумян // Академическая публицистика. - 2021. - № 6. - С. 186-197.

36. Вантеева А. П. Особенности внедрения автоматизированных систем управления складами на производственных предприятиях / А. П. Вантеева // Экономика и социум. - 2015. - № 2-5 (15). - С. 692-695.

37. Шеркунов А. В. Система управления складом и её влияние на деятельность предприятия / А. В. Шеркунов // Информатика: проблемы, методы, технологии. - 2023. - С. 746-751.

38. Дерябина Л. В. Складская логистика: способы управления и оптимизации / Л. В. Дерябина, В. В. Скитецкая // Вопросы устойчивого развития общества. - 2022. - № 4. - С. 365-371.

39. Ковшов А. И. Импортозамещение WMS (Система управления складом) / А. И. Ковшов, Ю. К. Низамова // ББК 26.890 (2Рос) я431 Е72. - 2023. - С. 406.

40. Хмурова Д. С. Современный подход к автоматизации бизнес-процессов / Д. С. Хмурова, Е. Р. Мысева // Финансовая безопасность. Современное состояние и перспективы развития. - 2022. - С. 284-289.

41. Асильбекова И. Ж. Использование модульной системы real-time 3D-визуализации системы LEAD WMS в складской логистике / И. Ж. Асильбекова, З. Е. Конакбай // Редакционная коллегия. - 2018. - С. 16.

42. Баран В. И. Автоматизация логистических процессов с помощью технологий 1С / В. И. Баран, Е. П. Баран // Достижения и перспективы развития вузовской науки. - 2018. - С. 40-44.

43. Вандышева И. С. Современные информационные технологии прямой и обратной связи с клиентами / И. С. Вандышева, И. М. Семенова // Проблемы и перспективы развития учетно-аналитического, финансового и контрольного обеспечения деятельности экономических субъектов. - 2021. -С. 172-175.

44. Филатов Д. WMS в аренду: новый уровень автоматизации склада / Д. Филатов // Логистика. - № 8. - 2018. - С. 8-9.

45. Кезуа И. Н. Критерии и методы оценки WMS-систем для внедрения в складской логистике предприятий сетевого ритейла / И. Н. Кезуа, М. В.

Воронин // Актуальные вопросы устойчивого развития современного общества и экономики. - 2022. - С. 115-119.

46. Heragu S. S. Mathematical model for warehouse design and product allocation / S. S. Heragu, L. Du, R. J. Mantel, P. C. Schuur // International Journal of Production Research. - 2005. - Т. 43. - № 2. - С. 327-338.

47. Basile F. A hybrid model of complex automated warehouse systems— Part I: Modeling and simulation / F. Basile, P. Chiacchio, J. Coppola // IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. - 2012. - Т. 9. - № 4. - С. 640-653.

48. Zu Q. Slotting optimization of warehouse based on hybrid genetic algorithm / Q. Zu // 2011 6th International Conference on Pervasive Computing and Applications. - IEEE, 2011. - С. 19-21.

49. Geraldes C. A. S. Warehouse design and planning: a mathematical programming approach / C. A. S. Geraldes, M. S. Carvalho, G. A. B. Pereira // Computational Science and Its Applications-ICCSA 2012: 12th International Conference, Salvador de Bahia, Brazil, June 18-21, 2012, Proceedings, Part III 12.

- Springer Berlin Heidelberg, 2012. - С. 187-201.

50. Xu W. Research on Storage Location Optimization Based on Genetic Algorithms / W. Xu, H. Jia // Journal of Physics: Conference Series. - IOP Publishing, 2019. - Т. 1213. - № 3. - С. 032020.

51. Ning D. Research on optimization of warehouse allocation problem based on improved genetic algorithm / D. Ning, et al. // Bio-inspired Computing: Theories and Applications: 13 th International Conference, BIC-TA 2018, Beijing, China, November 2-4, 2018, Proceedings, Part II 13. - Springer Singapore, 2018. - С. 252263.

52. Yang D. Optimization of storage location assignment in automated warehouse / D. Yang, Y. Wu, W. Ma // Microprocessors and Microsystems. - 2021.

- Т. 80. - С. 103356.

53. Wu Z. Optimization of order-picking problems by intelligent optimization algorithm / Z. Wu, H. Chen, J. Yang // Mathematical Problems in Engineering. -2020. - Т. 2020.

54. Khan M. G. Smart warehouse management system: Architecture, realtime implementation and prototype design / M. G. Khan, N. U. Huda, U. K. U. Zaman // Machines. - 2022. - Т. 10. - № 2. - С. 150.

55. Mohanraj K. Smart warehouse monitoring using IoT / K. Mohanraj, et al. // International Journal of Engineering and Advanced Technology. - 2019. - Т. 8. -№ 6. - С. 3597-3600.

56. Liu Z. Towards Elastic Data Warehousing by Decoupling Data Management and Computation / Z. Liu, et al. // Proceedings of the 2020 4th International Conference on Cloud and Big Data Computing. - 2020. - С. 52-57.

57. Zhang X. H. CSLA.NET Based N-Layer Application Framework of Warehouse Management System / X. H. Zhang, et al. // Advanced Materials Research. - 2011. - Т. 179. - С. 145-149.

58. Liu P. Design and implementation of warehouse management system based on B/S mode / P. Liu, et al. // 2015 International Conference on Computer Science and Applications (CSA). - IEEE, 2015. - С. 146-150.

59. Verriet J. A reference architecture capturing structure and behaviour of warehouse control / J. Verriet, B. van Wijngaarden // Automation in Warehouse Development. - London: Springer London, 2011. - С. 17-32.

60. Relyea R. Multimodal localization for autonomous agents / R. Relyea, et al. // Electronic Imaging. - 2019. - Т. 2019. - № 7. - С. 451-458.

61. Пермовский А. А. Применение технологии интернета вещей (IoT) в деятельности промышленных предприятий / А. А. Пермовский, В. А. Полянская, С. П. Карагезова // Финансовый менеджмент. - 2023. - № 2-2. - С. 126-132.

62. Faustino D. Stepwise migration of a monolith to a microservices architecture: Performance and migration effort evaluation / D. Faustino, et al. // arXiv preprint arXiv:2201.07226. - 2022.

63. Zak A. Modular e-Commerce Data Warehouse using Microservices / A. Zak, M. Bobak // 2022 Cybernetics & Informatics (K&I). - IEEE, 2022. - С. 1-6.

64. Cao H. Ontology-based holonic event-driven architecture for autonomous networked manufacturing systems / H. Cao, X. Yang, R. Deng // IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. - 2020. - Т. 18. - № 1. - С. 205-215.

65. Mourtzis D. Warehouse design and operation using augmented reality technology: a papermaking industry case study / D. Mourtzis, et al. // Procedia Cirp. - 2019. - Т. 79. - С. 574-579.

66. Yigitbas E. VR training for warehouse management / E. Yigitbas, et al. // Proceedings of the 26th ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology. - 2020. - С. 1-3.

67. Christianto H. A. Pembuatan Dashboard Penjualan Dan Pembelian Hevindo Sport / H. A. Christianto, et al. // Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi. - 2020. - Т. 8. - № 1. - С. 69.

68. Мальгин Е. Л. Актуальные аспекты обеспечения безопасности и охраны труда на складских помещениях / Е. Л. Мальгин, Е. Г. Шеметова, А. С. Штейнбрехер // Молодежь и XXI век-2021. - 2021. - С. 274-278.

69. Соколов А. А. Проблемы обучения сотрудников склада при внедрении новых автоматизированных технологий работы / А. А. Соколов // Современные тенденции развития системы образования. - 2018. - С. 323-324.

70. Schlüter C. Next level training in logistics: evaluation of a virtual reality-based serious game for warehouse logistics / C. Schlüter, V. Kretschmer // Proceedings of the 19th International Conference on Modeling & Applied Simulation (MAS 2020). - 2020. - С. 138-145.

71. Yigitbas E. VR training for warehouse management / E. Yigitbas, et al. // Proceedings of the 26th ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology. - 2020. - С. 1-3.

72. Гордиенко Е. П. Виртуальные тренажеры как современные обучающие средства / Е. П. Гордиенко // Транспорт: наука, образование, производство (Транспорт-2021). - 2021. - С. 38-40.

73. Шеховцов А. И. Моделирование технологических процессов по приему и выдаче грузов на местах общего пользования / А. И. Шеховцов // Сборник научных трудов Донецкого института железнодорожного транспорта. - 2018. - № 51. - С. 34-44.

74. Аникеева О. В. Использование функциональной модели IDEF0 для расчёта рисков / О. В. Аникеева, et al. // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. - 2022. - № 5 (355). - С. 89.

75. Истомина Т. В. UML-диаграммы как универсальный инструмент моделирования бизнес-процессов и проектирования программного обеспечения в сфере здравоохранения / Т. В. Истомина, И. В. Шубин // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии-ФРЭМЭ'2020. - 2020. - С. 290294.

76. Николюкин М. С. Структурная модель системы управления складским комплексом с интеграцией подсистемы подготовки в виртуальной реальности / М. С. Николюкин, А. Д. Обухов // Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии. - 2023. - № 1. - С. 128138.

77. Aloman A. Performance evaluation of video streaming using MPEG DASH, RTSP, and RTMP in mobile networks / A. Aloman, C. Hellge, G. P. Koudouridis, J. Karlsson // 2015 8th IFIP Wireless and Mobile Networking Conference (WMNC). - IEEE, 2015. - С. 144-151.

78. Ge C. QoE-assured 4K HTTP live streaming via transient segment holding at mobile edge / C. Ge, Z. Wang, M. Salehian, Z. Li // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. - 2018. - Т. 36. - № 8. - С. 1816-1830.

79. Vlaovic J. Content dependent spatial resolution selection for MPEG DASH segmentation / J. Vlaovic, S. Sadzakov, D. Pecarski // Journal of Industrial Information Integration. - 2021. - Т. 24. - С. 100240.

80. Синегубова С. В. Задачи, возникающие при разработке проекта системы видеонаблюдения для частного объекта охраны / С. В. Синегубова,

Д. Г. Савельева // Актуальные проблемы деятельности подразделений УИС. -2020. - С. 46-49.

81. Chuman T. Encryption-then-compression systems using grayscale-based image encryption for JPEG images / T. Chuman, W. Sirichotedumrong, H. Kiya // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. - 2018. - Т. 14. - № 6. - С. 1515-1525.

82. Alakuijala J. Comparison of brotli, deflate, zopfli, lzma, lzham and bzip2 compression algorithms / J. Alakuijala, et al. // Google Inc. - 2015. - С. 1-6.

83. Tabash F. K. Encryption techniques for H. 264/AVC videos: A literature review / F. K. Tabash, M. Izharuddin, M. I. Tabash // Journal of Information Security and Applications. - 2019. - Т. 45. - С. 20-34.

84. Yuan H. Hybrid distortion-based rate-distortion optimization and rate control for H. 265/HEVC / H. Yuan, M. Wang, J. Yang, Z. Liang // IEEE Transactions on Consumer Electronics. - 2021. - Т. 67. - № 2. - С. 97-106.

85. She B. Design and Implementation of Campus Network Streaming Media Live Video On-Demand System Based on Nginx and FFmpeg / B. She, Y. Li, M. Zhang, H. Zhao // Journal of Physics: Conference Series. - IOP Publishing, 2020. -Т. 1631. - № 1. - С. 012158.

86. Wang P. A comprehensive review on deep learning based remote sensing image super-resolution methods / P. Wang, B. Bayram, E. Sertel // Earth-Science Reviews. - 2022. - Т. 232. - С. 104110.

87. Кожемякина А. А. Система сжатия информации с выбором оптимального алгоритма / А. А. Кожемякина // Материалы VII Международной молодежной научной конференции «Математическое и программное обеспечение информационных, технических и экономических систем». - 2019. - С. 202-210.

88. Qiao W. An FPGA-based BWT accelerator for Bzip2 data compression / W. Qiao, et al. // 2019 IEEE 27th Annual International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines (FCCM). - IEEE, 2019. - С. 96-99.

89. Медведев Д. С. Гносеологические аспекты информации / Д. С. Медведев // Социально-гуманитарные знания. - 2019. - № 10. - С. 47-50.

90. Егорова С. Ю. Некоторые подходы к определению информационной энтропии / С. Ю. Егорова, С. Г. Смолина // Что есть жизнь? - 2021. - С. 25-32.

91. Обухов А. Д. Метод повышения информационной ценности видеоданных на основе фильтрации кадров и оценки энтропии / А. Д. Обухов, М. С. Николюкин // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2023. - Т. 23. - № 3. - С. 493-499.

92. Бородко А. В. Классификация центров обработки данных / А. В. Бородко // Информационные технологии и телекоммуникации. - 2019. - Т. 7. - № 1. - С. 1-9.

93. Ibrahim S. K. A new video transcoding for future wireless communication system / S. K. Ibrahim, N. N. Khamiss // 2019 International Conference on Electrical Engineering and Informatics (ICEEI). - IEEE, 2019. - С. 544-548.

94. Бекболатова Ж. Б. Вопросы организации хранения и перемещения массивов видеоданных / Ж. Б. Бекболатова // Kazakhstan Science Journal. -2019. - Т. 2. - № 8. - С. 5-14.

95. Карпов В. В. Импортозамещение в сфере информационных технологий на примере миграции с СУБД «Oracle» на СУБД «PostgreSQL» / В. В. Карпов, А. А. Рындин // Управление социально-экономическим развитием регионов: проблемы и пути их решения. - 2023. - С. 425-428.

96. Николюкин М. С. Моделирование поддержки принятия решений в системе управления складским комплексом / М. С. Николюкин, А. Д. Обухов, В. В. Алексеев // Информационно-правовые вопросы доступности и пределов допустимости генной медицины. - С. 54.

97. Обухов А. Д. Метод управления на основе технологий компьютерного зрения и машинного обучения для адаптивных систем / А. Д. Обухов, А. О. Назарова // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2023. -Т. 24. - № 1. - С. 14-23.

98. Saad M. A graph database for life cycle inventory using Neo4j / M. Saad, et al. // Journal of Cleaner Production. - 2023. - Т. 393. - С. 136344.

99. Романюк В. Д. Динамическое программирование в контексте изучения математики / В. Д. Романюк // Постулат. - 2024. - № 9. - С. 89.

100. Маркелов М. М. Метод автоматизированного составления расписания с использованием жадного алгоритма / М. М. Маркелов // Восточно-европейский научный журнал. - 2022. - № 1-1 (77). - С. 25-28.

101. Мельников Б. Ф. О классической версии метода ветвей и границ / Б. Ф. Мельников, Е. А. Мельникова // Компьютерные инструменты в образовании. - 2021. - № 1. - С. 21-44.

102. Замбржицкая Е. С. «Дерево» решений как инструмент принятия управленческих решений в отношении развития кадрового потенциала промышленных предприятий / Е. С. Замбржицкая, Э. Д. Гумерова // Приложение математики в экономических и технических исследованиях. -2020. - № 1. - С. 121-126.

ПРИЛОЖЕНИЕ А (справочное). Копии свидетельств о государственной

регистрации программ для ЭВМ

ПРИЛОЖЕНИЕ Б (справочное). Справки об использовании

342014. Тамбовская (Колеи., т.о. Город Тамбов. г Тамбов, простл Л ос юс некого, д. 72. кв. 83 ИНН/КПП 6800005922/680001001.01ТН 1236800004891. ОКВ'ЗД 72.19.62.01 гс.1.: [phone]; с-тяП: уя.Мгув"п2012@уя1к1сх.П1

« ЗС» об 2024 года. СПРАВКА

о практическом использовании результатов исследований аспиранта кафедры САПР ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный технический университет» Николюкина М.С. в ООО «НЧХР» при решении задач оптимизации управления складским комплексом на основе технологий машинного обучения и компьютерного зрения.

Аспирантом кафедры САПР ТГТУ Николюкиным М.С. был проведён системный анализ существующих подходов к моделированию и разработке систем управления складом с учётом специфики трудовой деятельности на складском комплексе и применением технологий виртуальной реальности для подготовки оператора; разработаны алгоритмы обработки видеопотока камер склада на основе технологий машинного обучения для улучшения качества распознавания объектов на видеокадре и методы сжатия данных для повышения скорости передачи информации; созданы алгоритмы обработки информации о состоянии окружения человека-оператора с использованием технологий компьютерного зрения; разработаны алгоритмы принятия решений о возможности возникновения ошибок человека-оператора в системах управления складом; а также модели системы управления складом, учитывающие специфику трудовой деятельности персонала складского комплекса и организацию подготовки оператора в виртуальной среде.

Внедрение результатов исследований аспиранта Николюкина М.С в деятельность ООО «НЧХР» позволило существенно снизить затраты и

результатов диссертационной работы

Общество с ограниченной ответственностью «НЧХР»

количество ошибок человека-оператора при выполнении складских операций.

Количество ошибок, совершаемых операторами, снизилось на 35%, чго привело к повышению точности складских операций. Затраты на устранение ошибок уменьшились на 32%, что в денежном выражении составило экономию в размере 112,5 тысяч рублей за пять месяцев, или в среднем 22.5 тысячи рублей в месяц.

Таким образом, результаты исследований аспиранта Николюкина М. С. нашли практическое применение в деятельности ООО «НЧХР», способствуя оптимизации процессов управления складским комплексом и повышению эффективности работы предприятия.

Генеральный директор