В сборнике представлены материалы участников Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, отражающие содержание актуальных исследований в различных областях научного знания. Приведены результаты теоретических и прикладных изысканий представителей научного и образовательного сообщества. Предназначен для широкого круга читателей. Статьи представлены в авторской редакции.
в статье раскрываются теоретические и практические аспекты оптимизации управления запасами автосервиса с использованием технологий анализа данных и машинного обучения. Цель исследования заключается в систематизации проблемных направлений оптимизации управления запасами и предложении инструментов анализа данных и машинного обучения для решения данных проблем. В условиях автосервиса возможности технологий анализа данных и машинного обучения проявляются прежде всего в создании точных моделей прогнозирования спроса на запчасти, которые учитывают не только объемы продаж, но и скрытые паттерны поведения клиентов и технического состояния автомобилей. В качестве инструментов повышения эффективности управления запасами предлагается к внедрению модели «random forest», XGBoost, которые значительно повышает точность прогнозов, а также модели типа «ARIMAX». Результаты исследования могут быть использованы для повышения эффективности системы управления запасами в автосервисах.