Інтегроване виробниче планування на основі предиктивної та прескриптивної аналітики
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
The paper investigates an integrated approach to decision support in production planning that combines
predictive analytics (for demand forecasting) and prescriptive analytics (for resource optimization). A hybrid
forecasting model based on SARIMA and Random Forest algorithms with automatic selection of the most
effective one has been implemented. To optimize the production plan, a linear programming model aimed at
minimizing the total costs of the enterprise has been developed. A web application has been created, and its
testing on real data confirmed a 14.5% reduction in total costs and achieved forecasting accuracy with an
error of less than 9%.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Шевчук О. Ф., Бондар М. Я. Інтегроване виробниче планування на основі предиктивної та прескриптивної аналітики // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/28787.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (3)
- Saira Malik, Muhibullah Khan, Muhammad Kamran Abid, & Naeem Aslam. (2024). Sales Forecasting Using Machine Learning Algorithm in the Retail Sector. Journal of Computing & Biomedical Informatics, 6(02), 282–294. Retrieved from https://www.jcbi.org/index.php/Main/article/view/370
- Li, X., Ji, X. & Zeng, X. (2024). Optimizing supply chain networks using mixed integer linear programming (MILP). Theoretical and Natural Science, 41, 139-144. DOI: https://doi.org/10.54254/2753-8818/41/20240642
- Dimitris Bertsimas, Nathan Kallus. (2019) From Predictive to Prescriptive Analytics. Management Science, 66(3):1025-1044. DOI: https://doi.org/10.1287/mnsc.2018.3253