Адаптивна модель генерації етикеток в ERP-системах на основі інтеграції бази даних та бази знань

Abstract

Проведено комплексне дослідження вимог, функціональних можливостей та архітектурних особливостей інтелектуального модуля «Бирки (партія–тара)», що функціонує в межах інформаційної системи керування ресурсами підприємства «ПлазмІС». Актуальність роботи зумовлена специфікою високодинамічного дискретного виробництва, де критичною є висока простежуваність матеріальних потоків та гнучкість міжцехової і складської логістики. Традиційні підходи до маркування, основані на статичних шаблонах етикеток, створюють проблему зростання кількості жорстко зафіксованих форматировок під кожну нову комбінацію «номенклатура–тара–контрагент». Це спричиняє значні трудовитрати на адміністрування системи, витрати на матеріали для маркування, ускладнює підтримку цілісності даних та підвищує ризик помилок через людський чинник під час ручного вибору шаблонів. Наукова новизна дослідження полягає у розробленні формалізованої математичної моделі інтелектуального модуля, яка базується на синергії реляційної моделі даних та продукційної моделі знань. У роботі детально описано п’ять ключових відношень бази даних (Item, Item_part, Barcode, Item_unit_storage, Item_storage), які становлять інформаційний фундамент системи. Вперше запропоновано механізм динамічного керування структурою етикетки через інтелектуальну надбудову — базу знань. Вона реалізована як сукупність продукційних правил, предикатів та функцій, що дозволяють адаптувати контент та формат бирки в режимі реального часу залежно від параметрів користувача, характеристик партії, типу тари та умов логістичного ланцюга. Запропонована база знань дозволяє систематизувати інформацію про продукцію та бізнес-процеси у вигляді ієрархічних тем, що забезпечує високу швидкість доступу до необхідних специфікацій. Такий підхід розв’язує критичну проблему лінійного зростання кількості жорстко заданих шаблонів, притаманну традиційним ERP-системам. Розроблений метод друку фактичних бирок безпосередньо з інформаційної системи забезпечує цілісність даних та мінімізує вплив людського фактора. Практичне значення отриманих результатів підтверджено впровадженням модуля на підприємстві ТОВ «ПлазмаТек». Експериментальна експлуатація показала суттєве підвищення рівня автоматизації складських операцій: час на виконання процесів маркування скоротився у 2,5—4 рази, а кількість помилок персоналу, пов’язаних з некоректним введенням даних, зменшилася вдвічі. Результати дослідження можуть бути використані як методологічна база для проєктування адаптивних компонентів сучасних інтелектуальних систем обліку та логістики.The article presents a comprehensive study of the requirements, functional capabilities and architectural features of the intelligent module "Tags (batch-container)", which operates within the information system for managing resources of the enterprise "PlasmIS". The relevance of the work is due to the specific character of highly dynamic discrete production, high traceability of material flows and flexibility of inter-shop and warehouse logistics are critical. Traditional approaches to labeling, based on static label templates, create the problem of increasing the number of rigidly fixed formatting for each new combination of "nomenclature-container-counterparty". This causes significant labor costs for system administration, costs for labeling materials, complicates maintaining data integrity and increases the risk of errors due to the human factor during manual template ion. The scientific novelty of the research lies in the development of a formalized mathematical model of the intelligent module, based on the synergy of the relational data model and the production knowledge model. The work describes in detail five key database relationships (Item, Item_part, Barcode, Item_unit_storage, Item_storage), which constitute the information foundation of the system. For the first time, a mechanism for dynamic label structure management through an intelligent superstructure — a knowledge base is proposed. It is implemented as a set of production rules, predicates and functions that allow adapting the content and format of the tag in real time depending on the user parameters, batch characteristics, type of container and logistics chain conditions. The proposed knowledge base enables to systematize information about products and business processes in the form of hierarchical topics, which provides high speed access to the necessary specifications. This approach solves the critical problem of linear growth in the number of rigidly specified templates, inherent in traditional ERP systems. The developed method of printing actual tags directly the information system ensures data integrity and minimizes the impact of the human factor. The practical significance of the results obtained was confirmed by the implementation of the module at the enterprise PlasmaTek LLC. Experimental operation showed a significant increase in the level of automation of warehouse operations: the time for performing labeling processes was reduced by 2.5—4 times, and the number of personnel errors associated with incorrect data entry was halved. The results of the study can be used as a methodological basis for designing adaptive components of modern intelligent accounting and logistics systems.