CC BY
46
DOI: 10.5281/zenodo.3336017 АНДРУСЬ О.1, БЕЛЯЕВА Н.С.
Проблема забезпечення ефективност vправлiння логiстичними процесами пiдприcмств легко! промисловостi
Предметом домдження е сукупнсть теоретичних, методичних i практичних основ забезпечення ефективност управл1ння лопстичними процесами пдприемств легкоi промисловост'1.
Метою до^дження е обгрунтування здатних до самонавчання технологй пдвищення ефек-тивност'1 управл1ння лопстичними процесами пдприемств легкоi промисловост'1 Украни.
Методи досл'!дження. В ход досл'1дження та узагальнення в статт використано загальнона-уков'1 та спец\альн'1 методи для забезпечення ефективност управл1ння лопстичними процесами пщприемств легкоi промисловост'1.
Результати роботи. В статт'1 подан результати розроблення та впровадження в практику лопс-тичних процес'в пдприемств легкоi промисловост'1 здатних до самонавчання ¡нформац'йних техно-логй, створених на основ'1 алгоритму AlphaDP, який не використовуе сформованих на основ'1 думок фах\вц1в-експерт'1в масив'1в даних, а мае вертикальн та горизонтальн'1 цикли самостйного анал'зу потоюв ¡нформацИ'. 1нновац1йн1 лопстичн'1 ¡нформацйн технологи е справжн1м поступальним кроком у розвитку штучного ¡нтелекту, який перевершуе людськ можливост'1 та дозволяе швидко анал'зу-вати необх'1дн'1 процеси та 1х елементи - вх\дн'1, поточн'1, вихдн дан'1, мобльно виробляти управл'нсьм р1шення у в'1дпов'1дь на стр1мю змни або обмеження параметр1в навколишнього середовища. Впровадження означених лопстичних ¡нформац'йних технологй в господарську практику пдприемств легкоi промисловост'1 дозволяе пдвищувати 1х ефективнсть, мобльно розширювати обсяги продажу та скорочувати запаси готовоi продукцИ, контролювати обсяги акцйних знижок, прискорювати об'1г оборотних коштв, збльшувати прибутковсть та конкурентоспроможнсть.
Галузь застосування результате. Економ'нна галузь: управл1ння пдприемством, логстика, лопстичн'1 процеси, управл1ння лопстичними процесами, використання ¡нновац'йних лопстичних ¡нформац'йних технологй.
Висновки. Використання у практиц логстичноi д)яльност'1 п'1дприемства легкоi промисловост'1 здатного до самонавчання алгоритму AlphaDP прискорюе прийняття «¡нтелектуальних управ-л'1нських ршень» та суттево пдвищуе ефективнсть складних лопстичних процеав, вдкривае нов'1 можливост'1 на ринку. А впровадження високотехнолопчного «¡нформац1йного диспетчера», оснащеного горизонтальним i вертикальним оптим'зац'йними циклами, дозволяе мобльнше та в бльш коротк терм'1ни забезпечувати рух частин або цлих колекцй товарного асортименту з одного магазину в ¡нший, що в умовах ринку створюе суттеву конкурентну перевагу.
Kлючовi слова: логстика, управл '1ння, лопстичн'1 процеси, штучний ¡нтелект, управл1ння лопстичними процесами, ефективнсть, управл'1ння, прибуток, конкурентоспроможнсть.
АНДРУСЬ О.И., БЕЛЯЕВА Н.С.
Проблема обеспечения эффективности управления логистическими процессами предприятий легкой
промышленности
Предметом исследования является совокупность теоретических, методических и практических основ обеспечения эффективности управления логистическими процессами предприятий легкой промышленности.
Целью исследования является обоснование способных к самообучению технологий повышения эффективности управления логистическими процессами предприятий легкой промышленности Украины.
Методы исследования. В ходе исследования и обобщения в статье использованы общенаучные
© АНДРУСЬ 01, БЕЛЯЕВА Н.С., 2019
Формування ринкових вщносин в УкраУж №5 (216)/2019 61
и специальные методы для обеспечения эффективности управления логистическими процессами предприятий легкой промышленности.
Результаты работы. В статье представлены результаты разработки и внедрения в практику логистических процессов предприятий легкой промышленности способных к самообучению информационных технологий, созданных на основе алгоритма AlphaDP, который не использует сформированных на основе мнений специалистов-экспертов массивов данных, а имеет вертикальные и горизонтальные циклы самостоятельного анализа потоков информации. Инновационные логистические информационные технологии являются настоящим поступательным шагом в развитии искусственного интеллекта, который превосходит человеческие возможности и позволяет быстро анализировать необходимые процессы и их элементы - входные, текущие, выходные данные, мобильно производить управленческие решения в ответ на стремительные изменения или ограничения параметров окружающей среды. Внедрение указанных логистических информационных технологий в хозяйственную практику предприятий легкой промышленности позволяет повышать их эффективность, мобильно расширять объемы продаж и сокращать запасы готовой продукции, контролировать объемы акционных скидок, ускорять оборот оборотных средств, увеличивать прибыльность и конкурентоспособность.
Область применения результатов. Экономическая отрасль: управление предприятием, логистика, логистические процессы, управление логистическими процессами, использование инновационных логистических информационных технологий.
Выводы. Использование в практике логистической деятельности предприятия легкой промышленности способного к самообучению алгоритма AlphaDP ускоряет принятие «интеллектуальных управленческих решений» и существенно повышает эффективность сложных логистических процессов, открывает новые возможности на рынке. А внедрение высокотехнологичного «информационного диспетчера», оснащенного горизонтальным и вертикальным оптимизационными циклами, позволяет мобильно и в более короткие сроки обеспечивать движение частей или целых коллекций товарного ассортимента из одного магазина в другой, в условиях рынка создает существенное конкурентное преимущество.
Ключевые слова: логистика, управление, логистические процессы, искусственный интеллект, управление логистическими процессами, эффективность, управление, прибыль, конкурентоспособность.
ANDRUS О.1., BELYAEVA N.S.
The problem of providing of the management efficiency of logistic processes at clothing industry enterprises
The subject of the study is a set of theoretical, methodological and practical bases for ensuring the efficiency of the management of logistics processes of light industry enterprises.
The purpose of the study is to substantiate the self-learning technologies of increasing the efficiency of the management of logistics processes of light industry enterprises in Ukraine.
Research methods. In the course of the research and generalization in the article its results used general scientific and special methods for ensuring the efficiency of management of logistics processes of light industry enterprises.
Work results. The article presents the results of the development and introduction into practice of logistics processes of light industry enterprises capable of self-learning of information technologies, created on the basis of the AlphaDP algorithm, which does not use the expert data bases formed on the basis of data bases, but has vertical and horizontal cycles of independent analysis of information flows. Innovative logistics information technology is a real step forward in the development of artificial intelligence, which exceeds human capabilities and allows you to quickly analyze the necessary processes and their elements - incoming, current, output, mobile to make managerial decisions in response to rapid changes or limitations of environmental parameters. Implementation of the designated logistic
information technologies in the economic practice of light industry enterprises can increase their efficiency, increase mobile sales volumes and reduce stocks of finished products, control the volume of promotional discounts, accelerate circulation of working capital, increase profitability and competitiveness.
The field of results application. Economic sector: enterprise management, logistics, logistics processes, management of logistics processes, use of innovative logistics information technologies.
Conclusions. Using in the practice of logistics of the light industry enterprise the self-learning algorithm AlphaDP accelerates the adoption of «intelligent management solutions» and significantly increases the efficiency of complex logistics processes, opens up new opportunities in the market. And the introduction of a high-tech «information manager» equipped with horizontal and vertical optimization cycles allows mobile and in a shorter time to provide the movement of parts or whole collections of product range from one store to another, which in the market conditions creates a significant competitive advantage.
Key words: logistics, management, logistic processes, artificial intelligence, management of logistic processes, efficiency, management, profit, competitiveness.
Постановка проблеми. Ctpímkí змЫи сучас-ного ринку зумовлюють необхщнють пщвищення мобтьност та конкурентоспроможност пщпри-емств i зокрема потребу пщвищення ефектив-ност лопстичних процеЫв пыдприемств легко!' промисловостк Саме сучасн Ыформа^йы технологи дозволяють мобтьно контролювати та пос^йно вдосконалювати склады логютичы про-цеси. Вщтак, проблема вдосконалення лопстичних процеЫв пщприемства легко!' промисловост на основi Ыформа^йних технолопй (1Т) потребуе всебiчного до^дження й узагальнення. Сучаснi IT-технолоп! дозволяють знизити рiвень учас-тi людини у лопстичних процесах, враховуючи здатнiсть систем, проце^в та !х елементiв - вхщ-них, поточних i вихiдних даних швидко реагувати та мобiльно переорieнтовуватися у вiдповiдь на стрiмкi змЫи чи обмеження умов та параметрiв навколишнього середовища.
Анал'1з останшх досл'!джень i публ^ацт. Проблемам управлЫня та вдосконалення ефек-тивностi логiстичних процеЫв присвячено пра-цi зарубiжних дослщниюв Б.О. Анiкiна, Д. Бауер-сокса, Й. Беккера, А.М. Гаджинського, Д.Уотерса, Е. Мате, Д. Стока, Дж. Хескетта. Розкриттю питань управлiння лопстичними процесами присвячено працi вщомих вiтчизняних учених, серед яких: 6.В. Крикавського, О.М. Тридiда, Н.М. ТюрЫо!, 1.В. Гойя, I. В. Баб^, Н.В. Чухрай. Однак, проблеми вдосконалення ефективност управлiння лопстичними процесами текстильного пщприем-ства все ще потребують всебiчного дослiдження та доопрацювання. Недостатньо дослщженими проблемами ефективного функцiонування логю-тичних систем текстильних пiдпри8мств е:
• недостатньо мобтьна орi8Hтованiсть на за-пити та вподобання споживачiв у ходi створення нових колекцiй;
• створення механiзмiв пiдвищення цiнностi нових колекцiй у споживачiв для забезпечення !'х лояльности
• розширення обсягiв продажiв готово!' про-дукц! у довготермiновiй перспективi для макси-мiзацiï прибуткiв;
• легка та мобльна адаптацiя до зовышнк викликiв, як-то: погоднi умови, свята чи показники продажiв;
• своечасне забезпечення технологiчних етапiв виробничого процесу необхiдними ресурсами вщ-повщно! кiлькостi та якостi, враховуючи !х запаси;
• забезпечення належно! ктькост та якос-тi асортиментних одиниць вiдповiдно до запитiв споживачiв по каналах збуту;
• прискорення руху готово! продукц! та змен-шення кiлькостi залишкiв.
Метою до^дження. Означений стан проблеми актуалiзуe необхщнють пщвищення ефек-тивностi управлiння лопстичними процесами пщприемства легко! промисловост та зумов-люе потребу аналiзу та окреслення шляхiв !"! розв'язання на основi IT технологiй, якi здатн са-монавчатися та пiдвищувати ефективнють су-часних логiстичних систем. Теоретичн висновки мають бути зробленi з позицiй збереження над-бань сучасно! економiчно! науки.
Виклад основного матерiалу. Сучасн ло-гiстичнi процеси потребують змiщення центра-лiзованого управлiння статичними елемента-ми логютично! системи, яка мае певну ieрархiю структури, в бк мобiльного децентралiзованого управлiння позбавлених ieрархiï «Ытелектуаль-
них» eлeмeнтiв початкових структур. OcTaHHÍ мо-жуть бути як сировиною, компонентами, готовою продукцию, так i транзитним обладнанням (на-приклад: пакуванням), транспортними системами (наприклад: конвеерами, транспортними за-собами) тощо. Н. Райхл називае таю елементи «¡нтелектуальними», наголошуючи, що основною '¿х рисою е здaтнiсть самоконтролю, самопла-нування та забезпечення складних виробничих процeсiв. А впровадження IT-технолопй у практику логiстичних процесс дозволяе миттево пе-рeорi8Hтовувaти управлЫськ процеси та за-безпечувати практично «самостйне» прийняття упрaвлiнських рiшeнь «¡нтелектуальними» еле-ментами на основi рiзномaнiтних заданих па-рaмeтрiв, виконувати замовлення у вщповщь на стрiмкi виробничi або упрaвлiнськi виклики [1]. Водночас, динaмiчний розвиток ¡нформа-цiйно-комунiкaцiйних технолопй, як RFID (Radio Frequency Identification (англ.) - радючастотна iдeнтифiкaцiйнa технолопя), дозволяе створю-вати та поеднувати «iнтeлeктуaльнi» елементи та процеси вi автоматизованих системах.
Логiстичнi служби пщприемств легко!' промис-ловостi не можуть прямо впливати на запити та смаки споживaчiв. Однак, сучaснi 1Т-техноло-rïi дозволяють суттево пiдвищити ефективысть означеного впливу, осктьки прискорюють управлгння лопстичними процесами зокрема, забезпечуючи вчасысть руху потокгв матергалгв i готових товаргв, створення надгйних та ефектив-них систем контролю, постачання, пщтриман-ня запасгв та реалгзацГ'' готово!' продукцм'. Вщтак, пщвищення ефективност управлгння сучасними лопстичними процесами пщприемства можли-ве на основг використання таких ¡нформацгйних систем як:
• моыторинг лопстичних ланцюпв (Supply Chain Monitoring - SCMo);
• управлЫня подтми лопстичних ланцюпв (Supply Chain Event Management - SCEM);
• планування вхщних, поточних внутрш-ых i вихщних матер^льних потреб (Logistics Requirements Planning - LRP);
• гнучка система складського вантажооб^у (Flexible Materials Handling System - FMHS);
• ор^нтована на попит лопстика (Demand-Driven Te^niques / Logisties - DDT);
• запаси, кероваы ктентами (Vendor Managed Inventory - VMI) [1].
Так ¡нформацйы системи caMi по co6i статич-ы. Ix ефективысть значною м^ою визначаються вм¡ннями, доcв¡дом, прагненнями, потребами та часовими межами впливу людини - управлЫцю р¡зниx ланок, постачальниюв, б¡знec-пaртнeр¡в та, врeшт¡, споживачв B¡дтaк, прискорення руху, забезпечення часових лапв, поcт¡йний моыто-ринг та корегування ¡нформацм' щодо стану при-йнятих упрaвл¡нcькиx р¡шeнь суттево пщвищуе i'x eфeктивн¡cть та створюе п¡дприeмcтву зна-чн¡ конкурeнтн¡ переваги. Однак найскладышим у впровaджeнн¡ таких систем дотепер залишаеться оц¡нкa та врахування впливу людського фактора.
Важливим кроком у створены ефектив-них управлЫських систем без учacт¡ людини е розробка в 2010 роц британською компанг ею DeepMind Technologies Limited штучного ¡н-телект «AlphaGo», який ¡м¡туe нейронну мережу людського мозку, здатний швидко aнaл¡зувaти склады та обмежеы часом ситуацм', самонавча-тися в xод¡ гри в Го. В розробц програми спочатку використовувалися записан партм' профec¡йниx гравцю, з яких вона обирала власы ходи. Вдо-сконалення програми дозволило 'й самостй-но грати проти само''' себе [2]. В жовты 2017 р. команда розробниюв AlphaGo в журнaл¡ Nature презентувала бтьш досконалу вeрc¡ю AlphaGo Zero, яка ¡м^уе короткочасну пам'ять людського мозку, не використовуючи даних людських ¡гор, тобто, значно швидше приймае «¡нтелектуальы р¡шeння» caмоcт¡йно. B¡дтaк, створення ¡нфор-мaц¡йниx тexнолог¡й без зaд¡яння сформованих на оcнов¡ думок фax¡вц¡в-eкcпeрт¡в масивю даних е cпрaвжн¡м поступальним кроком у розви-тку штучного ¡нтелекту, який перевершуе людcьк¡ можливоси оcк¡льки eкcпeртн¡ дaн¡ часто дороп, нeнaд¡йн¡ або просто нeдоcтупн¡ [3]. Таю програми дозволяють швидко приймати склады комплексы р0ення, тому 1х практичне застосування здйснюеться вже cьогодн¡ на фондових б^жах, в мeдичн¡й прaктиц¡ для встановлення д^гнозю, у робот¡ диспетчерських служб аеропор^в тощо.
B¡дтaк, застосування алгоритму AlphaDP, здат-ного caмоcт¡йно та швидко приймати «¡нтелекту-aльн¡ управлЫськ р¡шeння» в сучасних складних лопстичних процесах суттево пщвищуе ïx ефек-тивн¡cть. Оcк¡льки прискорення в¡дпов¡дeй на питання - як ресурси необхщы для надйно''' дг яльноcт¡ господарського суб'екта, який товар повинен бути у певний момент та на яких ринках та
яким чином можливо мaкcимiзyвaти обсяги продажу товару суттево пiдвищy8 eфeктивнiсть ло-гютично! дiяльностi. Водночас, практичне впро-вадження 1нтелектуального Логiстичного Циклу (1ЛЦ) повинно також враховувати нaйбiльш опти-мальн шляхи транспортування готово! продукцм вщ виробника до розгалужено! мeрeжi магази-нiв та мaгaзинiв мiж собою впродовж короткого термЫу часу, наприклад щотижнево. Модель такого руху товару подана на рисунку 1.
В основу означено! модeлi управлЫня логютич-ними процесами пiдпри8мствa, покладена здат-на до самонавчання система, яка Грунтуеться на основi штучного Ытелекту та поеднуе можли-вост складних диспетчерських aлгоритмiв. Що-до останых, то вони вже користуються попитом у сферах, функцюнування яких нагадуе людський iнтeлeкт. Наприклад, в умовах мобтьного при-йняття комплексних р0ень на фондових бiржaх, медичый дiaгностицi, складних i високоЫтелек-туальн iгор (Эо та шахи) тощо. Досвiд практичного застосування здатних до самонавчання систем штучного Ытелекту свщчить про !х переважаючу ефективнють у порiвняннi з рiшeннями, як при-ймають люди-профeсiонaли або звичайне про-грамне забезпечення. Отже, створення модeлi yпрaвлiння логiстичними процесами пщприем-ства на основi здатних до самонавчання систем
штучного Ытелекту повинно бути ч^ко обГрунто-вано, розроблено та апробовано на практицк
Початковим елементом розроблення модeлi yпрaвлiння логютичними процесами пщприем-ства на основi здатно! до самонавчання системи штучного Ытелекту е пeрeдyсiм цeнтрaлiзовa-не мобтьне yпрaвлiння запасами як сировин-них мaтeрiaлiв, так i готово! продукцм в реальному часу, яке потребуе щоденного оновлення.
Зворотний зв'язок пiдпри8мствa щодо ефек-тивност aнaлiзовaно! системою Ыформацм в динамц часу здiйсню8ться на основi добре Ы-тегрованих iндикaторiв якi дозволяють оцЫи-ти yспiх або невдачу рeaлiзaцi!' товару за минyлi перюди у порiвняннi з еталонним запрограмо-ваним на самонавчання алгоритмом, який у на-шому дослiджeннi визначимо як А!рИайР (А!рИа-Dispatcher). Фyнкцiонaльно eфeктивнiсть такого алгоритму визначаеться здaтнiстю до самонавчання, aнaлiзy та прийняття р0ень на рiвнi, а часто й вище людського iнтeлeктy, яка передуем залежить вiд дeтaлiзaцi! його розроблення, кть-костi покладено! в його основу необхщно! Ыфор-мацм та можливостей aнaлiзy вaрiaнтiв Ыформа-цп та вибору серед них найбтьш оптимального.
Постiйний доступ розробленого алгоритму AlphaDP до Ыформацм про поточний стан продажу кожно! колекцм, товару, артикулу, розмiрy за кож-
Рисунок 1. Модель управлшня логiстичними процесами шдприемства на основi здатно! до самонавчання системи штучного штелекту
(де, В - виробництво; Б - Магазин 1..п (1,2,3 та 5,6 як розташован в одному мсл)
ну добу дозволить оперативно приймати рiшeння системи стосовно наявноcтi та розмiщeння кожного артикулу товарного асортименту. Облк та по-стачання окремих колeкцiй товарiв охоплюватиме горизонтальний оптимiзацiйний цикл, а аналiз на-явностi розмiрiв та розмщення колекцйно!' части-ни визначае вертикальний оптимiзацiйний цикл.
Функцiонування вдосконалено! лопстично! мо-дeлi транспортування вщ магазину до магазину на основi розробленого алгоритму А!рИайР в хо-дi вертикального оптимiзацiйного циклу перед-бачае три етапи (рисунок 1).
Перший крок вертикального аналiзу за допо-могою алгоритму А!рИайР передбачае аналiз залишкiв або дeфiциту кожного артикулу товарного асортименту певно! колекцм у кожному ма-
газин системи рeалiзацií товарiв, узагальнюе результати аналiзу та перенаправляв нeпроданi асортиментн одиницi товарiв у магазин затре-буваного попиту (рисунок 2). Таким чином дослг джуються потреби кожного артикулу товарного асортименту певно! колекцм у кожному магазин.
Другий крок розроблено! на основi алгоритму А!рИайР модeлi дозволяе аналiзувати та визна-чати найбiльш затрeбуванi у споживачiв асор-тимeнтнi одиницi колекцм або визначити и якi користуються '!х особливим попитом. На цьому етап доцiльно вдосконалити у виробничому про-цeсi наявнi асортимeнтнi одиницi будь-яко! колекцм, а також визначати необхщну '!х кiлькiсть та час надходження до кожного магазину в пер-спeктивi. (рисунок 3).
Рисунок 2. Перший крок продажу товарiв колекцшно! частини А
(де А - Колек^йна частина "А" (та сукупнсть надлишкових розмiрiв колекцп)
Рисунок 3. Другий етап вертикального оптимiзацiйного циклу
Рисунок 4. Третш етап вертикального оптимiзацiйного циклу
(де Л - створенi пщприемством додатков/' асортиментн одиниц новоI колекцп для задоволенн необхiдного по-питу споживачв)
Тре^й крок вертикального оптимiзaцiйного циклу розроблено! на основi алгоритму A!phaDP мо-дeлi передбачае перенаправлення та транспор-тування необхщних споживачам асортиментних одиниць та розмiрiв колекцп у тi магазини, в яких споживaчi не змогли придбати необхщний товар.
Таким чином, використання здатного до само-навчання штучного Ытелекту у ходi вертикально! оптимiзaцi'í зумовлюе ряд переваг:
• по-перше, суттеве зниження кiлькостi про-даного зi значними знижками останых одиниць або не проданого взaгaлi товару;
• по-друге, дозволяе сформувати у споживaчiв враження постiйного оновлення поточних колек-цiй товарного асортименту в кожному магазину а також наявност !х розмiрiв в кожый покyпцi.
• по-трете, постiйний рух поточних колeкцiй товарного асортименту вщ мaгaзинiв з низькими попитом до магазиыв з пщвищеним попитом покуп-цiв, наприклад, перевезення купальниюв зi Львова до Одеси, дозволяе суттево пiдвищити ефектив-нють продажу окремих асортиментних одиниць та зменшити запаси нeрeaлiзовaного товару.
Використання пропоновано! лопстично! сис-теми дозволяе виробниковi постiйно та мобiльно поповнювати Ыформафйну асортиментну базу новими колекфйними частинами вертикального оптимiзaцiйного циклу вщповщно до потреб i замовлень окремих магазиыв, стану поточно! кон'юнктури споживaчiв, погодних умов тощо. А виробник вщповщно до поточних запи^в швид-
ко виробляе та вщправляе нeобхiднi колeкцiйнi aсортимeнтнi одиницi до найближчого магазину. При цьому у споживaчiв скпадаеться враження пос^йного оновлення колeкцiйного товарного асортименту. Позитивним додатковим ефектом пропоновано! лопстично!' системи е здaтнiсть швидкого реагування на конкретн запити ктен-та (наприклад, споживaчeвi нeобхiднa модель А 42 розмiрy, яка залишилась лише в Ышому ма-гaзинi), яка може бути легко включена до що-тижневого поточного кола товарних перевезень. Вщтак, покупц починають част0е вiдвiдyвaти магазини торпвельно! мeрeжi.
Разом iз тим, горизонтальна оптимiзaцiя ру-ху товарного асортименту полягае у пщвищен-нi eфeктивностi транспортного сполучення мiж магазинами, якi здiйснюють рeaлiзaцiю товaрiв пiдприeмствa. Горизонтальна оптимiзaцiя також передбачае дектька наступних крокiв.
Перший крок горизонтального руху товарного асортименту передбачае пос^йний aнaлiз транспортних потоюв додаткових одиниць колекцп' з урахуванням свят, сезону, погодних умов тощо. Виробництво та постачання додаткових одиниць ново! колекцп товарного асортименту зд^сню-еться до найближчого магазину розробленого транспортного кола (рисунок 5).
Другий крок зумовлюе розподт додаткових одиниць ново! колекцп товарного асортименту до магазиыв торпвельно! мeрeжi шляхом aнaлiзy !х наявност (X, У, 2, X, У 2,...) та забезпечення не-
Рисунок 5. Перший крок горизонтального руху товарного асортименту
(X, У, I - додатков '1 одиниц новоI колекцп товарного асортименту)
Рисунок Б. Другий крок горизонтального оптимiзацiйного циклу
обхщного асортименту в кожному iз них. (рисунок 6).
Тре^й крок постйного горизонтального ана-лiзу програмою А!рИайР забезпечуе оптимiза-цiю постiйного обороту додаткових одиниць ново! колекцп товарного асортименту (з магазину та складу) у мeрeжi задiяних магазиыв, обира-ючи найбiльш eфeктивнi транспорты маршрути.
На вiдмiну вiд традицйно'!' лопстично( системи, яка забезпечуе прийняття рiшeнь на основi да-них минулого перюду Пропонована система мае вщчуты переваги, оскiльки поеднання програмою А!рИайР вертикального та горизонтального оптимiзацiйних циклiв дозволяе пщтримувати постiйно новий та рiзноманiтний вибiр товарiв у
магазинах торпвельно( мeрeжi та забезпечити 1х мобiльний рух вщповщно до запитiв споживачiв.
Висновки
Використання у практицi лопстично( дiяльнос-тi пiдприeмства легко( промисловостi здатно-го до самонавчання алгоритму А!рИайР приско-рюе прийняття «iнтeлeктуальних управлЫських рiшeнь» та суттево пiдвищуe ефективысть складних логiстичних процeсiв, вiдкриваe но-вi можливостi на ринку. А впровадження висо-котeхнологiчного «iнформацiйного диспетчера», оснащеного горизонтальним i вертикальним оптимiзацiйними циклами, дозволяе мобтьнг ше та в бтьш короткi тeрмiни забезпечувати рух
частин або цтих колeкцiй товарного асортименту з одного магазину в Ыший, що в умовах ринку створюе суттеву конкурентну перевагу.
Список використаних джерел
1. biblio-online.ru. (2019). Лопстика. Тeорiя та практика. Report 2018 [online] Available at: https://biblio-online.ru/book/logistika-teoriya-i-praktika-379721 [Accessed 3 Mar. 2019].
2. Biкiпeдiя [Електронний ресурс]: AlphaGo. Режим доступу до сайту: https://uk.wikipedia.org/wiki/ AlphaGo
3. Biкiпeдiя [Електронний ресурс]: AlphaGo Zero. Режим доступу до сайту: https://en.wikipedia.org/wiki/ AlphaGo_Zero
References
1. biblio-online.ru. (2019). Logistics. Theory and practice. / Report 2018 [online] Available at: https://biblio-online.ru/book/logistika-teoriya-i-praktika-379721 [Accessed 3 Mar. 2019].
2. Wikipedia [e-resource]: AlphaGo Site access mode: https://uk.wikipedia.org/wiki/AlphaGo
3. Wikipedia [e-resource]: AlphaGo Zero. Site access mode: https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo_Zero
Даш про aBTopiB
Андрусь Ольга Iван'тна,
к. пед. н, доцент, доцент кафедри економки i пщпри-емництва, Нацюнальний техычний уыверситет УкраТ-ни «КиТвський полiтeхнiчний iнститут iмeнi 1горя Скор-ського»,
просп. Перемоги, 37, м. КиТв, 03056, УкраТна
e-mail: olgaiandrus@gmail.com
Беляева Натал'т Сергивна,
мапстрант кафедри eKOHOMiKH i пщприемництва, Нaцiонaльний тexнiчний yнiвeрситeт УкраТни «КиТ'в-ський полiтexнiчний iнститyт iмeнi 1горя CiKopcbKoro», просп. Пeрeмоги, 37, м. КиТв, 03056, УкраТна e-mail: natalo4kavsylava@gmail.com
Данные об авторах Андрусь Ольга Ивановна,
к. пeд. н., доцeнт, доцeнт кaфeдры экономики и прeд-принимaтeльcтвa, Национальный тexничecкий уни-вeрcитeт Украины «Киeвcкий Политexничecкий институт имeни Игоря Сикорского», просп. Побeды, 37, г. Киeв, 03056, Украина e-mail: olgaiandrus@gmail.com Беляева Наталья Сергеевна, магистрант кaфeдры экономики и прeдпринимa-тeльcтвa, Национальный тexничecкий yнивeрcитeт Украины «K/ieBc^/M политexничecкий институт имeни Игоря Сикорского», просп. Побeды, 37, г. Kиeв, 03056, Украина e-mail: natalo4kavsylava@gmail.com
Information about the authors Olga Andrus,
Ph.D., Associate professor of Economics and Entrep-reneurship Department, National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute» Pobedy av., 37, Kyiv, 03056, Ukraine e-mail: olgaiandrus@gmail.com Natalia Belyaeva,
Master of the Economics and Entrepreneurship Department, National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute» Pobedy av., 37, Kyiv, 03056, Ukraine e-mail: natalo4kavsylava@gmail.com
DOI: 10.5281/zenodo.3336029 ГОЛОВ1НА Д.В., ОЛЕКСЮК О.Ф, МУКОВ1З В.С.
Формування облшово! полггики на тдприемствк проблеми та напрями ix виршення
Предмет до^дження - теоретико-методичн п'щходи до формування облково! пол'пики пд-приемства, проблеми ff реал1зацн в сучасному б1знес-середовищ'1.
Метою написання статт е досл'щження Ыдход/в до розробки облково'1' полтики п'щприемства, вид-лення чтких ff елеменш та надання пропозищй щодо усунення можливих проблем при ff формування.
Методолопя проведення роботи - положення теор'1й науковц\в у досл'щженн'1 обл'1ково'1' пол-тики п'щприемства з використанням р'зних наукових методов.
© ГОЛОВ1НА Д.В., ОЛЕКСЮК О.Ф., МУКОВ1З В.С, 2019
