Адаптивное прогнозирование страхового запаса: от модели к программной реализации в эпоху Big Data

Abstract

В статье представлена адаптивная модель прогнозирования страхового запаса, отличительной особенностью которой выступает идея формирования не постоянного, а плавающего страхового запаса через включение в формулу Феттера ошибки прогнозной модели спроса и непрерывного мониторинга накопленной ошибки прогноза. Такой подход обеспечивает прямую связь между системами прогнозирования и управления запасамив условиях экономической нестабильности. Для верификации модели и демонстрации ее работы разработан программный прототип на языке Python. Описаны результаты сравнительного анализа традиционной и адаптивной методик на синтезированных данных для стационарных и нестационарных временных рядов. Описана архитектура масштабирования решения для промышленной эксплуатации в условиях Big Data с использованием современных инструментов программирования и аналитики.