ДонНТУ   Портал магистров

Шестаков Богдан Андреевич

Факультет информационных систем и технологий

Кафедра автоматизированных систем управления

Специальность «Информационные системы и технологии»

Разработка информационной системы анализа данных о местоположении для определения оптимального размещения пунктов выдачи

Научный руководитель: к.т.н., доц. каф. АСУ Андриевская Наталия Климовна

Резюме Образование Реферат Библиотека Ссылки Индивидуальный раздел

Реферат по теме выпускной работы

Содержание

• Введение
• 1. Постановка задачи
• 2. Методы и подходы
• 3. Разработка структуры ИС
• 4. Преимущества внедрения
• Алгоритмы и модели
• Результаты и перспективы внедрения
• Выводы
• Список источников

Введение

Рост электронной коммерции и увеличение объёмов доставок создают новые задачи для логистических компаний, требуя эффективной организации сети пунктов выдачи (ПВ). Оптимальное размещение ПВ позволяет минимизировать затраты на транспортировку, сократить время доставки и повысить качество обслуживания клиентов. Традиционные методы планирования логистической инфраструктуры зачастую не учитывают разнообразие факторов и динамику современных городов, таких как плотность населения, транспортная доступность, конкурентная среда и сезонные колебания спроса.

Для решения этих задач необходима современная информационная система (ИС), способная собирать и интегрировать данные из различных источников, выполнять пространственный анализ и предсказательную аналитику, чтобы поддерживать процесс принятия решений. Использование геоинформационных систем (ГИС) в связке с методами анализа больших данных и алгоритмами машинного обучения позволяет автоматизировать сбор и обработку информации, проводить глубокий анализ и строить прогнозы. Внедрение такой системы позволяет компании повысить операционную эффективность и конкурентоспособность за счёт оптимального планирования сети пунктов выдачи.

Целью данной работы является разработка структуры информационной системы для анализа данных о местоположении и определения оптимального размещения ПВ, что позволит улучшить доступность услуги, снизить логистические затраты и обеспечить эффективное обслуживание клиентов [1].

1. Постановка задачи

С ростом объёмов электронной торговли и повышением требований к логистической инфраструктуре оптимизация размещения пунктов выдачи (ПВ) становится ключевой задачей для логистических компаний. Эффективная сеть ПВ позволяет сократить транспортные издержки, повысить удобство и доступность услуг. Для решения этой задачи информационная система должна обеспечивать комплексный анализ данных о местоположении. Основные аспекты задачи, которые должна решать система, включают [2]:

1. Сбор и интеграция данных

Система должна собирать и объединять данные о демографии, плотности населения, транспортной инфраструктуре, сезонных колебаниях спроса и конкурентной среде из различных источников, включая ГИС и базы данных о предпочтениях клиентов.

2. Пространственный анализ

Анализ данных для выявления оптимальных зон размещения ПВ:

• Анализ плотности населения для определения зон с высоким потенциалом спроса.
• Буферный анализ для оценки доступности ПВ.
• Анализ конкуренции для выбора стратегически выгодных зон.
3. Прогнозирование спроса

Использование алгоритмов машинного обучения для предсказания пиковых нагрузок и динамики спроса помогает адаптировать сеть ПВ под изменяющиеся условия.

4. Оптимизация маршрутов

Система должна минимизировать издержки, анализируя маршруты доставки и сокращая время и расходы на транспортные операции.

5. Автоматизация принятия решений

На основе анализа данных система предоставляет рекомендации по размещению новых ПВ, исходя из рентабельности и потенциала спроса.

6. Гибкость и адаптивность

Система должна быть способной адаптироваться к новым данным и изменениям рынка, включая корректировку моделей и интеграцию дополнительных источников информации.

Пример формулировки задачи:

Задача оптимизации размещения ПВ может быть представлена в виде математической модели:

где c_ij — вес важности клиента j для пункта i, а x_ij — бинарная переменная, показывающая, обслуживается ли клиент j пунктом i.

Реальный пример:

В городе с населением 100000 человек система анализирует плотность населения и транспортную доступность. На основе анализа выделяются три оптимальные зоны для размещения ПВ, что позволяет покрыть 90% населения с минимальными затратами.

Эти аспекты обеспечивают создание адаптивной и эффективной логистической сети, способной быстро реагировать на изменения и потребности рынка.

2. Методы и подходы

Для создания эффективной информационной системы, анализирующей данные о местоположении и определяющей оптимальные зоны для размещения пунктов выдачи, применяются следующие подходы:

1. Геоинформационные системы (ГИС)

ГИС обеспечивает интеграцию, визуализацию и анализ пространственных данных, что является основой для размещения ПВ. Основные методы включают [3]:

• Анализ плотности населения: выявление зон с наибольшей концентрацией клиентов для повышения доступности услуги.
• Буферный анализ: определение радиусов обслуживания существующих и потенциальных ПВ для минимизации расстояний доставки.
• Анализ конкурентной среды: определение зон с низкой насыщенностью ПВ конкурентов для стратегического размещения.
2. Методы анализа данных

Анализ больших объёмов данных о местоположении, демографии и предпочтениях клиентов включает:

• Кластеризацию: группировка клиентов по географическим и поведенческим характеристикам для определения зон с высоким спросом. Например, метод k-средних позволяет определить группы клиентов, расположенных близко друг к другу.


где x_j — координаты клиентов, c_i — центры кластеров.

• Регрессионный анализ: прогнозирование потребностей в ПВ и объёмов спроса по регионам. Формула:


где x_i — факторы, влияющие на спрос, y — прогнозируемое значение.

• Предиктивную аналитику: использование исторических данных для прогноза спроса, особенно в условиях сезонных колебаний.
3. Машинное обучение

Модели машинного обучения помогают выявлять закономерности и прогнозировать спрос. Основные методы:

• Классификация и сегментация клиентов: создание категорий клиентов для более точного планирования логистики.
• Кластеризация с учётом сезонности: адаптация сети ПВ под изменяющийся спрос.
• Предсказательные модели: использование регрессионных алгоритмов и нейронных сетей для определения перспективных зон размещения.

Пример применения:

В крупном городе система использует ГИС для создания буферных зон вокруг пунктов доставки, что позволяет определить районы, обслуживаемые за 10 минут. Анализ плотности населения показывает зоны с потенциально высоким спросом, а предсказательные модели прогнозируют увеличение заказов в выходные.

Эти методы обеспечивают точный анализ и планирование, адаптируя логистическую сеть под изменяющиеся условия и повышая её эффективность.

3. Разработка структуры ИС

Для решения задач пространственного анализа и оптимального размещения логистических пунктов выдачи разработанная информационная система должна включать все необходимые модули, обеспечивающие выполнение поставленных целей. Модульная структура системы позволяет гибко адаптировать её функциональность под конкретные требования и обеспечивает высокую эффективность работы [4].

Укрупненная структура проектируемой ИС представлена на рисунке 1.

Основные модули и их функции представлены в таблице 1. Данная таблица описывает ключевые компоненты системы, их задачи и роль в процессе пространственного анализа и оптимизации.

Таблица 1 – Основные модули ИС

Модель	Описание
Модуль сбора данных	Обеспечивает сбор данных из различных источников, включая транзакционные данные, данные о потребительских предпочтениях, данные о трафике и социальные медиа.
Модуль очистки данных	Включает функции очистки, нормализации и интеграции данных.
Модуль ИИ	Включает алгоритмы искусственного интеллекта для автоматизации анализа и оптимизации размещения логистических пунктов. Использует технологии машинного обучения и предиктивной аналитики для прогнозирования спроса, сегментации клиентов и улучшения точности моделей. Включает алгоритмы классификации, кластеризации и регрессионного анализа.
Модуль анализа данных	Проводится пространственный анализ собранных данных: анализ плотности населения для выявления зон с потенциально высоким спросом, анализ транспортной доступности.
Моделирование	Включает математическое моделирование для оптимизации размещения логистических пунктов. Использует модели покрытия и локации, эвристические алгоритмы и линейное программирование.
Визуализация	Обеспечивает визуализацию данных и результатов анализа. Помогает в интерпретации данных и принятии решений.
Модуль принятия решений	Поддерживает процесс принятия решений, предоставляя руководству компании рекомендации и оптимальные решения на основе анализа данных и моделей.

4. Преимущества внедрения

Разработка и внедрение интеллектуальной системы пространственного анализа и оптимального размещения логистических пунктов выдачи открывает перед компаниями множество возможностей [5]:

• Повышение операционной эффективности: Оптимальное размещение ПВ позволяет сократить время доставки и снизить транспортные издержки.
• Улучшение обслуживания клиентов: Быстрая и надёжная доставка улучшает удовлетворённость клиентов и их лояльность.
• Снижение затрат: Оптимизация маршрутов и грамотное распределение ресурсов минимизируют операционные расходы.
• Рост конкурентоспособности: Точное планирование сети ПВ помогает компании выделиться среди конкурентов, привлекая больше клиентов и улучшая позицию на рынке.

Таким образом, разработанная система предоставляет компании не только мощный инструмент для анализа и планирования, но и стратегическое преимущество на динамичном логистическом рынке.

5. Алгоритмы и модели

Для эффективного размещения пунктов выдачи (ПВ) и минимизации логистических издержек информационная система использует ряд алгоритмов и моделей. Эти подходы обеспечивают комплексный анализ пространственных данных, прогнозирование спроса и оптимизацию логистических сетей. Основные алгоритмы и модели, задействованные в системе, включают [6]:

1. Модель максимального покрытия

Эта модель направлена на то, чтобы выбрать такие места для ПВ, которые обеспечат максимальное покрытие потребителей с минимальными затратами на доставку. Основной целью модели является оптимизация числа клиентов, находящихся в радиусе обслуживания ПВ, и минимизация дистанции между клиентами и ПВ. Модель максимального покрытия позволяет решать задачи стратегического планирования логистической сети, поскольку она учитывает, какие локации обеспечат максимальную доступность для целевой аудитории.

2. Модель минимальных затрат

Модель минимальных затрат фокусируется на оптимизации логистических расходов, связанных с транспортировкой, операционными затратами и поддержанием инфраструктуры ПВ. Она учитывает, как переменные, так и постоянные издержки на эксплуатацию каждого ПВ и стремится к минимизации общего объёма расходов. Эта модель особенно полезна для компаний, работающих в условиях ограниченного бюджета или желающих снизить операционные затраты. Модель может включать ограничение на максимальное количество обслуживаемых клиентов или минимально допустимый радиус обслуживания.

3. Генетические алгоритмы

Генетические алгоритмы (ГА) — это эвристические методы оптимизации, имитирующие процессы естественного отбора и эволюции. Эти алгоритмы особенно эффективны при решении задач с большим числом возможных решений и высокой степенью неопределенности. В контексте оптимизации размещения ПВ ГА помогают находить оптимальные локации, которые минимизируют расстояния до клиентов и снижают логистические издержки [7-8].

Блок-схема генетического алгоритма представлена на рисунке 2.



Рисунок 2 – Блок-схема генетического алгоритма (ГА)

Процесс работы генетического алгоритма включает этапы отбора, скрещивания и мутации, что позволяет создавать новые поколения решений и улучшать их качество на каждом цикле. Основные шаги алгоритма представлены на блок-схеме (см. рисунок 2), где показаны ключевые этапы: формирование начальной популяции, выполнение генетических операций и проверка достижения целевого результата.

6. Результаты и перспективы внедрения

Внедрение информационной системы для анализа данных о местоположении и оптимизации размещения пунктов выдачи (ПВ) предоставляет логистическим компаниям новые возможности, которые повышают эффективность работы, улучшают обслуживание клиентов и адаптируют бизнес к изменениям рынка [9-10].

Результаты внедрения:

1. Повышение операционной эффективности
   Система оптимизирует маршруты доставки и размещение ПВ, что позволяет сокращать издержки, время доставки и расход топлива. Это особенно важно для компаний с большими объёмами заказов.
2. Улучшение качества обслуживания
   Быстрая адаптация к изменениям спроса и возможность предсказывать пиковые нагрузки снижают риск нехватки ресурсов и увеличивают удовлетворённость клиентов.
3. Рост конкурентоспособности
   Использование современных методов анализа и точное планирование позволяет компании минимизировать затраты и предлагать выгодные условия клиентам, выделяясь среди конкурентов.
4. Снижение инфраструктурных и транспортных издержек
   Прогнозирование спроса и оптимизация размещения ПВ помогают сократить ненужные расходы на открытие и поддержание неэффективных объектов.
5. Экологическая устойчивость
   Снижение выбросов за счёт оптимизации маршрутов делает компанию более экологически устойчивой и повышает её репутацию.

Перспективы внедрения:

1. Адаптация к изменениям
   Предиктивная аналитика и моделирование позволяют компании подготовиться к росту спроса, сезонным колебаниям и изменениям предпочтений клиентов.
2. Интеграция с другими системами
   Возможность взаимодействия с CRM, ERP и внешними источниками данных расширяет возможности анализа и стратегического планирования.
3. Развитие ИИ и машинного обучения
   Постоянное накопление данных улучшает точность прогнозов и эффективность системы, автоматизируя ключевые процессы, такие как сегментация клиентов и определение маршрутов.
4. Расширение сети с минимальными рисками
   Система помогает определять стратегически важные зоны для новых ПВ, снижая риски инвестиций при выходе на новые рынки.
5. Оптимизация клиентского опыта
   Анализ данных позволяет предлагать индивидуализированные решения, например, гибкие варианты доставки, что увеличивает лояльность клиентов.
6. Социальная ответственность
   Система способствует реализации экологических инициатив за счёт оптимизации логистики, что укрепляет позиции компании в условиях растущего внимания к устойчивому развитию.
7. Инновации и исследования
   Анализ собранных данных открывает новые возможности для разработки продуктов, таких как инновационные форматы доставки и улучшенные модели логистики.

В целом, внедрение такой системы обеспечивает компании немедленное повышение эффективности и предоставляет стратегическое преимущество на долгосрочную перспективу, позволяя быть гибкой и конкурентоспособной в быстро меняющихся рыночных условиях.

Выводы

Разработка и внедрение информационной системы для анализа данных о местоположении и оптимального размещения пунктов выдачи является важным этапом создания эффективной логистической сети. Применение методов пространственного анализа, машинного обучения и оптимизационных моделей позволяет принимать обоснованные решения, повышая операционную эффективность и снижая издержки.

Использование ГИС и предиктивной аналитики улучшает доступность и скорость доставки, что способствует удовлетворению ожиданий клиентов. Способность системы интегрировать данные из различных источников позволяет учитывать множество факторов при выборе зон для размещения ПВ, что делает сеть более гибкой и адаптивной к изменениям рынка.

Кроме того, внедрение таких технологий поддерживает цели устойчивого развития за счёт оптимизации маршрутов и сокращения выбросов. Создание интеллектуальной системы для размещения ПВ предоставляет компании инструменты для стратегического планирования, повышает её конкурентоспособность и обеспечивает гибкость в долгосрочной перспективе.

Список источников

1. Оптимизация логистических процессов на маркетплейсах для повышения эффективности и качества обслуживания [Electronic resourse] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: https://logists.by/blog/optimizatsiya-logisticheskih-protsessov-na-marketpleysah-dlya-povysheniya-effektivnosti-i-kachestva-obsluzhivaniya – Загл. с экрана.
2. Логистика для интернет магазинов: руководство и советы [Electronic resourse] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: https://logistics.by/blog/kak-optimizirovat-logistiku-internet-magazinov-dlya-uvelicheniya-effektivnosti-dostavki-i-udovletvoreniya-potrebnostej-klientov – Загл. с экрана.
3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПРИ РЕШЕНИИ ЛОГИСТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ [Electronic resourse] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-geoinformatsionnyh-sistem-pri-reshenii-logisticheskih-zadach/viewer – Загл. с экрана.
4. Шестаков, Б. А. Информационная система для пространственного анализа и оптимального размещения логистических пунктов / Б. А. Шестаков, Н. К. Андриевская // Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование (ИУСМКМ-2024): Материалы XV Международной научно-технической конференции в рамках X Международного Научного форума Донецкой Народной Республики, 29-30 мая 2024 года. – Донецк: Донецкий национальный технический университет, 2024. – С. 684-689.
5. Оптимизация логистической системы — ключевые стратегии и технологии для повышения эффективности и снижения затрат [Electronic resourse] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: https://logists.by/blog/optimizatsiya-logisticheskoy-sistemy-klyuchevye-strategii-i-tehnologii-dlya-povysheniya-effektivnosti-i-snizheniya-zatrat – Загл. с экрана.
6. Оптимизация логистики: эффективные методы и стратегии [Electronic resourse] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: https://logistics.by/blog/ekonomicheskaya-effektivnost-optimizaczii-logisticheskih-proczessov-kak-povysit-effektivnost-i-sokratit-rashody – Загл. с экрана.
7. Генетический алгоритм — Википедия [Electronic resourse] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Генетический_алгоритм – Загл. с экрана.
8. Генетические алгоритмы (Genetic Algorithms): эффективное решение задач оптимизации [Electronic resourse] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: https://ya.zerocoder.ru/pgt-geneticheskie-algoritmy-genetic-algorithms-effektivnoe-reshenie-zadach-optimizacii/ – Загл. с экрана.
9. Внедрение информационных систем для эффективного управления складом [Electronic resourse] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: https://www.gmcs.ru/press-center/press-about/vnedrenie-informacionnyh-sistem-dlja-ehffektivnogo-upravlenija-skladom/ – Загл. с экрана.
10. Цифровизация логистики — преимущества и вызовы новой эры [Electronic resourse] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: https://logistics.by/blog/czifrovizacziya-logistiki-preimushhestva-i-vyzovy-novoj-ery – Загл. с экрана.