Optimalizace skladových zásob založená na predikci poptávky

Abstract

Efektivní řízení skladových zásob hraje klíčovou roli pro konkurenceschopnost podniků prodávajících zboží. Hlavním cílem této práce je navrhnout model tvořící objednávky zboží se záměrem optimalizovat vývoj skladových zásob. Za účelem dosažení tohoto cíle kombinujeme metody predikce časových řad s koncepty stochastické optimalizace. Práce popisuje tvorbu modulu, který plánuje objednávky s ohledem na neurčitost poptávky, životnost produktů, možné náklady vyplývající z nedostatku zboží, skladováním zboží a objednáváním zboží. Modul je dále vylepšen pomocí "progressive hedging" algoritmu, který snižuje časovou náročnost modulu, a dále vylepšuje jeho schopnost snižovat rizika spojená s neočekávaným vývojem poptávky.

Efficient inventory management plays an important role for competitiveness of all companies that deliver goods to customers. The main goal of this thesis is to design an inventory optimization model that makes the best possible ordering policies. In order to reach this goal, we combine methods of time-series prediction together with stochastic optimization concepts. We create a flexible inventory control pipeline, which is capable of generating goods ordering decisions that consider demand uncertainty, goods durability, shortage costs, warehousing costs, and both fixed and per-unit ordering costs. The pipeline is enriched with the progressive hedging decomposition algorithm, which helps to reduce computation times and improves the capability of our models to reduce risks of unexpected demand outcomes.